Byg med CometAPIHar du brug for én API til flere modeller?Test workflowet i Playground, og opret derefter en API-nøgle, når model og pris passer til dit brugsscenarie.
Kimi K3.1 Pro er Moonshot AIs flagskibsmodel i 3T-klassen (2,8T totale / 104B aktive parametre, 1M-token-kontekst) udgivet den 23. oktober 2026. Den tilgås via en OpenAI-kompatibel API med model-ID'erne kimi-k3.1-pro (standard) eller kimi-k3.1-pro-highspeed (2–3× hurtigere).
For den enkleste multi-model-arbejdsgang og ofte lavere priser, brug Kimi K3.1 Pro API i CometAPI med de samme model-ID'er. Modellen ræsonnerer altid (brug reasoning_effort: low / high / max). Ideel til langhorisont-kodning, 3D/CAD, finansanalyse og agentiske arbejdsgange. Fulde åbne vægte forventes den 4. november 2026.
Denne guide er til udviklere, der kan lave en grundlæggende HTTP-forespørgsel og vil bygge med Kimi K3.1 Pro via CometAPI. Du skal bruge en CometAPI-konto med modeladgang, en API-nøgle og enten cURL, Python 3.9+ eller et understøttet Node.js-miljø. Start med en tekstforespørgsel, og tilføj derefter de funktioner, din applikation har brug for.
Start nye sessioner, når du skifter modeller, for at bevare cache-træffere og outputkvalitet.
CometAPI tilbyder aktuelt Kimi K3.1 Pro til konkurrencedygtige priser (~20% under den officielle på standardniveau) med én nøgle til 500+ modeller.
Kimi K3.1 Pro API-specifikationer
Specifikation
Kimi K3.1 Pro
Udvikler
Moonshot AI
Udgivelsesdato
October 23, 2026
Modelfamilie
Kimi K3.1
Arkitektur
Mixture-of-Experts; eftertrænet Kimi K3-fundament
Modelskala
Omtrent 3T-klasse
Kontekstvindue
1,048,576 tokens
Input / output
Tekst, billeder og video / tekst
Ræsonnering
Altid aktiveret; low, high eller max indsats
Kerne-API-funktioner
Streaming, værktøjsopkald og struktureret output
Model-ID'er
kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed
CometAPI endpoint
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
reasoning_effort · string
low, high eller max. Moonshot dokumenterer max som standard; send en eksplicit værdi ved sammenligninger.
stream · boolean
Aktivér inkrementelt output med true; udelad det for et komplet svar.
max_completion_tokens · integer
Output-token-budget. Ræsonnering kan forbruge en del af budgettet; bekræft understøttede grænser på din rute.
tools / tool_choice
Funktionsdefinitioner og værktøjsvalg-adfærd til en applikationsstyret værktøjsløkke.
Start med model og messages. Tilføj reasoning_effort eller stream efter behov; brug tools og response_format til tool calling og struktureret output. Sæt et outputbudget, som understøttes af din rute, og test valgfrie funktioner før produktion.
Hvad er Kimi K3.1 Pro API?
Kimi K3.1 Pro er en frontlinje-ræsonneringsmodel udviklet af Moonshot AI og introduceret den 23. oktober 2026. Den bygger på Kimi K3-fundamentet med betydeligt øget eftertræning med forstærkningslæring, hvilket forbedrer kompleks softwareengineering, 3D-modellering, finansanalyse og multitrins agent-arbejdsgange.
API'en gør det muligt for applikationer at bruge disse kapabiliteter programmatisk uden at hoste modellen. Udviklere kan inkorporere Kimi i kodeassistenter, dokumentanalyse-systemer, forskningspipelines og applikationer, der kræver udvidet kontekst og eksterne værktøjer.
Hvorfor lære at bruge Kimi K3.1 Pro nu?
Kimi K3.1 Pro ligger inden for få point af de stærkeste proprietære modeller på kodeagenter (Terminal-Bench 4.0: 65,7% vs Claude Opus 5.5 på 66,4%) og tilbyder samtidig et fuldt 1-million-token-kontekstvindue og planer om åbne vægte. Dens styrker i langhorisont-softwareengineering, parametrisk 3D-modellering og reducerede hallucinationer på finansopgaver gør den til et værdifuldt supplement til enhver udviklerværktøjskasse.
Hvordan fungerer reasoning effort?
low: Start her til klassifikation, ekstraktion og korte kodeforklaringer, hvor minimal ræsonneringsoverhead er vigtig.
high: Brug det til debugging, kodereview og dokumentræsonnering, der har gavn af en balance mellem dybde og svartid.
max: Reservér det største ræsonneringsbudget til svære ingeniørbeslutninger, planlægning og udvidede agentopgaver.
Tænkning forbliver aktiveret på hvert indsatsniveau. Hvis din eksisterende klient sender en indstilling som none eller disabled, fjern den før en K3.1 Pro-forespørgsel.
Udelad samplingkontroller fra den første forespørgsel. Moonshot dokumenterer faste værdier for temperature, top_p, n, presence_penalty og frequency_penalty, så at videreføre indstillinger fra en anden model kan medføre en valideringsfejl.
Følg disse trin for at få et fungerende tekstsvar, før du introducerer værktøjer eller multimodalt indhold. Python-eksemplerne i senere sektioner genbruger klienten, der initialiseres i Python-opsætnings-eksemplet.
Trin 1: Hent din API-nøgle
Officiel vej: Gå til Kimi API Platform → Console → API Keys → Opret en ny nøgle. Gem den som miljøvariablen MOONSHOT_API_KEY. Flagskibsmodeller låses op efter mindst $1 top-up.
CometAPI-vej (anbefalet for de fleste brugere): Log ind på CometAPI-websitet, opret en API-nøgle, og bekræft at din konto kan få adgang til den valgte Kimi-model. Behold nøglen på din server; en nøgle udstedt af Moonshot er ikke en erstatning for en CometAPI-nøgle.
Gem nøglen i en miljøvariabel i stedet for at indlejre den i kildekode.
Bash
export COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"
PowerShell
$env:COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"
Brug en server-side miljøvariabel i deployede applikationer. Udsæt ikke API-nøgler i browser-JavaScript, offentlige repositories eller klient-side konfigurationsfiler.
Trin 2: Lav din første forespørgsel med cURL
Dette OpenAI-kompatible design betyder, at eksisterende LangChain-, LlamaIndex-, AutoGen-, CrewAI- eller Claude Code-konfigurationer fungerer med en simpel base_url- og model-navne-udskiftning.
Send en minimal forespørgsel til Chat Completions-endpointet.
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": "Explain the purpose of API rate limiting in three sentences." } ] }'
En succesfuld forespørgsel bør returnere en completion, der indeholder modelsvaret i choices[0].message.content.
Inspicér response status, finish_reason og tokenforbrug, før du tilføjer avancerede muligheder.
Trin 3: Brug Kimi K3.1 Pro API med Python
Installer OpenAI Python SDK.
Bash
python -m pip install --upgrade openai
Initialisér klienten med CometAPIs base-URL.
Python
import osfrom openai import OpenAIclient = 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": "You are a software engineering assistant." }, { "role": "user", "content": "Explain how to debug a Python memory leak." } ])print(response.choices[0].message.content)print("Finish reason:", response.choices[0].finish_reason)print("Token usage:", response.usage)
Denne implementation er egnet til en eksisterende OpenAI-kompatibel backend. Ved at ændre model-værdien kan du sammenligne forskellige modeller uden at omstrukturere hele applikationen.
Trin 5: Skift til Kimi K3.1 Pro Highspeed
For at sammenligne svartid uden at ændre din klientkonfiguration, vælg Kimi K3.1 Pro Highspeed API i CometAPI.
Skift blot model-ID'et:
Python
response = client.chat.completions.create( model="kimi-k3.1-pro-highspeed", messages=[ { "role": "user", "content": "Find potential bugs in this API design." } ],)print(response.choices[0].message.content)
Hold prompt og outputbudget uændret under sammenligningen. Notér den observerede latenstid og fakturerede forbrug for begge kørsel; prissektionen forklarer, hvornår den ekstra hastighed kan retfærdiggøre den højere pris.
Byg Kimi K3.1 Pro-agenter med streaming, værktøjer og vision
Styring af reasoning effort
Kimi K3.1 Pro ræsonnerer altid. Parameteren reasoning_effort (topniveau) styrer dybden:
low — hurtigere, billigere, tilstrækkelig til simpel kodning eller ekstraktion
high — balanceret
max — dybeste ræsonnering (standard), bedst til kompleks arkitektur, debugging eller flertrinsplanlægning
At sænke indsatsen er ofte en bedre første optimering end at skifte til Highspeed.
Streaming for bedre UX
Tilføj stream=True (eller stream: true i JSON) for progressivt output. Vigtigt for lange kodningssessioner og agentløkker. Lange ræsonneringssvar kan tage tid. Streaming tillader en applikation at behandle inkrementer af svaret uden at vente på hele completionen.
Kimi adskiller ræsonneringsinkrementer fra final-answer-inkrementer. Afhængigt af API-ruten kan ræsonnering fremkomme i reasoning_content, mens brugerrettet output fremkommer i content.
Multitur-samtaler og værktøjsopkald
Returnér altid hele assistant-beskeden (inklusive eventuelt reasoning_content) i efterfølgende ture for at opretholde cache-træffere og sammenhængende ræsonnering. Modellen understøtter standard funktionskald og struktureret JSON-output. Officielle værktøjer (websøgning, kodeeksekvering osv.) er tilgængelige via Formula API-kanalen.
Send billeder eller videoframes i messages-arrayet ved hjælp af standard OpenAI-visionsformatet. Fremragende til 3D-rekonstruktion, UI-til-kode, diagramanalyse og dokumentforståelse.
Kimi K3.1 Pro understøtter visuel forståelse, hvilket gør den nyttig til analyse af screenshots, diagrammer, scannede dokumenter og designreferencer.
For kompatibilitet kan lokale billeder Base64-kodes i en struktureret besked.
Koden forudsætter, at dashboard.png findes i arbejdsbiblioteket. Test CometAPI-rutens understøttelse af billedformater og uploadstørrelsesgrænser, før du bruger den med større visuelle input.
For video dokumenterer Moonshot også filbaserede input. Video-upload og filidentifikatorer er mere udbyderspecifikke, så undgå at antage, at en Moonshot-native ms://-identifikator fungerer uændret gennem alle gateways.
Brug med populære kodeagenter
Kimi Code (officiel): Vælg K3.1 Pro eller Highspeed via /model. Start en ny session efter skift.
Claude Code / Codex / Cursor / Continue: Peg base-URL'en til enten Moonshot eller CometAPI og sæt model-ID'et.
Best practice: Behold samme model og reasoning effort i en hel session for at maksimere kontekstcaching (cache-træffere koster kun $0.20 / M tokens).
Hvor meget koster Kimi K3.1 Pro API?
Kimi K3.1 Pro bruger token-baseret prissætning. CometAPI tilbyder både standard- og Highspeed-versioner til priser under de offentliggjorte Moonshot API-priser.
Følgende sammenligning bruger USD pr. én million ikke-cached inputtokens eller genererede outputtokens, baseret på CometAPI-priser kontrolleret den 26. oktober 2026.
Model
Official input
Official output
CometAPI input
CometAPI output
Kimi K3
$3.00
$15.00
$2.40
$12.00
Kimi K3.1 Pro
$2.00
$10.00
$1.60
$8.00
Kimi K3.1 Pro Highspeed
$4.00
$20.00
$3.20
$16.00
Standard K3.1 Pro API er cirka 33,3% billigere end Kimi K3 på ikke-cached input- og outputtoken-satser.
Med disse satser koster Highspeed dobbelt så meget pr. token som standard. Sammenlign det ekstra forbrug med den svartidsforbedring, dine brugere faktisk oplever.
Kimi K3.1 Pro API-omkostningseksempel
Antag, at en applikation behandler 100.000 ikke-cached inputtokens og genererer 10.000 outputtokens.
I dette eksempel sparer man $0.12 pr. forespørgsel ved at gå fra Kimi K3 til standard K3.1 Pro før caching og yderligere omkostninger.
Det faktiske forbrug afhænger af genererede ræsonneringstokens, kontekstgenbrug, retries, værktøjsoperationer og antallet af succesfulde opgavefuldførelser.
Udviklere bør tjekke de seneste Kimi K3.1 Pro API-priser i CometAPI, før der fastlægges produktionsbudgetter.
Hvordan kan caching reducere Kimi K3.1 Pro API-omkostninger?
Kimi understøtter automatisk kontekstcaching for genbrugelige inputpræfikser. Dens officielle caching-mekanisme tilbyder en standardlevetid på fem minutter og en valgfri levetid på én time.
For applikationer, der gentagne gange sender de samme instruktioner eller referencemateriale, kan caching reducere omkostningen ved gentaget kontekst.
Et praktisk forespørgselsdesign placerer stabile oplysninger først og ofte ændrende indhold til sidst:
Stabile systeminstruktioner.
Genbrugelige værktøjsdefinitioner.
Referencedokumenter eller repository-kontekst.
Aktuelt bruger spørgsmål.
For eksempel kan en dokumentanalyse-assistent genbruge et fast policydokument, mens den besvarer mange forskellige spørgsmål. En kodeagent kan bevare stabile repository-instruktioner, mens den ændrer den aktive issue eller testresultat.
Antag ikke, at hver gentaget forespørgsel bliver et cache-hit. Bekræft brug af cached tokens og de gældende gateway-betalingsregler. Udbyderens cachepriser og TTL-muligheder etablerer ikke automatisk identiske CometAPI-cacheomkostninger.
Hvornår skal man vælge Standard vs Highspeed
Scenarie
Anbefalet version
Begrundelse
Interaktiv kodning / pair programming
Highspeed
Menneske venter; 2–3× hastighed er prisen værd
Batch-jobs, offline evaluering
Standard
Ingen venter; spar ~50%
Lange multitur-agentkørsler
Highspeed eller low-effort Standard
Latenstid akkumuleres
Omkostningsfølsomt højvolumen
Standard + low/high effort
Bedste pris/ydelse
Live-demos eller kundevendt
Highspeed
Oplevet responsivitet betyder meget
Best practices for pris og kvalitet
Start en ny samtale, når du ændrer modeller eller større reasoning effort.
Udnyt prompt-caching aggressivt — hold systemprompter og store codebases stabile.
Brug low reasoning effort først; eskalér kun, når kvaliteten falder.
Overvåg tokenforbrug (især ræsonneringstokens) via response-metadata.
Implementér fallback-routing i produktion (CometAPI gør dette trivielt på tværs af udbydere).
Foretræk native OpenAI- eller Anthropic-protokol-endpoints frem for tung proxy-translation for maksimal stabilitet.
Konklusion
Kimi K3.1 Pro er et stærkt valg for udviklere, der bygger ræsonneringsintensive applikationer, kodeagenter, finansdokument-assistenter og langkontekst-arbejdsgange. Den kombinerer forbedret modelkapabilitet med velkendt API-integration og lavere standardtokenpriser end sin forgænger.
Den mest effektive adoptionsstrategi er at starte med en minimal CometAPI-forespørgsel, verificere ræsonnerings- og streamingadfærd og derefter tilføje strukturerede outputs, visuelle inputs, værktøjer og caching efter behov i applikationen.
Vælg standard K3.1 Pro-modellen til omkostningsfølsomme arbejdsgange, og evaluer Highspeed, når responstiden er vigtig. Sammenlign begge mod rigtige arbejdsbelastninger før fuld deployment, og bevar en testet fallback.
