如何使用 Kimi K3.1 Pro API：2026 完整指南

TL;DR

Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 的旗艦 3T 級模型（總計 2.8T / 104B 啟用參數，1M token 上下文），於 2026 年 10 月 23 日發佈。可透過與 OpenAI 相容的 API 存取，模型 ID 為 kimi-k3.1-pro（標準）或 kimi-k3.1-pro-highspeed（輸出速度快 2–3×）。

若想要最簡便的多模型工作流程且通常更低價格，請使用同一模型 ID 的 CometAPI 中的 Kimi K3.1 Pro API。該模型始終啟用推理（使用 reasoning_effort: low / high / max）。非常適合長期程式設計、3D/CAD、金融分析與代理式工作流程。完整開放權重預計於 2026 年 11 月 4 日推出。

本指南面向能發送基本 HTTP 請求並希望透過 CometAPI 構建 Kimi K3.1 Pro 的開發者。你需要具備可存取模型的 CometAPI 帳號、API 金鑰，以及 cURL、Python 3.9+ 或受支援的 Node.js 環境。從文字請求開始，然後加入應用所需功能。

Key Takeaways

• 使用 OpenAI 的 Python/Node SDK，僅需更改 base_url 與 model 即可在 5 分鐘內上手。
• 兩種存取路徑：官方 Moonshot API 或像 CometAPI 這樣的統一閘道（多數團隊推薦）。
• 推理永遠開啟——以 reasoning_effort（low、high、max）控制深度（預設為 max）。
• Highspeed 版本以更高費用換取 2–3× 輸出速度；最適合互動式程式開發。
• 支援視覺（影像 + 視訊）、工具呼叫、結構化 JSON 輸出，以及 1M token 上下文。
• 切換模型時請開啟新會話，以保留快取命中與輸出品質。
• CometAPI 目前以具競爭力的價格提供 Kimi K3.1 Pro（標準層約較官方便宜 20%），一把金鑰通行 500+ 模型。

Kimi K3.1 Pro API specifications

從 model 與 messages 開始。需要時加入 reasoning_effort 或 stream；使用 tools 與 response_format 以實現工具呼叫與結構化輸出。設定你的路由所支援的輸出預算，並在部署前測試可選功能。

What Is the Kimi K3.1 Pro API?

Kimi K3.1 Pro 是由 Moonshot AI 開發、於 2026 年 10 月 23 日推出的前沿推理模型。它建立在 Kimi K3 基礎上，透過大幅增強的後訓練強化學習，提升了複雜軟體工程、3D 建模、金融分析與多步驟代理工作流程的表現。

API 允許應用以程式化方式使用這些能力，而無需自行託管模型。開發者可將 Kimi 整合到程式助理、文件分析系統、研究管線，以及需要長上下文與外部工具的應用中。

Why Learn to Use Kimi K3.1 Pro Now?

Kimi K3.1 Pro 在程式代理方面與最強專有模型僅相差數個百分點（Terminal-Bench 4.0：65.7%，相較於 Claude Opus 5.5 的 66.4%），同時提供完整的 100 萬 token 上下文視窗與開放權重計畫。其在長期軟體工程、參數化 3D 建模，以及財務任務的降低幻覺方面具備優勢，對任何開發者工具箱而言都是高價值補充。

How does reasoning effort work?

• low：適合分類、抽取與短程式碼解說，當你希望最小化推理開銷時從此處開始。
• high：用於除錯、程式碼審查與需要在深度與回應時間間取得平衡的文件推理。
• max：保留給艱深工程決策、規劃與長時代理任務，提供最大的推理預算。

每個等級都保持思考啟用。如果你的現有客戶端傳送了 none 或 disabled 等設定，請在發送 K3.1 Pro 請求之前移除。

請勿在初始請求中加入取樣控制。Moonshot 文件記載了 temperature、top_p、n、presence_penalty 與 frequency_penalty 的固定值，因此從其他模型沿用這些設定可能導致驗證錯誤。

Access Options Compared

How to Use Kimi K3.1 Pro API ?

依照以下步驟，先取得可用的文字回應，再引入工具或多模態內容。後續章節的 Python 範例會重用在 Python 設定中初始化的客戶端。

Step 1: Get your API key

• 官方路徑：前往 Kimi API Platform → Console → API Keys → 建立新金鑰。將其存為環境變數 MOONSHOT_API_KEY。旗艦模型需最低充值 $1 以解鎖。
• CometAPI 路徑（推薦多數使用者）：登入 CometAPI 網站，建立 API 金鑰，並確認你的帳號可存取所選的 Kimi 模型。請將金鑰保存在伺服器端；Moonshot 核發的金鑰不能替代 CometAPI 金鑰。

請將金鑰儲存在環境變數中，而非硬編碼於原始碼。

Bash

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

PowerShell

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

在部署的應用中使用伺服器端環境變數。不要在瀏覽器 JavaScript、公開儲存庫或客戶端設定檔中暴露 API 金鑰。

Step 2: Make your first request with cURL

此 OpenAI 相容的設計意味著既有的 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI 或 Claude Code 設定，僅需替換 base_url 與 model 名稱即可使用。

向 Chat Completions 端點發送最小請求。

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."      }    ]  }'

成功的請求應回傳一個 completion，模型回應位於 choices[0].message.content。

在加入進階選項之前，請檢視回應狀態、finish_reason 與 token 使用情況。

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

安裝 OpenAI Python SDK。

Bash

python -m pip install --upgrade openai

使用 CometAPI 的 base URL 初始化客戶端。

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)

此實作適用於既有的 OpenAI 相容後端。更改 model 值即可比較不同模型，而無需重構整個應用。

Step 5: Switch to Kimi K3.1 Pro Highspeed

若想在不更動客戶端設定的情況下比較回應時間，請選擇 CometAPI 中的 Kimi K3.1 Pro Highspeed API。

只需更換模型 ID：

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)

在比較期間保持提示與輸出預算不變。記錄兩次執行的延遲與計費用量；定價章節說明何時額外速度值得更高費率。

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

Controlling Reasoning Effort

Kimi K3.1 Pro 的推理始終開啟。頂層參數 reasoning_effort 控制深度：

• low — 更快、更省，適用於簡單程式或抽取
• high — 取捨平衡
• max — 最深推理（預設），適合複雜架構、除錯或多步規劃

與其切換到 Highspeed，降低推理強度通常是更好的首要優化。

Streaming for Better UX

加入 stream=True（或 JSON 中 stream: true）以獲得漸進式輸出。這對長時間程式開發與代理迴圈尤為重要。長推理回應可能較耗時。串流允許應用在完整回應前即處理輸出的增量。

Kimi 會將推理增量與最終答案增量分離。依據 API 路由，推理可能出現在 reasoning_content 中，而面向使用者的輸出則在 content 中。

Multi-Turn Conversations & Tool Calling

在後續回合中，請始終回傳完整的助理訊息（包含任何 reasoning_content），以維持快取命中與一致推理。模型支援標準函式呼叫與結構化 JSON 輸出。官方工具（網頁搜尋、程式執行等）可透過 Formula API 管道使用。

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

Vision and Multimodal Input

使用標準 OpenAI 視覺格式，將影像或視訊影格放入 messages 陣列。非常適合 3D 重建、UI-to-code、圖表分析與文件理解。

Kimi K3.1 Pro 支援視覺理解，適用於分析螢幕截圖、圖表、掃描文件與設計參考。

為相容性，當地影像可透過 Base64 編碼後嵌入結構化訊息。

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)

上述程式假設工作目錄中存在 dashboard.png。使用大型視覺輸入前，請測試 CometAPI 路由對影像格式的支援與上傳大小限制。

對於視訊，Moonshot 亦提供基於檔案的輸入說明。視訊上傳與檔案識別符更偏供應商特定，因此請避免假設 Moonshot 原生的 ms:// 識別符可在所有閘道中不變通用。

Using with Popular Coding Agents

• Kimi Code（官方）：透過 /model 選擇 K3.1 Pro 或 Highspeed。切換後請開始新的會話。
• Claude Code / Codex / Cursor / Continue：將 base URL 指向 Moonshot 或 CometAPI，並設定模型 ID。
• 最佳實務：在整個會話期間維持相同模型與推理強度，以最大化上下文快取命中（快取命中僅 $0.20 / M tokens）。

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

Kimi K3.1 Pro 採用基於 token 的計費。CometAPI 提供標準與 Highspeed 版本，費率低於已公開的 Moonshot API 價格。

以下比較基於 2026 年 10 月 26 日檢視的 CometAPI 價格，單位為每 100 萬未快取輸入 token 或生成輸出 token 的美元。

在未快取輸入與輸出 token 費率上，標準 K3.1 Pro API 約比 Kimi K3 便宜 33.3%。

在此費率下，Highspeed 的每 token 成本是標準的兩倍。請將額外支出與使用者實際感知的回應時間提升做比較。

Kimi K3.1 Pro API cost example

假設應用處理 100,000 個未快取輸入 token，並生成 10,000 個輸出 token。

估算成本為：

成本 =（輸入 token × 輸入費率 + 輸出 token × 輸出費率）/ 1,000,000

在此範例中，從 Kimi K3 移至標準 K3.1 Pro 每次請求可節省 $0.12（未含快取與其他費用）。

實際支出取決於生成的推理 token、上下文重用、重試、工具操作，以及成功完成任務的次數。

開發者應在建立正式預算前，查閱最新的 CometAPI 上 Kimi K3.1 Pro API 定價。

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

Kimi 支援可重用輸入前綴的自動上下文快取。官方快取機制預設有效期為 5 分鐘，另提供 1 小時選項。

對於反覆提交相同指令或參考資料的應用，快取可降低重複上下文的成本。

實務上的請求設計應將穩定資訊置前、頻繁變動內容置後：

1. 穩定的 system 指令。
2. 可重用的工具定義。
3. 參考文件或版本庫上下文。
4. 當前使用者問題。

例如，文件分析助理可重用固定的政策文件來回答許多不同問題。程式代理可保留穩定的版本庫指令，同時變更當前議題或測試結果。

不要假設每個重複的請求都會命中快取。請確認快取 token 的使用情況與所用閘道的計費規則。供應商的快取價格與 TTL 選項並不自動等同於 CometAPI 的快取收費。

When to Choose Standard vs Highspeed

Best Practices for Cost and Quality

1. 在更換模型或主要推理強度時，啟動新對話。
2. 積極使用提示快取——保持 system 提示與大型程式碼庫穩定。
3. 先用 low 推理強度；僅在品質下降時才提高。
4. 透過回應後設資料監控 token 使用（特別是推理 token）。
5. 生產環境中實作備援路由（CometAPI 讓多供應商備援變得容易）。
6. 相較於繁重的代理協定轉換，優先使用原生的 OpenAI 或 Anthropic 協定端點，以獲得最大穩定性。

Conclusion

Kimi K3.1 Pro 是構建高推理密集應用、程式代理、金融文件助理與長上下文工作流程的強力選項。它結合了更強的模型能力、熟悉的 API 整合，以及相較前代更低的標準 token 價格。

最有效的導入策略是從最小 CometAPI 請求開始，驗證推理與串流行為，然後視需求加入結構化輸出、視覺輸入、工具與快取。

對於注重成本的工作負載，選擇標準版 K3.1 Pro；當回應延遲至關重要時再評估 Highspeed。在全面部署之前，請針對真實工作負載比較兩者，並保留經過測試的備援方案。