MoonshotAI: Kimi K3 API
Kimi K3 è un modello open-weight di punta di Moonshot AI con 2,8 trilioni di parametri, contesto da 1M token e input multimodali testo, immagine e video.
Kimi K3 è il modello di punta open-weight di Moonshot AI, con 2,8 trilioni di parametri totali e architettura basata su Kimi Delta Attention (KDA) ibrida lineare e Attention Residuals (AttnRes). Utilizza Stable LatentMoE, attivando 16 esperti su 896 e circa 104 miliardi di parametri per token. I pesi sono rilasciati in formato MXFP4 con attivazioni MXFP8 e la licenza consente uso, modifica, distribuzione, sublicenza, vendita, implementazione e fine-tuning. Il ragionamento è sempre attivo con impostazioni di sforzo basso, alto e massimo; il valore predefinito è massimo. Supporta il tool calling e la cache esplicita dei prompt.
Con un contesto di 1M token e input testo, immagine e video, Kimi K3 è pensato per il coding a lungo orizzonte con supervisione umana minima e per lavorare con grandi basi di codice e strumenti da terminale. È adatto anche a compiti che uniscono ingegneria del software e ragionamento visivo, come sviluppo di giochi, front-end engineering e CAD, oltre che a knowledge work end-to-end e flussi agentici orientati alla produzione.
Kimi K3 offre un'efficienza di scaling circa 2,5 volte superiore a K2 e un'accuratezza migliorata di 13 punti percentuali. Supera stabilmente tutti gli altri modelli nella suite di valutazione tranne Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Tra i limiti figurano un tasso di allucinazione del 51% e prestazioni complessive ancora inferiori a Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Il modello completo richiede circa 1,56 TB di memoria residente e un'implementazione raccomandata con almeno 64 acceleratori. I pesi completi sono stati rilasciati entro il 27 luglio 2026 con un rapporto tecnico. È disponibile tramite kimi.com, l'app mobile Kimi, il client desktop Kimi Work, Kimi Code, Kimi API, OpenRouter e Amazon Bedrock; è il primo modello open-weight su Amazon Bedrock con cache esplicita dei prompt. Le aziende Model-as-a-Service con oltre 20 milioni di dollari di ricavi in 12 mesi consecutivi devono stipulare un accordo separato con Moonshot AI, e i prodotti commerciali molto grandi devono mostrare l'attribuzione a Kimi K3.
Aggiornato:
ID MODELLO
kimi-k3- Contesto
- 1.049M
- Output max
- 943.718K
- API consigliata
- messages
- Input
- text / image / video
- Output
- text
In evidenza
- 2,8 trilioni di parametri totali
- Contesto da 1M token
- Input testo, immagine e video
- Ragionamento sempre attivo con sforzo regolabile
- Pesi in MXFP4 con attivazioni MXFP8
- Licenza open-weight per uso e fine-tuning
Fornitori
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| $3 | $15 | $0.3 | |
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| $3.45 | $17.25 | $0.345 |
Cosa acquisti con $10
- Input
- 3,3 Mln token
- Output
- 666,7K token
Stima basata sui prezzi attuali di input e output, esclusi gli sconti.
Benchmark
- 57
Artificial Analysis Intelligence Index
classificato 4° su 189 modelli
- 1°
Arena.ai Code WebDev
posizione in classifica
Punteggi come pubblicati dal fornitore del modello.
Ragionamento
- Sforzo predefinito
- max
- Attivo per impostazione predefinita
- Sì
- Sempre attivo
- No
- Livelli di sforzo disponibili
- max / high / low / none
Avvio rapido
Codice pronto all'uso per chiamare questo modello con le API compatibili di Felo API Platform. Inizia nel Playground se vuoi testare i prompt prima di scrivere codice.
Imposta la chiave API
Crea una chiave dal tuo account Felo API Platform e impostala come variabile d'ambiente.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Invia la prima richiesta
Usa questo ID modello con l'endpoint Felo API Platform. Le intestazioni facoltative come X-Request-Id aiutano nella risoluzione dei problemi.
kimi-k3Questo modello è in grado di ragionare. Se il protocollo selezionato e la route del modello espongono controlli di ragionamento, conserva i metadati di ragionamento restituiti quando continui la conversazione.
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());Usare SDK di terze parti
Negli SDK compatibili imposta baseURL su https://openapi.felo.ai/api/v1. Per i client in stile Claude, usa la base URL compatibile con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Attiva lo streaming
Aggiungi stream: true per ricevere le risposte come 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 espone superfici compatibili per le chiamate ai modelli. Scegli la superficie che la tua app o il tuo client agente già supporta.
Messages
Messaggi compatibili con Anthropic per i client in stile Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametri
modelstringkimi-k3ID pubblico del modello da chiamare.max_tokensinteger—Numero massimo di token generati.messagesarray—Messaggi della conversazione per Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Richiede output strutturato quando supportato.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Controlla la varietà delle risposte quando supportato.tool_choicestring or object—Controlla se uno strumento deve essere chiamato.toolsarray—Definizioni di tool calling secondo lo schema compatibile.top_k———top_logprobs———top_p———Domande frequenti
Cos'è MoonshotAI: Kimi K3?
Kimi K3 è il modello di punta open-weight di Moonshot AI, con 2,8 trilioni di parametri totali e architettura basata su Kimi Delta Attention (KDA) ibrida lineare e Attention Residuals (AttnRes). Utilizza Stable LatentMoE, attivando 16 esperti su 896 e circa 104 miliardi di parametri per token. I pesi sono rilasciati in formato MXFP4 con attivazioni MXFP8 e la licenza consente uso, modifica, distribuzione, sublicenza, vendita, implementazione e fine-tuning. Il ragionamento è sempre attivo con impostazioni di sforzo basso, alto e massimo; il valore predefinito è massimo. Supporta il tool calling e la cache esplicita dei prompt. Con un contesto di 1M token e input testo, immagine e video, Kimi K3 è pensato per il coding a lungo orizzonte con supervisione umana minima e per lavorare con grandi basi di codice e strumenti da terminale. È adatto anche a compiti che uniscono ingegneria del software e ragionamento visivo, come sviluppo di giochi, front-end engineering e CAD, oltre che a knowledge work end-to-end e flussi agentici orientati alla produzione. Kimi K3 offre un'efficienza di scaling circa 2,5 volte superiore a K2 e un'accuratezza migliorata di 13 punti percentuali. Supera stabilmente tutti gli altri modelli nella suite di valutazione tranne Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Tra i limiti figurano un tasso di allucinazione del 51% e prestazioni complessive ancora inferiori a Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Il modello completo richiede circa 1,56 TB di memoria residente e un'implementazione raccomandata con almeno 64 acceleratori. I pesi completi sono stati rilasciati entro il 27 luglio 2026 con un rapporto tecnico. È disponibile tramite kimi.com, l'app mobile Kimi, il client desktop Kimi Work, Kimi Code, Kimi API, OpenRouter e Amazon Bedrock; è il primo modello open-weight su Amazon Bedrock con cache esplicita dei prompt. Le aziende Model-as-a-Service con oltre 20 milioni di dollari di ricavi in 12 mesi consecutivi devono stipulare un accordo separato con Moonshot AI, e i prodotti commerciali molto grandi devono mostrare l'attribuzione a Kimi K3.
Come viene addebitato l'utilizzo?
La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.
Quali input supporta Kimi K3?
Kimi K3 accetta input di testo, immagini e video, e produce output testuali. Il contesto è di 1M token.
Qual è la lunghezza massima del contesto?
Il contesto di Kimi K3 è di 1M token, sia per l'addestramento sia per l'inferenza.
Per quali compiti è più adatto Kimi K3?
È adatto al coding a lungo orizzonte con supervisione umana minima, alla comprensione di grandi basi di codice e strumenti da terminale, a compiti che uniscono software engineering e ragionamento visivo come sviluppo di giochi, front-end engineering e CAD, e a knowledge work end-to-end e flussi agentici in produzione.
Come si comporta Kimi K3 rispetto agli altri modelli?
Supera stabilmente tutti gli altri modelli nella suite di valutazione tranne Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol. Le prestazioni complessive restano comunque inferiori a Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol.
Quali sono i principali limiti di Kimi K3?
Kimi K3 ha un tasso di allucinazione del 51%. Il modello completo richiede circa 1,56 TB di memoria residente e un'implementazione raccomandata con almeno 64 acceleratori.
Kimi K3 è disponibile su Amazon Bedrock?
Sì, Kimi K3 è disponibile tramite Amazon Bedrock ed è il primo modello open-weight su Amazon Bedrock con cache esplicita dei prompt.
