MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro
moonshotai/kimi-k3.1-proKimi K3.1 Pro hjælper med at analysere komplekst materiale, skrive kode og udarbejde tekstbaserede løsninger til projekter, modellering og analyse.
Kimi K3.1 Pro er en model fra Moonshot AI og den første i K3.1-serien. Den bygger på Kimi K3 med væsentligt mere eftertræning og fælles forstærkningslæring på tværs af mange fagområder. Den officielle beskrivelse fremhæver programmering, tredimensionelle projekter, finansiel research og opgaver med flere sammenhængende trin.
Programmering og tekniske projekter
Modellen kan bruges til at analysere eksisterende kode, forberede ændringer og planlægge udvikling. Angiv målet, den aktuelle implementering og begrænsningerne, eksempelvis hvilke grænseflader der skal bevares, og hvordan det korrekte resultat ser ud. Du kan bede om en forklaring, patchtekst, testscenarier eller en rækkefølge for implementering.
Til spil, interaktive scener og parametrisk modellering er opgaver med scripts og teknisk logik nyttige. Producentens dokumentation omhandler arbejde med Blender, CAD og spilmotorer. I Ailoot API er dette modelkorts resultat tekst, så forespørgslen kan med fordel formuleres som kode til det valgte værktøj, en geometribeskrivelse eller en plan for opbygning af scenen, der efterfølgende køres i dit eget miljø.
Analyse af de angivne data
Ved dokumentarbejde kan du bede om at sammenligne kilder, forklare en beregning, kontrollere sammenhængen mellem antagelser eller udarbejde et analysenotat. Til en finansiel model bør du medtage grundtal, måleenheder og indbyrdes afhængigheder. Modellen kan foreslå formler som tekst og en kontrolrækkefølge eller en rapportstruktur og argumentation, som er knyttet til det angivne materiale.
Sådan får du et nyttigt svar
- Angiv opgaven og det forventede resultat: forklaring, kode, plan eller analytisk konklusion.
- Vedlæg de nødvendige tekster, og angiv kildernes prioritet.
- Beskriv kontrolkriterierne: betingelser, der skal bevares, format, beregningspræcision og obligatoriske afsnit.
- Fortsæt med præciseringer, mens væsentlige beslutninger og oprindelige begrænsninger bevares.
Input og resultat i Ailoot API
Modelkortet modtager tekst og returnerer tekst. Egnede materialer er instruktioner, dokumentuddrag, kildekode, tabeller i tekstform og diskussionshistorik. K3.1 Pro har ræsonnement aktiveret permanent; modellens dokumentation beskriver niveauerne low, high og max. I Standard er grænsen op til 262 144 tokens som input og 65 536 tokens i svaret. Ved en stor forespørgsel bør du medregne samtalehistorikken og tilpasse materialemængden til det konkrete spørgsmål.
Tilgængeligt via Ailoot API
POST /v1/messages- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- 262.144 tokens
- Maks. svar
- 65.536 tokens
- Input
- 0,002 US$ / 1K
- Output
- 0,01 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0002 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,002 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,002 US$ / 1K tokens
POST /v1/responses- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- 262.144 tokens
- Maks. svar
- 65.536 tokens
- Input
- 0,002 US$ / 1K
- Output
- 0,01 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0002 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,002 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,002 US$ / 1K tokens
POST /v1/chat/completions- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- 262.144 tokens
- Maks. svar
- 65.536 tokens
- Input
- 0,002 US$ / 1K
- Output
- 0,01 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0002 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,002 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,002 US$ / 1K tokens
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- 262.144 tokens
- Maks. svar
- 65.536 tokens
- Input
- 0,002 US$ / 1K
- Output
- 0,01 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0002 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,002 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,002 US$ / 1K tokens
POST /v1/chat/completions- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,004 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,004 US$ / 1K tokens
POST /v1/responses- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,004 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,004 US$ / 1K tokens
POST /v1beta/models/kimi-k3.1-pro:generateContent- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
- Cacheskrivning
- 0,004 US$ / 1K
- Cacheskrivning, 5 min.
- 0,004 US$ / 1K tokens
POST /v1/messages- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
POST /v1/responses- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
POST /v1/chat/completions- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
POST /v1beta/models/moonshotai/kimi-k3.1-pro:generateContent- Inputtyper
text- Outputtyper
text- Kontekst
- Ikke angivet i kataloget
- Maks. svar
- Ikke angivet i kataloget
- Input
- 0,004 US$ / 1K
- Output
- 0,02 US$ / 1K
- Cachelæsning
- 0,0004 US$ / 1K
moonshotai/kimi-k3.1-pro · JSON
{"about":"Kimi K3.1 Pro er en model fra Moonshot AI og den første i K3.1-serien. Den bygger på Kimi K3 med væsentligt mere eftertræning og fælles forstærkningslæring på tværs af mange fagområder. Den officielle beskrivelse fremhæver programmering, tredimensionelle projekter, finansiel research og opgaver med flere sammenhængende trin.\n\n### Programmering og tekniske projekter\n\nModellen kan bruges til at analysere eksisterende kode, forberede ændringer og planlægge udvikling. Angiv målet, den aktuelle implementering og begrænsningerne, eksempelvis hvilke grænseflader der skal bevares, og hvordan det korrekte resultat ser ud. Du kan bede om en forklaring, patchtekst, testscenarier eller en rækkefølge for implementering.\n\nTil spil, interaktive scener og parametrisk modellering er opgaver med scripts og teknisk logik nyttige. Producentens dokumentation omhandler arbejde med Blender, CAD og spilmotorer. I Ailoot API er dette modelkorts resultat tekst, så forespørgslen kan med fordel formuleres som kode til det valgte værktøj, en geometribeskrivelse eller en plan for opbygning af scenen, der efterfølgende køres i dit eget miljø.\n\n### Analyse af de angivne data\n\nVed dokumentarbejde kan du bede om at sammenligne kilder, forklare en beregning, kontrollere sammenhængen mellem antagelser eller udarbejde et analysenotat. Til en finansiel model bør du medtage grundtal, måleenheder og indbyrdes afhængigheder. Modellen kan foreslå formler som tekst og en kontrolrækkefølge eller en rapportstruktur og argumentation, som er knyttet til det angivne materiale.\n\n### Sådan får du et nyttigt svar\n\n1. Angiv opgaven og det forventede resultat: forklaring, kode, plan eller analytisk konklusion.\n2. Vedlæg de nødvendige tekster, og angiv kildernes prioritet.\n3. Beskriv kontrolkriterierne: betingelser, der skal bevares, format, beregningspræcision og obligatoriske afsnit.\n4. Fortsæt med præciseringer, mens væsentlige beslutninger og oprindelige begrænsninger bevares.\n\n### Input og resultat i Ailoot API\n\nModelkortet modtager tekst og returnerer tekst. Egnede materialer er instruktioner, dokumentuddrag, kildekode, tabeller i tekstform og diskussionshistorik. K3.1 Pro har ræsonnement aktiveret permanent; modellens dokumentation beskriver niveauerne low, high og max. I Standard er grænsen op til 262 144 tokens som input og 65 536 tokens i svaret. Ved en stor forespørgsel bør du medregne samtalehistorikken og tilpasse materialemængden til det konkrete spørgsmål.","alias_of":null,"aliases":["k3.1-pro","kimi-k3.1-pro"],"author":"MoonshotAI","canonical_model":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","ctx":262144,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","input":["text"],"kind":"text","max_out":65536,"methods":[{"cache_read":0.2,"cache_write":2.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":2.0,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"anthropic","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":65536,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"k3.1-pro","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.2,"cache_write":2.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":2.0,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":65536,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"k3.1-pro","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.2,"cache_write":2.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":2.0,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"openai","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":65536,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"k3.1-pro","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.2,"cache_write":2.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":2.0,"conditional_meter":null,"ctx":262144,"family":"gemini","fast_multiplier":null,"flex_multiplier":null,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":65536,"max_tool_calls":null,"out":10.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/{model}:generateContent","request_model_id":"k3.1-pro","route_label":"Core","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":4.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":4.0,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":4.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":4.0,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":4.0,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":4.0,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/kimi-k3.1-pro:generateContent","request_model_id":"kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.4,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":4.0,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":20.0,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/moonshotai/kimi-k3.1-pro:generateContent","request_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","request_model_id":"k3.1-pro","route_label":"Core"},{"canonical_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","request_model_id":"kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra"},{"canonical_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","request_model_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","route_label":"Ultra"}],"name":"MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro","price":{"in":2.0,"in_label":null,"out":10.0,"out_label":null,"sort_in":2.0,"sort_out":10.0,"varies":true},"public_id":"moonshotai/kimi-k3.1-pro","short":"Kimi K3.1 Pro hjælper med at analysere komplekst materiale, skrive kode og udarbejde tekstbaserede løsninger til projekter, modellering og analyse."}