Kimi K3 API

Accede a Kimi K3 de Moonshot AI —también buscado como Moonshot K3— a través de la API de chat unificada de EvoLink. Prueba la programación con contexto largo, el uso de herramientas, la salida estructurada antes de integrar.

Moonshot AIGeneración de textoDisponible

desde $2.850 / 1M tokens de entrada$3.000 precio oficial-5%

Documentación API

Análisis de documentos largosUso de herramientasSalida estructuradaCaché de promptsChat + Messages

Ruta de producciónLive

Live

Contexto

1.05M de contexto · 1.05M de salida máx.

Ideal para

Programación a escala de repositorio, análisis de documentos largos, agentes

Entrada

Texto + imágenes

Salida

Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas

Modelos Precios Readme 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

Seleccionado

ID del modelo

kimi-k3

Ideal para

Reconstrucción de interfaces desde capturas, prototipos interactivos, ingeniería de repositorios completos, síntesis de varios documentos y agentes con muchas herramientas.

Entrada

$2.850 / 1M-5%

193.8 cr / 1M$3.000precio oficial

Lectura de caché

$0.286 / 1M-5%

19.4 cr / 1M$0.300precio oficial

Salida

$14.250 / 1M-5%

969 cr / 1M$15.000precio oficial

Todas las tarifas son por 1M de tokens, en USD y créditos, y reflejan los precios actuales de tu cuenta.

Precios de Kimi K3

Estima el coste de una solicitud de Kimi K3 antes de integrar. La calculadora usa las tarifas actuales de tu cuenta; los precios oficiales sirven de referencia.

Calculadora de solicitud

Introduce la combinación de tokens de una solicitud y el número de llamadas a herramientas exitosas.

Tokens de entradaTokens de lectura de cachéTokens de salidaBúsqueda web

Coste estimado por solicitud

Kimi K3

USD$0.0072

Créditos0.4884

Estimación oficial $0.0076 · ahorras $0.0004 (5%)

Tokens de entrada0.1938 cr

Tokens de lectura de caché0.0039 cr

Tokens de salida0.2907 cr

Cargo mínimo: 0.01 créditos por solicitud.

Guía de presupuesto

Solicitudes aproximadas con la combinación actual de tokens.

Añadir créditos

$10

Unas 1330 solicitudes

Para pruebas rápidas

$50

Unas 6961 solicitudes

Para el desarrollo habitual

$100

Unas 13923 solicitudes

Para la evaluación en producción

Tarifas de herramientas del servidor

Solo las llamadas exitosas del lado del servidor se facturan por llamada; los intentos fallidos no tienen tarifa de herramienta, pero los tokens sí se cobran.

Búsqueda web$0.0050/ llamada0.34 cr / llamada

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.

Kimi K3 se sirve en EvoLink con el ID de modelo kimi-k3 mediante Chat Completions · Responses · Anthropic Messages, con la misma clave API y saldo que usas para cualquier otro modelo. Ofrece una ventana de contexto de 1.05M y hasta 1.05M tokens de salida, además de la programación con contexto largo, el uso de herramientas, la salida estructurada.

Especificaciones y capacidades de Kimi K3

Las cifras proceden de la configuración de ruta de EvoLink; las capacidades son las que la API expone hoy.

Ventana de contexto: 1.05M tokens
Salida máx.: 1.05M tokens
Entrada: Texto + imágenes
Salida: Texto · JSON (salida estructurada) · llamadas a herramientas
Razonamiento: Razonamiento siempre activo
Uso de herramientas: Llamadas a funciones con secuencias de herramientas de varios pasos
Caché de prompts: Lecturas de caché automáticas a tarifa reducida
Herramientas del servidor: Búsqueda web, facturadas por llamada exitosa
Protocolos: Chat Completions · Responses · Anthropic Messages
ID del modelo: kimi-k3
Parámetros: 2.8T

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; 1.048.576 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.

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 publicados e infraestructura

Moonshot publicó el repositorio de Kimi K3, de aproximadamente 1,56 TB, bajo su licencia personalizada Kimi K3 License. Sus 2,8 billones de parámetros y la recomendación oficial de al menos 64 aceleradores mantienen el autoalojamiento como un proyecto serio de clúster y operaciones.

Dos formas de usar Kimi K3: API de EvoLink o Agente

Usa la API de EvoLink para backends de producto y trabajos por lotes, o llama a Kimi K3 desde Codex, Claude o Gemini para flujos de código y análisis. Ambas vías comparten la misma clave API de EvoLink, saldo, ID de modelo e historial de solicitudes.

Opción 1

Integrar con la API de EvoLink

Ideal para: backends de producto, trabajos por lotes, pipelines automatizados

Envía a EvoLink solicitudes Chat Completions compatibles con OpenAI (o Anthropic Messages) y controla el ID de modelo, el prompt de sistema, el presupuesto de salida, las herramientas y la salida estructurada.

1Crea una clave API de EvoLink en la consola
2Apunta tu SDK de OpenAI o Anthropic a la URL base de EvoLink y selecciona el ID de modelo mostrado arriba
3Envía una solicitud representativa y lee el campo usage para tokens de entrada, en caché y de salida
4Define max_tokens y reintentos por tarea; conserva los ID y resultados de llamadas a herramientas entre turnos

Crear clave API de EvoLink

Opción 2

Llamarlo con un Agente

Ideal para: tareas de código, revisión y análisis en Codex, Claude y Gemini

Dale al Agente la tarea, las entradas a incluir y los criterios de aceptación. Él arma la solicitud, llama a Kimi K3 a través de EvoLink y devuelve la respuesta con el uso de tokens.

1Define EVOLINK_API_KEY en tu entorno local; nunca en código ni en un prompt
2Describe la tarea, las entradas a incluir y el formato de salida esperado
3Pide al Agente que llame a Kimi K3 a través de EvoLink y muestre la solicitud antes de enviarla
4Deja que el Agente informe la respuesta, el uso de tokens y cualquier cuerpo de error

Ejemplo de código de la API de Kimi K3 y manejo de errores

Este ejemplo muestra la solicitud ejecutable más corta: una llamada Chat Completions compatible con OpenAI con prompt de sistema, mensaje de usuario y presupuesto de salida. Abre la pestaña API para la referencia completa de parámetros y respuestas.

Ver documentación completa de la API

cURL

curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
      { "role": "user", "content": "Review this diff and list every risky change with file and line:\n<diff>" }
    ],
    "max_tokens": 2048,
    "temperature": 0.2
  }'

# The response includes choices[0].message and a usage object
# (prompt_tokens, completion_tokens, and cached tokens when a prefix is
# reused).

Solicitud inválida o parámetro no admitido

Comprueba el ID de modelo, el array messages y los rangos de parámetros en la referencia de la API; elimina los campos que esta ruta no admite.

Problema de autenticación o saldo

Comprueba el token Bearer de Authorization y confirma el saldo disponible en la consola.

Longitud de contexto excedida

Los tokens del prompt superan la ventana de contexto de Kimi K3. Recorta o recupera solo la evidencia relevante y reutiliza prefijos en caché.

Límite de tasa (429)

Espera y reintenta con jitter; agrupa o encola las solicitudes en lugar de ráfagas paralelas.

Contenido o llamada a herramienta rechazados

Revisa contenido sensible, argumentos de llamada a herramienta mal formados y desajustes del esquema JSON antes de reintentar.

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.

ID del modelo

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.

Contexto

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.

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.

Sesión

Caché de prompts para contextos largos repetidos

Las lecturas automáticas de caché usan una tarifa reducida específica cuando se pueden reutilizar instrucciones de repositorio estables, documentos de referencia y esquemas de herramientas.

Contexto de 1,05M tokens con un límite de salida por defecto de 131K

Mantén el código relacionado, las especificaciones, los documentos y el estado del agente en un mismo contexto de trabajo. Trata el límite como capacidad, no como objetivo: recupera la evidencia relevante y fija presupuestos de salida adecuados a cada tarea.

Compara el coste por tarea aceptada de Kimi K3, 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.

Éxito al primer intentoEntregables aceptadosNúmero de reintentosTokens de salidaTasa de aciertos de cachéLlamadas válidas a herramientasTiempo hasta un resultado aceptadoCorrección humana y fallback

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.

Compara Kimi K3 con los principales modelos de contexto largo tras las pruebas de carga

EvoLink

Primero 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	$2.85 / $14.25	$4.5 / $22.5	$1.865 / $11.183
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.

Kimi K3

Entrada / salida$2.85 / $14.25

Contexto1.05M

CachéLecturas automáticas de caché

Ideal paraReconstrucción de interfaces desde capturas, prototipos interactivos, ingeniería de repositorios completos, síntesis de varios documentos y agentes con muchas herramientas.

Claude Opus 4.8

Entrada / salida$4.5 / $22.5

Contexto1M

CachéLectura + escritura

Ideal paraBase premium para agentes de programación prolongados y revisiones complejas.

Gemini 3.1 Pro

Entrada / salida$1.865 / $11.183

Contexto1M

CachéCaché de contexto

Ideal paraRuta multimodal de contexto largo para documentos y evidencias visuales.

Otros modelos de texto en EvoLink además de Kimi K3

Claude Opus 4.8

Base premium para agentes de programación prolongados y revisiones complejas.

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Gemini 3.1 Pro

Ruta multimodal de contexto largo para documentos y evidencias visuales.

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Grok 4.5

Ruta de razonamiento y herramientas de xAI con contexto de 500K y búsqueda del servidor.

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GPT-5.6

Los niveles Sol, Terra y Luna permiten comparar capacidad, latencia y coste.

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Preguntas 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. 1.048.576 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.