Kimi K3 API Fiyatlandırması (2026): Maliyeti Ne Kadar & K2.7 Kod Karşılaştırması

TL;DR

Kimi K3, 1M önbellek isabetli giriş belirteci başına $0.30, 1M önbellek kaçırmalı giriş belirteci başına $3.00 ve 1M çıkış belirteci başına $15.00 maliyetle gelir ve 1,048,576 belirteçlik bağlam penceresi sunar.

K2.7 Code ile karşılaştırıldığında, K3 belirteç başına belirgin şekilde daha pahalıdır; ancak 4× daha büyük bağlam penceresi, yerel görsel işleme ve uzun ufuklu aracısal iş yükleri için daha güçlü destek sağlar.

Özet: 256K bağlam içinde rutin kodlama görevleri için K2.7 Code daha ekonomik bir seçimdir. Daha büyük bağlam, çok modluluk veya K2.7’nin güvenilir biçimde tamamlayamadığı görevler için tırmanma yolu gerektiğinde K3’ü kullanın.

Kimi K3 API Fiyatlandırmasına Kısa Bakış

Güncel API parametreleri ve entegrasyon detayları için Moonshot’un Kimi K3 hızlı başlangıç rehberine bakın.

Kimi K3’ün K2.7 Code’a Göre Getirdikleri

En bariz yükseltme bağlam uzunluğudur.

K2.7 Code 262,144 belirteci desteklerken, K3 bu sınırı 1,048,576 belirtece çıkarır. Bu da K3’ü büyük depolar, uzun aracı geçmişleri, kapsamlı dokümantasyon ve aksi halde bağlam azaltımı gerektirecek iş akışları için daha pratik hale getirir.

K3 ayrıca şunları destekler:

• yerel görsel anlama
• sıkı yapılandırılmış çıktı
• tool_choice
• dinamik araç yükleme
• otomatik bağlam önbellekleme
• uzun süreli kodlama ve bilgi-işi iş akışları

Moonshot’un Kimi K3 teknik blogu, Terminal-Bench 2.1’de 88.3, Program Bench’te 77.8 ve FrontierSWE’de 81.2 bildirmektedir.

Bunlar sağlayıcı tarafından bildirilen kıyaslamalardır; K3’ün her üretim iş yükünde K2.7 Code’u geride bırakacağına dair garanti değil, K3’ü değerlendirmeniz için bir nedendir.

Önceki nesil hakkında arka plan için CometAPI’nin Kimi K2 API rehberine bakın.

Kimi K3 vs Kimi K2.7 Code Fiyatlandırması

K2.7 oranları Moonshot’un resmi Kimi K2.7 Code fiyatlandırma dokümantasyonundan alınmıştır.

Standart K2.7 Code ile kıyaslandığında, K3:

• Önbellek isabetli giriş için 1.58× fiyat
• Önbellek kaçırmalı giriş için 3.16× fiyat
• Çıkış için 3.75× fiyat

K3’ün primi K2.7 Code HighSpeed’e göre daha küçüktür; ancak iki model farklı öncelikleri hedefler: HighSpeed daha hızlı kod üretimine odaklanırken K3 daha zorlu uzun bağlam ve aracısal iş yüklerine yöneliktir.

Moonshot’un güncel Batch API fiyatlandırma dokümantasyonu K3’ü listelememektedir; dolayısıyla diğer Kimi modellere uygulanan Batch indirimlerinin burada da geçerli olduğunu varsaymayın.

Kimi K3 Bağlam Önbellekleme: %90 Giriş İndirimi Nasıl Çalışır

K3, otomatik bağlam önbelleklemesini destekler.

Geliştiricilerin elle bir önbellek kimliği veya TTL oluşturmasına gerek yoktur. Büyük ön ekleri ardışık isteklerde sabit tutmak, sonraki isteklerin önbellek isabetli orandan yararlanma şansını artırır.

Fiyat farkı:

• Önbellek kaçırma: 1M giriş belirteci başına $3.00
• Önbellek isabeti: 1M giriş belirteci başına $0.30

Dolayısıyla önbellek isabetli giriş belirteçleri, önbellek kaçırmalı belirteçlere kıyasla %90 daha ucuzdur.

Ancak, çıkış 1M belirteç başına $15 olarak fiyatlandırılmaya devam eder; bu nedenle toplam istek maliyeti %90 düşmez.

Örneğin varsayalım:

• 600,000 giriş belirteci
• 20,000 çıkış belirteci

Bu basitleştirilmiş durumda, toplam maliyet yaklaşık %77 düşer.

Gerçek tasarruf, giriş belirteçlerinin ne kadarının önbellek isabetli orandan yararlandığına bağlıdır.

Örnek: K3 ve K2.7’de Bir Kodlama Görevinin Maliyeti

Varsayalım bir kodlama görevi şunları kullanıyor:

• 200,000 giriş belirteci
• 20,000 çıkış belirteci

Bu iş yükü için, K3 soğuk bir istekte standart K2.7 Code’a göre yaklaşık 3.33× daha pahalıya mal olur.

K3’ün kendi içinde, tüm girişlerin önbellek kaçırmadan tamamen önbellek isabetine geçmesi, tahmini istek maliyetini $0.90’dan $0.36’ya düşürür; bu örnekte %60 azalma.

Ancak istek başına maliyet denklemin yalnızca bir parçasıdır.

Başarılı Görev Başına Maliyet = Toplam İş Akışı Harcaması ÷ Kabul Kontrollerini Geçen Görevler

Bir üretim karşılaştırması, yeniden denemeler, geri dönüş çağrıları, araç yürütmeleri ve insan inceleme süresini de içermelidir.

Tek seferde başarıya ulaşan bir K3 isteği, başarısız olan birkaç daha ucuz denemeden daha ekonomik olabilir.

Gerçek Dünya Uç Durumu: Akıl Yürütme Belirteci Maliyeti

K3 her zaman akıl yürütür; bu nedenle çıkış belirteci kullanımı faturanın anlamlı bir parçası haline gelebilir.

Simon Willison’un bir lansman günü testinde, K3’ten bir SVG üretmesini isteyen bir istem, 3,417 yanıt belirtecini üretmeden önce 13,241 akıl yürütme belirteci tüketmiş ve toplam yaklaşık $0.25 maliyet oluşturmuştur.

Bu, kıyaslama değil tek istemlik gayriresmî bir testti; ancak önemli bir maliyet hususuna işaret eder: görünür nihai yanıt, faturalandırılan çıkışın yalnızca bir kısmını temsil edebilir.

K3 şu anda yalnızca maksimum akıl yürütme çabasını desteklediğinden, ekipler kendi iş yüklerinde gerçek çıkış belirteci kullanımını ölçmelidir.

Daha İyi Varsayılan: Önce K2.7, Başarısızlıkta K3

Karma kodlama iş yüklerinde, yönlendirme her isteği doğrudan K3’e göndermekten daha ekonomik olabilir.

Basit bir strateji:

Start with K2.7 Code
        ↓
Task exceeds 256K context?
        → Yes: use K3
        ↓ No
Run task and validation
        ↓
Validation failed?
        → Yes: escalate to K3
        ↓ No
Return result

Önceki örneği kullanırsak:

• K2.7 Code soğuk deneme başına $0.27
• K3 $0.90
• K2.7 görevlerin %70’ini başarıyla tamamlıyor
• %30’u K3’te bir kez yeniden deneniyor

Ortalama maliyet:

$0.27 + (30% × $0.90) = $0.54 per task

Aynı belirteç varsayımlarında her görevi doğrudan K3’e göndermek, görev başına $0.90’a mal olurdu.

Bu, basitleştirilmiş senaryoda yönlendirilmiş stratejiyi %40 daha ucuz kılar.

Kesin tasarruflar değişir; ancak prensip yararlıdır: rutin işleri daha ucuz modele yönlendirin ve ek yetenek gerçekten gerektiğinde tırmandırın.

Kimi K3 Ne Zaman Yükseltmeye Değer?

K3 en çok şu durumlarda çekicidir:

• Gerekli bağlam K2.7 Code’un 262,144 belirteç sınırını aşıyorsa.
• Görev, kodu görsel girdiyle birleştiriyorsa.
• Uzun süre çalışan bir aracı, büyük depolar ve harici araçlarla çalışmak zorundaysa.
• K2.7 sık yeniden deneme veya geri dönüş çağrıları gerektiriyorsa.
• Görev o kadar değerliyse ki tamamlanma kalitesi, ilk çağrı maliyetini en aza indirmekten daha önemliyse.

K2.7 Code, 256K bağlam içinde yüksek başarı oranına ulaşan, tekrarlayıcı ve iyi kapsamlı kodlama görevleri için güçlü bir seçenek olmaya devam eder.

Gecikmeye duyarlı kodlama uygulamaları için K2.7 Code HighSpeed ayrıca ayrı test edilmelidir.

K2.7’den K3’e Geçiş: Beş Mühendislik Kontrolü

1. K3’te Akıl Yürütme Şu Anda Azaltılamaz

K3 her zaman akıl yürütür ve mevcut API yalnızca şunu destekler:

reasoning_effort="max"

“max” varsayılan olduğu için parametre de atlanabilir.

1. K2’ye Özgü thinking Parametrelerini Kaldırın

K3 ile K2.x thinking parametresini kullanmayın.

Bunun yerine üst düzey reasoning_effort alanını kullanın.

1. Sabit Örnekleme Parametrelerini Çıkartın

K3 şu anda aşağıdakiler de dahil olmak üzere parametreler için sabit değerler kullanır:

temperature=1.0
top_p=0.95
n=1
presence_penalty=0
frequency_penalty=0

Moonshot, bu alanları geçersiz kılmak yerine çıkarmayı önerir.

1. Yardımcı Mesajlarını Tamamıyla Korumayı Sürdürün

Çok turlu konuşmalar ve araç çağrısı döngüleri için, yalnızca görünen content’i saklamak yerine bir sonraki isteğe tam yardımcısı mesajını aktarın.

1. Üretim Öncesi Görüş ve Aramayı Doğrulayın

K3’ün mevcut vision API’si, herkese açık görsel URL’lerini doğrudan desteklemez. Base64 verisi gibi desteklenen bir görsel biçimini veya Moonshot’un dosya referansı mekanizmasını kullanın.

Moonshot ayrıca, özellik güncellenirken mevcut Web Search işlevine yakın vadede üretim kullanımı için güvenilmemesini tavsiye eder.

Python ile Kimi K3 API Örneği

K3, OpenAI ile uyumlu bir API arayüzü üzerinden çağrılabilir:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="YOUR_OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL",
    api_key="YOUR_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an expert software engineer.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Analyze this repository logic and identify potential issues.",
        },
    ],
    reasoning_effort="max",  # Optional while "max" is the default
)

assistant_message = response.choices[0].message
print(assistant_message)

K3’ün sabit örnekleme parametrelerini geçersiz kılmaktan kaçının. Çok turlu ve araç çağrılı iş akışları için tam yardımcı mesajını koruyun.

Yükseltmeden Önce Kimi K3’ü Nasıl Değerlendirmeli

K3’ü yalnızca kıyas istemleriyle değil, gerçek iş yüklerinde test edin.

Pratik bir değerlendirme seti şunları içerebilir:

• rutin depo düzenlemeleri
• 256K bağlam sınırına yakın görevler
• 256K’yı aşan görevler
• görsel mühendislik görevleri
• uzun ufuklu aracısal veya bilgi-işi görevleri

Uygun olduğunda K3, K2.7 Code ve K2.7 Code HighSpeed’i karşılaştırın.

Şunları takip edin:

• görev başarı oranı
• önbellekli ve önbelleksiz giriş belirteçleri
• çıkış ve akıl yürütme belirteçleri
• yeniden denemeler ve geri dönüş çağrıları
• p50 ve p95 gecikme
• araç çağrısı hataları
• insan inceleme süresi
• başarılı görev başına maliyet

Ardından üç politikayı karşılaştırın:

1. Tümü K2.7 Code
2. Tümü K3
3. K2.7 Code ve K3’e tırmanma

En iyi yol, kalite ve gecikme gereksinimlerinizi, başarılı görev başına en düşük maliyetle karşılayandır.

CometAPI’de Kimi K3 Fiyatlandırması

Yukarıdaki hesaplamalar, K3 ve K2.7 karşılaştırmasını tutarlı tutmak için Moonshot AI’ın resmi API fiyatlandırmasını kullanır.

Yayın sırasında, CometAPI’de Kimi K3 Moonshot AI’ın standart API oranlarına göre %20 daha düşük fiyatlandırılmıştır:

API fiyatlandırması değişebileceğinden, bu rakamları üretim bütçelemesi için kullanmadan önce canlı model sayfasını kontrol edin.

CometAPI’nin OpenAI uyumlu API’si, aynı istemler ve değerlendirme iş akışıyla kimi-k3ü diğer model yollarıyla birlikte test etmeyi kolaylaştırır.

Kimi K3’ü test etmeye hazır mısınız? CometAPI’de Kimi K3’ü görüntüleyin ve üretime almadan önce fiyatlandırmayı karşılaştırın.

Entegrasyon ve değerlendirme örnekleri için GitHub’daki CometAPI Cookbook’a bakın.

SSS

Kimi K3 API’nin maliyeti nedir?

Moonshot AI, Kimi K3’ü 1M önbellek isabetli giriş belirteci başına $0.30, 1M önbellek kaçırmalı giriş belirteci başına $3.00 ve 1M çıkış belirteci başına $15.00 olarak listeler.

API model kimliği kimi-k3’tür.

Kimi K3, Kimi K2.7 Code’dan daha ucuz mu?

Hayır. Moonshot’un resmi oranlarına göre, K3 önbellek kaçırmalı giriş için yaklaşık 3.16× ve çıkış için 3.75× fiyata sahiptir.

Yine de görev başarısını artırır veya yeniden denemeleri azaltırsa iş akışı maliyetlerini düşürebilir.

Kimi K3’ün 1M belirteçlik bağlam penceresi var mı?

Evet. Kimi K3, Kimi K2.7 Code’un 262,144 belirtecine kıyasla 1,048,576 belirteçlik bağlam penceresini destekler.

Kimi K3 otomatik bağlam önbelleklemesini destekliyor mu?

Evet. Bağlam önbellekleme otomatik. Önbellek isabetli giriş belirteçleri 1M başına $0.30 iken önbellek kaçırmalı giriş belirteçleri 1M başına $3.00’dır.

Maliyetleri azaltmak için Kimi K3’te akıl yürütmeyi kapatabilir miyim?

Şu anda mümkün değil. K3 her zaman akıl yürütür ve desteklenen tek akıl yürütme çaba seviyesi reasoning_effort="max"’tir.

Son Düşünceler

Kimi K3, K2.7 Code’a kıyasla belirgin şekilde daha büyük bağlam ve daha geniş yetenekler sunar; ancak belirteç fiyatı daha yüksektir.

256K bağlam dahilindeki rutin kodlama için K2.7 Code genellikle daha ekonomik tercihtir. Uzun bağlam, çok modluluk veya zorlu aracısal görevler için, özellikle başarılı tamamlanmayı iyileştiriyorsa K3 primi haklı çıkarabilir.

Bu nedenle birçok üretim sistemi için en verimli strateji, varsayılan olarak K2.7’yi kullanmak ve K3’ü tırmanma yolu olarak değerlendirmektir.

Nihayetinde önemli olan metrik, API çağrısı başına maliyet değil, başarılı görev başına maliyettir.