MoonshotAI: Kimi K3 API
Kimi K3 es un modelo insignia de pesos abiertos de Moonshot AI con 2,8 billones de parámetros totales, contexto de 1M tokens y razonamiento siempre activo en tres niveles de esfuerzo.
Kimi K3, lanzado el 16 de julio de 2026 por Moonshot AI, es un modelo insignia de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros totales. Es el primer modelo de código abierto de la clase de 3 billones de parámetros. Su arquitectura se basa en Kimi Delta Attention (KDA) híbrida con atención lineal y Attention Residuals (AttnRes), y emplea Stable LatentMoE, que activa 16 de 896 expertos y unos 104 mil millones de parámetros por token. Los pesos se publican en formato MXFP4 con activaciones MXFP8. El razonamiento está siempre activo, con ajustes de esfuerzo de pensamiento bajo, alto y máximo; el máximo es el predeterminado. Además, admite llamadas a herramientas y caché de prompts explícita. La licencia de pesos abiertos permite uso, modificación, distribución, sublicencia, venta, despliegue y ajuste fino.
El modelo acepta entrada de texto, imagen y video, y genera salida de texto, con una longitud de contexto de 1M tokens. Está diseñado para tareas de codificación de largo horizonte con mínima supervisión humana, comprensión y trabajo con grandes bases de código y herramientas de terminal. También es adecuado para tareas que combinan ingeniería de software con razonamiento visual, como desarrollo de videojuegos, ingeniería front-end y CAD, así como para trabajo de conocimiento de extremo a extremo y flujos de trabajo agénticos orientados a producción. Igualmente, sirve para razonamiento profundo en escenarios de inteligencia de frontera.
Entre sus fortalezas, presenta una eficiencia de escalado unas 2,5 veces mejor que K2, supera de forma estable a todos los demás modelos en la suite de evaluación excepto a Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, y mejora la precisión en 13 puntos porcentuales. Sin embargo, tiene una tasa de alucinación del 51%, su rendimiento general aún está por detrás de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, el modelo completo requiere aproximadamente 1,56 TB de memoria residente y el despliegue recomendado usa al menos 64 aceleradores. Además, las empresas de Model-as-a-Service con ingresos superiores a 20 millones de dólares en 12 meses consecutivos deben firmar un acuerdo separado con Moonshot AI, y los productos comerciales muy grandes deben mostrar la atribución de Kimi K3.
Actualizado:
ID DEL MODELO
kimi-k3- Contexto
- 1.049M
- Salida máx.
- 943.718K
- API recomendada
- messages
- Entrada
- text / image / video
- Salida
- text
Aspectos destacados
- 2,8 billones de parámetros totales
- Primer modelo abierto de la clase de 3 billones
- Contexto de 1M tokens
- Razonamiento siempre activo con 3 niveles
- Caché de prompts explícita
- Licencia de pesos abiertos
Proveedores
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| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
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| $3.45 | $17.25 | $0.345 |
Qué puedes comprar con $10
- Entrada
- 3,3 M tokens
- Salida
- 666,7 mil tokens
Estimado a partir de los precios actuales de entrada y salida, antes de descuentos.
Benchmarks
- 57
Artificial Analysis Intelligence Index
puesto 4 entre 189 modelos
- #1
Arena.ai Code WebDev
puesto 1
Puntuaciones según lo publicado por el proveedor del modelo.
Razonamiento
- Esfuerzo predeterminado
- max
- Activado por defecto
- Sí
- Siempre activado
- No
- Niveles de esfuerzo disponibles
- max / high / low / none
Inicio rápido
Código listo para llamar a este modelo con las APIs compatibles de Felo API Platform. Empieza en el Playground si quieres probar prompts antes de escribir código.
Configura tu clave de API
Crea una clave en tu cuenta de Felo API Platform y configúrala como variable de entorno.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Haz tu primera solicitud
Usa este ID de modelo con el endpoint de Felo API Platform. Las cabeceras opcionales como X-Request-Id ayudan a diagnosticar problemas.
kimi-k3Este modelo puede razonar. Si el protocolo seleccionado y la ruta del modelo exponen controles de razonamiento, conserva los metadatos de razonamiento devueltos al continuar la conversación.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "kimi-k3",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Usar SDK de terceros
En los SDK compatibles, define baseURL como https://openapi.felo.ai/api/v1. Para clientes de estilo Claude, usa la URL base compatible con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Activa el streaming
Añade stream: true para recibir respuestas como server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform expone superficies compatibles para llamar a modelos. Elige la superficie que tu app o cliente de agente ya admite.
Messages
Mensajes compatibles con Anthropic para clientes de estilo Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParámetros
modelstringkimi-k3ID público del modelo que se va a llamar.max_tokensinteger—Número máximo de tokens generados.messagesarray—Mensajes de la conversación para Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Solicita salida estructurada cuando es compatible.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Controla la variedad de las respuestas cuando es compatible.tool_choicestring or object—Controla si se debe llamar a una herramienta.toolsarray—Definiciones de tool calling según el esquema compatible.top_k———top_logprobs———top_p———Preguntas frecuentes
¿Qué es MoonshotAI: Kimi K3?
Kimi K3, lanzado el 16 de julio de 2026 por Moonshot AI, es un modelo insignia de pesos abiertos con 2,8 billones de parámetros totales. Es el primer modelo de código abierto de la clase de 3 billones de parámetros. Su arquitectura se basa en Kimi Delta Attention (KDA) híbrida con atención lineal y Attention Residuals (AttnRes), y emplea Stable LatentMoE, que activa 16 de 896 expertos y unos 104 mil millones de parámetros por token. Los pesos se publican en formato MXFP4 con activaciones MXFP8. El razonamiento está siempre activo, con ajustes de esfuerzo de pensamiento bajo, alto y máximo; el máximo es el predeterminado. Además, admite llamadas a herramientas y caché de prompts explícita. La licencia de pesos abiertos permite uso, modificación, distribución, sublicencia, venta, despliegue y ajuste fino. El modelo acepta entrada de texto, imagen y video, y genera salida de texto, con una longitud de contexto de 1M tokens. Está diseñado para tareas de codificación de largo horizonte con mínima supervisión humana, comprensión y trabajo con grandes bases de código y herramientas de terminal. También es adecuado para tareas que combinan ingeniería de software con razonamiento visual, como desarrollo de videojuegos, ingeniería front-end y CAD, así como para trabajo de conocimiento de extremo a extremo y flujos de trabajo agénticos orientados a producción. Igualmente, sirve para razonamiento profundo en escenarios de inteligencia de frontera. Entre sus fortalezas, presenta una eficiencia de escalado unas 2,5 veces mejor que K2, supera de forma estable a todos los demás modelos en la suite de evaluación excepto a Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, y mejora la precisión en 13 puntos porcentuales. Sin embargo, tiene una tasa de alucinación del 51%, su rendimiento general aún está por detrás de Claude Fable 5 y GPT-5.6 Sol, el modelo completo requiere aproximadamente 1,56 TB de memoria residente y el despliegue recomendado usa al menos 64 aceleradores. Además, las empresas de Model-as-a-Service con ingresos superiores a 20 millones de dólares en 12 meses consecutivos deben firmar un acuerdo separado con Moonshot AI, y los productos comerciales muy grandes deben mostrar la atribución de Kimi K3.
¿Cómo se cobra el uso?
Tu factura depende del proveedor que uses, de sus precios y de tu uso. Las entradas más largas u otras condiciones pueden tener precios distintos.
¿Qué modalidades de entrada admite Kimi K3?
Acepta entrada de texto, imagen y video, y genera salida de texto.
¿Cuál es la longitud de contexto de Kimi K3?
Tiene una longitud de contexto de 1M tokens, que también fue la longitud de contexto usada durante el entrenamiento.
¿Cómo funciona el razonamiento en Kimi K3?
El razonamiento está siempre activo y ofrece ajustes de esfuerzo de pensamiento bajo, alto y máximo; el máximo es el predeterminado.
¿Kimi K3 admite llamadas a herramientas y caché de prompts?
Sí, admite llamadas a herramientas y caché de prompts explícita. Es el primer modelo de pesos abiertos en Amazon Bedrock con caché de prompts explícita.
¿Qué permite la licencia de pesos abiertos de Kimi K3?
La licencia permite uso, modificación, distribución, sublicencia, venta, despliegue y ajuste fino, aunque las empresas de Model-as-a-Service con ingresos superiores a 20 millones de dólares en 12 meses consecutivos deben firmar un acuerdo separado con Moonshot AI.
¿Dónde se puede usar Kimi K3?
Está disponible a través de kimi.com, la aplicación móvil Kimi, el cliente de escritorio Kimi Work, Kimi Code, Kimi API, OpenRouter y Amazon Bedrock.
