Source: https://ailoot.ai/models/ru/moonshotai-kimi-k3-1-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/moonshotai-kimi-k3-1-pro/ Language: ru # MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/moonshotai-kimi-k3-1-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/moonshotai-kimi-k3-1-pro/facts.json) ## [MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro](https://ailoot.ai/models/ru/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 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* 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* 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* 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* 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* 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* 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* 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* 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* 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* 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. ## 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.