Kimi K3 已在 APIMaster.ai 上线：1M 上下文，适用于编码、智能体与知识工作

Kimi K3 是什么？

Kimi K3 是 Moonshot AI 迄今为止最强大的模型。根据 官方 Kimi K3 文档，它拥有 2.8 万亿参数，并采用 Kimi Delta Attention（一种混合线性注意力机制）以及 Attention Residuals。

该模型专为需要在大型代码库、长文档、多次工具调用或扩展研究上下文中持续工作的负载而设计。其原生多模态架构接受文本和视觉输入，而百万 token 窗口可以容纳比传统聊天模型更多的项目或文档上下文。

Kimi K3 能做什么？

Kimi K3 将长上下文推理与面向生产的 API 控制相结合。

能力	功能说明
长周期编码	分析大型仓库，规划多文件变更，生成代码，并处理扩展的软件工程任务
1M token 上下文	在单个上下文窗口中处理最多 1,048,576 个输入和输出 token，适用于大型代码库、文档集和长对话
原生视觉理解	分析以 base64 数据或 Kimi 文件引用形式提供的图像和视频，与文本一起处理
始终开启的推理	执行深度推理并返回独立的 reasoning_content；reasoning_effort 目前支持 max
智能体工具使用	调用自定义工具，使用 tool_choice 强制工具调用，并在对话过程中动态加载工具定义
结构化输出	生成严格的 JSON Schema 响应，用于提取、自动化以及可靠的下游解析
部分模式	当输出必须以受控格式开始时，从助手提供的前缀继续生成
自动上下文缓存	重用未更改的长前缀，无需手动创建缓存 ID 或设置 TTL

这些特性使 Kimi K3 非常适合编码智能体、仓库分析、文档智能、研究助手、工作流自动化以及其他需要模型保留上下文并跨多个步骤执行的任务。

Kimi K3 的推理如何工作？

Kimi K3 始终进行推理。API 使用顶层字段 reasoning_effort，而不是旧版 K2.x 的 thinking 参数。发布时，唯一支持的级别是 max，这也是默认值。

流式响应将推理轨迹分离到 reasoning_content 中，最终答案分离到 content 中。对于多轮对话和工具循环，应用程序必须将完整的助手消息（包括推理和工具调用字段）返回给下一个请求，而不是仅保留可见的答案。

Kimi K3 API 的价格是多少？

官方 Kimi K3 定价页面 列出了统一的按 token 定价，没有长上下文分层。

价格基准	输入，缓存命中	输入，缓存未命中	输出	上下文窗口
Kimi 官方 API	$0.30/M	$3.00/M	$15.00/M	1,048,576 tokens
APIMaster 当前市场路由	查看实时路由	$3.00/M	$15.00/M	模型限制适用

APIMaster 的路由可用性和价格在模型市场中实时显示。在将生产流量迁移之前，请检查当前卡片，因为渠道供应、配额和定价可能会变化。

Kimi K3 是否兼容 OpenAI API？

是的。Kimi K3 使用 Chat Completions 接口，APIMaster 提供兼容 OpenAI 的基础 URL，因此大多数应用程序只需新的 API 密钥、基础 URL 和模型 ID。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIMASTER_KEY",
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    reasoning_effort="max",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "审查此服务架构并提出安全的迁移计划。",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

K3 固定了几个采样字段：temperature=1.0、top_p=0.95、n=1，两个惩罚值也是固定的。官方文档建议省略这些字段，而不是尝试覆盖它们。

开发者如何使用 Kimi K3 的工具调用？

Kimi K3 支持标准的 ToolCalls 以及两个对大型智能体有用的控制：

• 工具选择约束： 当模型必须调用至少一个提供的工具时，设置 tool_choice="required"。
• 动态工具加载： 在消息历史中稍后引入完整的工具定义，而不是将每个可能的工具都放在初始提示中。

动态加载可以减少具有大型工具目录的智能体的提示大小。每个工具结果必须保留其匹配的 tool_call_id，并且完整的助手消息必须保留在对话历史中。

团队在生产中使用 Kimi K3 前需要了解什么？

Kimi 的发布文档列出了几个操作约束：

• K3 始终进行推理，目前仅支持 reasoning_effort="max"。
• max_completion_tokens 默认为 131,072，最高可设置为 1,048,576。
• 视觉输入不接受公共图像 URL；请使用 base64 数据或 ms:// 文件引用。
• 多轮和工具调用流程必须保留完整的助手消息。
• Kimi 表示其官方 Web Search 工具正在更新，不建议在近期生产中使用。

对于生产系统，在设置限制或预算之前，请使用具有代表性的长上下文测试响应延迟和 token 消耗。

怎么购买和使用 Kimi K3？

Kimi K3 现已通过 APIMaster.ai 提供。

1. 注册 APIMaster 账户。
2. 使用支持的支付方式添加钱包余额。
3. 打开 模型市场 并选择 Kimi K3。
4. 在 APIMaster 控制台 中创建 API 密钥。
5. 将模型设置为 kimi-k3，基础 URL 设置为 https://apimaster.ai/v1。

APIMaster 为开发者提供一个兼容 OpenAI 的 API 密钥，用于 Kimi K3 和其他领先模型，提供实时路由定价、按需付费计费，以及用于在生产部署前检查路由行为的模型指纹测试器。

为什么通过 APIMaster.ai 访问 Kimi K3？

一个 API 支持多个模型系列

使用一个集成即可访问 Kimi、Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等模型，无需维护单独的提供商 SDK 和余额。

透明的实时路由定价

市场在一个地方显示活跃的 Kimi K3 渠道、输入和输出价格、可用性以及运营数据。

按需付费访问

从小额余额开始，验证工作负载，然后扩展使用量，无需为每个提供商单独订阅。

路由验证

使用 APIMaster 免费的 AI 模型指纹测试器 检查 API 路由的行为是否与其提供商声称的模型一致。

FAQ

在 APIMaster 上 Kimi K3 的模型 ID 是什么？

在 Chat Completions 请求中使用 kimi-k3。

Kimi K3 的上下文窗口有多大？

Kimi K3 支持 1,048,576 tokens，由活动上下文中的输入和输出共享。

Kimi K3 是否支持图像和视频？

是的。K3 具有原生视觉理解能力。官方 API 接受编码为 base64 的本地图像数据，并通过 Kimi 文件引用上传视频；发布时不支持公共图像 URL。

Kimi K3 是否支持函数调用？

是的。它支持 ToolCalls、并行兼容的智能体循环、tool_choice 约束以及动态工具加载。

Kimi K3 是否适合编码智能体？

是的。Moonshot 将 K3 定位为专门用于长周期编码、软件工程、端到端知识工作和深度推理。团队仍应针对自己的仓库和工具工作流进行基准测试。

在哪里可以获取 Kimi K3 API 密钥？

创建 APIMaster 账户，添加余额，然后从控制台生成兼容 OpenAI 的 API 密钥。使用 kimi-k3 作为模型 ID。

来源

• Kimi K3 官方快速入门和能力指南
• Kimi K3 官方定价
• Kimi API 工具调用文档

Kimi K3 目前包含在 APIMaster 的DeepSeek、Kimi K3、MiniMax M3 与 GLM-5.2 40% 折扣活动中——扩大使用前请查看实时渠道价格。

Kimi K3 已在 APIMaster 市场上线。立即注册 创建 API 密钥，并使用您自己的编码、智能体或知识工作负载测试这款百万 token 旗舰模型。