كيفية استخدام Kimi K3.1 Pro API: الدليل الكامل 2026

الخلاصة

Kimi K3.1 Pro هو نموذج Moonshot AI الرائد ضمن فئة 3T (إجمالي 2.8T / 104B معاملات نشطة، سياق 1M رمز) صدر في 23 أكتوبر 2026. يتم الوصول إليه عبر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI باستخدام معرّفات النماذج kimi-k3.1-pro (قياسي) أو kimi-k3.1-pro-highspeed (أسرع بـ 2–3×).

لأبسط سير عمل متعدد النماذج وغالباً تسعير أقل، استخدم Kimi K3.1 Pro API in CometAPI مع نفس معرّفات النماذج. النموذج يفكر دائماً (استخدم reasoning_effort: low / high / max). مثالي للبرمجة طويلة الأفق، و3D/CAD، والتحليل المالي، وسير العمل العاملية. من المتوقع توفير الأوزان المفتوحة بالكامل بحلول 4 نوفمبر 2026.

هذا الدليل للمطورين القادرين على إجراء طلب HTTP أساسي ويرغبون في البناء باستخدام Kimi K3.1 Pro عبر CometAPI. ستحتاج إلى حساب CometAPI مع الوصول إلى النموذج، ومفتاح API، وإما cURL أو Python 3.9+ أو بيئة Node.js مدعومة. ابدأ بطلب نصي، ثم أضف الميزات التي يحتاجها تطبيقك.

أهم النقاط

• ابدأ خلال أقل من 5 دقائق باستخدام OpenAI Python/Node SDK بتغيير base_url وmodel فقط.
• مساران للوصول: واجهة Moonshot الرسمية أو بوابات موحّدة مثل CometAPI (موصى بها لمعظم الفرق).
• تفكير دائم — تحكم بالعمق عبر reasoning_effort (low، high، max؛ القيمة الافتراضية هي max).
• نسخة Highspeed تستبدل تكلفة أعلى بسرعة إخراج أكبر بـ 2–3×؛ الأفضل للبرمجة التفاعلية.
• يدعم الرؤية (صور + فيديو)، واستدعاء الأدوات، والمخرجات الهيكلية JSON، وسياق 1M رمز.
• ابدأ جلسات جديدة عند تبديل النماذج للحفاظ على ضربات الكاش وجودة المخرجات.
• CometAPI يقدم حالياً Kimi K3.1 Pro بأسعار تنافسية (~20% أقل من الرسمي على الشريحة القياسية) بمفتاح واحد لأكثر من 500 نموذج.

مواصفات Kimi K3.1 Pro API

ابدأ بالنموذج والرسائل. أضف reasoning_effort أو stream عند الحاجة؛ استخدم tools وresponse_format لاستدعاء الأدوات والمخرجات الهيكلية. اضبط ميزانية الإخراج المدعومة على مسارك، واختبر الميزات الاختيارية قبل النشر.

ما هو Kimi K3.1 Pro API؟

Kimi K3.1 Pro هو نموذج تفكير متقدم طورته Moonshot AI وقد قُدم في 23 أكتوبر 2026. يبنى على أساس Kimi K3 مع تعزيز كبير بالتعلم المعزز بعد التدريب، مما يحسن الهندسة البرمجية المعقدة، ونمذجة 3D، والتحليل المالي، وسير العمل العاملية متعددة الخطوات.

تسمح واجهة API للتطبيقات باستخدام هذه القدرات برمجياً دون استضافة النموذج. يمكن للمطورين دمج Kimi في مساعدين للبرمجة، وأنظمة تحليل المستندات، وخطوط أبحاث، وتطبيقات تتطلب سياقاً ممتداً وأدوات خارجية.

لماذا تتعلم استخدام Kimi K3.1 Pro الآن؟

يقع Kimi K3.1 Pro ضمن بضع نقاط من أقوى النماذج الخاصة في عملاء البرمجة (Terminal-Bench 4.0: 65.7% مقابل Claude Opus 5.5 عند 66.4%) مع تقديم نافذة سياق كاملة تبلغ مليون رمز وخطط أوزان مفتوحة. قوته في هندسة البرمجيات طويلة الأفق، والنمذجة البارامترية ثلاثية الأبعاد، وتقليل الهلاوس في المهام المالية تجعل منه إضافة عالية القيمة لأدوات أي مطور.

كيف يعمل جهد التفكير؟

• low: ابدأ به للتصنيف، والاستخراج، وشروح الأكواد القصيرة عندما يكون عبء التفكير الأدنى مهماً.
• high: استخدمه للتصحيح، ومراجعة الأكواد، واستدلال المستندات الذي يستفيد من توازن العمق وزمن الاستجابة.
• max: خصص أكبر ميزانية تفكير للقرارات الهندسية الصعبة، والتخطيط، ومهام العوامل الممتدة.

يبقى التفكير مفعلاً عند كل مستوى من الجهد. إذا كان عميلك الحالي يرسل إعداداً مثل none أو disabled، أزِلْه قبل إجراء طلب K3.1 Pro.

اترك عناصر التح sampling خارج الطلب الأولي. توثق Moonshot قيماً ثابتة لـ temperature وtop_p وn وpresence_penalty وfrequency_penalty، لذا فإن حمل إعدادات من نموذج آخر قد يسبب خطأ تحقق.

خيارات الوصول مقارنة

كيف تستخدم Kimi K3.1 Pro API ؟

اتبع هذه الخطوات للحصول على استجابة نصية عاملة قبل إدخال الأدوات أو الوسائط المتعددة. أمثلة Python في الأقسام اللاحقة تعيد استخدام العميل المهيأ في مثال إعداد Python.

الخطوة 1: احصل على مفتاح API

• المسار الرسمي: اذهب إلى Kimi API Platform → Console → API Keys → أنشئ مفتاحاً جديداً. خزنه كمتغير بيئة MOONSHOT_API_KEY. تُفتح النماذج الرائدة بعد إعادة تعبئة لا تقل عن $1.
• مسار CometAPI (موصى به لمعظم المستخدمين): سجّل الدخول إلى CometAPI website، أنشئ مفتاح API، وتأكد من أن حسابك يمكنه الوصول إلى نموذج Kimi المحدد. احتفظ بالمفتاح على الخادم؛ المفتاح الصادر من Moonshot ليس بديلاً عن مفتاح CometAPI.

خزن المفتاح في متغير بيئة بدلاً من تضمينه في شيفرة المصدر.

Bash

export COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"

PowerShell

$env:COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"

استخدم متغير بيئة على الخادم في التطبيقات المنشورة. لا تفصح عن مفاتيح API في JavaScript على المتصفح أو المستودعات العامة أو ملفات ضبط جهة العميل.

الخطوة 2: نفّذ أول طلب باستخدام cURL

هذا التصميم المتوافق مع OpenAI يعني أن تكوينات LangChain، LlamaIndex، AutoGen، CrewAI، أو Claude Code الحالية تعمل مع تبديل بسيط لـ base_url واسم النموذج.

أرسل طلباً مصغراً إلى نقطة Chat Completions.

Bash

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "kimi-k3.1-pro",    "messages": [      {        "role": "user",        "content": "اشرح الغرض من تحديد معدلات API في ثلاث جمل."      }    ]  }'

يجب أن يعيد الطلب الناجح إكمالاً يحتوي على استجابة النموذج في choices[0].message.content.

افحص حالة الاستجابة، وfinish_reason، واستخدام الرموز قبل إضافة الخيارات المتقدمة.

الخطوة 3: استخدم Kimi K3.1 Pro API مع Python

ثبّت OpenAI Python SDK.

Bash

python -m pip install --upgrade openai

هيّئ العميل باستخدام base URL الخاص بـ CometAPI.

Python

import osfrom openai import OpenAI​client = OpenAI(    api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"],    base_url="https://api.cometapi.com/v1",)​response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3.1-pro",    messages=[        {            "role": "system",            "content": "أنت مساعد في هندسة البرمجيات."        },        {            "role": "user",            "content": "اشرح كيفية تتبع تسرب الذاكرة في Python."        }    ])​print(response.choices[0].message.content)print("سبب الإنهاء:", response.choices[0].finish_reason)print("استهلاك الرموز:", response.usage)

هذا التنفيذ مناسب لواجهة خلفية متوافقة مع OpenAI موجودة. يتيح تغيير قيمة النموذج مقارنة نماذج مختلفة دون إعادة هيكلة التطبيق بأكمله.

الخطوة 5: التحويل إلى Kimi K3.1 Pro Highspeed

لمقارنة زمن الاستجابة دون تغيير إعداد عميلك، اختر Kimi K3.1 Pro Highspeed API in CometAPI.

يكفي تغيير معرّف النموذج:

Python

response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3.1-pro-highspeed",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "اعثر على أخطاء محتملة في هذا تصميم الـ API."        }    ],)​print(response.choices[0].message.content)

أبقِ المُدخل وبميزانية الإخراج بلا تغيير أثناء المقارنة. سجّل زمن الاستجابة المرصود والاستخدام المفوتر لكل تشغيل؛ يشرح قسم التسعير متى قد تبرر السرعة الإضافية المعدل الأعلى.

ابنِ عملاء Kimi K3.1 Pro باستخدام البث والأدوات والرؤية

التحكم في جهد التفكير

Kimi K3.1 Pro يفكر دائماً. يتحكم المُعامل reasoning_effort (على المستوى الأعلى) بالعمق:

• low — أسرع وأرخص، كافٍ للبرمجة البسيطة أو الاستخراج
• high — متوازن
• max — أعمق تفكير (الافتراضي)، الأفضل للمعمارية المعقدة، والتصحيح، أو التخطيط متعدد الخطوات

خفض الجهد غالباً أفضل تحسين أولي من التبديل إلى Highspeed.

البث لتحسين تجربة المستخدم

أضف stream=True (أو stream: true في JSON) للإخراج التدريجي. ضروري للجلسات البرمجية الطويلة وحلقات العوامل. قد تستغرق استجابات التفكير الطويلة وقتاً. يسمح البث لتطبيقك بمعالجة زيادات الاستجابة دون انتظار الإكمال بالكامل.

يفصل Kimi بين زيادات التفكير وزيادات الإجابة النهائية. وفقاً لمسار API، قد يظهر التفكير في reasoning_content، بينما يظهر الإخراج الموجّه للمستخدم في content.

محادثات متعددة الأدوار واستدعاء الأدوات

أعد دائماً رسالة المساعد كاملة (بما في ذلك أي reasoning_content) في الأدوار اللاحقة للحفاظ على ضربات الكاش واستدلال متماسك. يدعم النموذج استدعاء الوظائف القياسي والمخرجات الهيكلية JSON. الأدوات الرسمية (بحث الويب، تنفيذ الشيفرة، إلخ) متاحة عبر قناة Formula API.

messages.append(completion.choices[0].message)  # الرسالة كاملة، وليس .contentmessages.append({"role": "user", "content": "أضف الاختبارات الآن."})

الرؤية والمدخلات متعددة الوسائط

مرر الصور أو إطارات الفيديو في مصفوفة الرسائل باستخدام صيغة OpenAI القياسية للرؤية. ممتاز لإعادة البناء ثلاثي الأبعاد، وتحويل واجهات المستخدم إلى شيفرة، وتحليل المخططات، وفهم المستندات.

يدعم Kimi K3.1 Pro الفهم البصري، ما يجعله مفيداً لتحليل لقطات الشاشة، والمخططات، والمستندات الممسوحة، ومراجع التصميم.

لضمان التوافق، يمكن ترميز الصور المحلية Base64 ضمن رسالة مُهيكلة.

import base64from pathlib import Path​image_data = base64.b64encode(    Path("dashboard.png").read_bytes()).decode("utf-8")​response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3.1-pro",    messages=[        {            "role": "user",            "content": [                {                    "type": "image_url",                    "image_url": {                        "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"                    }                },                {                    "type": "text",                    "text": (                        "راجع لقطة شاشة لوحة التحكم هذه. "                        "حدد ثلاث مشكلات في سهولة الاستخدام "                        "واقترح تحسينات."                    )                }            ]        }    ])​print(response.choices[0].message.content)

يفترض الكود وجود dashboard.png في دليل العمل. اختبر دعم مسار CometAPI لصيغ الصور وحدود حجم الرفع قبل استخدامه مع مدخلات بصرية أكبر.

بالنسبة للفيديو، توثق Moonshot أيضاً مدخلات قائمة على الملفات. رفع الفيديو ومعرّفات الملفات أكثر ارتباطاً بالمزود، لذا تجنب افتراض أن معرّف Moonshot الأصلي ms:// سيعمل دون تغيير عبر كل بوابة.

الاستخدام مع عملاء البرمجة الشائعة

• Kimi Code (رسمي): اختر K3.1 Pro أو Highspeed عبر ‎/model. ابدأ جلسة جديدة بعد التبديل.
• Claude Code / Codex / Cursor / Continue: وجه base URL إلى Moonshot أو CometAPI واضبط معرّف النموذج.
• أفضل ممارسة: حافظ على نفس النموذج وجهد التفكير طوال الجلسة لتعظيم كاش السياق (ضربات الكاش تكلف فقط $0.20 / M tokens).

ما تكلفة Kimi K3.1 Pro API؟

يستخدم Kimi K3.1 Pro تسعيراً قائماً على الرموز. يقدم CometAPI نسختي القياسي وHighspeed بمعدلات أقل من أسعار Moonshot المنشورة.

المقارنة التالية بالدولار لكل مليون رمز إدخال غير مخبأ أو رموز إخراج مولدة، بناءً على تسعير CometAPI بتاريخ 26 أكتوبر 2026.

واجهة K3.1 Pro القياسية أرخص بحوالي 33.3% من Kimi K3 في معدلات رموز الإدخال والإخراج غير المخبأة.

بهذه المعدلات، Highspeed يكلف ضعف القياسي لكل رمز. قارن الإنفاق الإضافي مع تحسن زمن الاستجابة الفعلي الذي يختبره مستخدموك.

مثال تكلفة Kimi K3.1 Pro API

افترض أن تطبيقاً يعالج 100,000 رمز إدخال غير مخبأ ويولد 10,000 رمز إخراج.

التكلفة التقديرية هي:

Cost = (Input tokens × Input rate + Output tokens × Output rate) / 1,000,000

في هذا المثال، الانتقال من Kimi K3 إلى K3.1 Pro القياسي يوفر $0.12 لكل طلب قبل الكاش والرسوم الإضافية.

يعتمد الإنفاق الفعلي على الرموز الناتجة عن التفكير، وإعادة استخدام السياق، وإعادات المحاولة، وعمليات الأدوات، وعدد إكمال المهام الناجحة.

يجب على المطورين التحقق من أحدث Kimi K3.1 Pro API pricing in CometAPI قبل وضع ميزانيات الإنتاج.

كيف يقلل الكاش تكلفة Kimi K3.1 Pro API؟

يدعم Kimi كاش السياق التلقائي للمقدمات القابلة لإعادة الاستخدام. يقدم آليته الرسمية مدة افتراضية خمس دقائق وخيار ساعة واحدة.

بالنسبة للتطبيقات التي ترسل بشكل متكرر نفس التعليمات أو المواد المرجعية، يمكن للكاش تقليل تكلفة السياق المتكرر.

تصميم طلب عملي يضع المعلومات الثابتة أولاً والمحتوى المتغير كثيراً أخيراً:

1. تعليمات النظام الثابتة.
2. تعريفات الأدوات القابلة لإعادة الاستخدام.
3. وثائق مرجعية أو سياق المستودع.
4. سؤال المستخدم الحالي.

على سبيل المثال، يمكن لمساعد تحليل المستندات إعادة استخدام وثيقة سياسة ثابتة أثناء الإجابة على العديد من الأسئلة المختلفة. يمكن لوكيل البرمجة الاحتفاظ بتعليمات المستودع الثابتة مع تغيير المشكلة الفعالة أو نتيجة الاختبار.

لا تفترض أن كل طلب مكرر يصبح ضربة كاش. أكد استخدام الرموز المخبأة وقواعد الفوترة المطبقة على البوابة. أسعار الكاش وخيارات TTL لدى المزود لا تؤسس تلقائياً رسوم كاش CometAPI متطابقة.

متى تختار القياسي مقابل Highspeed

أفضل الممارسات للتكلفة والجودة

1. ابدأ محادثة جديدة عند تغيير النماذج أو جهد التفكير الكبير.
2. استفد بقوة من كاش المُدخل — أبقِ مُطالبات النظام وقواعد الشيفرة الكبيرة ثابتة.
3. ابدأ بـ low لجهد التفكير؛ ارفع فقط عندما تنخفض الجودة.
4. راقب استخدام الرموز (خصوصاً رموز التفكير) عبر بيانات الاستجابة.
5. للإنتاج، طبّق توجيهاً احتياطياً (CometAPI يجعله تافهاً عبر المزودين).
6. فضّل بروتوكولات OpenAI أو Anthropic الأصلية على ترجمات البروكسي الثقيلة لأقصى استقرار.

الخلاصة

Kimi K3.1 Pro خيار قوي للمطورين الذين يبنون تطبيقات مكثفة التفكير، وعملاء برمجة، ومساعدي مستندات مالية، وسير عمل سياق طويل. يجمع بين قدرات نموذج محسنة وتكامل API مألوف وأسعار رموز قياسية أقل من سابقه.

الاستراتيجية الأكثر فاعلية هي البدء بطلب CometAPI مصغر، والتحقق من سلوك التفكير والبث، ثم إضافة المخرجات الهيكلية، والمدخلات البصرية، والأدوات، والكاش حسب حاجة التطبيق.

اختر نموذج K3.1 Pro القياسي لسير العمل الحساسة للتكلفة وقيّم Highspeed عندما يكون كمون الاستجابة مهماً. قبل النشر الكامل، قارن كلاهما ضد أعباء العمل الواقعية واحتفظ بمسار احتياطي مُختبَر.