Kimi K3 è il modello di punta di Moonshot AI e il suo rilascio più performante fino ad oggi — un modello Mixture-of-Experts da 2,8 trilioni di parametri costruito per la programmazione a lungo termine e il lavoro di conoscenza end-to-end. Abbina una finestra di contesto da 1 milione di token con una comprensione visiva nativa, accettando input testuali e di immagini con output testuale, ed è progettato per rimanere coerente in sessioni agentiche molto lunghe. Moonshot posiziona K3 per scenari di agenti di programmazione come Codex, Claude Code, Cline e RooCode, così come per il ragionamento approfondito e il lavoro di conoscenza. Espone un controllo reasoning_effort di alto livello e la chiamata nativa agli strumenti, e parla il formato dell'API OpenAI per un'integrazione immediata. Si noti che K3 non accetta parametri di campionamento (nessun temperatura / top_p / seed) — la profondità del ragionamento è invece controllata tramite reasoning_effort.
MoonshotAI Kimi K3 è un modello linguistico di grandi dimensioni sviluppato da MoonshotAI, un'azienda cinese di intelligenza artificiale. Supporta una finestra di contesto di 1,048,576 token e…
La capacità principale di Kimi K3 è elaborare una finestra di contesto fino a 1.048.576 token, consentendogli di incorporare interi romanzi, lunghi manuali tecnici o estese cronologie di conversazione in un unico prompt. Accetta anche immagini, abilitando il ragionamento multimodale. Il modello può eseguire attività come sintesi, risposta a domande e generazione su input molto lunghi. È in grado di comprendere istruzioni complesse e seguirle su lunghe sequenze. Supporta parametri API compatibili con OpenAI come temperature, max_tokens, top_p e stop sequences tramite OrcaRouter.
Kimi K3 è ideale quando l'attività richiede intrinsecamente un contesto molto ampio—ad esempio, analizzare un documento di 1.000 pagine in un'unica sessione, o mantenere una conversazione con una cronologia completa di centinaia di messaggi. Per input più brevi, il suo costo più alto per token ($3/$15 per milione) potrebbe non essere giustificato. Modelli più economici con finestre di contesto più piccole possono gestire la maggior parte delle attività tipiche in modo più efficiente. Usa Kimi K3 solo quando l'attività richiede l'intera finestra di contesto per evitare troncature o passaggi multipli di suddivisione e riepilogo.
Kimi K3 eccelle in compiti in cui le informazioni sono distribuite su un testo molto lungo o includono immagini. Esempi includono l'estrazione di fatti chiave da un report di dimensioni librarie, rispondere a domande su un codebase completo, confrontare più articoli di ricerca, o analizzare una serie di diagrammi. Può anche mantenere coerenza in dialoghi lunghi. Il suo punto di forza risiede nella capacità di prestare attenzione a tutte le parti del contesto simultaneamente, riducendo la necessità di recupero esterno o segmentazione.
Anche se Kimi K3 ha una grande finestra di contesto, potrebbe non essere sempre performante come modelli più piccoli e ottimizzati per compiti specifici. Il contesto ampio può inoltre aumentare la latenza e i costi computazionali. I limiti esatti (ad esempio risoluzione massima delle immagini, tipi di file supportati, competenza linguistica) non sono specificati nei dati forniti, ma sono intrinseci alla progettazione del modello. Gli utenti devono essere consapevoli che prompt molto lunghi consumano molti token e quindi comportano costi più elevati. Il modello viene accessibile tramite OrcaRouter; si applicano i tempi di attività del provider e i tempi di risposta.
I fatti forniti non includono punteggi benchmark specifici per Kimi K3. Generalmente, i modelli con contesto esteso vengono valutati su compiti come il test Needle in a Haystack, il question answering su documenti lunghi e la sintesi. MoonshotAI potrebbe aver pubblicato dei risultati; gli utenti dovrebbero consultare la documentazione ufficiale. Le prestazioni del modello su benchmark NLP standard (ad esempio, MMLU, GSM8K) non sono dichiarate. Consigliamo di testare Kimi K3 sul proprio set di valutazione per valutarne l'efficacia per il proprio caso d'uso.
Una finestra di contesto di 1.048.576 token significa che il modello può elaborare circa 1,5 milioni di parole inglesi o 800.000 caratteri cinesi in una singola passata. In pratica, ciò consente di gestire interi libri, registri di conversazioni estesi o dati multimodali con molte immagini. Tuttavia, non tutti i token possono essere utilizzati allo stesso modo; i meccanismi di attenzione talvolta si concentrano maggiormente sulle parti recenti o salienti. La capacità del modello di recuperare informazioni dalla metà di contesti lunghi può essere testata. Le prestazioni in tali compiti sono spesso migliori rispetto ai modelli con contesto più piccolo, ma potrebbero ancora avere margini di miglioramento.
Latenza e throughput non sono specificati nei fatti forniti. I modelli con finestre di contesto molto grandi generalmente impiegano più tempo per elaborare ogni richiesta perché il meccanismo di attenzione scala quadraticamente con la lunghezza della sequenza. Per un output completo di 1 milione di token, aspettati una latenza elevata. Tramite OrcaRouter, puoi impostare max_tokens per limitare la lunghezza dell'output e controllare il tempo di risposta. Per applicazioni in tempo reale, considera l'uso di modelli più piccoli. L'elaborazione batch di attività più lunghe potrebbe essere più pratica. Le prestazioni effettive dipenderanno dall'infrastruttura del fornitore e dal carico corrente.
La finestra di contesto ampia di Kimi K3 è un punto di forza ma anche una sfida. Potrebbe non essere altrettanto accurato in attività che richiedono un ragionamento preciso su input brevi rispetto a modelli specializzati. Il modello potrebbe mostrare una qualità inferiore in aree come la scrittura creativa o la generazione di codice rispetto a modelli ottimizzati per tali attività. Inoltre, il costo per token è relativamente alto, quindi usarlo per prompt brevi è inefficiente. Il modello è relativamente nuovo; la stabilità a lungo termine e il supporto da parte di MoonshotAI sono fattori da considerare.
Kimi K3 ha un prezzo di $3.00 per 1 milione di token di input e $15.00 per 1 milione di token di output. Queste sono le tariffe del provider con zero markup aggiunto da OrcaRouter. I token di input includono sia token di testo che di immagine (le immagini vengono fatturate in base al loro equivalente in token). I token di output sono token generati dal modello. Non ci sono costi aggiuntivi oltre ai costi per token. I prezzi sono soggetti a modifica da parte del provider, ma OrcaRouter applica le tariffe senza aggiungere un margine.
Poiché Kimi K3 può gestire contesti estremamente lunghi, può sostituire più chiamate API che sarebbero necessarie con modelli a contesto più piccolo, riducendo potenzialmente il costo complessivo per attività che richiedono l'elaborazione completa del documento. Tuttavia, ogni token è più costoso rispetto a molti modelli compatti. Ad esempio, un input da 1M-token a $3.00 è fisso, mentre un modello più piccolo potrebbe costare $0.15 per milione ma richiedere più chiamate per elaborare gli stessi dati. Il compromesso è tra semplicità e costo per token. Gli utenti dovrebbero stimare l'utilizzo totale di token per attività.
I fatti forniti non menzionano sconti per caching o volume per Kimi K3 su OrcaRouter. I prezzi sono strettamente per token come fatturato dal provider. OrcaRouter può offrire funzionalità come la registrazione delle richieste o i tentativi, ma non sono indicate riduzioni di prezzo specifiche. Gli utenti dovrebbero verificare la pagina dei prezzi corrente di OrcaRouter per eventuali aggiornamenti. In generale, gli utenti con volumi elevati possono negoziare direttamente con il provider, ma tramite OrcaRouter si applicano le tariffe elencate.
Le immagini vengono convertite in token per scopi di fatturazione. La tokenizzazione esatta delle immagini dipende dalla loro risoluzione e dall'algoritmo del fornitore. Tipicamente, un'immagine standard (ad es. 1024x1024) potrebbe costare nell'ordine di centinaia di token. Dal momento che il prezzo di input di Kimi K3 è di $3.00 per 1 milione di token, includere immagini in un prompt aumenta il conteggio dei token di input e quindi il costo. Per carichi di lavoro con molte immagini, il costo totale può aumentare rapidamente. È consigliabile ridurre al minimo le dimensioni dell'immagine o includere solo immagini pertinenti per tenere sotto controllo le spese.
Kimi K3 è accessibile tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. Si inviano richieste HTTP POST a https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions con il parametro model impostato su "kimi/kimi-k3". Il formato della richiesta è identico a quello dell'API Chat Completions di OpenAI: include un array messages con i ruoli system, user e assistant. Per input di immagini, utilizza l'array content con il tipo "image_url". Assicurati di avere una chiave API da OrcaRouter. Non è necessaria alcuna configurazione speciale; sono supportati parametri standard come temperature, max_tokens, top_p e stop.
Tramite OrcaRouter, Kimi K3 supporta i parametri standard compatibili con OpenAI: temperature (predefinito 0.7), max_tokens (fino al limite di output del modello, non specificato ma verosimilmente inferiore a 32K), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, sequenze di stop e n (numero di completamenti). Il modello accetta anche un parametro stream per l'output in tempo reale. Per gli input di immagini, è possibile utilizzare il formato di contenuto multimodale. I parametri non supportati verranno ignorati. L'ampia finestra di contesto consente di impostare un max_tokens elevato per output lunghi, ma occorre tenere conto dei costi.
La migrazione è semplice se già utilizzi un'API compatibile con OpenAI. Modifica l'URL di base in https://api.orcarouter.ai/v1, aggiorna l'ID del modello a "kimi/kimi-k3", e imposta la tua chiave API di OrcaRouter. Non sono necessarie modifiche al codice se utilizzi lo stesso formato del messaggio. Per il supporto delle immagini, assicurati che i tuoi prompt includano URL di immagini o dati in base64. Potrebbe essere necessario regolare max_tokens e altri parametri per adattarli alle capacità del modello. Testa prima con un piccolo campione per verificare la qualità dell'output e il costo.
Necessiti di una chiave API da OrcaRouter. Includila nell'header Authorization come Bearer YOUR_API_KEY. OrcaRouter gestisce l'autenticazione e la fatturazione. Per sicurezza, non condividere la tua chiave. OrcaRouter potrebbe anche supportare la rotazione delle chiavi API. Non è necessaria alcuna autenticazione aggiuntiva da parte di MoonshotAI. Tutte le richieste passano attraverso l'infrastruttura di OrcaRouter, che gestisce il rate limiting e la gestione degli errori. Assicurati che le tue richieste siano conformi ai termini di servizio di OrcaRouter.
Kimi K3 offre una finestra di contesto di 1.048.576 token, tra le più ampie disponibili. È paragonabile a modelli di altri fornitori che supportano anch'essi contesti da un milione di token. Il suo prezzo di $3/$15 per milione di token è competitivo. A differenza di alcuni modelli, Kimi K3 supporta input multimodali (testo e immagine). Un elemento chiave di differenziazione è che viene accesso tramite OrcaRouter senza markup. Rispetto a modelli come GPT-4 Turbo (contesto 128K, costo maggiore), Kimi K3 potrebbe essere più economico per sequenze molto lunghe, ma può avere profili di qualità diversi. I confronti benchmark non vengono forniti.
Scegli Kimi K3 quando l'attività richiede l'intera finestra di contesto lunga—ad esempio, analizzare un documento di 500 pagine in un unico blocco, o includere molte immagini in un singolo prompt. I modelli più economici con finestre di contesto più piccole (es. 128K token) potrebbero costringerti a suddividere l'input, perdendo i riferimenti incrociati. Se l'attività può essere suddivisa senza perdita di qualità, un modello più economico è preferibile grazie al costo inferiore per token. Considera anche se i punti di forza specifici del modello (multimodale, contesto lungo) sono critici.
I fatti forniti riguardano solo Kimi K3. MoonshotAI ha modelli precedenti come Kimi e Kimi K2. Kimi K3 è l'ultimo con una finestra di contesto più ampia e supporto multimodale. I modelli precedenti probabilmente hanno contesti più piccoli e potrebbero non accettare immagini. Non vengono forniti prezzi per altri modelli. Per gli utenti esistenti dei modelli più vecchi di MoonshotAI, l'aggiornamento a Kimi K3 offre capacità ampliate ma a un costo più alto per token. La decisione dipende dal fatto che il contesto più ampio e gli input di immagini giustifichino il premio.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetools| Input / 1M token | $3.00 |
| Output / 1M token | $15.00 |
| Lettura cache / 1M | $0.300 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
Di cosa parlano gli sviluppatori questa settimana
GET /api/public/models/kimi/kimi-k3Apri @misc{orcarouter_kimi_k3,
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}MoonshotAI. (2026). Kimi K3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k3