modellar

k3.1-pro-highspeed

Markdown · JSON

k3.1-pro-highspeed

k3.1-pro-highspeed
MoonshotAIMatnKirish 0,004 US$ / 1KChiqish 0,02 US$ / 1K

Kimi 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

Core Anthropic MessagesPOST /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
Core OpenAI ResponsesPOST /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
Core OpenAI ChatPOST /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
Core Gemini generateContentPOST /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."}

Savollar

Vazifam uchun modelni qanday tanlayman?

Avval kerakli kirish va chiqishni aniqlang: matn, rasm, audio yoki video. Keyin mos API usullari, modelning aniq ID qiymati yoki alias hozir yo‘naltiradigan model, narx va hisoblash birligini solishtiring. Bepul GET /v1/models kalitingizga ochiq modellarni ko‘rsatadi.

Har bir model barcha API usullari va media turlarini qo‘llaydimi?

Model kartasida ko‘rsatilgan API usullari hamda kirish va chiqish turlaridan foydalaning. Matn, rasm, audio yoki video qo‘llanishi tanlangan model va usulga bog‘liq; ma’lumot yuborishdan oldin ularning so‘rov misolini tekshiring.

Model ID qiymati bilan alias o‘rtasidagi farq nima?

Aniq ID muayyan modelni bildiradi. Alias modelga yo‘naltiradi va uning maqsad modeli o‘zgarishi mumkin. Katalogda alias hozir qaysi modelga yo‘naltirishini tekshiring; integratsiyaga muayyan model kerak bo‘lsa, aniq ID dan foydalaning.

So‘rov yuborishdan oldin narxlarni qanday solishtiraman?

Model kartasida tanlangan API usulining narxi va hisoblash birligini tekshiring. Bir xil birlik hamda kirish va chiqish turlarini solishtiring; so‘rovlar tarixi haqiqiy foydalanish va yechilgan summani ko‘rsatadi.

Obuna nima beradi?

Muntazam ishga token xaridi chegirmasini. So‘rov hajmingizga mos tarif tanlang; obuna sharti va narxi rasmiylashtirishda ko‘rsatiladi.

50% gacha promokod chegirmasini qanday qo‘llayman?

Token xaridida promokod kiriting. Yakuniy summa aksiya shartlari bo‘yicha qayta hisoblanadi; chegirma to‘lovdan oldin ko‘rinadi.