models

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Markdown · JSON

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

moonshotai/kimi-k3.1-pro
MoonshotAIТекстВход from 0,002 $ / 1KВыход from 0,01 $ / 1K

Kimi K3.1 Pro помогает разбирать сложные материалы, писать код и готовить текстовые решения для проектов, моделирования и аналитики.

Kimi K3.1 Pro — модель Moonshot AI, первая в серии K3.1. Она создана на основе Kimi K3 с существенно увеличенным объёмом постобучения и совместного обучения с подкреплением по множеству предметных областей. В официальном описании выделены программирование, работа над трёхмерными проектами, финансовые исследования и задачи, требующие нескольких связанных этапов.

Программирование и технические проекты

Модель можно использовать для разбора существующего кода, подготовки изменений и планирования разработки. Передайте цель, текущую реализацию и ограничения: например, какие интерфейсы должны сохраниться и как выглядит правильный результат. В ответ можно запросить объяснение, текст патча, тестовые сценарии или последовательность внедрения.

Для игр, интерактивных сцен и параметрического моделирования полезны задачи на подготовку скриптов и технической логики. В документации производителя рассматривается работа с Blender, CAD и игровыми движками. В Ailoot результат этой карточки — текст, поэтому такой запрос удобно формулировать как код для выбранного инструмента, описание геометрии или план построения сцены с последующим запуском в своей среде.

Аналитика по переданным данным

При работе с документами можно попросить сопоставить источники, объяснить расчёт, проверить связность допущений или подготовить исследовательскую записку. Для финансовой модели передайте исходные показатели, единицы измерения и зависимости между ними. Модель может предложить текст формул и порядок проверки, а для отчёта — структуру и аргументацию, связанную с предоставленными материалами.

Как получить полезный ответ

  1. Укажите задачу и ожидаемый результат: объяснение, код, план или аналитический вывод.
  2. Приложите нужные тексты и обозначьте, какие источники имеют приоритет.
  3. Опишите критерии проверки: сохраняемые условия, формат, точность расчётов и обязательные разделы.
  4. Продолжайте работу уточнениями, сохраняя важные решения и исходные ограничения.

Ввод и результат в Ailoot

Карточка принимает текст и возвращает текст. Подходящие материалы — инструкции, выдержки из документов, исходный код, таблицы в текстовом виде и история обсуждения. У K3.1 Pro рассуждение включено постоянно; в документации модели предусмотрены уровни low, high и max. В Standard установлен предел входа до 262 144 токенов и ответа до 65 536 токенов. При подготовке большого запроса учитывайте историю диалога и выбирайте объём материала под конкретный вопрос.

Доступно в Ailoot API

Core Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
262 144 токенов
Макс. ответ
65 536 токенов
Вход
0,002 $ / 1K
Выход
0,01 $ / 1K
Чтение кэша
0,0002 $ / 1K
Запись в кэш
0,002 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,002 $ / 1K tokens
Core OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
262 144 токенов
Макс. ответ
65 536 токенов
Вход
0,002 $ / 1K
Выход
0,01 $ / 1K
Чтение кэша
0,0002 $ / 1K
Запись в кэш
0,002 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,002 $ / 1K tokens
Core OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
262 144 токенов
Макс. ответ
65 536 токенов
Вход
0,002 $ / 1K
Выход
0,01 $ / 1K
Чтение кэша
0,0002 $ / 1K
Запись в кэш
0,002 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,002 $ / 1K tokens
Core Gemini generateContentPOST /v1beta/models/{model}:generateContent
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
262 144 токенов
Макс. ответ
65 536 токенов
Вход
0,002 $ / 1K
Выход
0,01 $ / 1K
Чтение кэша
0,0002 $ / 1K
Запись в кэш
0,002 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,002 $ / 1K tokens
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
Запись в кэш
0,004 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,004 $ / 1K tokens
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
Запись в кэш
0,004 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,004 $ / 1K tokens
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/kimi-k3.1-pro:generateContent
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
Запись в кэш
0,004 $ / 1K
Запись в кэш, 5 мин
0,004 $ / 1K tokens
Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/moonshotai/kimi-k3.1-pro:generateContent
Входные данные
text
Результат
text
Контекст
В каталоге не указано
Макс. ответ
В каталоге не указано
Вход
0,004 $ / 1K
Выход
0,02 $ / 1K
Чтение кэша
0,0004 $ / 1K
moonshotai/kimi-k3.1-pro · JSON
{"about":"Kimi K3.1 Pro — модель Moonshot AI, первая в серии K3.1. Она создана на основе Kimi K3 с существенно увеличенным объёмом постобучения и совместного обучения с подкреплением по множеству предметных областей. В официальном описании выделены программирование, работа над трёхмерными проектами, финансовые исследования и задачи, требующие нескольких связанных этапов.\n\n### Программирование и технические проекты\n\nМодель можно использовать для разбора существующего кода, подготовки изменений и планирования разработки. Передайте цель, текущую реализацию и ограничения: например, какие интерфейсы должны сохраниться и как выглядит правильный результат. В ответ можно запросить объяснение, текст патча, тестовые сценарии или последовательность внедрения.\n\nДля игр, интерактивных сцен и параметрического моделирования полезны задачи на подготовку скриптов и технической логики. В документации производителя рассматривается работа с Blender, CAD и игровыми движками. В Ailoot результат этой карточки — текст, поэтому такой запрос удобно формулировать как код для выбранного инструмента, описание геометрии или план построения сцены с последующим запуском в своей среде.\n\n### Аналитика по переданным данным\n\nПри работе с документами можно попросить сопоставить источники, объяснить расчёт, проверить связность допущений или подготовить исследовательскую записку. Для финансовой модели передайте исходные показатели, единицы измерения и зависимости между ними. Модель может предложить текст формул и порядок проверки, а для отчёта — структуру и аргументацию, связанную с предоставленными материалами.\n\n### Как получить полезный ответ\n\n1. Укажите задачу и ожидаемый результат: объяснение, код, план или аналитический вывод.\n2. Приложите нужные тексты и обозначьте, какие источники имеют приоритет.\n3. Опишите критерии проверки: сохраняемые условия, формат, точность расчётов и обязательные разделы.\n4. Продолжайте работу уточнениями, сохраняя важные решения и исходные ограничения.\n\n### Ввод и результат в Ailoot\n\nКарточка принимает текст и возвращает текст. Подходящие материалы — инструкции, выдержки из документов, исходный код, таблицы в текстовом виде и история обсуждения. У K3.1 Pro рассуждение включено постоянно; в документации модели предусмотрены уровни low, high и max. В Standard установлен предел входа до 262 144 токенов и ответа до 65 536 токенов. При подготовке большого запроса учитывайте историю диалога и выбирайте объём материала под конкретный вопрос.","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 помогает разбирать сложные материалы, писать код и готовить текстовые решения для проектов, моделирования и аналитики."}

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.