Kimi K3 API
Elegir Kimi K3
Una ruta premium para prototipos visuales de front-end, repositorios grandes, grandes volúmenes de material de referencia, agentes de larga duración y tareas de conocimiento que aprovechan un contexto de 1,05M tokens.
Kimi K3
Modelo insignia de razonamiento de Moonshot
kimi-k3Reconstrucción de interfaces desde capturas, prototipos interactivos, ingeniería de repositorios completos, síntesis de varios documentos y agentes con muchas herramientas.
Kimi K3 pricing
Estimate a request with the same interactive pricing experience as GPT-5.6. All user groups use the official Kimi K3 rate.
Token calculator
Enter the token mix for one request.Estimated request cost
Kimi K3Minimum charge: 0.01 credits per request.
Budget guide
Approximate requests using the current token mix.For quick testing
For regular development
For production evaluation
Model pricing
| Model | Context | Input tokens | Cache read tokens | Output tokens |
|---|---|---|---|---|
Kimi K3kimi-k3 | All context sizes | $3.000 / 1M204 cr / 1M$3.000 official price | $0.300 / 1M20.4 cr / 1M$0.300 official price | $15.000 / 1M1020 cr / 1M$15.000 official price |
Kimi K3
All context sizesUSD and credits are shown per 1M tokens. Live backend pricing takes priority over these frozen fallback rates.
API de Kimi K3 para contexto largo y agentes
Usa Kimi K3 para prototipos visuales de front-end, repositorios grandes, agentes, contexto de 1,05M tokens, caché de prompts y dos protocolos API.
Dónde encaja Kimi K3 en una arquitectura de modelos para producción
Kimi K3 no debería convertirse en la ruta predeterminada solo por ser el modelo más reciente. Su mejor encaje está en tareas donde el contexto largo, el razonamiento sostenido o las secuencias complejas de uso de herramientas reduzcan reintentos y revisión manual.
Repositorios grandes y cambios entre múltiples archivos
K3 es útil cuando una tarea depende de documentación de arquitectura, servicios relacionados, historial de pruebas y restricciones distribuidas. Conviene medir parches aceptados y tiempo de revisión, no solo fragmentos de código aislados.
Análisis de documentos largos y múltiples fuentes
Permite mantener especificaciones, estudios, contratos, registros o evidencias relacionadas en un mismo contexto de trabajo. Una ventana de 1M tokens no sustituye la recuperación ni una estructura documental clara.
Agentes con llamadas de herramientas en varios pasos
K3 encaja en flujos con selección de herramientas, salidas estructuradas, ejecución de código y acciones externas repetidas. Es necesario conservar mensajes completos, IDs de llamadas, argumentos y resultados entre turnos.
Mantener las tareas simples en una ruta más ligera
Chat breve, clasificación, reescritura y extracción sencilla rara vez necesitan razonamiento máximo o 1M tokens. Ese tráfico debería escalar a K3 solo cuando la dificultad de la tarea lo justifique.
Qué está destacando en las primeras pruebas de Kimi K3
Las primeras pruebas de la comunidad apuntan a fortalezas claras, pero todavía faltan evaluaciones independientes y comparables de Kimi K3 API en proyectos reales.
Interfaces, visión y animación
Los primeros usuarios destacan la recreación de interfaces desde capturas, la generación de front-end y los resultados visuales con animaciones. Son señales iniciales, no una garantía para todos los flujos de trabajo.
Coding: falta validación en repositorios reales
Kimi K3 muestra potencial para programar, pero su estabilidad en cambios de back-end, uso de herramientas y tareas prolongadas todavía debe comprobarse en repositorios completos.
Coste real por tarea aceptada
La latencia, el consumo de tokens y el precio de Kimi K3 API deben medirse juntos. Compare el coste por resultado aprobado, no solo la tarifa por millón de tokens.
Pesos abiertos e infraestructura
La posible disponibilidad de pesos despierta interés por el despliegue propio. Sin embargo, una escala total de 2,8 billones de parámetros exige planificar con cuidado memoria, cómputo, cuantización e inferencia distribuida.
Por qué Kimi K3 puede resolver estas cargas de trabajo
El valor aparece cuando el contexto largo, el razonamiento sostenido y los prefijos reutilizables funcionan juntos. La capacidad de contexto por sí sola no mejora una respuesta: siguen importando la evidencia relevante, la estructura y el presupuesto de salida.
Un espacio de trabajo de 1M tokens, no un objetivo que llenar
La ventana de 1.048.576 tokens puede mantener código, especificaciones y resultados de herramientas relacionados sin fragmentación excesiva. La recuperación y la compactación siguen siendo necesarias para evitar ruido y coste innecesario.
El razonamiento sostenido necesita un presupuesto de salida
K3 encaja en análisis, planificación y ejecución prolongados. Tanto los tokens de razonamiento como la respuesta final afectan al consumo; 131.072 tokens representan capacidad, no una longitud habitual.
La caché de prompts funciona mejor con prefijos estables
Las instrucciones del repositorio, los prompts de sistema, las referencias y los esquemas de herramientas ofrecen más oportunidades de caché cuando mantienen orden y estructura. Cambios frecuentes pueden obligar a procesar de nuevo el prefijo largo.
Qué verificar antes de enviar tráfico de producción a Kimi K3
Una carga adecuada puede fallar si usa el identificador equivocado, confunde límites de diferentes productos o pierde el estado del agente. Verifique la ruta de acceso y el contrato conversacional antes de evaluar el modelo.
Usar el ID documentado de la API
La API de EvoLink usa kimi-k3 para Chat Completions y Anthropic Messages.
Confirmar a qué producto pertenece el límite de contexto
La ruta de EvoLink registra 1.048.576 tokens. Algunos clientes de programación o planes de Kimi pueden mostrar un límite menor; compruebe la ruta y la configuración reales.
Reenviar el estado completo del asistente y las herramientas
Los agentes de varios turnos necesitan mensajes completos, contenido de razonamiento, IDs de llamadas, argumentos y resultados. Conservar solo el texto final rompe la continuidad del estado.
Iniciar una sesión nueva tras cambios importantes de ruta
Cambiar el modelo o la configuración principal puede invalidar contexto reutilizable. Abra una sesión nueva y vuelva a medir aciertos de caché, longitud de salida y comportamiento de herramientas.
Comparar el coste por tarea aceptada, no solo el precio por token
Kimi K3 justifica una ruta premium únicamente si reduce fragmentación, reintentos, fallos de herramientas o revisión manual en la misma carga de producción. Compare conjuntos de tareas idénticos.
Si K3 entrega resultados utilizables con menos reintentos y revisión, un precio por token mayor puede reducir el coste total. Si esa mejora no aparece, mantenga la carga en una ruta más ligera.
Comparar modelos de contexto largo después de probar la carga de trabajo
EvoLinkPrimero compruebe si Kimi K3 reduce reintentos y revisión. Después compare precio, contexto, caché y adecuación a la carga de trabajo para elegir la ruta.
| Modelo | Kimi K3 | Claude Opus 4.8 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| Entrada / salida | $3 / $15 | $4.5 / $22.5 | $1.68 / $10.08 |
| Contexto | 1.05M | 1M | 1M |
| Caché | Lecturas automáticas de caché | Lectura + escritura | Caché de contexto |
| Ideal para | Reconstrucción de interfaces desde capturas, prototipos interactivos, ingeniería de repositorios completos, síntesis de varios documentos y agentes con muchas herramientas. | Base premium para agentes de programación prolongados y revisiones complejas. | Ruta multimodal de contexto largo para documentos y evidencias visuales. |
Modelos relacionados
Claude Opus 4.8
Base premium para agentes de programación prolongados y revisiones complejas.
Ver modelo
DeepSeek V4
Base sensible al coste para programación, razonamiento y agentes a gran escala.
Ver modelo
Lecturas para equipos de producción
Guía de la API de Kimi K3
ID del modelo, precios, contexto de 1M, razonamiento, caché de prompts, riesgos de migración y cargas adecuadas para producción.
Leer la guía
Kimi K3 ya está disponible en EvoLink
Disponibilidad, ruta, estado de precios, compatibilidad y comprobaciones necesarias para el lanzamiento en producción.
Leer la guíaPreguntas frecuentes de la API de Kimi K3
¿La API de Kimi K3 está disponible en EvoLink?
Sí. Kimi K3 está disponible como modelo de producción con precios en vivo y tarifas oficiales de respaldo.
¿Qué ID de modelo usa la API de Kimi K3?
Use kimi-k3 tanto para Chat Completions como para Anthropic Messages.
¿Puedo seguir usando OpenAI SDK o Anthropic Messages?
Sí. Use la misma clave API de EvoLink con solicitudes compatibles de Chat Completions o Anthropic Messages.
¿Kimi K3 admite 1M de contexto o solo 256K?
La ruta de EvoLink registra 1.048.576 tokens. Los 256K suelen proceder de un plan de Kimi Code o una configuración del cliente.
¿Cómo debería usar la ventana de contexto de 1M tokens?
Mantenga juntos código, documentos y resultados relacionados, pero use recuperación, prefijos estables y compactación en lugar de llenar la ventana.
¿Para qué trabajos visuales y de front-end puede encajar Kimi K3?
Según las primeras pruebas de la comunidad, Kimi K3 puede ser especialmente útil para interpretar capturas, recrear interfaces, generar prototipos web y producir animaciones. Conviene validar el resultado con el diseño, el framework y los criterios de calidad de cada producto.
¿La API de Kimi K3 es rápida y eficiente en el uso de tokens?
Todavía no existe una conclusión independiente y estable. Algunas pruebas iniciales señalan tiempos de razonamiento largos, por lo que recomendamos medir latencia, tokens consumidos y tasa de aceptación en tareas representativas antes de decidir si Kimi K3 API encaja en producción.
¿Por qué puede aumentar el consumo al cambiar de modelo?
Un cambio importante puede invalidar contexto reutilizable. Inicie una sesión nueva y vuelva a medir aciertos de caché y longitud de salida.
¿Cómo debería configurar el presupuesto de salida?
Limite la salida según la dificultad y supervise tokens de razonamiento y respuesta. 131.072 tokens son capacidad, no un objetivo habitual.
¿Kimi K3 es una buena ruta predeterminada para tiempo real o gran volumen?
Pruebe primero latencia y coste. Chat breve, clasificación y extracción ligera suelen corresponder a una ruta más ligera.
¿Cómo comparar Kimi K3 con GPT, Claude, GLM o DeepSeek?
Evalúe K3 por sus ventajas en contexto largo y agentes; GPT y Claude como referencias de modelos de vanguardia, y GLM o DeepSeek como referencias orientadas al coste.
¿Qué debería medir una evaluación de producción?
Mida éxito al primer intento, entregables aceptados, reintentos, tokens de salida, caché, llamadas válidas a herramientas, tiempo, corrección humana y fallback.