01
大型代码库编程
使用 Kimi K3 分析大型代码库、追踪跨文件依赖,并连续处理方案、补丁、测试和工具结果。应用侧仍需控制权限,并在接受改动前执行最终测试验证。
在 Playground 中试用 Kimi K3

场景示意图,并非该模型生成结果
模型:
价格: 4 credits per 1K input tokens · ≈ $0.002 · 20 credits per 1K output tokens · ≈ $0.01稳定性高,并在 APIAny 平台提供详细的使用记录。
提示词预设,尚无生成结果
Kimi K3 always reasons and supports low, high and max (default max).
Maximum reasoning plus final-answer tokens. Kimi K3 defaults to 131072 when omitted.
美元估算 ≈ $1.31:$999 档换算:1 美元 = 2,000 积分。

历史记录
保存在此浏览器本地
0 个运行中 · 0 个已完成
输入
≈ $0.002
输出
≈ $0.01
缓存读取
≈ $0.0002
上下文
最大输出
鉴权
每个请求都需要在 Authorization 头中携带 Bearer 令牌。请在控制台创建 API Key。
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYhttps://apiany.ai/v1/chat/completions请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
model | 字符串 | 必填 | 要调用的模型标识,使用该模型的 ID。 |
messages | 数组 | 必填 | OpenAI 对话格式的消息历史(role + content)。 |
stream | 布尔值 | 可选 | 为 true 时,响应将以 SSE 流式返回。 |
请求示例
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain the request path and one failure boundary in this complete fictional codebase. Tree: routes/orders.ts, services/orders.ts, store.ts. routes/orders.ts: export async function POST(req){ const body=await req.json(); return createOrder(body); }. services/orders.ts: export function createOrder(body){ if(!body.sku) throw new Error('sku required'); return save({sku:body.sku,quantity:body.quantity??1}); }. store.ts: const rows=[]; export function save(row){ rows.push(row); return row; }. Assume imports wire these named functions together. Identify missing validation and persistence limitations without claiming to inspect any other files."
}
],
"reasoning_effort": "max",
"max_completion_tokens": 131072
}'响应示例
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "kimi-k3",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}Moonshot AI 旗舰模型
Kimi K3 API 提供 Moonshot AI 旗舰模型的应用调用入口;Kimi K3 具备原生视觉与最高 100 万 Token 的上下文能力。它可以在同一模型流程中处理文字、图片、代码和较长的任务历史。
Kimi K3 适合棘手的大型代码库任务、多模态知识整合、复杂推理和长程智能体工作。当同一路由能够保留证据、计划和中间结果时,减少交接与重试有机会降低整项任务成本。
Kimi K3 的大容量并不意味着无关内容也值得放入上下文。生产系统仍要做好检索、上下文与状态保留、应用权限控制、可执行测试和输出核验,再允许结果触发后续操作。
在 Playground 中试用 Kimi K3
来源
以下引文来自 APIAny 对照实现的官方 API 文档。
The Chat Completions API endpoint will generate a model response from a list of messages comprising a conversation.
The Gemini API provides access to Google's most capable generative AI models.
应用场景
Kimi K3 API 用于需要该模型输出的产品工作流。先在 Playground 用同一组输入测试,再与相关模型比较,并按质量、延迟和预算选择路由。
01
使用 Kimi K3 分析大型代码库、追踪跨文件依赖,并连续处理方案、补丁、测试和工具结果。应用侧仍需控制权限,并在接受改动前执行最终测试验证。
在 Playground 中试用 Kimi K3
02
让 Kimi K3 综合长文档、图片、表格和技术证据,输出结构清晰、来源可追溯的分析。检索环节只应提供相关上下文,并保留引用或原始资料供复核。
在 Playground 中试用 Kimi K3
APIAny 优势
在 APIAny 上使用 Kimi K3,就是一把密钥、实时价格、状态与用量记录组成的生产路由,无需为每个供应商维护独立集成。

使用 APIAny 密钥和明确的请求格式调用 Kimi K3。上游路由或模型版本变化时,应用侧集成仍可保持稳定。
请求前查看 Kimi K3 的实时计费规则和 Playground 预估积分,请求完成后再核对请求级用量记录。
结合模型状态、通道健康、重试策略和用量日志,将 Kimi K3 作为生产工作流的一部分稳定运行,而不只是用于单次演示。
核心能力
Kimi K3 API 功能是评估该模型时需要关注的输入、输出和工作流特征。当前可用参数仍以本页实时 API Reference 为准。

/01
使用较大的上下文窗口处理代码库、文档、会话历史和多步指令,同时关注 Token 成本。
/02
在同一工作流中组合受支持的文字和视觉输入,让 Kimi K3 理解多种内容格式。
/03
将 Kimi K3 用于实现、调试、重构、代码库导航和技术说明,并通过测试验证。
/04
使用 Kimi K3 拆解多步骤问题、比较备选方案并输出便于审核的结构化结论。
/05
由 Kimi K3 准备或选择工具调用,同时由应用执行权限控制、参数验证和操作记录。
/06
逐步展示受支持的 Kimi K3 文本输出,用于交互助手和耗时较长的生成任务。
/07
接入方式
接入 Kimi K3 API 是从 Playground 测试到鉴权生产请求的三步路径。本页同时提供模型标识、请求结构、价格和返回示例。 从具有代表性的提示词开始,通过明确的质量检查和回退机制逐步迁移到可观测的生产流量。

登录 APIAny,为项目创建 API 密钥,并只分配应用实际需要的模型范围和预算限制。
复制本页请求示例,将 model 字段设为选中的 Kimi K3 版本,然后发送至文档所示的 APIAny 端点。
跟踪状态、延迟、积分和返回用量。在切换生产流量前,用同一类任务比较不同版本或相关模型。
FAQ
解答 Kimi K3 能力、APIAny 调用、长任务状态管理与生产评估中的关键问题。
Kimi K3 是 Moonshot AI 的旗舰模型,面向原生视觉、长上下文、编程、推理、知识工作和智能体任务。APIAny 在本页提供经过身份验证的模型调用、实时价格、Playground 和请求 Reference。
Moonshot AI 将 Kimi K3 定位为最高支持 100 万 Token 上下文的模型,可容纳大型代码库、文档集合、图片和较长任务历史。官方模型能力不等同于 APIAny 当前已经开放的请求字段。开发生产请求前,请以实时 Reference 中的模型标识、输入类型和参数限制为准。
Kimi K3 面向长程编程,可持续追踪依赖、维护计划、应用补丁、读取工具结果,并根据反馈修订。应提供范围明确的代码库视图和验收标准,而不是不受限制的工作区。应用仍须掌握权限控制,并执行最终构建、测试和代码审查。
03
使用 Kimi K3 完成需要多步骤推进、工具选择、状态保留、反馈和修订的任务。宿主应用负责校验工具参数与权限、记录进度,并处理失败和重试。
在 Playground 中试用 Kimi K3
在支持的场景中使用熟悉的请求格式,由 APIAny 处理认证、模型选择、计费和用量记录。
可以。Kimi K3 具备原生视觉,可将受支持的视觉输入与长文档、表格和技术证据结合,用于多模态知识工作。建议只检索相关来源,要求结构化、可追溯的输出,并回到原始证据核验结论。
创建 APIAny 密钥,使用实时 Reference 展示的端点,并选择页面列出的 Kimi K3 模型标识。官方模型能力并不代表所有可能选项都是 APIAny 请求字段。请从页面当前示例开始,在 Playground 验证请求,并以 Reference 记录的支持参数为准。
将对话、计划、工具调用、工具结果和审批决定保存在应用管理的状态中,不要假设单次请求会托管完整流程。每一步只发送相关状态,并验证工具名称、参数、权限和执行结果。使用检查点安全恢复失败任务,避免重复已完成的副作用。
当任务短小、范围明确、调用量大或对延迟敏感,而且不需要原生视觉、深度上下文或长程协同时,可以选择轻量模型。应使用代表性任务比较,而不是只看模型名称。将直接任务路由到能够达到质量目标的最小模型,把 Kimi K3 留给减少交接或重试后能改善总成本的工作。
除单次请求延迟外,还应跟踪首次成功率和任务总耗时。按任务类型监控重试次数、Token 用量、有效工具调用率、人工修改量和回退率,才能同时看清质量与总任务成本。