Kimi K3: Komplettguide zu Moonshots 2.8T-Flaggschiff

Moonshot AI veröffentlichte Kimi K3 Mitte Juli 2026 in umgekehrter Reihenfolge: API-Dokumentation, Preisseite und eine funktionierende Modell-ID kimi-k3 erschienen vor jeder Benchmark-Tabelle, jedem Technikbeitrag und jeder Gewichtsveröffentlichung^[1]. Eine Woche lang füllten Leak-Diskussionen das Vakuum, und fast jede kursierende Version lag in mindestens einem Punkt falsch. Dieser Leitfaden stützt sich auf Moonshots eigene Dokumentation: was bestätigt ist, was absichtlich feststeht und was noch nicht veröffentlicht wurde.

Er hat außerdem einen klaren Blickwinkel: Wir stellen Kimi K3 über das reAPI-Gateway bereit. Daher geht es nicht nur darum, was das Modell ist, sondern wie Aufrufe tatsächlich funktionieren — welche Parameter Anfragen ablehnen lassen, wie das Caching die Rechnung bestimmt und welche Migrationsfallen auf K2.x-Code warten.

Kurzfassung

• Kimi K3 ist ein Flaggschiff mit 2.8 Billionen Parametern, aufgebaut auf Kimi Delta Attention, einem hybriden linearen Aufmerksamkeitsmechanismus, und Attention Residuals. Stable LatentMoE aktiviert pro Token 16 von 896 Experten^[1][3].
• Das Kontextfenster umfasst 1 048 576 Tokens bei einheitlichem Preis — ohne Langkontextstufe. Moonshots native API setzt das Ausgabelimit standardmäßig auf 131 072 Tokens und erlaubt Werte bis 1 048 576, sofern Eingabe plus Limit in das Fenster passen^[1][2][9].
• Reasoning ist immer aktiv. Der einzige Regler ist reasoning_effort mit drei Stufen (low / high / max, kein medium), standardmäßig max^[4].
• Sampling ist gesperrt: temperature 1.0, top_p 0.95, n 1 und beide Penalties 0. Andere Werte führen zu einem Fehler^[1].
• Moonshots veröffentlichter Preis beträgt $3.00 Input / $15.00 Output je 1M Tokens ($0.30 für Cache-Hit-Input), geprüft am 23. Oktober 2026; für Cache-Schreibvorgänge gelten separate TTL-Tarife. reAPI zeigt aktuell $2.50 für Input und $0.25 für Cache-Lesezugriffe. Der hier erhaltene reAPI-Outputpreis von $12.00 stammt aus Juli 2026 und ist kein aktuelles Angebot^[2][8].
• Vision ist nativ für Bild- und Videoeingaben, öffentliche Bild-URLs werden jedoch abgelehnt. Erlaubt sind base64 oder Referenzen auf hochgeladene Dateien^[5].

Kimi K3 auf einen Blick

Alle Angaben in dieser Tabelle stammen aus Moonshots API-Dokumentation, abgerufen am 26. Juli 2026:

Zwei Zahlen verdienen einen zweiten Blick. Mit 2.8T Parametern erreicht K3 eine Klasse, in der noch kein Open-Weight-Modell lag. Moonshot hat die Veröffentlichung der Gewichte zugesagt, womit es das erste Open-Source-Modell der 3-Billionen-Klasse wäre^[3]. Dazu kommt der Preis: Mit $3.00 / $15.00 kostet K3 drei- bis viermal so viel wie die K2-Reihe. Moonshot bepreist es als Frontier-Flaggschiff statt als günstige Option, die der Name Kimi bisher versprach, unterbietet aber geschlossene Frontier-Modelle weiterhin bei Input und Output.

Der Start: erst die API, später die Belege

Die Reihenfolge erklärt widersprüchliche Angaben, die noch kursieren. Kurz vor dem Start sahen Community-Tracker eine Promo-Seite auf Moonshots Plattform und Beta-Auswahlen in der Kimi-App. Die Leaks einigten sich auf „etwa 2.5T Parameter, 1M Kontext“. Das lag nahe, offiziell sind es aber 2.8T. Ein wortloses Teaser-Video vom offiziellen Moonshot-Konto folgte, dann überholte das Produkt den Pressezyklus: API-Dokumentation, Quickstart und Preisseite gingen am selben Tag online wie die ersten Finanzberichte zum Start^[1][2].

Diese Abfolge — API und Dokumentation vor Benchmarks und Gewichten — kehrt den Start der K2-Flaggschiffe um, die jeweils am ersten Tag einen vollständigen Technikbeitrag und offene Gewichte mitbrachten. Praktisch bedeutete das: In K3s erster Woche war die Dokumentation die einzige verlässliche Quelle, alles andere war Ableitung.

Architektur: Kimi Delta Attention, LatentMoE, Attention Residuals

Die technisch interessanteste Zeile der Dokumentation lautet, K3 sei „auf Kimi Delta Attention, einem hybriden linearen Aufmerksamkeitsmechanismus, und Attention Residuals aufgebaut“^[3]. Das ist kein Marketing, sondern der Produktionseinsatz der Kimi Linear-Forschung, die Moonshot Ende 2025 veröffentlichte. Sie erklärt sowohl das 1M-Token-Fenster als auch den Einheitspreis, der es nutzbar macht^[6].

Kimi Delta Attention (KDA) ist ein linearer Aufmerksamkeitsmechanismus, eine Weiterentwicklung von Gated DeltaNet mit feinerem Gating. Bei Standard-Softmax-Attention wächst der Key-Value-Cache linear mit der Sequenzlänge, wodurch Millionen-Token-Kontexte extrem teuer werden. Lineare Attention hält stattdessen einen rekurrenten Zustand fester Größe. Der historische Preis war Qualität: Rein lineare Attention erinnert sich in langen Dokumenten schlechter an genaue Details.

Das hybride Layout löst diesen Kompromiss im Kimi-Linear-Paper: KDA- und Voll-Attention-Schichten wechseln im Verhältnis 3:1. Drei von vier Schichten verwenden den günstigen linearen Mechanismus, jede vierte behält exakte globale Attention. In den publizierten Ergebnissen übertraf diese Konfiguration Voll-Attention bei Qualitätsbenchmarks, senkte den KV-Cache-Speicher um bis zu 75% und decodierte bei 1M-Token-Kontexten bis zu 6x schneller^[6].

Stable LatentMoE bezeichnet die sparse Mixture-of-Experts-Konfiguration: 896 Experten, davon 16 pro Token aktiv^[3]. Diese Sparsity macht ein 2.8T-Modell überhaupt erst betreibbar, weil pro Token nur ein kleiner Teil der Gesamtparameter aktiv berechnet wird.

Attention Residuals ist die einzige Komponente ohne veröffentlichtes Paper; der Begriff erscheint erstmals in K3s Dokumentation. Bis ein Technikbericht vorliegt, kennen wir ehrlich gesagt nur den Namen, nicht den Mechanismus.

Praktisch zählt das, weil ein 1M-Token-Kontext nur mit tragfähiger Ökonomie nützt. Die meisten Anbieter sehr langer Kontexte erhöhen den Preis oder verschlechtern still die Leistung. K3s Dokumentation nennt keine Stufen: Ob 5,000 oder 900,000 Tokens, derselbe Tokenpreis gilt^[2]. Das ist nur sinnvoll, wenn die Grenzkosten langen Kontexts wirklich eingebrochen sind — genau dafür ist KDA gedacht. Die Architektur erklärt den Preis.

Was die API tatsächlich liefert

K3s API ist auf eine Weise strikt, die Teams bei der Migration von K2.x oder OpenAI-artigen Modellen überraschen wird. Das sind dokumentierte Einschränkungen, keine Beobachtungen^[1]:

• Reasoning ist immer aktiv. Einen Modus ohne Denken gibt es nicht. Moonshots FAQ beantwortet „Wie schalte ich die Gedankenkette aus?“ schlicht mit: gar nicht. reasoning_effort ist ein Top-Level-Feld mit low, high und max. medium fehlt, und standardmäßig läuft die teuerste Stufe max^[4].
• Sampling ist fest. temperature steht auf 1.0, top_p auf 0.95, n auf 1 und beide Penalty-Parameter auf 0. Andere Werte erzeugen einen Fehler, also sollten Anfragen sie weglassen. Wer Temperature je Aufgabe abstimmt, verliert diesen Hebel.
• Das Ausgabebudget muss neben der Eingabe in das Fenster passen. Moonshots native API verwendet für max_completion_tokens standardmäßig 131 072 und erlaubt bis zu 1 048 576. Überschreiten Eingabe plus Limit das Kontextfenster, antwortet sie mit invalid_request_error. Der größte Parameterwert garantiert keine finale Antwort mit einer Million Tokens. Setze das Limit ausdrücklich und reserviere Platz für Eingabe, Reasoning und Antwort^[9].
• Streaming trennt Reasoning und Antwort. Gestreamte Antworten senden reasoning_content-Deltas getrennt von content-Deltas, sodass UIs Denkspur und Endergebnis separat darstellen können.
• Preserved Thinking ist Pflicht. In Multi-Turn- und Tool-Schleifen muss die vollständige Assistant-Nachricht einschließlich reasoning_content und tool_calls unverändert in messages zurück. Nur content zu behalten, wie es viele OpenAI-förmige Implementierungen tun, verschlechtert das Modell unbemerkt.
• Vision hat scharfe Kanten. Bilder und Videos sind nativ möglich, öffentliche Bild-URLs nicht. Senden Sie base64-Data-URIs oder laden Sie Dateien hoch und referenzieren Sie deren ID^[5].
• Strukturierte Ausgabe ist erstklassig. Ein JSON Schema mit strict: true beschränkt das Feld der Endantwort, nicht das Reasoning in Prosa.

Der neue Tool-Calling-Stack

Zwei Fähigkeiten debütieren mit K3. Beide lösen dasselbe Problem: Agenten mit großen Tool-Beständen verbrauchen zu viel Kontext für Definitionen^[1].

tool_choice: "required" erzwingt mindestens einen Tool-Aufruf in einem Turn. So antwortet der Agent nicht aus dem Gedächtnis, wenn er etwas nachschlagen sollte. K2-Modelle lehnen diesen Wert ab, K3 akzeptiert ihn.

Dynamisches Laden von Tools ist neuartiger: Platzieren Sie mitten im Gespräch eine vollständige Tool-Definition in einer system-Nachricht, mit tools und ohne content. Ab dort ist das Tool verfügbar. Statt jeder Anfrage 80 Schemata voranzustellen, fügt der Orchestrator Tools erst in der passenden Workflowphase hinzu. Wichtig: Der Server speichert ein dynamisch geladenes Tool nicht. Bleibt die Systemnachricht nicht im Verlauf, verschwindet es im nächsten Turn.

Eine Warnung der Dokumentation ist wichtig: Moonshots integriertes web_search wird derzeit aktualisiert und ist für Produktion nicht empfohlen. Agenten sollten ihre eigene Suche mitbringen.

Automatisches Kontext-Caching

Moonshots aktuelles K3-Caching arbeitet automatisch mit einer Standard-TTL von 5m. Optional lässt sich über prompt_cache_options.ttl eine TTL von 1h setzen. Nach den am 23. Oktober 2026 geprüften USD-Tarifen kosten Cache-Schreibvorgänge je 1M Tokens $3.00 für 5m oder $6.00 für 1h; Cache-Lesezugriffe kosten $0.30 und der ungecachte Rest $3.00. Jeder Treffer erneuert die ursprüngliche TTL ohne erneute Schreibgebühr. Der Lesetarif liegt 90% unter dem normalen Eingabetarif. Diese Ersparnis gilt für den getroffenen Anteil, nicht für die gesamte Anfrage oder Rechnung.^[10]

In Moonshots Chat-Completions-Nutzungsdaten sind Cache-Lesezugriffe, Cache-Schreibvorgänge und der ungecachte Rest überschneidungsfreie Teile der gesamten Eingabe. Addiere den normalen Eingabepreis nicht zu Token, die bereits als Cache-Schreibvorgänge gezählt werden. Mit allen Mengen in Millionen lautet die Tokenkostenrechnung:

USD-Kosten = ungecachte Eingabe × $3.00
           + 5m-Cache-Schreibvorgänge × $3.00
           + 1h-Cache-Schreibvorgänge × $6.00
           + Cache-Lesezugriffe × $0.30
           + Ausgabe × $15.00

Die TTL wird beim ersten Schreiben eines Eintrags festgelegt. Für eine Änderung muss der bestehende Eintrag vor einem neuen Schreibvorgang ablaufen. Unvollständige Cache-Blöcke, die nicht gespeichert werden können, zählen als ungecachte Eingabe. Das sind Abrechnungsregeln der direkten Moonshot-API. Die reAPI-Modellseite zeigt separat $0.25 je 1M Cache-Lesetoken; setze Moonshots Cache-Schreibtarif daher nicht mit dem reAPI-Tarif gleich.^[10][8]

Die Dokumentation vom Juli 2026 beschrieb außerdem einen Schwellenwert von mehr als 256 Token im vorherigen Prompt und eine Cache-Invalidierung beim Wechsel von reasoning_effort^[4]. Diese älteren Bedingungen beschreiben das heutige Caching nicht vollständig: Auch die oben erläuterten aktuellen TTL-, Präfix- und Blockregeln bestimmen die Wiederverwendung. Halte Präfix und Reasoning-Stufe stabil und prüfe die tatsächliche Cache-Nutzung, statt einen Treffer vorauszusetzen.

Frühe Drittanbietertelemetrie spricht dafür: OpenRouters Live-Statistik für K3 zeigte über den gesamten Traffic eine Cache-Hit-Rate über 75%, wodurch der gewichtete durchschnittliche Inputpreis deutlich unter ein Drittel des Listenpreises fiel^[7].

kimi k3 pricing

Stand 23. Oktober 2026 beträgt Moonshots USD-API-Preis $3.00 für Eingaben, $0.30 für Cache-Hit-Eingaben und $15.00 für Ausgaben je 1M Tokens; Cache-Schreibvorgänge verwenden die oben genannten separaten Tarife für 5m und 1h. Die aktuelle reAPI-Seite zeigt $2.50 für Eingaben und $0.25 für Cache-Lesezugriffe je 1M Tokens. Der unten genannte reAPI-Outputpreis von $12.00 ist eine historische Angabe aus Juli 2026, die aus der ursprünglichen Preisaufnahme dieses Leitfadens erhalten bleibt. Er ist kein aktueller Outputpreis. Prüfe vor der Budgetplanung den aktuellen Ausgabetarif auf der Kimi-K3-Modellseite.^[2][8]

Moonshots chinesische Plattform veröffentlicht einen separaten RMB-Tarif: ¥20.00 für ungecachte Eingaben, ¥2.00 für Cache-Hit-Eingaben und ¥100.00 für Ausgaben je 1M Tokens. Cache-Schreibvorgänge kosten je 1M Tokens ¥20.00 für 5m oder ¥40.00 für 1h. Das sind veröffentlichte RMB-Preise, keine Umrechnung der USD-Tabelle. Verwende den Tarif und die Währung der Plattform, auf der dein Konto abgerechnet wird.^[11]

Moonshot nennt keine Preisstaffel nach Kontextlänge: Ein längerer Prompt erhöht nicht den Preis je Token, mehr Token kosten aber weiterhin mehr. Die USD-Preise verstehen sich ohne anwendbare Steuern. API-Inferenz wird nach Nutzung abgerechnet und ist von Kimi-Mitgliedschaften oder Kimi-Code-Abonnements getrennt.^[1][2]

Der folgende Vergleich innerhalb der Modellfamilie und mit Frontier-Modellen bewahrt die Preisaufnahme dieses Leitfadens vom Juli 2026: USD je 1M Tokens, mit Cache-Miss-Eingabepreisen. Er zeigt den historischen Kontext und ist kein aktueller Preisvergleich zwischen Anbietern:

In diesem Vergleich vom Juli 2026 kostete K3 drei- bis viermal so viel wie die eigenen Schwestermodelle und 40–50% weniger als die aufgeführten geschlossenen Frontier-Modelle. Moonshot setzt darauf, dass ein 1M-Kontext, native Videoeingabe und Frontier-Leistung eine Premiumstufe innerhalb der Open-Weight-Welt rechtfertigen.

Geschwindigkeit ist das ehrliche Sternchen. Frühe Telemetrie zeigt K3 mit ungefähr 28 Tokens pro Sekunde und etwa vier Sekunden bis zum ersten Token^[7]. Für ein stets raisonnierendes Modell dieser Größe ist das plausibel, aber langsam. K3 ist für Tiefe pro Aufruf gebaut, nicht für Aufrufe pro Minute; latenzkritische Interaktionen brauchen ein anderes Modell.

Noch eine Produktnotiz: Moonshot räumt die Modellpalette auf. Die alte moonshot-v1-Serie und ältere K2.x-Varianten sind für neue Nutzer geschlossen, die vollständige Abschaltung ist für Ende August 2026 angekündigt. Moonshot will alle auf K3 bringen.

Migration von K2.x: praktische Checkliste

Wer heute K2.6 oder K2.7-Code betreibt, hat wenig, aber echte Arbeit:

1. Modell-ID auf kimi-k3 ändern; die API bleibt OpenAI-kompatibel.
2. Den Parameter thinking durch reasoning_effort auf oberster Ebene ersetzen. Das K2-Objekt thinking gehört nicht zu K3 und erzeugt einen Fehler.
3. Sampling-Parameter entfernen. temperature, top_p und Penalty-Einstellungen gehören nicht in K3-Anfragen; sie sind serverseitig fest und andere Werte werden abgelehnt.
4. Effort bewusst wählen. Standard ist max, die teuerste Stufe, und Reasoning-Tokens zählen als Output. Bei einfacheren Aufgaben high oder low nutzen und im Gespräch nicht wechseln, weil sonst der Cache verfällt.
5. Kostenmodelle neu prüfen. Output-Tokens kosten nach Liste 3.75x so viel wie bei K2.6, und permanentes Reasoning erhöht die Menge. Automatisches Caching hilft: stabiler Präfix zuerst, variabler Suffix zuletzt.
6. Visionseingabe umbauen, falls bisher öffentliche Bild-URLs verwendet wurden. K3 akzeptiert nur base64 oder hochgeladene Dateireferenzen^[5].
7. Assistant-Nachrichten vollständig zurückgeben, einschließlich reasoning_content und tool_calls, in jeder Multi-Turn-Schleife.

Für wen K3 heute geeignet ist

Nach dem bestätigten Stand passt K3 zu lang laufenden Aufgaben, bei denen Qualität je Auftrag wichtiger ist als Kosten je Token: mehrstündige Coding-Agenten in großen Repositories, Million-Token-Dokumentkorpora mit wiederholt abgefragtem Cache-Präfix und multimodale Reasoning-Aufgaben mit Bildern, Video und Code in einem Kontext.

Falsch ist es für latenzkritische interaktive Produkte — 28 Tokens/sec sind ein anderes Werkzeug für einen anderen Job —, für Pipelines mit einstellbarem Sampling, weil alles gesperrt ist, und für reine Kostenoptimierung. Dafür gibt es günstigere Stufen.

Kimi K3 über reAPI ausführen

Der aktuelle reAPI-Zugang für K3 verwendet OpenAI-kompatible Chat Completions unter https://reapi.ai/api/v1/chat/completions. Setze die SDK-Basis-URL auf https://reapi.ai/api/v1, sende einen API-Schlüssel deines reAPI-Workspace als Bearer-Token und verwende kimi-k3. Dieser Schlüssel und das Guthaben sind von der bisherigen api.reapi.ai-Konsole für GLM-5.2 getrennt. Setze wie im Beispiel ein ausdrückliches Ausgabebudget, statt anzunehmen, dass Moonshots nativer Standard auch bei reAPI gilt.^[8]

curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Refactor this module and add tests." }
    ],
    "max_completion_tokens": 16384,
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": true
  }'

Prüfe zwei Punkte, wenn du K3 über reAPI in Betracht ziehst:

• Preis. reAPI zeigt aktuell $2.50 für Eingaben und $0.25 für Cache-Lesezugriffe je 1M Tokens. Der hier erhaltene Ausgabepreis von $12.00 stammt aus Juli 2026. Verwende für eine heutige Kostenschätzung den aktuellen Outputpreis auf der Modellseite. Reasoning erhöht die Ausgabemenge; vergleiche deshalb die gesamte Eingabeverteilung und das Ausgabebudget, statt den früheren Outputrabatt weiter anzusetzen.^[8]
• Workspace-Integration. K3 nutzt den reAPI-Workspace-Schlüssel und dessen Credit-Guthaben. Prüfe bei jedem weiteren Modell den dokumentierten Endpunkt und die Zugangsdaten, bevor du es in denselben Client oder dieselbe Fallback-Logik aufnimmst. Das separate api.reapi.ai-Gateway für GLM teilt diesen Schlüssel nicht.

Die vollständige Oberfläche — feste Parameter, Cache-Bedingungen, Vision-Format und Fehlerkatalog — steht in unserer Kimi-K3-API-Dokumentation; aktuelle Preise zeigt die Modellseite.

FAQ

Ist Kimi K3 Open Source?

Moonshot beschreibt K3 als Open-Source-Veröffentlichung und hat offene Gewichte zugesagt. Damit wäre es das erste offene Modell der 3-Billionen-Parameter-Klasse^[3]. Aktuell steht die Veröffentlichung kurz bevor, der primäre Zugang bleibt aber die API.

Kann ich K3s Reasoning abschalten oder reduzieren?

Abschalten lässt es sich nicht. Reduzieren können Sie es über reasoning_effort mit low, high und max; max ist Standard^[4]. low ist genau für Fälle gedacht, in denen das Reasoning mehr kostet, als die Antwort wert ist.

Kostet der 1M-Kontext extra?

Nein. Der Tokenpreis bleibt unabhängig von der Länge gleich; ein 900K-Token-Prompt hat dieselbe Rate wie ein 9K-Prompt^[2]. Direkt bei Moonshot fällt Cache-Hit-Input auf $0.30 je 1M Tokens.

Warum meldet meine K3-Anfrage einen Temperature-Fehler?

temperature, top_p, n und beide Penalty-Parameter sind serverseitig fixiert. Andere Werte erzeugen einen Fehler statt einer Überschreibung^[1]. Entfernen Sie sie. Dasselbe gilt für das K2-Objekt thinking; verwenden Sie reasoning_effort auf oberster Ebene.

Kann ich K3 in Claude Code, Codex oder Cline nutzen?

Nicht allein aufgrund der Chat-Completions-Kompatibilität. Aktuelles Codex benötigt das Responses-Protokoll, während Claude Codes Gateway-Verbindung über ANTHROPIC_BASE_URL Anthropic Messages voraussetzt. Der hier dokumentierte reAPI-K3-Zugang verwendet Chat Completions; eine benutzerdefinierte Basis-URL und ein Schlüssel belegen daher keine native Kompatibilität mit einem der beiden Tools. Bewerte eine Integration mit Cline, RooCode oder OpenCode nur, wenn der jeweilige Client das Anfrageformat und die Parameter dieses Dienstes ausdrücklich unterstützt. Dieser Leitfaden behauptet nicht, dass jeder Client funktioniert. Moonshots eigene Protokollendpunkte sind eine separate Integration gegenüber dem reAPI-Zugang.^[12]

Wie schneidet K3 gegen Claude Opus 4.8 oder GPT-5.5 in Benchmarks ab?

Moonshot hat bislang keine offizielle Evaluationstabelle für K3 veröffentlicht: kein SWE-Bench, kein Terminal-Bench, nichts unabhängig Prüfbares. Konkrete Social-Media-Zahlen bleiben unbestätigt, bis Benchmark-Tabelle und Technikbericht erscheinen.

Quellen

1. Moonshot AI. Kimi K3 Quickstart — offizielle API-Dokumentation: Modell-ID, fixes Sampling, Outputlimits, Tools und Caching. Abgerufen im Juli 2026 von platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-quickstart
2. Moonshot AI. Kimi-K3-Preise — $3.00 / $15.00 je 1M Tokens, $0.30 für Cache-Hit-Input, keine Kontextstaffelung. Erneut geprüft am 23. Oktober 2026; die aktuelle Tabelle enthält Cache-Schreibstufen. https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat
3. Moonshot AI. Modellübersicht — 2.8T Parameter, Kimi Delta Attention + Attention Residuals, Stable LatentMoE (16 von 896 Experten), Open-Source-Zusage. Abgerufen im Juli 2026 von platform.kimi.ai/docs/api/models-overview
4. Moonshot AI. reasoning_effort verwenden — drei Stufen (low / high / max), max als Standard, Cacheverlust beim Wechsel. Abgerufen im Juli 2026 von platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort
5. Moonshot AI. Kimi-Visionmodelle verwenden — Bild und Video, base64 und Dateien, keine öffentlichen URLs. Abgerufen im Juli 2026 von platform.kimi.ai/docs/guide/use-kimi-vision-model
6. Moonshot AI. Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture (arXiv:2510.26692) — KDA, hybrides 3:1-Layout, KV-Cache und Decodierung. Abgerufen im Juli 2026 von arxiv.org/abs/2510.26692
7. OpenRouter. MoonshotAI: Kimi K3 — Live-Telemetrie zu Cache, gewichteten Inputpreisen, Durchsatz und TTFT. Abgerufen im Juli 2026 von openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3
8. reAPI. Kimi K3 — Preise auf der Modellseite und aktuelle Chat-Completions-Authentifizierung. Erneut geprüft am 23. Oktober 2026. Die hier erhaltene Outputangabe von $12.00 stammt aus der Preisaufnahme vom Juli 2026. Modellseite; API-Dokumentation.
9. Moonshot AI. Chat Completions API — output cap and input-plus-cap validation. Retrieved September 8, 2026 from platform.kimi.ai/docs/api/chat
10. Moonshot AI. Kontext-Caching: TTL, überschneidungsfreie Nutzungskategorien und Cache-Schreibabrechnung. Geprüft am 23. Oktober 2026. https://platform.kimi.ai/docs/guide/context-caching
11. Moonshot AI. Modellpreise auf der chinesischen Plattform: RMB-Tarife. Geprüft am 23. Oktober 2026. https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat
12. OpenAI und Anthropic. Codex-Anbieterprotokoll und Claude-Code-Gateway-Protokollanforderungen. Geprüft am 23. Oktober 2026. https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-reference ; https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway-protocol

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