Moonshot: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI'ın Kimi K3'ten sonra eğittiği halefidir ve uzun vadeli kodlama ve bilgi çalışmaları için çok daha fazla eğitim sonrası işlem gücüyle oluşturulmuştur. Yanıt vermeden önce her zaman akıl yürütür, metin içeren görselleri okur, araçları çağırır ve 1 milyon tokenlık bağlam penceresi boyunca yapılandırılmış çıktılar döndürür.

Modelleri karşılaştır

kimi-k3.1-pro

MevcutMoonshotSohbet

Girdi / Çıktı: $2.00 / $10.00
Bağlam: 1M
Maksimum çıktı: 128K
Modlar: Görüntü İşlemeSohbet
Yetenekler: Araç kullanımıİstem ÖnbelleğiAkıl Yürütme

Kimi K3.1 Pro hakkında

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI'nin Kimi K3 modelinin, önemli ölçüde daha fazla eğitim sonrası hesaplama gücüyle oluşturulmuş, eğitim sonrası eğitilmiş versiyonudur. Moonshot bunu uzun vadeli kodlama ve uçtan uca bilgi çalışmaları için amiral gemisi olarak sunmaktadır. Düşünme süreci her zaman açıktır ve reasoning_effort ayarı derinliğini belirler: low, high veya max (varsayılan max'tır). Araç çağırma, JSON şeması çıktısı ve görsel girişini destekler.

Güçlü yönleri

Moonshot bunu, uzun vadeli kodlama ve uçtan uca bilgi çalışmaları için hedeflenen, önemli ölçüde daha fazla hesaplama gücüyle eğitim sonrası eğitilmiş K3 olarak tanımlamaktadır.
Düşünme süreci her zaman açıktır ve reasoning_effort low, high veya max değerlerini kabul eder; böylece tek bir model hem rutin işlemleri hem de zorlu çok adımlı problemleri kapsar.
Araç çağırma ve JSON şemasını takip eden yapılandırılmış çıktı, ajanların fonksiyonları çağırmasına ve kodunuzun ayrıştırabileceği sonuçlar döndürmesine olanak tanır.
Görseller metne eşlik edebilir, böylece ekran görüntüleri, grafikler ve diyagramlar bir kodlama veya analiz görevinin parçası olabilir.
Aynı büyük bağlamı tekrar gönderen uzun oturumlara yardımcı olan istem önbellekleme (prompt caching) desteklenmektedir.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Düşünme süreci kapatılamaz ve varsayılan çaba max'tır, bu nedenle rutin isteklerin hızlı kalması için daha düşük bir reasoning_effort gerekir.
Kimi K3.1 Pro Highspeed, aynı modeli yaklaşık iki ila üç kat daha hızlı sunar, bu nedenle canlı ve gecikmeye duyarlı işlere daha uygundur.
Yalnızca metin olarak yanıt verir; görsel veya konuşma oluşturmak için farklı bir model gerekir.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.
02
İlk isteğinizi gönderin
Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.
Metinden metneResponses API
POST/v1/responses
API formatı:
curl https://api.tokenlab.sh/v1/responses \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -d '{ "model": "kimi-k3.1-pro", "input": "Hello!" }'

Fiyatlandırma

Verified fiyatı Verified için geçerlidir ve çoğu modelde daha düşüktür. Official fiyatı, model üreticisinin yayınladığı fiyattır ve daha güvenilir Official rotası için geçerlidir. Auto, isteği tamamlayan rotanın fiyatını uygular.

Default

1M token başına

Official fiyatı: Girdi $2.00 / Çıktı $10.00 / Önbellek okuma $0.20 / Önbellek yazma $2.00 / Önbellek yazma (1h) $4.00 / Metin Girdi $2.00 / Metin Çıktı $10.00
Verified fiyatı: —
İndirim: —

Prompt cache fiyatlandırması

Önbellek okuma

Official fiyatı: $0.20
Verified fiyatı: —
İndirim: —

Önbellek yazma

Official fiyatı: $2.00
Verified fiyatı: —
İndirim: —

Önbellek yazma (1h)

Official fiyatı: $4.00
Verified fiyatı: —
İndirim: —

	Official fiyatı1M token başına	Verified fiyatı1M token başına	İndirim
Default	Girdi $2.00 / Çıktı $10.00 / Önbellek okuma $0.20 / Önbellek yazma $2.00 / Önbellek yazma (1h) $4.00 / Metin Girdi $2.00 / Metin Çıktı $10.00	—	—
Prompt cache fiyatlandırması
Önbellek okuma	$0.20	—	—
Önbellek yazma	$2.00	—	—
Önbellek yazma (1h)	$4.00	—	—

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 6 Kas 2026 00:04 UTC

Metrikler, gizlilik ve veri hacmi eşikleri karşılandığında görünür.

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

Kimi K3.1 Pro modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

kimi-k3.1-pro ile /v1/responses üzerinden kısa bir mesaj dene. Yanıtı, gecikmeyi ve maliyeti göster.

Kullanım senaryoları

Uygun olduğu kullanımlar

Akıl Yürütme
Görüntü İşleme

Uzun vadeli kodlama ajanları
Bir ajanın uzun bir oturum boyunca büyük bir depoda plan yapmasına, düzenlemesine, testleri çalıştırmasına ve yinelemesine izin verin; her görev için düşünme derinliğini ayarlayın.
Uçtan uca bilgi çalışmaları
Bir özet ve bir dizi kaynak belgeyi, veri getirmek ve yol boyunca rakamları kontrol etmek için araçları çağırarak tamamlanmış bir analize veya rapora dönüştürün.
Ekran görüntüsü tabanlı hata ayıklama
Sorunuzla birlikte bozuk bir sayfanın veya grafiğin ekran görüntüsünü gönderin ve görselin gösterdiklerine dayalı bir teşhis alın.
Şema tabanlı veri çıkarma
Karmaşık belgelerden alanları, şemanızı takip eden JSON formatına çekin, böylece sonraki kodlar sonucu temizleme adımı olmadan kullanabilir.

Prompt örnekleri

İşte başarısız olan CI günlüğü ve depo düzeni. Kök nedeni bulun, düzeltmeyi yazın ve doğrulamak için çalıştıracağınız testleri listeleyin.

Bu üç tedarikçi sözleşmesini okuyun ve her tarafı, yenileme tarihini ve fesih maddesini içeren, bu şemayı takip eden bir JSON nesnesi döndürün.

Bu ekran görüntüsü, toplam tutarın yanlış hizalandığı ödeme sayfasını göstermektedir. Buna hangi CSS'in neden olabileceğini açıklayın ve en küçük düzeltmeyi önerin.

Bu model koşullu fiyatlandırmaya sahiptir. Yalnızca aylık token toplamları güvenilir bir tahmin üretmez; istek özellikleri, önbellek ve geçerli zaman penceresi için ayrıntılı fiyatlandırmayı kullanın.

FAQ

Kimi K3.1 Pro nedir?

Moonshot AI'nin, önemli ölçüde daha fazla eğitim sonrası hesaplama gücüyle oluşturulmuş, eğitim sonrası eğitilmiş Kimi K3 versiyonudur. Moonshot bunu; her zaman açık düşünme, araç çağırma, yapılandırılmış çıktı ve görsel girişi ile uzun vadeli kodlama ve uçtan uca bilgi çalışmaları için amiral gemisi olarak sunmaktadır.

Kimi K3.1 Pro'da muhakeme çabası (reasoning effort) nasıl çalışır?

Düşünme süreci her zaman açıktır. Derinliğini, low, high veya max değerlerini alan reasoning_effort parametresi ile ayarlarsınız; Moonshot'ın varsayılanı max'tır. Rutin istekler için low değerini kullanın, zorlu planlama, hata ayıklama veya analiz için max değerini koruyun.

Kimi K3.1 Pro, Kimi K3'ten nasıl farklıdır?

K3.1 Pro, Kimi K3'ten yola çıkar ve üzerine önemli ölçüde daha fazla eğitim sonrası hesaplama gücü ekler; Moonshot bunu uzun vadeli kodlama ve uçtan uca bilgi çalışmalarına yönlendirir. Kimi K3, üzerine inşa edildiği daha önceki sürümdür, bu nedenle bu alanlardaki yeni çalışmalar için K3.1 Pro'yu seçin.

Kimi K3.1 Pro Highspeed'i ne zaman kullanmalıyım?

Yanıt süresinin en önemli olduğu durumlarda, örneğin etkileşimli ajanlar veya canlı kodlama oturumlarında Highspeed'i seçin. Moonshot, aynı zeka ve yetenekleri yaklaşık iki ila üç kat daha yüksek hızda, token başına daha yüksek bir fiyatla sunmaktadır.

Kimi K3.1 Pro görselleri kabul edip yapılandırılmış çıktı döndürüyor mu?

Evet. Metnin yanı sıra görselleri kabul eder, araç çağırmayı destekler ve bir JSON şemasını takip eden yapılandırılmış çıktı döndürebilir. Yanıtın kendisi metindir, bu nedenle görsel veya konuşma oluşturmak için başka bir model kullanın.

Kimi K3.1 Pro ne kadara mal olur?

TokenLab üzerinde Kimi K3.1 Pro Girdi $2.00 / Çıktı $10.00 1M token başına'dır. Tam dökümü yukarıdaki fiyat tablosunda bulabilirsiniz. Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

Kimi K3.1 Pro bağlam penceresi ve çıktı sınırı nedir?

Kimi K3.1 Pro 1.048.576 jetona kadar bağlam kabul eder ve tek yanıtta 131.072 jetona kadar çıktı verir.

Kimi K3.1 Pro hangi endpoint'i kullanmalı?

Kimi K3.1 Pro için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/responses kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

Kimi K3.1 Pro hangi operasyonları destekler?

Kimi K3.1 Pro Metinden metne destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.