Sprawdź ceny tokenów Kimi K3 i przykłady Chat Completions do programowania oraz analizy dokumentów. Sprawdź obsługiwane wejścia, zachowanie rozumowania i ograniczenia integracji.
Cena referencyjna nie została niezależnie zweryfikowana. Przed porównaniem kosztów sprawdź aktualny cennik wydawcy, jednostki rozliczeniowe i obowiązujące warunki.
Narzędzie czatu online Kimi K3
Ustawienia modelu
Do czego służy pamięć?
Dołącza zakończone, możliwe do ponownego użycia wymiany z tej rozmowy do kolejnego żądania, aby umożliwić dalsze pytania bez powtarzania kontekstu.
Co się dzieje po wyłączeniu?
Wysyłana jest tylko nowa wiadomość i ewentualne polecenie systemowe. Dotychczasowe wiadomości pozostają widoczne; ponowne włączenie pamięci znów dołącza odpowiednie wcześniejsze wymiany.
Czy to pamięć długoterminowa?
Nie. To kontekst rozmowy, a nie pamięć między oddzielnymi rozmowami. Nieudane, zatrzymane, ucięte lub nienadające się do ponownego użycia odpowiedzi są pomijane. Dłuższa historia może zużywać więcej tokenów wejściowych i zwiększać koszt.
Parametry zaawansowane
0 lub więcej znaków(0/Brak stałego limitu)
Brak stałego limitu znaków; pełne żądanie podlega limitom rozmiaru żądania i kontekstu modelu. To nie jest liczba tokenów.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2
Rozmowa
W czym mogę dziś pomóc?
Brak danych odpowiedzi
Gotowe
Zarejestrowane próbki API Hop
Zarejestrowano 22 października 2026 przez API Hop. Każdy wynik to jedno żądanie wskazanego modelu i trybu, a nie gwarancja skuteczności, szybkości ani jakości produkcyjnej. Poniższe odpowiedzi modeli pozostają w oryginalnym języku.
Decyzja o wydaniu z cytatami akapitów
kimi-k3 · document-citations ·
Dosłowny fragment
**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.
Pełna odpowiedź modelu (bez zmian)
**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.
| Conclusion | Exact supporting quote | Paragraph ID | Uncertainty |
|---|---|---|---|
| Production release is not approved; approval was withheld pending tests | "the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass" | P31 | Low — explicit statement |
| No approval or completed test recorded later (cross-check of P04's Friday shipping proposal, which "was not an approval") | "No completed test result or production approval is recorded in this document." | P36 | Low — explicit; P04 proposal superseded by P31/P36 |
| Staging established export formatting checks passed (repeated across components), and verified export v7 on synthetic data only | "staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed." | P18 | Low for staging result; production readiness not established |
| Staging did not measure production latency, charges, or customer outcomes | "no production latency, charge or customer outcome was measured" | P01 (and P02–P03, P05–P17, P19–P30, P32–P35, identical wording) | Low — explicit; applies to all component entries |
| Remaining duplicate-delivery tests are owned by Mei | "Mei owns those tests." | P31 | Low — explicit; tests scheduled, not completed ("Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16," P36) |
| Documentation has no owner; a documentation check was only planned | "Documentation ownership remains unassigned." | P31 (earlier: "Documentation ownership was still unassigned," P04) | Low that it is unassigned as of this document; future owner unknown. Note: component entries say "The named reviewer will check documentation next week" (e.g., P01), but no name is given and no completion is recorded |
**Unresolved questions:**
1. Did the duplicate-delivery tests scheduled for October 16 (P36) pass, and has the release reviewer since granted production approval?
2. Who will be assigned documentation ownership, and did the unnamed "named reviewer" ever complete the documentation check promised for "next week" (P01 et al.)?
Dokument jest syntetyczny i nie stanowi testu maksymalnego kontekstu. Wnioski są zgodne z wejściem, ale dwa pomocnicze cytaty zastępują kropki kończące zdania przecinkami: cytat P36 o planowaniu testów i P04 o odpowiedzialności za dokumentację. Te znaki interpunkcyjne nie są dosłowne; nadal potrzebna jest ręczna kontrola cytatów.
Pełne żądanie i dane wejściowe
POST /v1/chat-completions
{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Use only the following synthetic document. Answer: Is production release approved? What did staging establish? Who owns the remaining tests and documentation? Return a compact table of conclusion, exact supporting quote, paragraph ID and uncertainty, followed by two unresolved questions. Cross-check proposals against later updates; never infer a completed test or production success. Keep the answer under 500 words. This sample tests citation accuracy on this document, not maximum context length.\n\n[P01] Component 1 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P02] Component 2 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P03] Component 3 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P04] On October 10, the release coordinator proposed shipping export version 7 on Friday. The proposal was not an approval. Documentation ownership was still unassigned.\n\n[P05] Component 5 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P06] Component 6 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P07] Component 7 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P08] Component 8 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P09] Component 9 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P10] Component 10 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P11] Component 11 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P12] Component 12 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P13] Component 13 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P14] Component 14 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P15] Component 15 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P16] Component 16 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P17] Component 17 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P18] On October 11, staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed.\n\n[P19] Component 19 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P20] Component 20 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P21] Component 21 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P22] Component 22 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P23] Component 23 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P24] Component 24 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P25] Component 25 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P26] Component 26 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P27] Component 27 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P28] Component 28 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P29] Component 29 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P30] Component 30 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P31] On October 12, the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass. Mei owns those tests. Documentation ownership remains unassigned.\n\n[P32] Component 32 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P33] Component 33 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P34] Component 34 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P35] Component 35 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P36] On October 13, Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16. No completed test result or production approval is recorded in this document."
}
],
"stream": false,
"max_tokens": 4096
}
To polecenia do oceny Kimi K3, a nie zarejestrowane wyniki modelu. Analizują tylko podany tekst; nie wykonują kodu, nie sprawdzają systemów produkcyjnych ani nie dowodzą wydajności długiego kontekstu. Sprawdź cytowane dowody i kryteria akceptacji, a przed użyciem produkcyjnym przejrzyj metadane odpowiedzi oraz użycie.
Użyj tylko tej próbki dokumentu: [P1] Poprawka eksportu przeszła kontrole w środowisku testowym. [P2] Wydanie w piątek zaproponowano, ale go nie zatwierdzono. [P3] Mei sprawdzi komunikaty błędów we wtorek. [P4] Nie przypisano osoby odpowiedzialnej za dokumentację. Zwróć tabelę twierdzeń, dokładnych cytatów potwierdzających, ID akapitów i niepewności. Czy zatwierdzono wydanie produkcyjne? Kto odpowiada za dokumentację? Oznacz brakujące fakty jako nieznane. Każdy cytat musi odpowiadać próbce; nie wnioskuj o sukcesie produkcyjnym na podstawie środowiska testowego. Ta mała próbka nie sprawdza maksymalnej długości kontekstu.
Wyodrębnij te syntetyczne rekordy do JSON z polami id, owner, deadline i evidence: [R1] Zgłoszenie 41: Ana odpowiada za poprawkę eksportu; nie ustalono terminu. [R2] Zgłoszenie 42: przegląd do 15 października; nie przypisano osoby odpowiedzialnej; nie podano roku. Użyj null dla brakujących wartości i zachowaj częściowe daty w podanej postaci. Zacytuj źródło w evidence. Nie wymyślaj roku ani osoby odpowiedzialnej. Sprawdź każde pole z jego rekordem; to zadanie formatowania tekstu, a nie operacja na bazie danych.
Fikcyjny dwuosobowy zespół wykonuje 2,000 raportów dziennie. Ukończenie w ciągu 30 minut jest akceptowalne. Ma bazę danych, ale nie usługę kolejki; zadania muszą wznawiać się po restarcie i unikać podwójnego dostarczenia. Porównaj przetwarzanie wsadowe oparte na bazie z dedykowaną kolejką. Podaj tabelę decyzji, warunkową rekomendację, trzy niewiadome i jeden warunek odwracający wybór. Nie wymyślaj benchmarków, kosztów ani przetestowanych gwarancji.
Czym jest Kimi K3
Natywny model multimodalny do długotrwałego programowania i pracy opartej na wiedzy
Pozycjonujemy Kimi K3 jako model rozumowania i agenta do złożonych zadań, zwłaszcza pracy wymagającej trwałego rozumienia kontekstu, wywołań narzędzi i poprawek na podstawie wyników. Opracowany przez Moonshot AI, jest modelem multimodalnym z natywnym widzeniem, rozumiejącym tekst, obrazy i wideo. Zastosowania obejmują programowanie projektów, badania i wieloetapową pracę opartą na wiedzy.
Multimodalność poszerza jego zastosowania, w tym rozumienie obrazów/OCR. W porównaniu z tradycyjnymi rozwiązaniami OCR zaletą jest dobre rozumienie bez trenowania oddzielnego modelu.
Model MoE z otwartymi wagami i kontekstem miliona tokenów
Kimi K3 używa architektury mieszaniny ekspertów, czyli MoE, z 2.8 biliona parametrów łącznie; na każdy token aktywnych jest około 104 miliardów parametrów. Okno kontekstu wynosi 1,048,576 tokenów. Kompletne wagi modelu udostępniono na licencji Kimi K3 License.
Uważamy, że praktyczna wartość kontekstu miliona tokenów polega na uwzględnieniu większej ilości powiązanych materiałów w jednej analizie, na przykład specyfikacji projektu, kodu wielu modułów i wcześniejszych dyskusji. Zespołom potrzebującym własnego wdrożenia otwarte wagi umożliwiają też samodzielny hosting w części firm i zastosowań.
Stale włączone rozumowanie z trzema poziomami intensywności
Kimi K3 zawsze rozumuje. Obecne oficjalne API Kimi udostępnia przez reasoning_effort trzy poziomy intensywności: low, high i max, z domyślnym max.
Zalecamy dobierać budżet rozumowania do trudności zadania: zacząć od low przy prostej klasyfikacji i ekstrakcji informacji, od high przy analizie wieloetapowej oraz porównać max dla złożonych zadań wymagających wielokrotnego sprawdzania ograniczeń. Z doświadczeń z innymi modelami wynika, że max nie musi dawać najlepszego ogólnego zwrotu, więc oceń go w swoim zastosowaniu.
Narzędzie online i API Kimi K3 w API Hop
Chcemy, aby API Hop pomagał szybciej poznać działanie Kimi K3 na własnych zadaniach. Zaloguj się, utwórz klucz API i dodaj niewielkie saldo, aby zacząć korzystać z narzędzia online. Nie trzeba najpierw pisać integracji API ani kupować stałej subskrypcji do krótkiej oceny.
Główne funkcje i mocne obszary Kimi K3
Długotrwałe tworzenie oprogramowania: od zrozumienia wymagań po naprawy i testy
Uważamy, że długotrwałe programowanie to możliwość Kimi K3, którą najbardziej warto przetestować najpierw. Gdy środowisko agenta dostarcza narzędzia plików, terminala i testów, model może czytać kod, zmieniać implementację, uruchamiać testy i naprawiać problemy zamiast tylko generować fragment kodu z jednolinijkowego wymagania.
W zebranych przez nas doświadczeniach klientów jeden użytkownik zgłosił, że Kimi K3 pomógł ruszyć wcześniej zablokowany projekt przez kilka kolejnych etapów rozwoju. Inni deweloperzy dobrze oceniali analizę wielu plików i rozpoznawanie relacji między modułami, ale pierwsze proponowane zmiany nie zawsze były bezpieczne i czasem wprowadzały nowe problemy.
Uważamy, że pokazuje to właściwy sposób użycia Kimi K3 w rzeczywistym programowaniu: zamiast tylko prosić model o „naprawienie tego błędu”, podaj jawne przypadki testowe, istniejące zachowania wymagające zachowania i zakres plików, które wolno zmieniać.
Przy refaktoryzacji zaplecza, złożonym przetwarzaniu danych i kodzie produkcyjnym zalecamy najpierw poprosić o plan zmian, następnie wprowadzić zmiany i na końcu zweryfikować wyniki testami automatycznymi. Nie pomijaj przeglądu kodu, nawet gdy model zgłasza ukończenie zadania.
Tworzenie wizualne: ciągłe dopracowywanie interfejsu i interakcji na podstawie zrzutów
Rozumienie wizualne Kimi K3 pozwala mu pracować ze zrzutami interfejsu, wymaganiami projektu i kodem w tym samym zadaniu.
Na przykład możemy najpierw poprosić o wygenerowanie strony na podstawie obrazu referencyjnego, a następnie użyć narzędzi przeglądarki do zrobienia zrzutu rzeczywiście wyrenderowanej strony. Model może porównać ją z projektem i dalej poprawiać układ, kolory, typografię i szczegóły interakcji.
W opiniach naszej grupy klientów część użytkowników chwaliła pracę Kimi K3 nad interfejsami, projektami wizualizacji i małymi grami.
Uważamy, że Kimi K3 dobrze pasuje do prototypów produktów, stron kampanii, wizualnych paneli i zadań wymagających wielokrotnego porównywania ze zrzutami. Zwłaszcza niezależni deweloperzy mogą najpierw wygenerować działającą wersję, a następnie stopniowo dopracować doświadczenie strony.
Współpraca narzędzi agenta: zadania wieloetapowe wymagają jasnych granic
Kimi K3 może współpracować z zewnętrznymi narzędziami, aby czytać i zapisywać pliki, obsługiwać terminale, wyszukiwać informacje i wykonywać wieloetapową automatyzację. Model decyduje o następnym kroku, a aplikacja lub środowisko agenta zapewniają rzeczywiste wywołania narzędzi i środowisko wykonania.
Szczególnie zwracamy uwagę na jedną obserwację: ten sam model może mieć wyraźnie różne odsetki ukończenia zadań w różnych środowiskach agentów.
Moonshot AI ostrzega też, że Kimi K3 może samodzielnie podejmować decyzje wykraczające poza oczekiwania, gdy intencja użytkownika jest niejasna. Dla zadań wymagających ścisłej kontroli zachowania zalecamy więc określić uprawnienia operacyjne w promptach systemowych lub AGENTS.md.
Benchmarki i wydajność Kimi K3
W tej sekcji oddzielnie wykorzystujemy oficjalne testy Moonshot z okresu premiery i niezależne oceny Artificial Analysis dostępne na 7 października 2026. Wszystkie poniższe oficjalne wyniki Kimi K3 używają intensywności rozumowania max. Zachowujemy także wersje benchmarków i kluczowe warunki testów, aby ułatwić ocenę ich związku z rzeczywistymi zadaniami.
Inżynieria oprogramowania: 67.5% w DeepSWE i 77.8% w ProgramBench
Moonshot podaje wyniki Kimi K3: 67.5% w DeepSWE v1.1 i 77.8% w ProgramBench. Oba testy K3 używają środowiska Kimi Code. Traktujemy je jako odniesienie dla pracy modelu w repozytoriach kodu i długotrwałych zadaniach programistycznych.
Zespołom integrującym asystenta programistycznego zalecamy osobne testy napraw istniejących problemów, małych funkcji i implementacji małych projektów. Skup się na ukończeniu przy pierwszej próbie, odzyskiwaniu działania po błędzie i ilości ręcznych poprawek końcowego kodu. Takie wyniki łatwiej powiązać z kosztem programowania.
Zadania terminalowe: Terminal-Bench 2.1 i 4.0 trzeba interpretować oddzielnie
W oficjalnych testach z okresu premiery Kimi K3 z Kimi Code uzyskał 88.3% w Terminal-Bench 2.1. W bieżącym teście Terminal-Bench 4.0 Artificial Analysis K3 Max osiąga około 13%.
Te wyniki używają różnych zestawów zadań i środowisk wykonawczych. Test AA 4.0 zawiera 66 trudniejszych zadań terminalowych, korzysta z mini-swe-agent i powtarza każde zadanie trzy razy. W rzeczywistych zastosowaniach biznesowych zalecamy testowanie z innymi środowiskami wykonawczymi.
Badania i wywołania narzędzi: 91.2% w BrowseComp i 94.5% w MCPMark-Verified
Oficjalny raport podaje dla Kimi K3 wynik 91.2% w BrowseComp i 94.5% w MCPMark-Verified. Wynik BrowseComp 91.2% używa strategii uruchamiającej kompresję kontekstu przy 300K tokenów; bezpośrednie użycie kontekstu 1M bez zarządzania kontekstem daje 90.4%.
Uważamy, że te wyniki pokazują mocne strony Kimi K3 w badaniach i współpracy z narzędziami, przypominając też o sposobie zarządzania kontekstem przez aplikację. Z naszego doświadczenia zarządzanie kontekstem może mocno wpływać na praktyczne rezultaty.
Rozumowanie na długich dokumentach: 88.7% w AA-LCR v1.1
Dedykowana strona AA-LCR v1.1 Artificial Analysis podaje dla Kimi K3 Max 88.7%. Ocena zawiera 100 pytań wymagających syntezy informacji z długich dokumentów, w tym raportów firmowych, publikacji i materiałów branżowych. Długości dokumentów wynoszą około 10,000 do 100,000 tokenów.
Traktujemy ten wynik jako stosunkowo przekonujący dowód zdolności Kimi K3 do analizy wielu materiałów. Nadal zalecamy osobne testy rzeczywistych wejść zbliżonych do miliona tokenów. W naszych wcześniejszych testach wyniki nie były szczególnie dobre, gdy wejście zbliżało się do dozwolonego limitu modelu.
Indeks inteligencji i szybkość odpowiedzi: 44 punkty i około 45 tokenów na sekundę
Intelligence Index v4.3.2 Artificial Analysis przypisuje Kimi K3 Max 44 punkty. Szybkość wyjścia wynosi około 45 tokenów na sekundę, czas do pierwszego tokenu około 3.92 sekundy, a do pierwszego tokenu odpowiedzi z uwzględnieniem rozumowania 48.58 sekundy.
Osobno mierzymy czas do rozpoczęcia zwracania danych, do pojawienia się właściwej odpowiedzi i do ukończenia całego zadania. W często interaktywnych funkcjach wpływają one na doświadczenie użytkownika; przy złożonej analizie trzeba zestawić je z jakością wyniku w danym zastosowaniu biznesowym.
Kimi K3 w porównaniu z DeepSeek V4 Pro, V4.1 Flash, Claude Fable 5.1 i GPT-5.6 Sol
Porównujemy dane z tej samej wersji Artificial Analysis v4.3.2. Wszystkie poniższe pozycje używają intensywności Max; Claude Fable 5.1 zachowuje konfigurację Default Fallback ze strony oceny. Strony porównawcze pokazują AA-LCR jako całkowite procenty, więc 88.7% Kimi K3 jest widoczne jako 89%.
Koszty zadań w tabeli to ważone średnie obliczone przez AA dla jego ocen, obejmujące wejście, pamięć podręczną, rozumowanie i odpowiedź; służą jako odniesienie przy wyborze modelu. Rzeczywiste opłaty API Hop są liczone z cen platformy i zużycia żądania. Metodologia kosztów
Model i konfiguracja testu
Indeks inteligencji
AA-LCR v1.1
Ważony koszt zadania
Kimi K3 Max
44
89%
$2.00
DeepSeek V4 Pro 0813 Max
36
80%
$0.67
DeepSeek V4.1 Flash Max
39
84%
$0.27
Claude Fable 5.1 Max, Default Fallback
53
85%
$7.63
GPT-5.6 Sol Max
47
84%
$1.99
Artificial Analysis v4.3.22026-10-07 · Wszystkie modele przy Max
Indeks inteligencjiWynik · Więcej znaczy lepiej
03060
Kimi K3 Max44
DeepSeek V4 Pro 0813 Max36
DeepSeek V4.1 Flash Max39
Claude Fable 5.1 MaxDomyślny tryb zastępczy53
GPT-5.6 Sol Max47
AA-LCR v1.1Procent · Więcej znaczy lepiej
0%50%100%
Kimi K3 Max89%
DeepSeek V4 Pro 0813 Max80%
DeepSeek V4.1 Flash Max84%
Claude Fable 5.1 MaxDomyślny tryb zastępczy85%
GPT-5.6 Sol Max84%
Ważony koszt zadaniaUSD/zadanie · Mniej znaczy lepiej
$0$4$8
Kimi K3 Max$2.00
DeepSeek V4 Pro 0813 Max$0.67
DeepSeek V4.1 Flash Max$0.27
Claude Fable 5.1 MaxDomyślny tryb zastępczy$7.63
GPT-5.6 Sol Max$1.99
AA-LCR po zaokrągleniu: Kimi K3 88.7% → 89%.Koszty zadań AA obejmują wejście, pamięć podręczną, rozumowanie i odpowiedzi; nie są to ceny API Hop.
W porównaniu z DeepSeek V4 Pro: lepsza analiza długich dokumentów przy wyższym koszcie zadania w ocenie
W tych ocenach Kimi K3 przewyższa DeepSeek V4 Pro 0813 w indeksie inteligencji, rozumowaniu na długich dokumentach i pracy opartej na wiedzy. Priorytetowo wypróbowalibyśmy K3 w zadaniach ze złożonymi powiązaniami między materiałami i wieloma typami dowodów, a potem sprawdzili, czy przewaga ogranicza ręczne porządkowanie i przegląd. Porównanie AA na tych samych zasadach
Przetestowalibyśmy też V4 Pro przy dużej liczbie powtarzalnych zadań tekstowych o jasnych kryteriach odbioru. W tym zestawie ocen ma niższy koszt zadania. Jeśli wynik już spełnia wymagania biznesowe, różnica kosztu może być ważna przy zwiększaniu skali.
W porównaniu z DeepSeek V4.1 Flash: przewaga ogólna i w długich dokumentach, inne kompromisy automatyzacji
Kimi K3 prowadzi w indeksie inteligencji i AA-LCR, ale V4.1 Flash uzyskuje 69% w AutomationBench-AA wobec 58% K3; w Terminal-Bench 4.0 mają odpowiednio 27% i 13%. Pokazuje to naszym zdaniem, jak typ zadania zmienia kolejność modeli. Porównanie AA na tych samych zasadach
Dla aplikacji analizujących głównie długie materiały zalecamy skupić się na K3. W automatyzacji procesów, operacjach terminalowych i częstych wywołaniach potraktowalibyśmy V4.1 Flash jako ważnego kandydata i porównali odsetek powodzeń oraz pełne koszty wykonania.
W porównaniu z Claude Fable 5.1: różnica w programowaniu terminalowym, długie dokumenty warto testować osobno
W powyższej konfiguracji Default Fallback Claude Fable 5.1 osiąga 53 w indeksie inteligencji wobec 44 Kimi K3 oraz 52% w Terminal-Bench 4.0 wobec 13%. Użylibyśmy Fable 5.1 jako ważnego punktu odniesienia dla złożonego programowania terminalowego. K3 ma wyższy wynik AA-LCR v1.1 i niższy koszt zadania w ocenie. Porównanie AA na tych samych zasadach
Dla aplikacji odpowiadających na konkretne pytania po przeczytaniu wielu źródeł zalecamy osobny test K3. Przy długiej pracy w terminalu, naprawie środowiska i weryfikacji inżynierskiej skupilibyśmy się bardziej na powodzeniu pierwszej próby i liczbie ręcznych interwencji, zanim uznamy dodatkowy koszt modelu za uzasadniony.
W porównaniu z GPT-5.6 Sol: różne wyniki rozumowania na długich dokumentach przy podobnym pełnym koszcie
Kimi K3 ma wyższy wynik AA-LCR niż GPT-5.6 Sol, a GPT-5.6 Sol wyższy indeks inteligencji i wynik Terminal-Bench 4.0. Szczególnie zwracamy uwagę na koszty zadania: odpowiednio około $2.00 i $1.99 w tym zestawie ocen, czyli bardzo zbliżone. Porównanie AA na tych samych zasadach
Dlatego zalecamy porównywać koszt po ukończeniu całego zadania, obejmujący rozumowanie, interakcje narzędzi, ponowienia i końcową odpowiedź. W analizie bogatej w informacje priorytetowo porównaj K3; w terminalowych zadaniach inżynierskich użyj GPT-5.6 Sol jako kluczowego odniesienia. Ostatecznie wybieraj routing według rzeczywistego ukończenia zadań w swoim biznesie.
Dlaczego warto używać Kimi K3 przez API Hop?
Rozliczenia za użycie i optymalizacja kosztów modeli
Opłaty wynikają z aktualnych stawek API Hop i rzeczywistego użycia. Doładowuj według potrzeb.
Wspólne modele AI i API danych z dostępem do wielu modeli w jednym miejscu
Jeden klucz API łączy wiele modeli AI i usług danych, ograniczając koszty integracji i umożliwiając przełączanie jednym kliknięciem. Aplikacje biznesowe potrzebują zarówno AI, jak i danych.
Dzienniki wywołań i kontrola dostępu aplikacji z przejrzystością każdego wywołania
Każde wywołanie API jest rejestrowane w pulpicie. Twórz osobne klucze API dla różnych aplikacji.
Oceniaj wyniki względem zadania
Używaj udokumentowanego ID modelu i obsługiwanych parametrów przez API Hop. Oceń wyniki według własnych kryteriów akceptacji, a przed użyciem produkcyjnym sprawdź zapisy użycia i metadane odpowiedzi. Nazwa modelu ani przykład nie gwarantują każdego wyniku.
Po utworzeniu klucza API w konsoli postępuj zgodnie z dokumentacją, aby zacząć korzystać z Kimi K3.
Przygotuj konto i przetestuj online
Zaloguj się, sprawdź saldo i utwórz klucz API.
Wypróbuj w narzędziu online
Poznaj możliwości modelu w narzędziu online, aby znaleźć najlepszy sposób jego użycia.
Zintegruj Kimi K3 ze swoją firmą
Postępuj zgodnie z dokumentacją dla programistów, aby zintegrować Kimi K3 ze swoją firmą.
Przyszłe aktualizacje modeli
Aby przejść na nowszy model, najpierw potwierdź, że katalog modeli dla Twojego klucza API zwraca jego dokładny ID. Jeśli obsługuje ten sam punkt końcowy i pola żądania, zaktualizuj ID modelu, a następnie przetestuj formaty odpowiedzi, strumieniowanie, limity wyjścia i rozliczenia przed wysłaniem ruchu produkcyjnego. W asynchronicznych zadaniach obrazów lub wideo sprawdź też wysyłanie zadań, odpytywanie statusu i pobieranie wyników.
Jakiego punktu końcowego i nazwy modelu używać do Kimi K3 przez API Hop?
Nasz obecny punkt końcowy Kimi K3 to POST https://api.apihop.ai/v1/chat-completions, identyfikator modelu to kimi-k3, a uwierzytelnianie używa klucza API API Hop. Najpierw potwierdź połączenie poniższym minimalnym żądaniem, a potem pojedynczo dodawaj parametry opcjonalne. Dokumentacja API Kimi w API Hop
curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
-H "Authorization: Bearer $APIHOP_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Organize this requirement into goals, constraints, and acceptance criteria: create an admin dashboard for internal employees with email login and password reset."}
],
"stream": false
}'
Ten model API Hop używa ujednoliconego interfejsu Chat Completions, a nie OpenAI Responses ani Claude Messages.
Czy Kimi K3 obsługuje strumieniowanie i pytania uzupełniające?
Zapewniamy odpowiedzi strumieniowe i bez strumieniowania. stream: true zwraca SSE; stream: false lub pominięcie pola zwraca kompletny JSON. Zalecamy strumieniowanie w interfejsach pokazujących wyniki stopniowo. Dokumentacja API Kimi w API Hop
Przy pytaniach uzupełniających aplikacja musi utrzymywać historię rozmowy zgodnie z protokołem integracji i dołączać odpowiedni kontekst do kolejnych żądań. Pamięć narzędzia online dodaje nadające się do ponownego użycia tury bieżącej rozmowy. Zalecamy zachowywać materiały istotne dla pytania i obserwować koszt tokenów wejściowych wraz ze wzrostem historii. Wyjaśnienie kontekstu narzędzia online
Pamięć placu zabaw nie jest trwała między sesjami. Po wyłączeniu historia pozostaje widoczna, ale jest pomijana w nowych żądaniach. Odpowiedzi nieudane, zatrzymane, ucięte lub nienadające się do ponownego użycia nie są dołączane do zwykłej historii.
0
Dlaczego odpowiedzi mogą być ucięte mimo kontekstu miliona tokenów Kimi K3?
Najpierw osobno sprawdzamy pojemność kontekstu i limit wyjścia. max_tokens API Hop ustawia limit wyjścia współdzielony przez rozumowanie i końcową odpowiedź. Jeśli limit jest za mały, odpowiedź może zakończyć się z finish_reason: "length" przed ukończeniem tekstu. Wyjaśnienie limitu wyjścia API Hop
Gdy napotkasz length, przed zwiększeniem limitu lub podziałem zadania sprawdź, czy pozostawiono dość miejsca na rozumowanie i odpowiedź. Jeśli błąd wskazuje przekroczenie kontekstu, usuń nieistotną historię i powielone materiały.
Na koniec trzeba wyjaśnić jedno: kontekst miliona tokenów nie oznacza faktycznej zdolności uzyskiwania dobrych wyników w tej skali. Jeśli priorytetem jest poprawność, kontrolowanie długości kontekstu pozostaje na razie jedyną opcją.
Klienci API muszą odróżniać reasoning_content od końcowego content.
0
Jak obsługiwać błędy 400, 401, 402 i 429 przy wywoływaniu Kimi K3?
Najpierw sprawdź stan HTTP, a następnie liczbowy code odpowiedzi. Dokumentacja Chat Completions API Hop definiuje typowe błędy następująco. Dokumentacja odpowiedzi błędów API Hop
Stan HTTP
Liczbowy code
Znaczenie
Zalecane działanie
400
10000
Nieprawidłowe żądanie
Sprawdź model, messages, typy pól i parametry opcjonalne
401
20000
Brak lub nieprawidłowe uwierzytelnienie
Sprawdź klucz API API Hop i nagłówek uwierzytelniania Bearer
402
40000
Niewystarczające dostępne saldo
Sprawdź saldo konta i środki wymagane przez żądanie
429
40001
Ograniczenie częstotliwości żądań
Zmniejsz współbieżność i częstotliwość oraz ponawiaj z narastającym opóźnieniem
Zalecamy zacząć diagnozowanie od minimalnego żądania i przywracać parametry pojedynczo. Obsługuj stan HTTP i code odpowiedzi oddzielnie. Jeśli problem trwa, zachowaj identyfikator żądania z odpowiedzi i istotne parametry, aby pomóc nam zlokalizować konkretne niepowodzenie.
Dla 403 sprawdź uprawnienia do modelu w katalogu widocznym dla swojego klucza. Diagnozuj 502, 503, 504 i błędy w strumieniu SSE na podstawie pełnej odpowiedzi błędu.
Czy plac zabaw Kimi K3 przyjmuje obrazy, pliki PDF lub wideo?
Ta strona umożliwia rozmowy tekstowe bez kontrolek przesyłania plików lub obrazów. Natywne rozumienie wizualne wymaga interfejsu obsługującego takie wejście. Narzędzie nie pobiera plików z linków, nie czyta zewnętrznych dokumentów ani nie przeszukuje automatycznie internetu. Przed testowaniem wyodrębnij odpowiedni tekst.
Czy jedno żądanie może zwrócić kilka alternatyw lub zagwarantować poprawny JSON?
Kimi K3 obsługuje przez API Hop wyłącznie n=1. Poproś o wiele alternatyw w jednej odpowiedzi. Dla JSON zdefiniuj pola, typy i zachowanie brakujących wartości, a następnie zweryfikuj składnię, schemat i znaczenie biznesowe w aplikacji.