models

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Markdown · JSON

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

moonshotai/kimi-k3.1-pro
MoonshotAITekstasĮvestis from 0,002 USD / 1KIšvestis from 0,01 USD / 1K

Kimi K3.1 Pro padeda analizuoti sudėtingą medžiagą, rašyti kodą ir rengti tekstinius sprendimus projektams, modeliavimui bei analitikai.

Kimi K3.1 Pro — Moonshot AI modelis, pirmasis K3.1 serijoje. Jis sukurtas Kimi K3 pagrindu, gerokai išplėtus tolesnį mokymą ir bendrą mokymąsi su pastiprinimu daugelyje sričių. Oficialiame aprašyme išskiriamas programavimas, trimačiai projektai, finansiniai tyrimai ir kelių susijusių etapų užduotys.

Programavimas ir techniniai projektai

Modelį galima naudoti turimam kodui analizuoti, pakeitimams rengti ir kūrimui planuoti. Pateikite tikslą, dabartinį įgyvendinimą ir apribojimus: pavyzdžiui, kurios sąsajos turi išlikti ir kaip atrodo teisingas rezultatas. Atsakyme galima prašyti paaiškinimo, pataisos teksto, testavimo scenarijų arba diegimo sekos.

Žaidimams, interaktyvioms scenoms ir parametriniam modeliavimui naudingos scenarijų bei techninės logikos rengimo užduotys. Gamintojo dokumentacijoje aptariamas darbas su Blender, CAD ir žaidimų varikliais. Ailoot šios kortelės rezultatas yra tekstas, todėl užklausą patogu formuluoti kaip kodą pasirinktam įrankiui, geometrijos aprašymą ar scenos kūrimo planą, vėliau vykdomą savo aplinkoje.

Pateiktų duomenų analizė

Dirbant su dokumentais galima paprašyti palyginti šaltinius, paaiškinti skaičiavimą, patikrinti prielaidų nuoseklumą ar parengti tyrimo pažymą. Finansiniam modeliui pateikite pradinius rodiklius, matavimo vienetus ir jų priklausomybes. Modelis gali pasiūlyti formulių tekstą ir tikrinimo seką, o ataskaitai — struktūrą bei argumentus, susietus su pateikta medžiaga.

Kaip gauti naudingą atsakymą

  1. Nurodykite užduotį ir pageidaujamą rezultatą: paaiškinimą, kodą, planą ar analitinę išvadą.
  2. Pridėkite reikiamus tekstus ir pažymėkite šaltinių prioritetus.
  3. Aprašykite tikrinimo kriterijus: išlaikytinas sąlygas, formatą, skaičiavimo tikslumą ir privalomus skyrius.
  4. Tęskite darbą patikslinimais, išsaugodami svarbius sprendimus ir pradinius apribojimus.

Įvestis ir rezultatas Ailoot

Kortelė priima tekstą ir grąžina tekstą. Tinka instrukcijos, dokumentų ištraukos, pirminis kodas, tekstinės lentelės ir diskusijos istorija. K3.1 Pro samprotavimas įjungtas nuolat; modelio dokumentacijoje numatyti low, high ir max lygiai. Standard nustatyta įvesties riba iki 262 144 žetonų ir atsakymo iki 65 536 žetonų. Rengdami didelę užklausą atsižvelkite į pokalbio istoriją ir medžiagos apimtį pritaikykite konkrečiam klausimui.

Prieinama per Ailoot API

Core Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
65 536 tokenų
Įvestis
0,002 USD / 1K
Išvestis
0,01 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,002 USD / 1K tokens
Core OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
65 536 tokenų
Įvestis
0,002 USD / 1K
Išvestis
0,01 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,002 USD / 1K tokens
Core OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
65 536 tokenų
Įvestis
0,002 USD / 1K
Išvestis
0,01 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,002 USD / 1K tokens
Core Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
262 144 tokenų
Didžiausias atsakymas
65 536 tokenų
Įvestis
0,002 USD / 1K
Išvestis
0,01 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,002 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,002 USD / 1K tokens
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,004 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,004 USD / 1K tokens
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,004 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,004 USD / 1K tokens
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/kimi-k3.1-pro:generateContent
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
Rašymas į talpyklą
0,004 USD / 1K
Rašymas į talpyklą, 5 min
0,004 USD / 1K tokens
Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/moonshotai/kimi-k3.1-pro:generateContent
Įvestis
text
Išvestis
text
Kontekstas
Kataloge nenurodyta
Didžiausias atsakymas
Kataloge nenurodyta
Įvestis
0,004 USD / 1K
Išvestis
0,02 USD / 1K
Talpyklos skaitymas
0,0004 USD / 1K
moonshotai/kimi-k3.1-pro · JSON
{"about":"Kimi K3.1 Pro — Moonshot AI modelis, pirmasis K3.1 serijoje. Jis sukurtas Kimi K3 pagrindu, gerokai išplėtus tolesnį mokymą ir bendrą mokymąsi su pastiprinimu daugelyje sričių. Oficialiame aprašyme išskiriamas programavimas, trimačiai projektai, finansiniai tyrimai ir kelių susijusių etapų užduotys.\n\n### Programavimas ir techniniai projektai\n\nModelį galima naudoti turimam kodui analizuoti, pakeitimams rengti ir kūrimui planuoti. Pateikite tikslą, dabartinį įgyvendinimą ir apribojimus: pavyzdžiui, kurios sąsajos turi išlikti ir kaip atrodo teisingas rezultatas. Atsakyme galima prašyti paaiškinimo, pataisos teksto, testavimo scenarijų arba diegimo sekos.\n\nŽaidimams, interaktyvioms scenoms ir parametriniam modeliavimui naudingos scenarijų bei techninės logikos rengimo užduotys. Gamintojo dokumentacijoje aptariamas darbas su Blender, CAD ir žaidimų varikliais. Ailoot šios kortelės rezultatas yra tekstas, todėl užklausą patogu formuluoti kaip kodą pasirinktam įrankiui, geometrijos aprašymą ar scenos kūrimo planą, vėliau vykdomą savo aplinkoje.\n\n### Pateiktų duomenų analizė\n\nDirbant su dokumentais galima paprašyti palyginti šaltinius, paaiškinti skaičiavimą, patikrinti prielaidų nuoseklumą ar parengti tyrimo pažymą. Finansiniam modeliui pateikite pradinius rodiklius, matavimo vienetus ir jų priklausomybes. Modelis gali pasiūlyti formulių tekstą ir tikrinimo seką, o ataskaitai — struktūrą bei argumentus, susietus su pateikta medžiaga.\n\n### Kaip gauti naudingą atsakymą\n\n1. Nurodykite užduotį ir pageidaujamą rezultatą: paaiškinimą, kodą, planą ar analitinę išvadą.\n2. Pridėkite reikiamus tekstus ir pažymėkite šaltinių prioritetus.\n3. Aprašykite tikrinimo kriterijus: išlaikytinas sąlygas, formatą, skaičiavimo tikslumą ir privalomus skyrius.\n4. Tęskite darbą patikslinimais, išsaugodami svarbius sprendimus ir pradinius apribojimus.\n\n### Įvestis ir rezultatas Ailoot\n\nKortelė priima tekstą ir grąžina tekstą. Tinka instrukcijos, dokumentų ištraukos, pirminis kodas, tekstinės lentelės ir diskusijos istorija. K3.1 Pro samprotavimas įjungtas nuolat; modelio dokumentacijoje numatyti low, high ir max lygiai. Standard nustatyta įvesties riba iki 262 144 žetonų ir atsakymo iki 65 536 žetonų. Rengdami didelę užklausą atsižvelkite į pokalbio istoriją ir medžiagos apimtį pritaikykite konkrečiam klausimui.","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 padeda analizuoti sudėtingą medžiagą, rašyti kodą ir rengti tekstinius sprendimus projektams, modeliavimui bei analitikai."}

Klausimai

Kaip pasirinkti modelį savo užduočiai?

Pirmiausia nustatykite, kokios įvesties ir išvesties reikia: teksto, vaizdų, garso ar vaizdo įrašų. Tada palyginkite suderinamus API metodus, tikslų modelio ID arba modelį, į kurį šiuo metu nukreipia alternatyvus pavadinimas, kainą ir apskaitos vienetą. GET /v1/models yra nemokama užklausa, pateikianti jūsų raktui prieinamų modelių sąrašą.

Ar kiekvienas modelis palaiko visus API metodus ir medijos tipus?

Naudokite modelio kortelėje nurodytus API metodus ir įvesties bei išvesties tipus. Teksto, vaizdų, garso ar vaizdo įrašų palaikymas priklauso nuo pasirinkto modelio ir metodo; prieš siųsdami duomenis patikrinkite atitinkamą užklausos pavyzdį.

Kuo skiriasi modelio ID ir alternatyvus pavadinimas?

Tikslus modelio ID nurodo konkretų modelį. Alternatyvus pavadinimas nukreipia į modelį, o modelis, į kurį jis nukreipia, gali keistis. Kataloge patikrinkite, į kurį modelį šiuo metu nukreipia alternatyvus pavadinimas; jei integracijai reikia konkretaus modelio, naudokite tikslų ID.

Kaip palyginti kainas prieš siunčiant užklausą?

Modelio kortelėje patikrinkite pasirinkto API metodo kainą ir apskaitos vienetą. Lyginkite pagal tą patį vienetą ir tą patį įvesties bei išvesties tipą; užklausų istorijoje rodomas faktinis naudojimas ir nuskaičiuota suma.

Ką suteikia prenumerata?

Nuolaidą žetonų pirkimui reguliariam darbui. Planą rinkitės pagal užklausų apimtį; sąlygos ir prenumeratos kaina rodoma užsakant.

Kaip pritaikyti kodą iki 50% nuolaidai?

Įveskite kodą pirkdami žetonus. Suma perskaičiuojama pagal akciją, o nuolaidos dydis matomas prieš mokėjimą.