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Kimi K3

chatCódigoRazonamientoLlamada a herramientasVisiónCaché de prompts

Kimi K3 es el modelo insignia más capaz de Moonshot hasta la fecha y, con 2.8 billones de parámetros, lo que su documentación llama el primer modelo de código abierto del mundo en la clase de los tres billones de parámetros.

Entrada
texto imagen vídeo $3/M
Salida
texto $15/M
Lectura de caché
$0.3/M
Contexto
1M
vs GPT-4o
~40% más barato

Benchmarks

Sobre la mediaNinguno mejor51 / 6213 / 62
Kimi K3 otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
Terminal-Bench 2.1
88.3%
OSWorld-Verified
84.8%
Cybergym
80%
Finance Agent v2
54.4%
Harvey Lab-AA
ningún otro modelo puntuó más alto 94.6%
GPQA Diamond
93.5%
BrowseComp
ningún otro modelo puntuó más alto 91.2%
Video-MME (w. sub)
ningún otro modelo puntuó más alto 90%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

El precio en contexto

Posición del precio entre 65 modelos comparables

Entrada$3/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Salida$15/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lectura en caché$0.3/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.

Especificaciones y límites

Tokens

Ventana de contexto (especificación del proveedor) 1.048.576
Salida máxima (especificación del proveedor) 1.048.576

Caché de prompts

Modo automático

Razonamiento

Parámetro del proveedor reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted)
Valores admitidos low · high · max
Valor por defecto max se aplica si la solicitud no indica nada
Se puede desactivar No
Comportamiento del razonamiento K3 razona siempre, así que redúzcalo con low en lugar de desactivarlo; el mensaje completo del asistente, incluidos reasoning_content y tool_calls, debe devolverse en los turnos multiturno y en los de llamada a herramientas, y cambiar de esfuerzo a mitad de sesión invalida los aciertos de la caché de prefijo.
Parámetro reasoning_effort
Valores minimal · low · medium · high la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de arriba

Modelo

Modalidades texto + imagen + vídeo → texto
Parámetros 2.8T totales · 104B activos MoE: Kimi Delta Attention (KDA) + Attention Residuals, 16 de 896 expertos activos por token
Licencia Kimi K3 License

El modo de pensamiento está siempre activo: el razonamiento no se puede desactivar, solo reducir mediante los niveles de esfuerzo (low / high / max). max_completion_tokens vale 131.072 por defecto y puede elevarse hasta 1.048.576. La caché de contexto es automática, sin id de caché, TTL ni parámetro adicional, y se activa en cuanto el prompt de la solicitud anterior supera los 256 tokens. Pesos abiertos (pesos MXFP4 / activaciones MXFP8, entrenamiento consciente de la cuantización) publicados en Hugging Face bajo la Kimi K3 License.

según documentación oficial de Moonshot ↗

Un prompt, medido a través del gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. COMPROBAR exactamente 3 frases

Kimi K3 superado · 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.

salida 755 tok (+637 pensamiento) latencia 20.8 s

Seguimiento de la instrucción (exactamente tres frases - contables), adaptación a la audiencia (registro de CFO), y la brecha de facturación por pensamiento oculto que los medidores de tokens de abajo dejan ver.

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. COMPROBAR el arreglo pasa las pruebas

Kimi K3 superado · 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. […]

salida 1837 tok (+1547 pensamiento) latencia 47.2 s

Si el arreglo es realmente correcto (ejecutable), la densidad de la explicación, y la eficiencia en tokens sobre una tarea acotada.

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. COMPROBAR JSON válido, esquema exacto

Kimi K3 superado · 5/5 fields, guidance null

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

salida 924 tok (+863 pensamiento) latencia 25.9 s

Obediencia al esquema (sin campos inventados), presión de alucinación (guidance se retiene explícitamente), y diferencias en la ruta de salida estructurada.

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. COMPROBAR 120 palabras, 0 palabras prohibidas

Kimi K3 superado · 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.

salida 1527 tok (+1354 pensamiento) latencia 37.9 s

Obediencia a las restricciones (presupuesto de palabras, lista de palabras prohibidas, la única pregunta), huella de estilo, y control de la longitud.

Use Kimi K3 en 30 segundos

Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su SDK. 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)

Acerca de Kimi K3

  • La arquitectura combina Kimi Delta Attention, un mecanismo de atención lineal híbrida, con Attention Residuals, y lleva más lejos la dispersión Mixture-of-Experts mediante el marco Stable LatentMoE, activando 16 de 896 expertos; Moonshot atribuye a esos cambios aproximadamente 2,5 veces la eficiencia de escalado global de K2.
  • Incluye comprensión visual nativa y una ventana de contexto de 1M tokens, y apunta a escenarios de inteligencia de frontera que incluyen codificación de largo horizonte, trabajo de conocimiento y razonamiento: sostener tareas de ingeniería largas con supervisión mínima, trabajar sobre bases de código grandes, manejar herramientas de terminal, y usar capturas de pantalla y retroalimentación visual en el desarrollo de videojuegos, la ingeniería de frontend y los flujos de trabajo de CAD.
  • Aquí el pensamiento no es opcional.
  • K3 razona siempre, y el único control es el campo de nivel superior reasoning_effort en low, high o max, cuyo valor por defecto es max, así que un despliegue sensible a la latencia tiene que bajarlo explícitamente.
  • Conviene programar teniendo en cuenta varios límites más: max_completion_tokens por defecto es 131.072 frente a un techo de 1.048.576, los parámetros de muestreo son fijos y deberían omitirse de las solicitudes, el mensaje completo del asistente debe devolverse sin cambios en los turnos de varias vueltas y de llamada a herramientas, y la entrada visual rechaza las URL públicas de imagen en favor de base64 o de una referencia a un archivo subido.
  • La caché de contexto es automática, sin id de caché, TTL ni parámetro adicional, y se activa una vez que el prompt de la solicitud anterior supera los 256 tokens; el precio es plano, sin escalado por longitud de contexto.
  • Se admiten la salida estructurada, los prefills en modo parcial y la carga dinámica de herramientas, y los pesos se publican bajo la Kimi K3 License.
  • Synthorai hace que Kimi K3 se pueda invocar a través de su endpoint de chat completions compatible con OpenAI.

Preguntas frecuentes

¿Se puede probar gratis la API de Kimi K3?

Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $3/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 41 solicitudes de ~8K tokens contra Kimi K3.

¿En qué destaca Kimi K3?

Primer modelo de código abierto de la clase de tres billones de parámetros; comprensión visual nativa con una ventana de contexto de 1M tokens; razona siempre, con reasoning_effort en max por defecto. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.

¿Cuánto cuesta Kimi K3?

Kimi K3 cuesta $3 por millón de tokens de entrada y $15 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.3/M.

¿Kimi K3 admite caché de prompts?

Sí, automáticamente: los prompts servidos por Moonshot se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.3/M frente a $3/M sin caché. Guía de caché de prompts →

¿Cómo obtengo acceso a Kimi K3?

Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="kimi-k3" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.

¿Kimi K3 es open source?

Sí: los pesos se publican bajo Kimi K3 License (repositorio oficial enlazado en la sección Acerca de). O ahórrese las GPU: la versión alojada aquí es de pago por uso, sin infraestructura que operar. Ejecutar modelos de pesos abiertos →

Modelos relacionados

Comparar

Cada valor de esta página está transcrito de la documentación del proveedor, enlazada arriba, y lleva la fecha en que se comprobó. Los precios se comparan en todo el catálogo; los valores de especificación que los proveedores definen de forma distinta se muestran indicando la diferencia en lugar de representarse en un gráfico. Nada aquí lo medimos nosotros, y nada se puntúa.

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