MoonshotAI: Kimi K3 API
Moonshot AI'nin 2,8 trilyon parametreli, açık ağırlıklı amiral gemisi modeli Kimi K3; 1M token bağlam penceresiyle metin, görsel ve video girdilerini işler.
Kimi K3, Moonshot AI tarafından 16 Temmuz 2026'da yayımlanan açık ağırlıklı bir amiral gemisi modelidir. 2,8 trilyon toplam parametreye sahiptir ve 3 trilyon parametre sınıfına ulaşan ilk açık kaynak model olarak tanımlanmaktadır. Model, Kimi Delta Attention (KDA) hibrit doğrusal dikkat ile Attention Residuals (AttnRes) üzerine kuruludur; Stable LatentMoE mimarisi token başına 896 uzmandan 16'sını ve yaklaşık 104 milyar parametreyi etkinleştirir. Ağırlıklar MXFP4 formatında, aktivasyonlar ise MXFP8 olarak yayımlanmıştır. 1M token'lık bağlam penceresiyle metin, görsel ve video girdilerini alıp metin çıktısı üretir.
Model, düşük, yüksek ve maksimum düşünme çabası ayarlarıyla her zaman açık akıl yürütme sunar; varsayılan ayar maksimumdur. Araç çağırma ve açık istem önbellekleme desteklenir. K2'ye kıyasla yaklaşık 2,5 kat daha iyi ölçekleme verimliliği sağladığı ve değerlendirme paketinde Claude Fable 5 ile GPT-5.6 Sol dışındaki tüm modelleri istikrarlı biçimde geride bıraktığı belirtilmektedir. Toplam 93 katman, 7168 gizli boyut, 96 dikkat başlığı (69 KDA, 24 MLA katmanı) ve 160K sözlük boyutu gibi mimari ayrıntılar da paylaşılmıştır.
Kimi K3 özellikle uzun ufuklu kodlama, büyük kod tabanları ve terminal araçlarıyla çalışma, görsel akıl yürütmeyle yazılım mühendisliğini birleştiren görevler (oyun geliştirme, ön uç mühendisliği, CAD), uçtan uca bilgi işi ve üretime yönelik ajan iş akışları ile öncü zekâ senaryolarında derin akıl yürütme için uygundur. Model kimi.com, Kimi mobil uygulaması, Kimi Work masaüstü istemcisi, Kimi Code, Kimi API, OpenRouter ve Amazon Bedrock üzerinden kullanılabilir; Amazon Bedrock'ta açık istem önbellekleme sunan ilk açık ağırlıklı modeldir. Tam model yaklaşık 1,56 TB yerleşik bellek gerektirir ve önerilen dağıtım en az 64 hızlandırıcı kullanır. 12 ardışık ayda 20 milyon doları aşan gelire sahip Model-as-a-Service işletmelerinin Moonshot AI ile ayrı bir anlaşma imzalaması ve çok büyük ticari ürünlerin Kimi K3 atfını göstermesi gerekir.
Güncellendi:
MODEL ID
kimi-k3- Bağlam
- 1.049M
- Maks. çıktı
- 943.718K
- Önerilen API
- messages
- Giriş
- text / image / video
- Çıkış
- text
Öne çıkanlar
- 2,8 trilyon toplam parametre
- 3 trilyon sınıfına ulaşan ilk açık kaynak model
- 1M token bağlam penceresi
- Metin, görsel ve video girdisi
- Her zaman açık akıl yürütme
- Araç çağırma ve istem önbellekleme
Sağlayıcılar
Sağlayıcılar arasındaki API fiyatlarını karşılaştırın. Tüm ücretleri ve koşulları görmek için bir sağlayıcı seçin.
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3.45 | $17.25 | $0.345 |
$10 ile neler alınır
- Giriş
- 3,3 Mn token
- Çıkış
- 666,7 B token
Güncel giriş ve çıkış fiyatlarına göre tahmin, indirimler hariç.
Kıyaslamalar
- 57
Artificial Analysis Intelligence Index
189 model arasında 4. sırada
- #1
Arena.ai Code WebDev
1. sırada
Puanlar model sağlayıcısının yayımladığı şekildedir.
Akıl yürütme
- Varsayılan çaba düzeyi
- max
- Varsayılan olarak etkin
- Evet
- Her zaman etkin
- Hayır
- Kullanılabilir çaba düzeyleri
- max / high / low / none
Hızlı başlangıç
Bu modeli Felo API Platform uyumlu API'lerle çağırmak için hazır kod. Kod yazmadan önce istemleri test etmek isterseniz Playground'da başlayın.
API anahtarınızı alın
Felo API Platform hesabınızdan bir anahtar oluşturun ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"İlk isteğinizi yapın
Bu model kimliğini Felo API Platform endpoint'iyle kullanın. X-Request-Id gibi isteğe bağlı istek başlıkları sorun gidermeye yardımcı olabilir.
kimi-k3Bu model akıl yürütme yeteneğine sahiptir. Seçtiğiniz protokol ve model rotası akıl yürütme kontrolleri sunuyorsa, konuşmaya devam ederken döndürülen akıl yürütme üst verilerini koruyun.
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());Üçüncü taraf SDK'ları kullanma
baseURL'yi şu adrese ayarlayarak uyumlu SDK'ları kullanın: https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu temel URL'yi kullanın. https://openapi.felo.ai/api.
Akışı etkinleştirin
Yanıtları server-sent events olarak almak için stream: true ekleyin.
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 uyumlu model çağırma yüzeyleri sunar. Uygulamanızın veya ajan istemcinizin zaten desteklediği yüzeyi seçin.
Messages
Claude tarzı istemciler için Anthropic uyumlu mesajlar.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParametreler
modelstringkimi-k3Çağrılacak herkese açık model kimliği.max_tokensinteger—Oluşturulacak maksimum token sayısı.messagesarray—Chat Completions için konuşma mesajları.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Desteklendiğinde yapılandırılmış çıktı ister.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Desteklendiğinde yanıt çeşitliliğini kontrol eder.tool_choicestring or object—Bir aracın çağrılıp çağrılmayacağını kontrol eder.toolsarray—Uyumlu şemayı izleyen araç çağırma tanımları.top_k———top_logprobs———top_p———Sık sorulan sorular
Model tanıtımı: MoonshotAI: Kimi K3?
Kimi K3, Moonshot AI tarafından 16 Temmuz 2026'da yayımlanan açık ağırlıklı bir amiral gemisi modelidir. 2,8 trilyon toplam parametreye sahiptir ve 3 trilyon parametre sınıfına ulaşan ilk açık kaynak model olarak tanımlanmaktadır. Model, Kimi Delta Attention (KDA) hibrit doğrusal dikkat ile Attention Residuals (AttnRes) üzerine kuruludur; Stable LatentMoE mimarisi token başına 896 uzmandan 16'sını ve yaklaşık 104 milyar parametreyi etkinleştirir. Ağırlıklar MXFP4 formatında, aktivasyonlar ise MXFP8 olarak yayımlanmıştır. 1M token'lık bağlam penceresiyle metin, görsel ve video girdilerini alıp metin çıktısı üretir. Model, düşük, yüksek ve maksimum düşünme çabası ayarlarıyla her zaman açık akıl yürütme sunar; varsayılan ayar maksimumdur. Araç çağırma ve açık istem önbellekleme desteklenir. K2'ye kıyasla yaklaşık 2,5 kat daha iyi ölçekleme verimliliği sağladığı ve değerlendirme paketinde Claude Fable 5 ile GPT-5.6 Sol dışındaki tüm modelleri istikrarlı biçimde geride bıraktığı belirtilmektedir. Toplam 93 katman, 7168 gizli boyut, 96 dikkat başlığı (69 KDA, 24 MLA katmanı) ve 160K sözlük boyutu gibi mimari ayrıntılar da paylaşılmıştır. Kimi K3 özellikle uzun ufuklu kodlama, büyük kod tabanları ve terminal araçlarıyla çalışma, görsel akıl yürütmeyle yazılım mühendisliğini birleştiren görevler (oyun geliştirme, ön uç mühendisliği, CAD), uçtan uca bilgi işi ve üretime yönelik ajan iş akışları ile öncü zekâ senaryolarında derin akıl yürütme için uygundur. Model kimi.com, Kimi mobil uygulaması, Kimi Work masaüstü istemcisi, Kimi Code, Kimi API, OpenRouter ve Amazon Bedrock üzerinden kullanılabilir; Amazon Bedrock'ta açık istem önbellekleme sunan ilk açık ağırlıklı modeldir. Tam model yaklaşık 1,56 TB yerleşik bellek gerektirir ve önerilen dağıtım en az 64 hızlandırıcı kullanır. 12 ardışık ayda 20 milyon doları aşan gelire sahip Model-as-a-Service işletmelerinin Moonshot AI ile ayrı bir anlaşma imzalaması ve çok büyük ticari ürünlerin Kimi K3 atfını göstermesi gerekir.
Kullanım nasıl faturalandırılır?
Faturanız kullandığınız sağlayıcıya, fiyatlarına ve kullanımınıza bağlıdır. Daha uzun girişler veya başka koşullar farklı fiyatlara tabi olabilir.
Kimi K3 hangi girdi türlerini destekler?
Metin, görsel ve video girdilerini alır; çıktı olarak metin üretir.
Bağlam penceresi ve çıktı uzunluğu ne kadardır?
Bağlam penceresi 1M token'dır. Eğitim bağlam uzunluğu da 1M token olarak belirtilmiştir; çıktı sınırı için bir değer paylaşılmamıştır.
Kimi K3 hangi görevler için uygundur?
Uzun ufuklu kodlama, büyük kod tabanları ve terminal araçlarıyla çalışma, görsel akıl yürütmeyle yazılım mühendisliğini birleştiren görevler, uçtan uca bilgi işi, üretime yönelik ajan iş akışları ve öncü zekâ senaryolarında derin akıl yürütme için uygundur.
Kimi K3 ile Kimi K2 arasındaki fark nedir?
Kimi K3, K2'ye kıyasla yaklaşık 2,5 kat daha iyi ölçekleme verimliliği sunar ve doğrulukta 13 yüzde puanı iyileşme sağlar. K3 ayrıca 2,8 trilyon toplam parametreye sahiptir.
Kimi K3'ün bilinen sınırlamaları nelerdir?
Halüsinasyon oranı %51'dir ve genel performansı Claude Fable 5 ile GPT-5.6 Sol'un gerisinde kalır. Tam model yaklaşık 1,56 TB yerleşik bellek gerektirir ve önerilen dağıtım en az 64 hızlandırıcı kullanır.
