k3.1-pro-highspeed
k3.1-pro-highspeedKimi K3.1 Pro Highspeed — matnli muloqot, material tahlili va izchil ish jarayonida kod tayyorlash uchun alohida K3.1 Pro varianti.
Kimi K3.1 Pro Highspeed — Moonshot AI seriyaning asosiy modeli bilan birga taqdim etgan alohida K3.1 Pro varianti. Ishlab chiqaruvchi uni muloqot tezligiga yo‘naltirilgan variant sifatida ajratadi. Ailootʼda uning mustaqil kartochkasi va aniq k3.1-pro-highspeed identifikatori bor, shu sabab uni oddiy K3.1 Proʼdan alohida tanlash mumkin.
Izchil ish uchun
Bu variantdan natija bir necha xabar davomida aniqlashtiriladigan matnli jarayonda foydalanish mumkin: avval vazifani tahlil qilish, keyin yechim tanlash, so‘ng ishchi matn yoki kod tayyorlash. Masalan, dastur parchasi va kerakli xatti-harakat tavsifini bering, taklifni oling, cheklovlar qo‘shing va aniq qismni qayta ishlashni so‘rang.
Yana bir yo‘nalish — materiallarni tahlil qilish. Bir nechta hujjatdan parchalar qo‘shing, savollar bering va avval qisqa xulosa, so‘ng har bir manba bo‘yicha izoh so‘rang. Uzun muhokamada maqsad, qabul qilingan qarorlar va ochiq savollarni saqlash foydali: bu keyingi javobga aniq tayanch beradi.
So‘rovga nimalarni kiritish kerak
- Vazifa va natija turi: izoh, reja, dastur kodi yoki tahliliy matn.
- Bo‘lim nomlari va ustuvorligi ko‘rsatilgan boshlang‘ich maʼlumotlar.
- Javob tayyorlashda hisobga olinishi kerak bo‘lgan cheklovlar.
- Tekshirish mezonlari: qaysi shartlar bajarilishi va qaysi tafsilotlar albatta tushuntirilishi kerak.
Variantlarni taqqoslash, bosqichma-bosqich yo‘riqnoma tuzish yoki koddagi o‘zgarishni tushuntirishni so‘rash mumkin. Hisob kerak bo‘lsa, o‘lchov birliklari va dastlabki qiymatlarni; hisobot kerak bo‘lsa, auditoriya, tuzilma va hajmni ko‘rsating. Bunday aniqliklar natijani keyin qo‘llashni qulaylashtiradi.
Format va hajm
Kartochka matnli kirish va matnli javob bilan ishlaydi. Unga ko‘rsatmalar, suhbat tarixi, matn ko‘rinishidagi hujjatlar va kod yuborish mumkin. Standardʼda kirish chegarasi 262 144 tokengacha, javob esa 65 536 tokengacha belgilangan. Katta so‘rovda tarix va qo‘shilgan materiallarni hisobga oling. Hajmli ishda umumiy rejani belgilab, alohida qismlarni izchil tahlil qilish va oraliq xulosalarni saqlash qulay.
Ailoot API orqali mavjud
POST /v1/messages- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- 262 144 token
- Maks. javob
- 65 536 token
- Kirish
- 0,004 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,02 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0002 US$ / 1K
- Keshga yozish
- 0,004 US$ / 1K
- Keshga yozish, 5 daqiqa
- 0,004 US$ / 1K tokens
POST /v1/responses- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- 262 144 token
- Maks. javob
- 65 536 token
- Kirish
- 0,004 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,02 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0002 US$ / 1K
- Keshga yozish
- 0,004 US$ / 1K
- Keshga yozish, 5 daqiqa
- 0,004 US$ / 1K tokens
POST /v1/chat/completions- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- 262 144 token
- Maks. javob
- 65 536 token
- Kirish
- 0,004 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,02 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0002 US$ / 1K
- Keshga yozish
- 0,004 US$ / 1K
- Keshga yozish, 5 daqiqa
- 0,004 US$ / 1K tokens
POST /v1beta/models/{model}:generateContent- Kirish
text- Chiqish
text- Kontekst
- 262 144 token
- Maks. javob
- 65 536 token
- Kirish
- 0,004 US$ / 1K
- Chiqish
- 0,02 US$ / 1K
- Keshdan o‘qish
- 0,0002 US$ / 1K
- Keshga yozish
- 0,004 US$ / 1K
- Keshga yozish, 5 daqiqa
- 0,004 US$ / 1K tokens
k3.1-pro-highspeed · JSON
{"about":"Kimi K3.1 Pro Highspeed — Moonshot AI seriyaning asosiy modeli bilan birga taqdim etgan alohida K3.1 Pro varianti. Ishlab chiqaruvchi uni muloqot tezligiga yo‘naltirilgan variant sifatida ajratadi. Ailootʼda uning mustaqil kartochkasi va aniq `k3.1-pro-highspeed` identifikatori bor, shu sabab uni oddiy K3.1 Proʼdan alohida tanlash mumkin.\n\n### Izchil ish uchun\n\nBu variantdan natija bir necha xabar davomida aniqlashtiriladigan matnli jarayonda foydalanish mumkin: avval vazifani tahlil qilish, keyin yechim tanlash, so‘ng ishchi matn yoki kod tayyorlash. Masalan, dastur parchasi va kerakli xatti-harakat tavsifini bering, taklifni oling, cheklovlar qo‘shing va aniq qismni qayta ishlashni so‘rang.\n\nYana bir yo‘nalish — materiallarni tahlil qilish. Bir nechta hujjatdan parchalar qo‘shing, savollar bering va avval qisqa xulosa, so‘ng har bir manba bo‘yicha izoh so‘rang. Uzun muhokamada maqsad, qabul qilingan qarorlar va ochiq savollarni saqlash foydali: bu keyingi javobga aniq tayanch beradi.\n\n### So‘rovga nimalarni kiritish kerak\n\n- Vazifa va natija turi: izoh, reja, dastur kodi yoki tahliliy matn.\n- Bo‘lim nomlari va ustuvorligi ko‘rsatilgan boshlang‘ich maʼlumotlar.\n- Javob tayyorlashda hisobga olinishi kerak bo‘lgan cheklovlar.\n- Tekshirish mezonlari: qaysi shartlar bajarilishi va qaysi tafsilotlar albatta tushuntirilishi kerak.\n\nVariantlarni taqqoslash, bosqichma-bosqich yo‘riqnoma tuzish yoki koddagi o‘zgarishni tushuntirishni so‘rash mumkin. Hisob kerak bo‘lsa, o‘lchov birliklari va dastlabki qiymatlarni; hisobot kerak bo‘lsa, auditoriya, tuzilma va hajmni ko‘rsating. Bunday aniqliklar natijani keyin qo‘llashni qulaylashtiradi.\n\n### Format va hajm\n\nKartochka matnli kirish va matnli javob bilan ishlaydi. Unga ko‘rsatmalar, suhbat tarixi, matn ko‘rinishidagi hujjatlar va kod yuborish mumkin. Standardʼda kirish chegarasi 262 144 tokengacha, javob esa 65 536 tokengacha belgilangan. Katta so‘rovda tarix va qo‘shilgan materiallarni hisobga oling. Hajmli ishda umumiy rejani belgilab, alohida qismlarni izchil tahlil qilish va oraliq xulosalarni saqlash qulay.","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 — matnli muloqot, material tahlili va izchil ish jarayonida kod tayyorlash uchun alohida K3.1 Pro varianti."}