วิธีใช้ Kimi K3.1 Pro API: คู่มือฉบับสมบูรณ์ 2026

TL;DR

Kimi K3.1 Pro คือโมเดลระดับเรือธงคลาส 3T ของ Moonshot AI (พารามิเตอร์รวม 2.8T / พารามิเตอร์ใช้งาน 104B, คอนเท็กซ์ 1M โทเคน) เปิดตัวเมื่อ 23 ตุลาคม 2026 สามารถเข้าถึงผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยใช้รหัสโมเดล kimi-k3.1-pro (มาตรฐาน) หรือ kimi-k3.1-pro-highspeed (เร็วขึ้น 2–3 เท่า)

เพื่อเวิร์กโฟลว์หลายโมเดลที่เรียบง่ายที่สุดและมักมีราคาถูกกว่า ให้ใช้ Kimi K3.1 Pro API ใน CometAPI โดยใช้รหัสโมเดลเดียวกัน โมเดลนี้จะทำการ reasoning เสมอ (ใช้ reasoning_effort: low / high / max) เหมาะสำหรับงานโค้ดระยะยาว 3D/CAD การวิเคราะห์การเงิน และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ คาดว่าจะเปิด weights ทั้งหมดภายใน 4 พฤศจิกายน 2026

คู่มือนี้สำหรับนักพัฒนาที่สามารถส่งคำขอ HTTP พื้นฐานและต้องการสร้างด้วย Kimi K3.1 Pro ผ่าน CometAPI คุณจะต้องมีบัญชี CometAPI ที่มีสิทธิ์เข้าถึงโมเดล คีย์ API และอย่างใดอย่างหนึ่งระหว่าง cURL, Python 3.9+ หรือสภาพแวดล้อม Node.js ที่รองรับ เริ่มจากคำขอข้อความ แล้วค่อยเพิ่มฟีเจอร์ตามที่แอปพลิเคชันของคุณต้องการ

Key Takeaways

• เริ่มต้นได้ภายใน 5 นาทีด้วย OpenAI Python/Node SDK โดยเปลี่ยนแค่ base_url และ model
• มีสองเส้นทางการเข้าถึง: Moonshot API อย่างเป็นทางการ หรือเกตเวย์แบบรวมอย่าง CometAPI (แนะนำสำหรับทีมส่วนใหญ่)
• เปิด reasoning ตลอดเวลา — ควบคุมความลึกด้วย reasoning_effort (low, high, max; ค่าเริ่มต้นคือ max)
• เวอร์ชัน Highspeed แลกค่าบริการที่สูงขึ้นกับความเร็วเอาต์พุต 2–3 เท่า เหมาะกับการโต้ตอบการโค้ด
• รองรับวิชั่น (รูปภาพ + วิดีโอ), การเรียกใช้เครื่องมือ (tool calling), เอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้าง และคอนเท็กซ์ 1M โทเคน
• เริ่มเซสชันใหม่เมื่อสลับโมเดลเพื่อรักษาการโดนแคชและคุณภาพเอาต์พุต
• ขณะนี้ CometAPI มี Kimi K3.1 Pro ในอัตราที่แข่งขันได้ (ถูกกว่าทางการ ~20% ในชั้นมาตรฐาน) โดยใช้คีย์เดียวสำหรับกว่า 500 โมเดล

Kimi K3.1 Pro API specifications

เริ่มจาก model และ messages เพิ่ม reasoning_effort หรือ stream เมื่อจำเป็น; ใช้ tools และ response_format สำหรับ tool calling และเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง กำหนดงบประมาณเอาต์พุตที่เส้นทางของคุณรองรับ และทดสอบฟีเจอร์ตัวเลือกก่อนใช้งานจริง

What Is the Kimi K3.1 Pro API?

Kimi K3.1 Pro คือโมเดล reasoning ระดับแนวหน้าที่พัฒนาโดย Moonshot AI และเปิดตัวเมื่อ 23 ตุลาคม 2026 โมเดลนี้ต่อยอดจากฐาน Kimi K3 ด้วยการ post-training reinforcement learning ที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ช่วยยกระดับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ซับซ้อน การทำโมเดล 3D การวิเคราะห์การเงิน และเวิร์กโฟลว์เอเจนต์แบบหลายขั้นตอน

API ช่วยให้แอปพลิเคชันใช้งานความสามารถเหล่านี้ได้แบบโปรแกรม โดยไม่ต้องโฮสต์โมเดล นักพัฒนาสามารถผนวก Kimi เข้ากับผู้ช่วยโค้ด ระบบวิเคราะห์เอกสาร เวิร์กโฟลว์วิจัย และแอปที่ต้องการคอนเท็กซ์ยาวและเครื่องมือภายนอก

Why Learn to Use Kimi K3.1 Pro Now?

Kimi K3.1 Pro อยู่ในระดับคะแนนใกล้เคียงกับโมเดล proprietary ที่แข็งแกร่งที่สุดบนเอเจนต์โค้ด (Terminal-Bench 4.0: 65.7% เทียบกับ Claude Opus 5.5 ที่ 66.4%) พร้อมคอนเท็กซ์วินโดว์ 1 ล้านโทเคนเต็ม และมีแผนเปิด weights จุดเด่นในวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว การทำพารามิเตอร์ 3D และการลดการหลอนในงานการเงิน ทำให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับชุดเครื่องมือของนักพัฒนาทุกคน

How does reasoning effort work?

• low: เริ่มต้นที่นี่สำหรับการจัดหมวดหมู่ การสกัดข้อมูล และคำอธิบายโค้ดสั้น ๆ เมื่อต้องการลดภาระ reasoning
• high: ใช้สำหรับการดีบัก การทบทวนโค้ด และการทำ reasoning เอกสารที่ต้องการความลึกสมดุลกับเวลา
• max: สงวนงบประมาณ reasoning สูงสุดสำหรับการตัดสินใจด้านวิศวกรรมที่ยาก การวางแผน และงานเอเจนต์แบบยาว

การคิดยังคงเปิดอยู่ในทุกระดับ effort หากไคลเอนต์ของคุณมีการตั้งค่าเช่น none หรือ disabled ให้นำออกก่อนส่งคำขอไปยัง K3.1 Pro

อย่าใส่ตัวควบคุมการสุ่มตัวอย่างไว้ในการร้องขอเริ่มต้น Moonshot ระบุค่า fixed สำหรับ temperature, top_p, n, presence_penalty และ frequency_penalty ดังนั้นการพกค่าจากโมเดลอื่นอาจทำให้เกิด validation error

Access Options Compared

How to Use Kimi K3.1 Pro API ?

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อให้ได้การตอบกลับข้อความที่ทำงานได้ ก่อนจะเพิ่มเครื่องมือหรือคอนเทนต์มัลติโหมด ตัวอย่าง Python ในส่วนถัดไปจะใช้ client เดียวกับที่เริ่มต้นในตัวอย่างการตั้งค่า Python

Step 1: Get your API key

• เส้นทางทางการ: ไปที่ Kimi API Platform → Console → API Keys → สร้างคีย์ใหม่ เก็บไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อม MOONSHOT_API_KEY โมเดลเรือธงจะปลดล็อกหลังเติมเงินอย่างน้อย $1
• เส้นทาง CometAPI (แนะนำสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่): เข้าสู่ระบบ เว็บไซต์ CometAPI, สร้างคีย์ API และยืนยันว่าบัญชีของคุณเข้าถึงโมเดล Kimi ที่เลือกได้ เก็บคีย์ไว้ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ คีย์ที่ออกโดย Moonshot ไม่สามารถใช้แทนคีย์ CometAPI ได้

เก็บคีย์ไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อม แทนที่จะฝังไว้ในซอร์สโค้ด

Bash

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

PowerShell

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

ใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมฝั่งเซิร์ฟเวอร์ในแอปที่ดีพลอย ห้ามเปิดเผยคีย์ API ใน JavaScript ฝั่งเบราว์เซอร์ ที่เก็บสาธารณะ หรือไฟล์คอนฟิกฝั่งไคลเอนต์

Step 2: Make your first request with cURL

การออกแบบที่เข้ากันได้กับ OpenAI นี้หมายความว่า LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI หรือการตั้งค่า Claude Code ที่มีอยู่สามารถทำงานได้ด้วยการเปลี่ยนเพียง base_url และชื่อโมเดล

ส่งคำขอขั้นต่ำไปยัง Chat Completions endpoint

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."      }    ]  }'

คำขอที่สำเร็จควรส่งกลับการคอมพลีชันที่มีการตอบกลับของโมเดลใน choices[0].message.content

ตรวจสอบสถานะการตอบกลับ finish_reason และการใช้โทเคนก่อนเพิ่มตัวเลือกขั้นสูง

Step 3: Use Kimi K3.1 Pro API with Python

ติดตั้ง OpenAI Python SDK

Bash

python -m pip install --upgrade openai

เริ่มต้น client ด้วย base URL ของ 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": "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)

การใช้งานนี้เหมาะกับแบ็กเอนด์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ที่มีอยู่ เปลี่ยนค่า model ช่วยให้คุณเปรียบเทียบโมเดลต่าง ๆ โดยไม่ต้องปรับโครงสร้างแอปทั้งชุด

Step 5: Switch to Kimi K3.1 Pro Highspeed

เพื่อเปรียบเทียบเวลาในการตอบกลับโดยไม่ต้องเปลี่ยนการตั้งค่าไคลเอนต์ของคุณ ให้เลือก Kimi K3.1 Pro Highspeed API ใน CometAPI

เพียงเปลี่ยนรหัสโมเดล:

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)

คงพรอมต์และงบประมาณเอาต์พุตไว้เหมือนเดิมระหว่างการเปรียบเทียบ บันทึก latency ที่สังเกตได้และการใช้งานที่ถูกเรียกเก็บสำหรับทั้งสองรอบ; ส่วนราคาจะอธิบายว่าเมื่อใดความเร็วที่เพิ่มขึ้นจึงคุ้มค่ากับอัตราที่สูงกว่า

Build Kimi K3.1 Pro Agents with Streaming, Tools and Vision

Controlling Reasoning Effort

Kimi K3.1 Pro ทำ reasoning เสมอ พารามิเตอร์ reasoning_effort (ระดับบนสุด) ควบคุมความลึก:

• low — เร็วกว่า ราคาถูกกว่า เพียงพอสำหรับการโค้ดง่าย ๆ หรือการสกัดข้อมูล
• high — สมดุล
• max — reasoning ลึกสุด (ค่าเริ่มต้น) เหมาะกับสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน การดีบัก หรือการวางแผนหลายขั้นตอน

การลด effort มักเป็นการปรับแต่งแรกที่ดีกว่าการสวิตช์ไป Highspeed

Streaming for Better UX

เพิ่ม stream=True (หรือ stream: true ใน JSON) เพื่อผลลัพธ์แบบไล่ระดับ สำคัญสำหรับเซสชันการโค้ดที่ยาวและลูปเอเจนต์ การตอบกลับที่มี reasoning ยาวอาจใช้เวลา Streaming ช่วยให้อแอปประมวลผลผลลัพธ์เป็นช่วง ๆ โดยไม่ต้องรอการคอมพลีชันทั้งชุด

Kimi แยกชิ้นส่วน reasoning ออกจากชิ้นส่วนคำตอบสุดท้าย ตามเส้นทาง API บางรายการ reasoning อาจแสดงใน reasoning_content ในขณะที่เอาต์พุตสำหรับผู้ใช้แสดงใน content

Multi-Turn Conversations & Tool Calling

ส่งกลับข้อความผู้ช่วยแบบเต็ม (รวม reasoning_content) ในเทิร์นถัดไปเสมอเพื่อรักษาการโดนแคชและการ reasoning ที่สอดคล้อง โมเดลรองรับการเรียกฟังก์ชันมาตรฐานและเอาต์พุต JSON แบบมีโครงสร้าง เครื่องมืออย่างเป็นทางการ (ค้นหาเว็บ รันโค้ด ฯลฯ) ใช้ได้ผ่านช่อง Formula API

messages.append(completion.choices[0].message)  # whole message, not .contentmessages.append({"role": "user", "content": "Now add tests."})

Vision and Multimodal Input

ส่งภาพหรือเฟรมวิดีโอในอาร์เรย์ messages โดยใช้รูปแบบ OpenAI vision มาตรฐาน เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ 3D reconstruction, UI-to-code, การวิเคราะห์ไดอะแกรม และความเข้าใจเอกสาร

Kimi K3.1 Pro รองรับความเข้าใจเชิงภาพ ทำให้มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์สกรีนช็อต ไดอะแกรม เอกสารสแกน และเอกสารอ้างอิงการออกแบบ

เพื่อความเข้ากันได้ ภาพภายในเครื่องสามารถเข้ารหัส Base64 ในข้อความที่มีโครงสร้าง

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": (                        "Review this dashboard screenshot. "                        "Identify three usability problems "                        "and suggest improvements."                    )                }            ]        }    ])​print(response.choices[0].message.content)

โค้ดนี้สมมติว่า dashboard.png อยู่ในไดเรกทอรีทำงาน ทดสอบการรองรับรูปแบบภาพและข้อจำกัดขนาดอัปโหลดของเส้นทาง CometAPI ก่อนใช้งานกับอินพุตภาพที่ใหญ่ขึ้น

สำหรับวิดีโอ Moonshot ยังเอกสารอินพุตแบบไฟล์ไว้ด้วย การอัปโหลดวิดีโอและตัวระบุไฟล์มีความเฉพาะตัวของผู้ให้บริการมากกว่า ดังนั้นอย่าคาดหวังว่าตัวระบุแบบ Moonshot-native อย่าง ms:// จะใช้ได้โดยไม่เปลี่ยนแปลงผ่านทุกเกตเวย์

Using with Popular Coding Agents

• Kimi Code (ทางการ): เลือก K3.1 Pro หรือ Highspeed ผ่าน /model เริ่มเซสชันใหม่หลังจากสลับ
• Claude Code / Codex / Cursor / Continue: ชี้ base URL ไปยัง Moonshot หรือ CometAPI และตั้งค่า model ID
• แนวปฏิบัติที่ดี: ใช้โมเดลและ reasoning effort เดียวกันตลอดทั้งเซสชันเพื่อเพิ่มการโดนแคช (โทเคนที่โดนแคชคิดค่าเพียง $0.20 / ล้านโทเคน)

How Much Does the Kimi K3.1 Pro API Cost?

Kimi K3.1 Pro ใช้การคิดราคาแบบโทเคน CometAPI มีทั้งเวอร์ชันมาตรฐานและ Highspeed ในอัตราที่ต่ำกว่าราคา Moonshot API ที่เผยแพร่

การเปรียบเทียบต่อไปนี้ใช้หน่วย USD ต่อหนึ่งล้านโทเคนอินพุตที่ไม่ถูกแคชหรือโทเคนเอาต์พุตที่สร้าง จากราคาบน CometAPI ณ วันที่ 26 ตุลาคม 2026

K3.1 Pro มาตรฐานถูกกว่า Kimi K3 ประมาณ 33.3% ในอัตราโทเคนอินพุตและเอาต์พุตที่ไม่ถูกแคช

ในอัตรานี้ Highspeed มีค่าใช้จ่ายต่อโทเคนเป็นสองเท่าของมาตรฐาน เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมกับการปรับปรุงเวลาตอบกลับที่ผู้ใช้ของคุณสัมผัสจริง

Kimi K3.1 Pro API cost example

สมมติว่าแอปพลิเคชันประมวลผลโทเคนอินพุตที่ไม่ถูกแคช 100,000 โทเคน และสร้างโทเคนเอาต์พุต 10,000 โทเคน

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณคือ:

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

ในตัวอย่างนี้ การย้ายจาก Kimi K3 ไปยัง K3.1 Pro มาตรฐานช่วยประหยัด $0.12 ต่อคำขอก่อนการแคชและค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

ค่าใช้จ่ายจริงขึ้นอยู่กับโทเคน reasoning ที่สร้าง การใช้คอนเท็กซ์ซ้ำ การลองใหม่ การทำงานของเครื่องมือ และจำนวนงานที่สำเร็จ

นักพัฒนาควรตรวจสอบ ราคาของ Kimi K3.1 Pro API ใน CometAPI ล่าสุดก่อนกำหนดงบประมาณการใช้งานจริง

How can caching reduce Kimi K3.1 Pro API costs?

Kimi รองรับการแคชคอนเท็กซ์อัตโนมัติสำหรับ prefix อินพุตที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้ กลไกแคชทางการมีอายุเริ่มต้น 5 นาที และตัวเลือก 1 ชั่วโมง

สำหรับแอปที่ส่งคำสั่งหรือเอกสารอ้างอิงซ้ำ ๆ การแคชสามารถลดต้นทุนคอนเท็กซ์ที่ซ้ำได้

การออกแบบคำขอที่ใช้งานได้จริงคือวางข้อมูลคงที่ไว้ก่อน และเนื้อหาที่เปลี่ยนบ่อยไว้หลังสุด:

1. คำสั่งระบบที่คงที่
2. คำจำกัดความเครื่องมือที่นำกลับมาใช้ได้
3. เอกสารอ้างอิงหรือคอนเท็กซ์ของรีโพสิทอรี
4. คำถามปัจจุบันของผู้ใช้

เช่น ตัวช่วยวิเคราะห์เอกสารสามารถนำเอกสารนโยบายคงที่มาใช้ซ้ำขณะตอบคำถามที่แตกต่างกันหลายข้อ เอเจนต์โค้ดสามารถคงคำแนะนำรีโพสิทอรีที่เสถียรไว้ขณะเปลี่ยน issue หรือผลการทดสอบที่ใช้งาน

อย่าคาดว่าคำขอที่ซ้ำทุกครั้งจะโดนแคช ยืนยันการใช้งานโทเคนแคชและกฎการเรียกเก็บเงินของเกตเวย์ที่ใช้ ราคาของแคชและตัวเลือก TTL ของผู้ให้บริการหนึ่งไม่เท่ากับค่าใช้จ่ายแคชของ CometAPI โดยอัตโนมัติ

When to Choose Standard vs Highspeed

Best Practices for Cost and Quality

1. เริ่มบทสนทนาใหม่เมื่อเปลี่ยนโมเดลหรือเปลี่ยน reasoning effort สำคัญ
2. ใช้การแคชพรอมป์อย่างจริงจัง — รักษา system prompt และ codebase ขนาดใหญ่ให้คงที่
3. เริ่มด้วย low reasoning effort ก่อน; เพิ่มเฉพาะเมื่อคุณภาพลดลง
4. ติดตามการใช้โทเคน (โดยเฉพาะโทเคน reasoning) ผ่านเมทาดาต้าของการตอบกลับ
5. สำหรับโปรดักชัน ให้ทำ fallback routing (CometAPI ทำให้เรื่องนี้ง่ายมากระหว่างผู้ให้บริการ)
6. ให้เลือกใช้โปรโตคอล native ของ OpenAI หรือ Anthropic มากกว่าการแปลพร็อกซีหนัก ๆ เพื่อเสถียรภาพสูงสุด

Conclusion

Kimi K3.1 Pro เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับนักพัฒนาที่สร้างแอปพลิเคชันเน้น reasoning ผู้ช่วยโค้ด ผู้ช่วยเอกสารการเงิน และเวิร์กโฟลว์คอนเท็กซ์ยาว มันผสานความสามารถของโมเดลที่ดีขึ้นเข้ากับการผสานรวม API ที่คุ้นเคย และราคามาตรฐานต่อโทเคนที่ต่ำกว่าเจเนอเรชันก่อน

กลยุทธ์การนำไปใช้ที่ได้ผลที่สุดคือเริ่มจากคำขอ CometAPI ที่เล็กที่สุด ตรวจสอบพฤติกรรม reasoning และ streaming แล้วค่อยเพิ่มเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง อินพุตภาพ เครื่องมือ และการแคชตามที่แอปต้องการ

เลือก K3.1 Pro มาตรฐานสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่อ่อนไหวต่อค่าใช้จ่าย และประเมิน Highspeed เมื่อความหน่วงในการตอบสนองมีความสำคัญ ก่อนใช้งานเต็มรูปแบบ ให้เปรียบเทียบทั้งสองกับเวิร์กโหลดจริงและรักษาเส้นทางสำรองที่ผ่านการทดสอบไว้