Bringe eine große Codebasis, eine Dokumentensammlung oder visuelle Belege in einem Gespräch zusammen. Kimi K3.1 Pro verbindet eine Million Tokens Kontext mit Reasoning und Tool-Aufrufen, damit du die Details prüfen kannst, bevor du die Antwort übernimmst.
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Ein 1K-Token-Prompt mit einer 1K-Token-Antwort in der günstigsten Stufe.
Kimi K3.1 Pro ist Moonshot AIs Reasoning-Modell für Programmierung und Wissensarbeit, das durch weiteres Training von Kimi K3 entstanden ist. Sein Kontext von 1,048,576 Tokens bietet Platz für Quellenmaterial, Gesprächsverlauf und Antwort. Kimi K3.1 Pro kann visuelle Eingaben lesen und Text oder Funktionsaufrufe zurückgeben; deine Anwendung stellt die Tools bereit und prüft deren Ergebnisse. Starte Kimi K3.1 Pro mit einer echten, überprüfbaren Aufgabe, etwa einem fehlgeschlagenen Test oder einem Vergleich bereitgestellter Dokumente.
Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.
Gib Kimi K3.1 Pro die relevanten Dateien, einen fehlgeschlagenen Test und das erwartete Verhalten. Fordere eine Änderung mit Tests an und gib anschließend die Testergebnisse für einen weiteren Durchgang zurück. Kimi K3.1 Pro kann in dieser Schleife Tools anfordern; deine Anwendung steuert die Ausführung und entscheidet, wann die Änderung zur Prüfung bereit ist.
Anfrageformat ansehen
Vergleiche mit Kimi K3.1 Pro eine Spezifikation mit ihren Implementierungsnotizen oder gleiche Aussagen aus mehreren Berichten ab. Lass dir für jede Schlussfolgerung die zugehörige Textstelle nennen und fehlende Belege von Widersprüchen trennen. Der Kontext von Kimi K3.1 Pro hält mehr des bereitgestellten Materials zusammen; prüfe Zitate und Berechnungen von Kimi K3.1 Pro anhand der Originale.
Ergänze einen Screenshot um das erwartete Verhalten und bitte Kimi K3.1 Pro, die Abweichung zu erklären. Verbinde für visuelles Debugging das Bild mit dem Komponentencode und einem ausdrücklichen Test. Moonshot dokumentiert auch Videoverständnis, doch der aktuelle reAPI-Videotest meldete eine nicht unterstützte Eingabe; nutze Bilder für den verifizierten visuellen Ablauf.
Prüfe im Playground eine Antwort, bevor du einen größeren Ablauf aufbaust. Vergleiche bei Kimi K3.1 Pro den Korrekturvorschlag, die Belege und den Gesamtverbrauch mit einer Aufgabe, die du bereits verstehst. Die Preistabelle trennt Eingabe, Ausgabe und zwischengespeicherte Eingabe, damit wiederholter Kontext in deiner Kostenplanung sichtbar wird.
Das Chatformat passt zu einem vorhandenen OpenAI-kompatiblen Client. Bewahre zwischen den Gesprächsrunden die vollständige Assistant-Nachricht von Kimi K3.1 Pro auf, einschließlich Reasoning und Tool-Aufrufen. So enthält die nächste Anfrage den vom Modell erwarteten Zustand. Die Dokumentation enthält einen Ablauf mit Tool-Ergebnis und Beispiele in vier Programmiersprachen.
Nutze Klartext für eine Erklärung, ein JSON-Schema für die Extraktion oder Funktionsaufrufe, wenn ein Tool Belege liefern soll. Kimi K3.1 Pro bietet diese Optionen im Playground an. Eine gültige Struktur hilft deiner Anwendung beim Lesen des Ergebnisses; deine eigenen Prüfungen klären, ob der Inhalt stimmt.
Melde dich an und erstelle in deinen Kontoeinstellungen einen API-Schlüssel. Bewahre ihn auf deinem Server auf, wenn du Kimi K3.1 Pro mit einer Anwendung verbindest.
ÖffnenWähle kimi-k3.1-pro als Modell und füge deine Nachrichten hinzu. Beginne mit Kimi K3.1 Pro mit einer kleinen, überprüfbaren Aufgabe und einer ausdrücklich gesetzten Reasoning-Stufe.
ÖffnenLies Antwort und Verbrauchsdaten und führe dann deine eigenen Prüfungen durch. Bewahre die vollständige Assistant-Nachricht von Kimi K3.1 Pro auf, wenn du ein Tool-Ergebnis oder eine Folgefrage ergänzt.
ÖffnenKimi K3.1 Pro unterstützt 1,048,576 Tokens, die sich Eingabe und Ausgabe teilen. Plane beim Zusammenstellen einer großen Anfrage Platz für die Antwort ein.
Moonshot dokumentiert für Kimi K3.1 Pro ein standardmäßiges Ausgabebudget von 131,072 Tokens und eine höhere Obergrenze innerhalb des gemeinsamen Kontexts. Das gemessene Verhalten der Grenzen steht in der Dokumentation.
Kimi K3.1 Pro nutzt stets Reasoning. Wähle low, high oder max; max ist der offizielle Standard. Vergleiche die Einstellungen anhand deiner eigenen Abnahmetests.
Kimi K3.1 Pro bietet Funktionsaufrufe und Ausgaben nach JSON Schema. Führe angeforderte Tools in deiner Anwendung aus und sende ihre Ergebnisse für die nächste Gesprächsrunde zurück.
Kimi K3.1 Pro hat das Testbild bei den Integrationsprüfungen gelesen. reAPI bereitet öffentliche Bild-URLs auf; Video ist offiziell dokumentiert, wurde im aktuellen Test jedoch als nicht unterstützt zurückgewiesen.
Kimi K3.1 Pro unterstützt Prefix-Caching. Setze wiederholtes Material an den Anfang und prüfe den gemeldeten Cache-Verbrauch, statt für jeden wiederholten Prompt einen Cache-Treffer anzunehmen.
Häufige Fragen zu diesem Modell.
Beide Modelle können umfangreiche Programmier- oder Analyseaufgaben unterstützen. Vergleiche Kimi K3.1 Pro mit Claude Opus 5.5 anhand derselben Belege und eines überprüfbaren Ergebnisses. Diese Zeilen beschreiben die offiziellen Modellverträge; der verlinkte Leitfaden erklärt, warum ein Benchmarkwert und eine funktionierende Anwendung unterschiedliche Prüfungen erfordern.
Offizielle Dokumentation geprüft am 24. Oktober 2026. Reine Batch-Grenzen und Highspeed-Aussagen sind nicht Teil dieses Vergleichs. Das datierte, über reAPI beobachtete Verhalten steht in der API-Dokumentation zu Kimi K3.1 Pro.
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Sofort einsetzbarer Code und die vollständige Parametertabelle.
curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"kimi-k3.1-pro","messages":[{"role":"user","content":"Review this function for edge cases."}],"reasoning_effort":"low"}'Synchron abgelehnt, das fehlerhafte Feld wird benannt. Enum-Werte, Bereiche und URL-Felder prüfen — es wird nichts berechnet.
401 bedeutet fehlender/ungültiger Bearer-Key; 402 bedeutet, die Reservierung übersteigt das Guthaben. Keys und Credits in der Konsole verwalten.
Referenzmaterial und Ausgaben durchlaufen eine automatische Prüfung. Abgelehnte Tasks schlagen mit klarer Fehlermeldung fehl und werden voll erstattet.
Ein fehlgeschlagener Task wird nie berechnet — die Reservierung wird automatisch erstattet. Task-ID behalten und erneut versuchen.
Probiere es im Playground aus oder hol dir einen API-Key, um direkt loszulegen.