MoonshotAI: Kimi K3 API
โมเดลน้ำหนักเปิดระดับเรือธงจาก Moonshot AI ที่มีพารามิเตอร์รวม 2.8 ล้านล้านตัว รองรับบริบท 1M โทเคน และเปิดใช้การให้เหตุผลตลอดเวลา
Kimi K3 เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดระดับเรือธงจาก Moonshot AI เปิดตัวเมื่อวันที่ 16 กรกฎาคม 2026 โดยมีพารามิเตอร์รวม 2.8 ล้านล้านตัว และเป็นโมเดลโอเพนซอร์สแรกที่เข้าสู่ระดับ 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ โมเดลใช้สถาปัตยกรรม Kimi Delta Attention (KDA) แบบไฮบริดลิเนียร์แอทเทนชัน ร่วมกับ Attention Residuals (AttnRes) และ Stable LatentMoE ซึ่งเปิดใช้งาน 896 ผู้เชี่ยวชาญต่อโทเคน โดยเลือกใช้ 16 ตัวและพารามิเตอร์ประมาณ 104 พันล้านตัวต่อโทเคน น้ำหนักโมเดลเผยแพร่ในรูปแบบ MXFP4 พร้อมการเปิดใช้งาน MXFP8
โมเดลรองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ พร้อมเอาต์พุตข้อความ มีความยาวบริบท 1M โทเคน การให้เหตุผลเปิดตลอดเวลาด้วยการตั้งค่าระดับความพยายามในการให้เหตุผลแบบต่ำ สูง และสูงสุด โดยค่าเริ่มต้นคือสูงสุด นอกจากนี้ยังรองรับการเรียกใช้เครื่องมือและการแคชพรอมป์แบบระบุชัดเจน สิทธิ์การใช้งานน้ำหนักเปิดอนุญาตให้ใช้ ดัดแปลง แจกจ่าย อนุญาตช่วง ขาย ติดตั้งใช้งาน และปรับแต่งเพิ่มเติม
Kimi K3 เหมาะกับงานเขียนโค้ดระยะยาวโดยมีการกำกับดูแลจากมนุษย์น้อยที่สุด การทำความเข้าใจและทำงานกับฐานโค้ดขนาดใหญ่และเครื่องมือเทอร์มินัล งานที่ผสานวิศวกรรมซอฟต์แวร์กับการให้เหตุผลเชิงภาพ เช่น การพัฒนาเกม วิศวกรรมฟรอนต์เอนด์ และ CAD ตลอดจนงานความรู้แบบครบวงจรและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ที่มุ่งสู่การผลิต
อัปเดต:
ID โมเดล
kimi-k3- บริบท
- 1.049M
- เอาต์พุตสูงสุด
- 943.718K
- API ที่แนะนำ
- messages
- อินพุต
- text / image / video
- เอาต์พุต
- text
จุดเด่น
- พารามิเตอร์รวม 2.8 ล้านล้านตัว
- โมเดลน้ำหนักเปิดระดับ 3 ล้านล้านพารามิเตอร์แรก
- บริบท 1M โทเคน
- รองรับข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ
- การให้เหตุผลเปิดตลอดเวลา
- รองรับการเรียกใช้เครื่องมือและแคชพรอมป์
ผู้ให้บริการ
เปรียบเทียบราคา API ระหว่างผู้ให้บริการ เลือกผู้ให้บริการเพื่อดูค่าใช้จ่ายและเงื่อนไขทั้งหมด
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3.45 | $17.25 | $0.345 |
ซื้ออะไรได้ด้วย $10
- อินพุต
- 3.3M token
- เอาต์พุต
- 666.7K token
ประมาณจากราคาอินพุตและเอาต์พุตปัจจุบัน ก่อนหักส่วนลด
เบนช์มาร์ก
- 57
Artificial Analysis Intelligence Index
อยู่ในอันดับที่ 4 จาก 189 โมเดล
- #1
Arena.ai Code WebDev
อันดับที่ 1
คะแนนตามที่ผู้ให้บริการโมเดลเผยแพร่
การให้เหตุผล
- ระดับความพยายามเริ่มต้น
- max
- เปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้น
- ใช่
- เปิดใช้งานตลอด
- ไม่ใช่
- ระดับความพยายามที่ใช้ได้
- max / high / low / none
เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
โค้ดพร้อมใช้สำหรับเรียกโมเดลนี้ด้วย API ที่เข้ากันได้ของ Felo API Platform เริ่มใน Playground เมื่อคุณต้องการทดสอบพรอมต์ก่อนเขียนโค้ด
ตั้งค่าคีย์ API
สร้างคีย์จากบัญชี Felo API Platform ของคุณและตั้งเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"ส่งคำขอแรก
ใช้ ID โมเดลนี้กับ endpoint ของ Felo API Platform ส่วนหัวคำขอแบบไม่บังคับ เช่น X-Request-Id ช่วยในการแก้ไขปัญหา
kimi-k3โมเดลนี้มีความสามารถในการให้เหตุผล หากโปรโตคอลและเส้นทางโมเดลที่คุณเลือกเปิดการควบคุมการให้เหตุผล ให้เก็บเมทาดาทาการให้เหตุผลที่ส่งคืนไว้เมื่อสนทนาต่อ
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());การใช้ SDK ของบุคคลที่สาม
ใน SDK ที่เข้ากันได้ ให้ตั้ง baseURL เป็น https://openapi.felo.ai/api/v1. สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude ให้ใช้ base URL ที่เข้ากันได้กับ Anthropic https://openapi.felo.ai/api.
เปิดใช้สตรีมมิ่ง
เพิ่ม stream: true เพื่อรับการตอบกลับเป็น 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 มีอินเทอร์เฟซสำหรับเรียกโมเดลที่เข้ากันได้ เลือกอินเทอร์เฟซที่แอปหรือไคลเอนต์เอเจนต์ของคุณรองรับอยู่แล้ว
Messages
ข้อความที่เข้ากันได้กับ Anthropic สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesพารามิเตอร์
modelstringkimi-k3ID โมเดลสาธารณะที่ต้องการเรียกmax_tokensinteger—จำนวนโทเคนสูงสุดที่สร้างmessagesarray—ข้อความสนทนาสำหรับ Chat Completionsfrequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—ขอเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างเมื่อรองรับseed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—ควบคุมความหลากหลายของการตอบกลับเมื่อรองรับtool_choicestring or object—ควบคุมว่าควรเรียกเครื่องมือหรือไม่toolsarray—นิยาม tool calling ตามสคีมาที่เข้ากันได้top_k———top_logprobs———top_p———คำถามที่พบบ่อย
รู้จัก MoonshotAI: Kimi K3?
Kimi K3 เป็นโมเดลน้ำหนักเปิดระดับเรือธงจาก Moonshot AI เปิดตัวเมื่อวันที่ 16 กรกฎาคม 2026 โดยมีพารามิเตอร์รวม 2.8 ล้านล้านตัว และเป็นโมเดลโอเพนซอร์สแรกที่เข้าสู่ระดับ 3 ล้านล้านพารามิเตอร์ โมเดลใช้สถาปัตยกรรม Kimi Delta Attention (KDA) แบบไฮบริดลิเนียร์แอทเทนชัน ร่วมกับ Attention Residuals (AttnRes) และ Stable LatentMoE ซึ่งเปิดใช้งาน 896 ผู้เชี่ยวชาญต่อโทเคน โดยเลือกใช้ 16 ตัวและพารามิเตอร์ประมาณ 104 พันล้านตัวต่อโทเคน น้ำหนักโมเดลเผยแพร่ในรูปแบบ MXFP4 พร้อมการเปิดใช้งาน MXFP8 โมเดลรองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ พร้อมเอาต์พุตข้อความ มีความยาวบริบท 1M โทเคน การให้เหตุผลเปิดตลอดเวลาด้วยการตั้งค่าระดับความพยายามในการให้เหตุผลแบบต่ำ สูง และสูงสุด โดยค่าเริ่มต้นคือสูงสุด นอกจากนี้ยังรองรับการเรียกใช้เครื่องมือและการแคชพรอมป์แบบระบุชัดเจน สิทธิ์การใช้งานน้ำหนักเปิดอนุญาตให้ใช้ ดัดแปลง แจกจ่าย อนุญาตช่วง ขาย ติดตั้งใช้งาน และปรับแต่งเพิ่มเติม Kimi K3 เหมาะกับงานเขียนโค้ดระยะยาวโดยมีการกำกับดูแลจากมนุษย์น้อยที่สุด การทำความเข้าใจและทำงานกับฐานโค้ดขนาดใหญ่และเครื่องมือเทอร์มินัล งานที่ผสานวิศวกรรมซอฟต์แวร์กับการให้เหตุผลเชิงภาพ เช่น การพัฒนาเกม วิศวกรรมฟรอนต์เอนด์ และ CAD ตลอดจนงานความรู้แบบครบวงจรและเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ที่มุ่งสู่การผลิต
การใช้งานถูกเรียกเก็บเงินอย่างไร
ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณใช้ ราคาของผู้ให้บริการนั้น และปริมาณการใช้งาน อินพุตที่ยาวขึ้นหรือเงื่อนไขอื่นอาจมีราคาแตกต่างกัน
Kimi K3 รองรับอินพุตประเภทใดบ้าง
รองรับอินพุตข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ พร้อมเอาต์พุตเป็นข้อความ
ความยาวบริบทของ Kimi K3 คือเท่าไร
มีความยาวบริบท 1M โทเคน และความยาวบริบทระหว่างการฝึกก็คือ 1M โทเคนเช่นกัน
Kimi K3 เหมาะกับงานประเภทใด
เหมาะกับงานเขียนโค้ดระยะยาว งานกับฐานโค้ดขนาดใหญ่ งานที่ผสานวิศวกรรมซอฟต์แวร์กับการให้เหตุผลเชิงภาพ และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์
Kimi K3 แตกต่างจาก Kimi K2 อย่างไร
Kimi K3 มีประสิทธิภาพการขยายขนาดดีขึ้นประมาณ 2.5 เท่าเมื่อเทียบกับ K2 และมีความแม่นยำเพิ่มขึ้น 13 เปอร์เซ็นต์
การให้เหตุผลของ Kimi K3 เปิดตลอดเวลาหรือไม่
ใช่ การให้เหตุผลเปิดตลอดเวลาด้วยการตั้งค่าระดับความพยายามแบบต่ำ สูง และสูงสุด โดยค่าเริ่มต้นคือสูงสุด
Kimi K3 มีข้อจำกัดอะไรบ้าง
มีอัตราการสร้างข้อมูลเท็จ 51 เปอร์เซ็นต์ และประสิทธิภาพโดยรวมยังตามหลัง Claude Fable 5 และ GPT-5.6 Sol
