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Kimi K3

Lançado em 2026-07-16

chatCódigoRaciocínioChamada de ferramentasVisãoCache de prompts

O Kimi K3 é o modelo carro-chefe mais capaz da Moonshot até hoje e, com 2,8 trilhões de parâmetros, o que sua documentação chama do primeiro modelo open-source do mundo na classe de três trilhões de parâmetros.

Entrada
texto imagem vídeo $3/M
Saída
texto $15/M
Leitura de cache
$0.3/M
Contexto
1M
vs GPT-4o
~40% mais barato

Benchmarks

Acima da médiaNenhum melhor52 / 6712 / 67
Kimi K3 outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
67.5%
OSWorld-Verified
84.8%
Cybergym
80%
Finance Agent v2
54.4%
Harvey Lab-AA
nenhum outro modelo teve pontuação maior 94.6%
GPQA Diamond
93.5%
BrowseComp
91.2%
Video-MME (w. sub)
nenhum outro modelo teve pontuação maior 90%

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

O preço em contexto

Posição do preço entre 70 modelos comparáveis

Entrada$3/M
$0.1 · Dola Seed 2.0 Mini GPT-5.4 Pro · $30
Saída$15/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Leitura de cache$0.3/M
$0.006 · DeepSeek V4.1 Flash GPT-5.4 Pro · $15

A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Nas extremidades aparecem o mais barato e o mais caro. São as tarifas base; os descontos de batch, região e escrita de cache estão na página de preços.

Especificações e limites

Tokens

Janela de contexto (especificação do provedor) 1.048.576
Saída máxima (especificação do provedor) 1.048.576

Cache de prompts

Modo automático

Raciocínio

Parâmetro do provedor reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted)
Valores aceitos low · high · max
Valor padrão max usado quando a requisição não define nada
Pode ser desativado Não
Comportamento do raciocínio O K3 sempre raciocina, então reduza com low em vez de desligar; a mensagem de assistente completa, incluindo reasoning_content e tool_calls, precisa ser devolvida nos turnos de conversa em múltiplos turnos e nos turnos com chamada de ferramentas, e trocar o esforço no meio da sessão invalida os acertos de cache de prefixo.
Parâmetro reasoning_effort
Valores minimal · low · medium · high parâmetros expostos pelo gateway; vale o mapeamento do provedor indicado acima

Modelo

Modalidades texto + imagem + vídeo → texto
Parâmetros 2.8T no total · 104B ativos MoE: Kimi Delta Attention (KDA) + Attention Residuals, 16 de 896 especialistas ativos por token
Licença Kimi K3 License

O modo de raciocínio está sempre ativo: o raciocínio não pode ser desativado, apenas reduzido pelos níveis de esforço (low / high / max). max_completion_tokens tem padrão de 131.072 e pode ser elevado ao total de 1.048.576. O cache de contexto é automático, sem id de cache, TTL ou parâmetro extra, e entra em ação assim que o prompt da requisição anterior passa de 256 tokens. Pesos abertos (pesos MXFP4 / ativações MXFP8, treinamento consciente de quantização) publicados no Hugging Face sob a Kimi K3 License.

conforme documentação oficial da Moonshot ↗

Um prompt, medido pelo gateway

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

Kimi K3 passou · 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.

saída 755 tok (+637 raciocínio) latência 20.8 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

Kimi K3 passou · 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. […]

saída 1837 tok (+1547 raciocínio) latência 47.2 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

Kimi K3 passou · 5/5 fields, guidance null

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

saída 924 tok (+863 raciocínio) latência 25.9 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

Kimi K3 passou · 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.

saída 1527 tok (+1354 raciocínio) latência 37.9 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Use o Kimi K3 em 30 segundos

Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu 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)

Sobre o Kimi K3

  • A arquitetura combina a Kimi Delta Attention, um mecanismo híbrido de atenção linear, com Attention Residuals, e leva a esparsidade Mixture-of-Experts adiante pelo framework Stable LatentMoE, ativando 16 de 896 especialistas; a Moonshot credita essas mudanças com cerca de 2,5 vezes a eficiência geral de escalonamento do K2.
  • Ele traz entendimento visual nativo e uma janela de contexto de 1M tokens, e mira cenários de inteligência de fronteira incluindo código de longo horizonte, trabalho de conhecimento e raciocínio: sustentar tarefas longas de engenharia com supervisão mínima, trabalhar em grandes bases de código, conduzir ferramentas de terminal e usar capturas de tela e feedback visual em desenvolvimento de jogos, engenharia de frontend e fluxos de CAD.
  • O raciocínio não é opcional aqui.
  • O K3 sempre raciocina, e o único controle é o campo de nível superior reasoning_effort em low, high ou max, que assume max por padrão, então uma implantação sensível à latência precisa reduzi-lo explicitamente.
  • Vários outros limites merecem ser tratados no código: max_completion_tokens assume 131.072 por padrão contra um teto de 1.048.576, os parâmetros de amostragem são fixos e devem ser omitidos das requisições, a mensagem completa do assistente precisa ser retornada sem alterações em conversas de múltiplos turnos e em turnos de chamada de ferramentas, e a entrada de visão rejeita URLs públicas de imagem em favor de base64 ou de uma referência a arquivo enviado.
  • O cache de contexto é automático, sem cache id, TTL ou parâmetro extra, entrando em ação assim que o prompt da requisição anterior passa de 256 tokens, e o preço é fixo, sem escalonamento por comprimento de contexto.
  • Saída estruturada, prefills em modo parcial e carregamento dinâmico de ferramentas são suportados, e os pesos são publicados sob a Kimi K3 License.
  • A Synthorai torna o Kimi K3 chamável pelo seu endpoint de chat completions compatível com OpenAI.

Perguntas frequentes

A API do Kimi K3 é gratuita para testar?

Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. A $3/M de tokens de entrada, só esse crédito já cobre cerca de 41 requisições de ~8K tokens ao Kimi K3.

Em que o Kimi K3 é melhor?

Primeiro modelo open-source da classe de três trilhões de parâmetros; entendimento visual nativo com janela de contexto de 1M tokens; sempre raciocina, com reasoning_effort assumindo max por padrão. Veja na seção Sobre o quadro completo, tirado das notas de lançamento do próprio provedor.

Quanto custa o Kimi K3?

Na Synthorai, o Kimi K3 custa $3 por milhão de tokens de entrada e $15 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem markup da plataforma. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.3/M.

Qual é a janela de contexto do Kimi K3?

O Kimi K3 tem uma janela de contexto de 1M tokens na Synthorai. Uma única resposta pode ter até 1,048,576 tokens.

O Kimi K3 suporta cache de prompts?

Sim, automaticamente: prompts servidos pela Moonshot entram em cache sem nenhuma mudança no código. Tokens de entrada em cache são cobrados a $0.3/M, contra $3/M sem cache. Guia de cache de prompts →

Como obtenho acesso ao Kimi K3?

Aponte o SDK da OpenAI que você já usa para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="kimi-k3" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.

O Kimi K3 é open source?

Sim, os pesos são publicados sob a Kimi K3 License (repositório oficial com link na seção Sobre). Se preferir dispensar as GPUs, a versão hospedada aqui tem pagamento por uso e nenhuma infraestrutura para operar. Como rodar modelos de pesos abertos →

Modelos relacionados

Comparar

Cada valor desta página foi transcrito da documentação do provedor, com link acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; já as especificações que cada provedor define de um jeito aparecem com a diferença indicada, em vez de irem para um gráfico. Nada aqui foi medido por nós, e nada recebe nota.

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