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Kimi K3

Veröffentlicht 2026-07-16

chatCodeReasoningTool-AufrufeVisionPrompt-Caching

Kimi K3 ist Moonshots bisher leistungsfähigstes Flaggschiff-Modell und mit 2.8 Billionen Parametern das, was seine Dokumentation das weltweit erste Open-Source-Modell in der Drei-Billionen-Parameter-Klasse nennt.

Eingabe
Text Bild Video $3/M
Ausgabe
Text $15/M
Cache-Lesen
$0.3/M
Kontext
1M
vs. GPT-4o
~40% günstiger

Benchmarks

Über dem DurchschnittKeins besser52 / 6712 / 67
Kimi K3 weitere gemessene Modelle Durchschnitt der Vergleichsmodelle ★ kein anderes Modell war besser
DeepSWE 1.1
67.5%
OSWorld-Verified
84.8%
Cybergym
80%
Finance Agent v2
54.4%
Harvey Lab-AA
kein anderes Modell war besser 94.6%
GPQA Diamond
93.5%
BrowseComp
91.2%
Video-MME (w. sub)
kein anderes Modell war besser 90%

Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preis im Vergleich

Der Preis im Feld von 70 vergleichbaren Modellen

Eingabe$3/M
$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30
Ausgabe$15/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Cache-Lesen$0.3/M
$0.006 · DeepSeek V4.1 Flash GPT-5.4 Pro · $15

Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (laut Anbieter) 1.048.576
Max. Ausgabe (laut Anbieter) 1.048.576

Prompt-Caching

Modus automatisch

Thinking

Anbieter-Parameter reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted)
Zulässige Werte low · high · max
Standardwert max gilt, wenn die Anfrage nichts angibt
Abschaltbar Nein
Thinking-Verhalten K3 denkt immer, regeln Sie es daher mit low herunter, statt es abzuschalten; bei Multi-Turn- und Tool-Calling-Turns muss die vollständige Assistant-Nachricht einschließlich reasoning_content und tool_calls zurückgegeben werden, und ein Wechsel des effort mitten in der Sitzung entwertet Treffer im Präfix-Cache.
Parameter reasoning_effort
Werte minimal · low · medium · high Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben

Modell

Modalitäten Text + Bild + Video → Text
Parameter 2.8T gesamt · 104B aktiv MoE: Kimi Delta Attention (KDA) + Attention Residuals, 16 von 896 Experten pro Token aktiv
Lizenz Kimi K3 License

Der Thinking-Modus ist immer aktiv: Reasoning lässt sich nicht abschalten, sondern nur über die Effort-Stufen (low / high / max) herunterregeln. max_completion_tokens steht standardmäßig auf 131.072 und lässt sich auf die vollen 1.048.576 anheben. Context-Caching läuft automatisch, ohne Cache-id, TTL oder zusätzlichen Parameter, und greift, sobald der Prompt der vorherigen Anfrage 256 Token überschreitet. Offene Gewichte (MXFP4-Gewichte / MXFP8-Aktivierungen, quantisierungsbewusstes Training) sind unter der Kimi K3 License auf Hugging Face veröffentlicht.

laut Offizielle Moonshot-Dokumentation ↗

Ein Prompt, gemessen über das Gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. KRITERIUM genau 3 Sätze

Kimi K3 bestanden · 3 sentences

Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.

Ausgabe 755 tok (+637 Thinking) Latenz 20.8 s

Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze, das lässt sich zählen), Zuschnitt auf die Zielgruppe (Tonfall für einen CFO) und die Abrechnungslücke durch nicht sichtbares Thinking, die die Token-Zähler unten offenlegen.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. KRITERIUM Fix besteht die Tests

Kimi K3 bestanden · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]

Ausgabe 1837 tok (+1547 Thinking) Latenz 47.2 s

Ob der Fix wirklich korrekt ist (er lässt sich ausführen), wie dicht die Erklärung ist und wie sparsam das Modell bei einer klar begrenzten Aufgabe mit Tokens umgeht.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. KRITERIUM gültiges JSON, Schema exakt

Kimi K3 bestanden · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

Ausgabe 924 tok (+863 Thinking) Latenz 25.9 s

Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Anreiz zum Halluzinieren (der Text nennt ausdrücklich keine guidance) und Unterschiede zwischen den Wegen zur strukturierten Ausgabe.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. KRITERIUM 120 Wörter, 0 verbotene Wörter

Kimi K3 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.

Ausgabe 1527 tok (+1354 Thinking) Latenz 37.9 s

Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, genau eine Frage), stilistische Handschrift und Kontrolle über die Länge.

Kimi K3 in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: base_url austauschen, SDK behalten. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Über Kimi K3

  • Die Architektur verbindet Kimi Delta Attention, einen hybriden linearen Attention-Mechanismus, mit Attention Residuals und treibt die Mixture-of-Experts-Sparsity über das Stable-LatentMoE-Framework weiter, indem sie 16 von 896 Experten aktiviert; Moonshot schreibt diesen Änderungen rund die 2,5-fache Gesamt-Skalierungseffizienz von K2 zu.
  • Es bringt natives visuelles Verständnis und ein Kontextfenster von 1M Token mit und zielt auf Frontier-Intelligenz-Szenarien einschließlich langfristigem Coding, Wissensarbeit und Reasoning: lange Engineering-Aufgaben mit minimaler Aufsicht durchhalten, über große Codebasen hinweg arbeiten, Terminal-Tools steuern sowie Screenshots und visuelles Feedback in Spieleentwicklung, Frontend-Engineering und CAD-Workflows nutzen.
  • Thinking ist hier nicht optional.
  • K3 führt immer Reasoning aus, und die einzige Steuerung ist das Top-Level-Feld reasoning_effort mit low, high oder max, das standardmäßig auf max steht, sodass ein latenzsensibles Deployment es explizit heruntersetzen muss.
  • Mehrere weitere Grenzen sollten einprogrammiert werden: max_completion_tokens steht standardmäßig auf 131.072 gegenüber einer Obergrenze von 1.048.576, Sampling-Parameter sind fest und sollten aus Anfragen weggelassen werden, die vollständige Assistant-Nachricht muss bei Multi-Turn- und Tool-Calling-Turns unverändert zurückgegeben werden, und die Bildeingabe lehnt öffentliche Bild-URLs zugunsten von base64 oder einer hochgeladenen Dateireferenz ab.
  • Context-Caching erfolgt automatisch ohne Cache-ID, TTL oder zusätzlichen Parameter und greift, sobald der Prompt der vorherigen Anfrage 256 Token überschreitet; die Preise sind flach ohne Staffelung nach Kontextlänge.
  • Strukturierte Ausgaben, Partial-Mode-Prefills und dynamisches Laden von Tools werden unterstützt, und die Gewichte sind unter der Kimi K3 License veröffentlicht.
  • Synthorai macht Kimi K3 über seinen OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpoint aufrufbar.

FAQ

Lässt sich die Kimi K3 API kostenlos testen?

Ja. Neue Konten erhalten 10 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $3/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 41 Anfragen an Kimi K3 mit je ~8K Tokens.

Worin ist Kimi K3 am besten?

Erstes Open-Source-Modell in der Drei-Billionen-Parameter-Klasse; natives visuelles Verständnis mit einem Kontextfenster von 1M Token; führt immer Reasoning aus, reasoning_effort standardmäßig auf max. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.

Was kostet Kimi K3?

Kimi K3 kostet auf Synthorai $3 pro Million Eingabe-Tokens und $15 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.3/M abgerechnet.

Wie groß ist das Kontextfenster von Kimi K3?

Kimi K3 hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 1M Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 1,048,576 Tokens lang sein.

Unterstützt Kimi K3 Prompt-Caching?

Ja, automatisch: Über Moonshot ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.3/M statt $3/M (ungecacht) abgerechnet. Leitfaden zum Prompt-Caching →

Wie erhalte ich Zugang zu Kimi K3?

Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="kimi-k3", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.

Ist Kimi K3 Open Source?

Ja, die Gewichte sind unter der Kimi K3 License (offizielles Repository im Über-Abschnitt verlinkt) veröffentlicht. Oder Sie sparen sich die GPUs: Die gehostete Version hier läuft mit nutzungsbasierter Abrechnung, ganz ohne eigene Infrastruktur. Open-Weight-Modelle betreiben →

Verwandte Modelle

Vergleichen

Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.

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