Source: https://ailoot.ai/models/ru/k3-1-pro-highspeed/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/k3-1-pro-highspeed/ Language: ru # k3.1-pro-highspeed [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/k3-1-pro-highspeed/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/k3-1-pro-highspeed/facts.json) ## [k3.1-pro-highspeed](https://ailoot.ai/models/ru/k3-1-pro-highspeed/) `k3.1-pro-highspeed` MoonshotAIТекстВход 0,004 $ / 1KВыход 0,02 $ / 1K Kimi K3.1 Pro Highspeed — отдельный вариант K3.1 Pro для текстового диалога, разбора материалов и подготовки кода в процессе последовательной работы. Kimi K3.1 Pro Highspeed — отдельный вариант K3.1 Pro, который Moonshot AI представила вместе с основной моделью серии. Производитель выделяет его как исполнение с акцентом на скорость взаимодействия. В Ailoot он имеет самостоятельную карточку и точный идентификатор `k3.1-pro-highspeed`, поэтому его можно выбирать отдельно от обычного K3.1 Pro. ### Для последовательной работы Этот вариант можно использовать в текстовом процессе, где результат уточняется за несколько сообщений: сначала разобрать задачу, затем выбрать решение, после этого подготовить рабочий текст или код. Например, передайте фрагмент программы и описание нужного поведения, получите предложение, добавьте ограничения и попросите переработать конкретный участок. Другой сценарий — разбор материалов. Добавьте выдержки из нескольких документов, задайте вопросы и попросите сначала короткий вывод, затем пояснение по каждому источнику. Для длинного обсуждения полезно сохранять цель, принятые решения и открытые вопросы: это даёт следующему ответу понятную опору. ### Что передать в запросе - Задачу и вид результата: объяснение, план, программный код или аналитический текст. - Исходные данные с названиями разделов и указанием их приоритета. - Ограничения, которые нужно учесть при подготовке ответа. - Критерии проверки: какие условия должны выполняться и какие детали обязательно объяснить. Можно попросить сравнить варианты, составить пошаговую инструкцию или объяснить изменение в коде. Если требуется расчёт, укажите единицы измерения и исходные значения; если нужен отчёт — аудиторию, структуру и объём. Такие уточнения делают результат удобнее для последующего использования. ### Формат и объём Карточка работает с текстовым вводом и текстовым ответом. В неё можно передавать инструкции, историю диалога, документы в текстовом виде и код. В Standard установлен предел входа до 262 144 токенов и ответа до 65 536 токенов. Учитывайте историю и приложенные материалы при составлении большого запроса. Для объёмной работы удобно зафиксировать общий план, а затем последовательно разбирать отдельные части и сохранять промежуточные выводы. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 65 536 *токенов* Вход 0,004 $ */ 1K* Выход 0,02 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0002 $ */ 1K* Запись в кэш 0,004 $ */ 1K* Запись в кэш, 5 мин 0,004 $ */ 1K tokens* Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 65 536 *токенов* Вход 0,004 $ */ 1K* Выход 0,02 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0002 $ */ 1K* Запись в кэш 0,004 $ */ 1K* Запись в кэш, 5 мин 0,004 $ */ 1K tokens* Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 65 536 *токенов* Вход 0,004 $ */ 1K* Выход 0,02 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0002 $ */ 1K* Запись в кэш 0,004 $ */ 1K* Запись в кэш, 5 мин 0,004 $ */ 1K tokens* Входные данные `text` Результат `text` Контекст 262 144 *токенов* Макс. ответ 65 536 *токенов* Вход 0,004 $ */ 1K* Выход 0,02 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0002 $ */ 1K* Запись в кэш 0,004 $ */ 1K* Запись в кэш, 5 мин 0,004 $ */ 1K tokens* `k3.1-pro-highspeed` · JSON ``` {"about":"Kimi K3.1 Pro Highspeed — отдельный вариант K3.1 Pro, который Moonshot AI представила вместе с основной моделью серии. Производитель выделяет его как исполнение с акцентом на скорость взаимодействия. В Ailoot он имеет самостоятельную карточку и точный идентификатор `k3.1-pro-highspeed`, поэтому его можно выбирать отдельно от обычного K3.1 Pro.\n\n### Для последовательной работы\n\nЭтот вариант можно использовать в текстовом процессе, где результат уточняется за несколько сообщений: сначала разобрать задачу, затем выбрать решение, после этого подготовить рабочий текст или код. Например, передайте фрагмент программы и описание нужного поведения, получите предложение, добавьте ограничения и попросите переработать конкретный участок.\n\nДругой сценарий — разбор материалов. Добавьте выдержки из нескольких документов, задайте вопросы и попросите сначала короткий вывод, затем пояснение по каждому источнику. Для длинного обсуждения полезно сохранять цель, принятые решения и открытые вопросы: это даёт следующему ответу понятную опору.\n\n### Что передать в запросе\n\n- Задачу и вид результата: объяснение, план, программный код или аналитический текст.\n- Исходные данные с названиями разделов и указанием их приоритета.\n- Ограничения, которые нужно учесть при подготовке ответа.\n- Критерии проверки: какие условия должны выполняться и какие детали обязательно объяснить.\n\nМожно попросить сравнить варианты, составить пошаговую инструкцию или объяснить изменение в коде. Если требуется расчёт, укажите единицы измерения и исходные значения; если нужен отчёт — аудиторию, структуру и объём. Такие уточнения делают результат удобнее для последующего использования.\n\n### Формат и объём\n\nКарточка работает с текстовым вводом и текстовым ответом. В неё можно передавать инструкции, историю диалога, документы в текстовом виде и код. В Standard установлен предел входа до 262 144 токенов и ответа до 65 536 токенов. Учитывайте историю и приложенные материалы при составлении большого запроса. Для объёмной работы удобно зафиксировать общий план, а затем последовательно разбирать отдельные части и сохранять промежуточные выводы.","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 — отдельный вариант K3.1 Pro для текстового диалога, разбора материалов и подготовки кода в процессе последовательной работы."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.