Kimi K3
Rede Neural
Modelo de raciocínio da Moonshot AI com chamada de funções e contexto extenso: Kimi K3 para código, documentos e imagens.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 718 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, alto, max
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Kimi K3?
Kimi K3 é um modelo da Moonshot AI que raciocina antes de responder e opera com uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, o que permite trabalhar com material longo sem cortá-lo em pedaços. Além de texto, aceita imagens e documentos na entrada, suporta chamada de funções e devolve saída estruturada em JSON — base prática para agentes e integrações. No BotHub você usa o modelo sem VPN e sem cartão estrangeiro, pagando em rublos pelo consumo real de tokens, sem assinatura. Mais de 250 modelos ficam na mesma janela, e uma API unificada deixa trocar de modelo sem reescrever a integração; o tráfego é cifrado com AES-GCM, e empresas contam com contrato, fatura, painel administrativo e limites por equipe. Entre os cenários típicos: revisar e refatorar repositórios extensos, analisar contratos e relatórios inteiros de uma vez, extrair dados de capturas de tela e digitalizações, montar agentes que chamam ferramentas externas e retornam JSON validado, resolver tarefas de matemática e análise em várias etapas.Perguntas frequentes sobre Kimi K3
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O kimi-k3, da moonshotai, recebe texto, imagens e documentos na entrada e responde em texto. Serve bem para análise de materiais extensos, programação e refatoração, depuração, tarefas de raciocínio e STEM, além de integrações com chamada de ferramentas. A janela de contexto chega a 1.048.576 tokens.
O limite declarado de saída é de 943.718 tokens por resposta, espaço suficiente para documentação longa, relatórios detalhados, traduções volumosas ou arquivos de código inteiros. Na prática, o tamanho real depende da tarefa e de quão explícito você for no seu pedido.
Sim, o raciocínio prévio está confirmado nos nossos dados: o modelo decompõe a tarefa em etapas internas antes de formular o resultado. Isso costuma ajudar em matemática, lógica, análise de código e perguntas de várias camadas, onde uma resposta imediata erra com facilidade.
Sim, os dois recursos estão disponíveis: chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. Você conecta suas próprias ferramentas e recebe respostas em formato previsível, o que facilita agentes e pipelines. Na BotHub isso funciona por uma API única compatível com OpenAI.
Imagens e documentos, sim: o kimi-k3 aceita esses formatos na entrada e devolve texto, então dá para analisar capturas de tela, tabelas, diagramas e arquivos longos. Áudio e vídeo não estão marcados nos nossos dados; para isso, escolha outro modelo na mesma janela.
Nos nossos dados não há avaliação de qualidade por idioma, então não vamos prometer números. O caminho mais honesto é testar nas suas próprias tarefas: na BotHub você paga por tokens, sem assinatura, e compara o resultado com outro modelo na mesma interface.