{
  "aboutHtml": "<p>Kimi K3.1 Pro Highspeed ialah varian tersendiri K3.1 Pro yang diperkenalkan oleh Moonshot AI bersama model utama siri ini. Pengeluar menekankannya sebagai versi yang menumpukan kelajuan interaksi. Dalam Ailoot API, model mempunyai kad berasingan dan pengecam tepat <code>k3.1-pro-highspeed</code>, jadi ia boleh dipilih secara berasingan daripada K3.1 Pro biasa.</p><h3>Kerja berperingkat</h3><p>Varian ini boleh digunakan dalam proses teks yang memperincikan hasil melalui beberapa mesej: meneliti tugas, memilih penyelesaian, kemudian menyediakan teks atau kod kerja. Contohnya, hantar petikan program dan tingkah laku yang diperlukan, terima cadangan, tambah batasan dan minta bahagian tertentu diolah semula.</p><p>Aliran lain ialah penelitian bahan. Tambahkan petikan beberapa dokumen, ajukan soalan dan minta kesimpulan ringkas dahulu, kemudian penjelasan bagi setiap sumber. Untuk perbincangan panjang, kekalkan matlamat, keputusan dan soalan terbuka supaya jawapan berikutnya mempunyai asas jelas.</p><h3>Kandungan permintaan</h3><ul><li>Tugas dan jenis hasil: penjelasan, rancangan, kod program atau teks analisis.</li><li>Data asal dengan nama bahagian serta keutamaannya.</li><li>Batasan yang perlu diambil kira semasa menyediakan jawapan.</li><li>Kriteria semakan: syarat yang mesti dipenuhi dan butiran yang wajib dijelaskan.</li></ul><p>Anda boleh meminta perbandingan pilihan, arahan langkah demi langkah atau penjelasan perubahan kod. Untuk pengiraan, tetapkan unit dan nilai asal; untuk laporan, nyatakan khalayak, struktur dan panjangnya. Penjelasan ini memudahkan penggunaan hasil seterusnya.</p><h3>Format dan jumlah bahan</h3><p>Kad menggunakan input teks dan jawapan teks. Arahan, sejarah perbualan, dokumen berbentuk teks dan kod boleh dihantar. Dalam Standard, had input ialah 262 144 token dan jawapan 65 536 token. Ambil kira sejarah serta bahan dilampirkan semasa menyusun permintaan besar. Untuk kerja besar, tetapkan rancangan umum, kemudian teliti bahagian satu demi satu dan simpan kesimpulan perantaraan.</p>",
  "aboutText": "Kimi K3.1 Pro Highspeed ialah varian tersendiri K3.1 Pro yang diperkenalkan oleh Moonshot AI bersama model utama siri ini. Pengeluar menekankannya sebagai versi yang menumpukan kelajuan interaksi. Dalam Ailoot API, model mempunyai kad berasingan dan pengecam tepat `k3.1-pro-highspeed`, jadi ia boleh dipilih secara berasingan daripada K3.1 Pro biasa.\n\n### Kerja berperingkat\n\nVarian ini boleh digunakan dalam proses teks yang memperincikan hasil melalui beberapa mesej: meneliti tugas, memilih penyelesaian, kemudian menyediakan teks atau kod kerja. Contohnya, hantar petikan program dan tingkah laku yang diperlukan, terima cadangan, tambah batasan dan minta bahagian tertentu diolah semula.\n\nAliran lain ialah penelitian bahan. Tambahkan petikan beberapa dokumen, ajukan soalan dan minta kesimpulan ringkas dahulu, kemudian penjelasan bagi setiap sumber. Untuk perbincangan panjang, kekalkan matlamat, keputusan dan soalan terbuka supaya jawapan berikutnya mempunyai asas jelas.\n\n### Kandungan permintaan\n\n- Tugas dan jenis hasil: penjelasan, rancangan, kod program atau teks analisis.\n- Data asal dengan nama bahagian serta keutamaannya.\n- Batasan yang perlu diambil kira semasa menyediakan jawapan.\n- Kriteria semakan: syarat yang mesti dipenuhi dan butiran yang wajib dijelaskan.\n\nAnda boleh meminta perbandingan pilihan, arahan langkah demi langkah atau penjelasan perubahan kod. Untuk pengiraan, tetapkan unit dan nilai asal; untuk laporan, nyatakan khalayak, struktur dan panjangnya. Penjelasan ini memudahkan penggunaan hasil seterusnya.\n\n### Format dan jumlah bahan\n\nKad menggunakan input teks dan jawapan teks. Arahan, sejarah perbualan, dokumen berbentuk teks dan kod boleh dihantar. Dalam Standard, had input ialah 262 144 token dan jawapan 65 536 token. Ambil kira sejarah serta bahan dilampirkan semasa menyusun permintaan besar. Untuk kerja besar, tetapkan rancangan umum, kemudian teliti bahagian satu demi satu dan simpan kesimpulan perantaraan.",
  "locale": "ms",
  "methods": [
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> Anthropic Messages</b><code>POST /v1/messages</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>262,144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>65,536 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>USD 0.02 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0002 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache, 5 minit</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|messages|/v1/messages|k3.1-pro-highspeed",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> OpenAI Responses</b><code>POST /v1/responses</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>262,144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>65,536 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>USD 0.02 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0002 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache, 5 minit</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|responses|/v1/responses|k3.1-pro-highspeed",
      "ordinal": 1,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> OpenAI Chat</b><code>POST /v1/chat/completions</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>262,144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>65,536 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>USD 0.02 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0002 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache, 5 minit</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|chat|/v1/chat/completions|k3.1-pro-highspeed",
      "ordinal": 2,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    },
    {
      "html": "<section class=\"meth\" data-route=\"Core\"><header><b><span class=\"alias\">Core</span> Gemini generateContent</b><code>POST /v1beta/models/{model}:generateContent</code></header><dl class=\"method-capabilities\" data-model-capabilities><div><dt>Input</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Konteks</dt><dd>262,144 <em>token</em></dd></div><div><dt>Respons maksimum</dt><dd>65,536 <em>token</em></dd></div></dl><dl><div><dt>Input</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Output</dt><dd>USD 0.02 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Bacaan cache</dt><dd>USD 0.0002 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K</em></dd></div><div><dt>Penulisan cache, 5 minit</dt><dd>USD 0.004 <em>/ 1K tokens</em></dd></div></dl></section>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "path": "/v1beta/models/{model}:generateContent",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core"
      },
      "method_key": "Core|gemini|/v1beta/models/{model}:generateContent|k3.1-pro-highspeed",
      "ordinal": 3,
      "rawMethod": {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/{model}:generateContent",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    }
  ],
  "model_id": "k3.1-pro-highspeed",
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/k3-1-pro-highspeed/",
    "description": "Kimi K3.1 Pro Highspeed ialah varian tersendiri K3.1 Pro untuk dialog teks, penelitian bahan dan penyediaan kod dalam kerja berperingkat.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/k3-1-pro-highspeed/index.md",
    "title": "k3.1-pro-highspeed",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/k3-1-pro-highspeed/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Kimi K3.1 Pro Highspeed ialah varian tersendiri K3.1 Pro yang diperkenalkan oleh Moonshot AI bersama model utama siri ini. Pengeluar menekankannya sebagai versi yang menumpukan kelajuan interaksi. Dalam Ailoot API, model mempunyai kad berasingan dan pengecam tepat `k3.1-pro-highspeed`, jadi ia boleh dipilih secara berasingan daripada K3.1 Pro biasa.\n\n### Kerja berperingkat\n\nVarian ini boleh digunakan dalam proses teks yang memperincikan hasil melalui beberapa mesej: meneliti tugas, memilih penyelesaian, kemudian menyediakan teks atau kod kerja. Contohnya, hantar petikan program dan tingkah laku yang diperlukan, terima cadangan, tambah batasan dan minta bahagian tertentu diolah semula.\n\nAliran lain ialah penelitian bahan. Tambahkan petikan beberapa dokumen, ajukan soalan dan minta kesimpulan ringkas dahulu, kemudian penjelasan bagi setiap sumber. Untuk perbincangan panjang, kekalkan matlamat, keputusan dan soalan terbuka supaya jawapan berikutnya mempunyai asas jelas.\n\n### Kandungan permintaan\n\n- Tugas dan jenis hasil: penjelasan, rancangan, kod program atau teks analisis.\n- Data asal dengan nama bahagian serta keutamaannya.\n- Batasan yang perlu diambil kira semasa menyediakan jawapan.\n- Kriteria semakan: syarat yang mesti dipenuhi dan butiran yang wajib dijelaskan.\n\nAnda boleh meminta perbandingan pilihan, arahan langkah demi langkah atau penjelasan perubahan kod. Untuk pengiraan, tetapkan unit dan nilai asal; untuk laporan, nyatakan khalayak, struktur dan panjangnya. Penjelasan ini memudahkan penggunaan hasil seterusnya.\n\n### Format dan jumlah bahan\n\nKad menggunakan input teks dan jawapan teks. Arahan, sejarah perbualan, dokumen berbentuk teks dan kod boleh dihantar. Dalam Standard, had input ialah 262 144 token dan jawapan 65 536 token. Ambil kira sejarah serta bahan dilampirkan semasa menyusun permintaan besar. Untuk kerja besar, tetapkan rancangan umum, kemudian teliti bahagian satu demi satu dan simpan kesimpulan perantaraan.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "MoonshotAI",
    "canonical_model": "k3.1-pro-highspeed",
    "ctx": 262144,
    "formats": [
      "chat",
      "gemini",
      "messages",
      "responses"
    ],
    "id": "k3.1-pro-highspeed",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "text",
    "max_out": 65536,
    "methods": [
      {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "anthropic",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "messages",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Anthropic Messages",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/messages",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "responses",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Responses",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/responses",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "chat",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "OpenAI Chat",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/chat/completions",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      },
      {
        "cache_read": 0.2,
        "cache_write": 4.0,
        "cache_write_1h": null,
        "cache_write_5m": 4.0,
        "conditional_meter": null,
        "ctx": 262144,
        "family": "gemini",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "gemini",
        "http": "POST",
        "img_in": null,
        "img_out": null,
        "in": 4.0,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Gemini generateContent",
        "max_out": 65536,
        "max_tool_calls": null,
        "out": 20.0,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1beta/models/{model}:generateContent",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core",
        "status_reads": [],
        "tiers": [],
        "tool_prices": null,
        "unit": "token",
        "units": []
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "request_model_id": "k3.1-pro-highspeed",
        "route_label": "Core"
      }
    ],
    "name": "k3.1-pro-highspeed",
    "price": {
      "in": 4.0,
      "in_label": null,
      "out": 20.0,
      "out_label": null,
      "sort_in": 4.0,
      "sort_out": 20.0,
      "varies": false
    },
    "public_id": "k3.1-pro-highspeed",
    "short": "Kimi K3.1 Pro Highspeed ialah varian tersendiri K3.1 Pro untuk dialog teks, penelitian bahan dan penyediaan kod dalam kerja berperingkat."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "rawModel.methods-ordinal",
    "prices": "exact-native-DTO-units-and-selected-renderer-html"
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Kimi K3.1 Pro Highspeed ialah varian tersendiri K3.1 Pro untuk dialog teks, penelitian bahan dan penyediaan kod dalam kerja berperingkat.",
  "source": {
    "audit_sha256": "eafc2a1c4576a180948189445d32a9834bb9ede28db0a9f704721110820c2d2c",
    "bridge_map_sha256": "eafc2a1c4576a180948189445d32a9834bb9ede28db0a9f704721110820c2d2c",
    "projection_audit": {
      "parent_manifest_sha256": "dfd3a7a4bc6f960e128026cae1f98f769d1503ffa1c6cf0ccf80066382dbbb9e",
      "raw_model_json_sha256": "e683091416adcee2d81b72efa96685326d16f5f6bb457c9fbe335e76481f59d4",
      "renderer_sha256": "e7e69b3db11512aae767b93ec59d2d6ed7f4fd07be0623a7f9c80209ccdae590"
    },
    "projection_kind": "catalogue-refresh-native-dto-v1",
    "raw_model_json_sha256": "e683091416adcee2d81b72efa96685326d16f5f6bb457c9fbe335e76481f59d4",
    "renderer_sha256": "e7e69b3db11512aae767b93ec59d2d6ed7f4fd07be0623a7f9c80209ccdae590"
  },
  "sourceRevision": "8b983867dd204e26d05c00ce5c66dcc00df6caf0e39f27010cd10b5f26bac44e"
}