Kimi K3
Rede Neural
Kimi K3 é um modelo de raciocínio multimodal da Moonshot AI com pesos abertos, ideal para código complexo e cenários de agentes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Kimi K3?
Kimi K3 é um modelo de raciocínio multimodal da Moonshot AI com 2,8 trilhões de parâmetros e pesos abertos. É forte em programação complexa, trabalho com conhecimento e cenários de agentes longos, onde a tarefa é resolvida por uma cadeia de passos, não apenas uma resposta. A variante batch é projetada para processamento em lote. Através do BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro: pagamento com cartão russo em rublos e apenas pelos tokens consumidos, sem assinatura. Aqui você encontra mais de 250 modelos em uma única janela — alterne e compare respostas no mesmo prompt, e uma API compatível com OpenAI permite trocar de modelo no seu serviço sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas, e empresas têm acesso a contrato, fatura e painel administrativo com limites. Desenvolvedores usam o Kimi K3 para refatoração, análise de bases de código desconhecidas e depuração; analistas verificam fatos em materiais volumosos; equipes de produto criam agentes que dividem tarefas em etapas; e pesquisadores analisam cálculos técnicos com o modelo.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.
É um modelo de texto da Moonshot AI com contexto de 1.048.576 tokens. Aceita texto, documentos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções. Adequado para analisar documentação volumosa, trabalhar com código — escrita, refatoração, depuração — e para análise e tarefas STEM.
Em uma resposta, o modelo gera até 16.384 tokens — o suficiente para uma seção volumosa de documentação, um grande módulo de código ou uma análise detalhada. Precisa de mais? Divida a tarefa: a janela de contexto de 1.048.576 tokens permite manter todo o diálogo e o código-fonte à vista.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado: o modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e só então formula o resultado. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de requisitos contraditórios e depuração, onde é importante chegar à resposta de forma consistente, não apenas adivinhar.
Sim, function calling e saída estruturada em JSON são suportados, permitindo conectar o modelo a ferramentas, bancos de dados e serviços internos. No BotHub, tudo passa por uma API compatível com OpenAI: você pode mudar para outro modelo sem reescrever a integração, e os tokens não expiram.
Imagens e documentos, sim: envie um print, esquema, PDF ou tabela e receba uma análise em texto. Áudio e vídeo não estão listados em nossos dados, então não conte com isso no cenário; se necessário, mude para um modelo especializado na mesma janela.
Não temos dados sobre características por idioma, então não prometemos especificidades — teste o modelo com seus prompts e compare com outro na mesma janela. A interface do site e do bot do Telegram está em russo, o pagamento é feito com cartões russos, e o acesso é sem VPN ou cartão estrangeiro.