Source: https://ailoot.ai/models/pl/moonshotai-kimi-k3-1-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/moonshotai-kimi-k3-1-pro/ Language: pl # MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/moonshotai-kimi-k3-1-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/moonshotai-kimi-k3-1-pro/facts.json) ## [MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro](https://ailoot.ai/models/pl/moonshotai-kimi-k3-1-pro/) `moonshotai/kimi-k3.1-pro` MoonshotAITekstWejście from 0,002 USD / 1KWyjście from 0,01 USD / 1K Kimi K3.1 Pro pomaga analizować złożone materiały, pisać kod i przygotowywać tekstowe rozwiązania do projektów, modelowania i analityki. Kimi K3.1 Pro to model Moonshot AI, pierwszy w serii K3.1. Powstał na bazie Kimi K3 ze znacznie rozszerzonym douczaniem i wspólnym uczeniem ze wzmocnieniem w wielu dziedzinach. Oficjalny opis wyróżnia programowanie, pracę nad projektami trójwymiarowymi, badania finansowe i zadania wymagające kilku powiązanych etapów. ### Programowanie i projekty techniczne Model można wykorzystać do analizy istniejącego kodu, przygotowania zmian i planowania rozwoju. Przekaż cel, aktualną implementację i ograniczenia, na przykład interfejsy, które trzeba zachować, oraz opis prawidłowego wyniku. Odpowiedź może zawierać wyjaśnienie, tekst poprawki, scenariusze testowe lub sekwencję wdrożenia. W grach, scenach interaktywnych i modelowaniu parametrycznym przydatne są zadania przygotowania skryptów i logiki technicznej. Dokumentacja producenta omawia pracę z Blender, CAD i silnikami gier. W Ailoot wynikiem tej karty jest tekst, więc takie zapytanie warto formułować jako kod dla wybranego narzędzia, opis geometrii lub plan budowy sceny do późniejszego uruchomienia we własnym środowisku. ### Analityka na podstawie przekazanych danych Przy pracy z dokumentami można poprosić o zestawienie źródeł, objaśnienie obliczenia, sprawdzenie spójności założeń lub przygotowanie notatki badawczej. Dla modelu finansowego przekaż wartości wejściowe, jednostki i zależności między nimi. Model może zaproponować tekst formuł i kolejność weryfikacji, a dla raportu — strukturę i argumentację powiązaną z dostarczonymi materiałami. ### Jak uzyskać użyteczną odpowiedź 1. Podaj zadanie i oczekiwany wynik: wyjaśnienie, kod, plan lub wniosek analityczny. 2. Dołącz potrzebne teksty i określ priorytet źródeł. 3. Opisz kryteria sprawdzenia: zachowywane warunki, format, dokładność obliczeń i obowiązkowe sekcje. 4. Kontynuuj doprecyzowaniami, zachowując ważne decyzje i pierwotne ograniczenia. ### Wejście i wynik w Ailoot Karta przyjmuje tekst i zwraca tekst. Odpowiednie materiały to instrukcje, wyciągi z dokumentów, kod źródłowy, tabele w postaci tekstowej i historia dyskusji. W K3.1 Pro rozumowanie jest stale włączone; dokumentacja modelu przewiduje poziomy low, high i max. W Standard ustawiono limit wejścia do 262 144 tokenów i odpowiedzi do 65 536 tokenów. Przy dużym zapytaniu uwzględnij historię rozmowy i dobierz ilość materiału do konkretnego pytania. ### Dostępne przez Ailoot API Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 262 144 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0002 USD */ 1K* Zapis do cache 0,002 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,002 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 262 144 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0002 USD */ 1K* Zapis do cache 0,002 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,002 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 262 144 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0002 USD */ 1K* Zapis do cache 0,002 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,002 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 262 144 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,002 USD */ 1K* Wyjście 0,01 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0002 USD */ 1K* Zapis do cache 0,002 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,002 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Zapis do cache 0,004 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,004 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Zapis do cache 0,004 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,004 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Zapis do cache 0,004 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,004 USD */ 1K tokens* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,004 USD */ 1K* Wyjście 0,02 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* `moonshotai/kimi-k3.1-pro` · JSON ``` {"about":"Kimi K3.1 Pro to model Moonshot AI, pierwszy w serii K3.1. Powstał na bazie Kimi K3 ze znacznie rozszerzonym douczaniem i wspólnym uczeniem ze wzmocnieniem w wielu dziedzinach. Oficjalny opis wyróżnia programowanie, pracę nad projektami trójwymiarowymi, badania finansowe i zadania wymagające kilku powiązanych etapów.\n\n### Programowanie i projekty techniczne\n\nModel można wykorzystać do analizy istniejącego kodu, przygotowania zmian i planowania rozwoju. Przekaż cel, aktualną implementację i ograniczenia, na przykład interfejsy, które trzeba zachować, oraz opis prawidłowego wyniku. Odpowiedź może zawierać wyjaśnienie, tekst poprawki, scenariusze testowe lub sekwencję wdrożenia.\n\nW grach, scenach interaktywnych i modelowaniu parametrycznym przydatne są zadania przygotowania skryptów i logiki technicznej. Dokumentacja producenta omawia pracę z Blender, CAD i silnikami gier. W Ailoot wynikiem tej karty jest tekst, więc takie zapytanie warto formułować jako kod dla wybranego narzędzia, opis geometrii lub plan budowy sceny do późniejszego uruchomienia we własnym środowisku.\n\n### Analityka na podstawie przekazanych danych\n\nPrzy pracy z dokumentami można poprosić o zestawienie źródeł, objaśnienie obliczenia, sprawdzenie spójności założeń lub przygotowanie notatki badawczej. Dla modelu finansowego przekaż wartości wejściowe, jednostki i zależności między nimi. Model może zaproponować tekst formuł i kolejność weryfikacji, a dla raportu — strukturę i argumentację powiązaną z dostarczonymi materiałami.\n\n### Jak uzyskać użyteczną odpowiedź\n\n1. Podaj zadanie i oczekiwany wynik: wyjaśnienie, kod, plan lub wniosek analityczny.\n2. Dołącz potrzebne teksty i określ priorytet źródeł.\n3. Opisz kryteria sprawdzenia: zachowywane warunki, format, dokładność obliczeń i obowiązkowe sekcje.\n4. Kontynuuj doprecyzowaniami, zachowując ważne decyzje i pierwotne ograniczenia.\n\n### Wejście i wynik w Ailoot\n\nKarta przyjmuje tekst i zwraca tekst. Odpowiednie materiały to instrukcje, wyciągi z dokumentów, kod źródłowy, tabele w postaci tekstowej i historia dyskusji. W K3.1 Pro rozumowanie jest stale włączone; dokumentacja modelu przewiduje poziomy low, high i max. W Standard ustawiono limit wejścia do 262 144 tokenów i odpowiedzi do 65 536 tokenów. Przy dużym zapytaniu uwzględnij historię rozmowy i dobierz ilość materiału do konkretnego pytania.","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 pomaga analizować złożone materiały, pisać kod i przygotowywać tekstowe rozwiązania do projektów, modelowania i analityki."} ``` ## Pytania Jak wybrać model do swojego zadania? Najpierw określ potrzebne dane wejściowe i wyjściowe: tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Następnie porównaj zgodne metody API, dokładny ID modelu lub aktualny model docelowy aliasu, cenę i jednostkę rozliczeniową. GET /v1/models jest bezpłatne i zwraca listę modeli dostępnych dla Twojego klucza. Czy każdy model obsługuje wszystkie metody API i typy mediów? Korzystaj z metod API i typów danych wejściowych i wyjściowych podanych na karcie modelu. Obsługa tekstu, obrazów, dźwięku lub wideo zależy od wybranego modelu i metody; przed wysłaniem danych sprawdź odpowiedni przykład żądania. Czym różni się ID modelu od aliasu? Dokładny ID modelu wskazuje konkretny model. Alias wskazuje model, a jego model docelowy może się zmienić. Sprawdź w katalogu aktualny model docelowy aliasu; użyj dokładnego ID, jeśli Twoja integracja wymaga konkretnego modelu. Jak porównać ceny przed wysłaniem żądania? Sprawdź na karcie modelu cenę i jednostkę rozliczeniową wybranej metody API. Porównuj tę samą jednostkę i ten sam typ danych wejściowych i wyjściowych; historia żądań pokazuje rzeczywiste użycie i naliczoną kwotę. Co daje subskrypcja? Rabat na zakup tokenów do regularnej pracy. Wybierz plan według liczby żądań; warunki i koszt subskrypcji są widoczne przy zamawianiu. Jak użyć kodu z rabatem do 50%? Wpisz kod promocyjny przy zakupie tokenów. Kwota jest przeliczana według promocji; wysokość rabatu widzisz przed zapłatą. ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.