GPT Image 2.5 is live — OpenAI's newest image model, targeted edits that leave the rest of the frame alone

Kimi K3 — contexto de 1M, insignia de pesos abiertos

Kimi K3 es el modelo insignia de Moonshot para programación de horizonte largo y trabajo de conocimiento de extremo a extremo. Kimi K3 lee una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, razona siempre y ofrece un dial de esfuerzo de razonamiento de tres peldaños, de low a max. La visión nativa cubre imágenes y vídeo, los pesos son abiertos y en reAPI Kimi K3 se factura por token, con entrada, salida y lecturas de caché cada una con su propia tarifa, desde el mismo saldo que el resto de modelos.

Características
Flagship Moonshot · llamadas de herramientas · salida JSON
Ideal para
Trabajo de contexto largo zh / en, agentes
Entrada
Mensajes de chat (compatible con OpenAI)
Salida
Texto, streaming opcional
Kimi K3

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Empieza con el texto del compositor o elige un ejemplo.

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Precios

Basado en créditos: 1 crédito = 0,001 USD. Solo pagas por las generaciones completadas.

Coste de la primera prueba
$0.01515 credits

Un prompt de 1K tokens con una respuesta de 1K tokens en el nivel más barato.

Guía de presupuesto de pruebas
Añadir créditos
$10
≈ 666 pruebas
$50
≈ 3333 pruebas
$100
≈ 6666 pruebas
Entrada
$2.50
Precio · 1M tokens
Salida
$12.50
Precio · 1M tokens
Lectura de caché
$0.25
Precio · 1M tokens

¿Qué es la API de Kimi K3?

Kimi K3 es el modelo insignia de pesos abiertos de Moonshot AI para programación de largo recorrido y trabajo de conocimiento de principio a fin, disponible en reAPI a través de un endpoint de chat completions compatible con OpenAI. Tiene una ventana de contexto de 1.048.576 tokens y puede devolver esa ventana entera en una sola respuesta (el límite de salida por defecto es de 131.072 tokens), razona siempre con un esfuerzo configurable en low, high o max, y acepta imágenes y vídeo de forma nativa, además de llamadas a herramientas y salida con JSON Schema estricto. Los tokens de entrada y de salida se facturan por separado por millón de tokens, y la caché de contexto se activa automáticamente con prefijos repetidos.

Lo que puedes construir con este modelo

Flujos de trabajo reales y casos de uso en producción que puedes construir y lanzar con este modelo.

Kimi K3 arreglando un defecto de maquetación a partir de una captura de la página rota

Programación de horizonte largo, con capturas en el bucle

Moonshot sitúa a Kimi K3 en la programación de horizonte largo y lo describe sacando adelante tareas de ingeniería con mínima supervisión humana: leyendo y modificando bases de código grandes y coordinando herramientas de terminal. Lo que separa a Kimi K3 de un modelo de código solo textual es que la visión es nativa y no un añadido: las capturas y el feedback visual son entradas, y Moonshot menciona expresamente desarrollo de videojuegos, ingeniería frontend y CAD. Eso cierra un bucle que un modelo solo textual no puede cerrar, porque el modelo puede mirar lo que acaba de construir y juzgar si la maquetación está realmente mal antes de volver a editar.

Leer la documentación de la API
Kimi K3 leyendo un gran conjunto de documentos y produciendo un entregable estructurado

Un millón de tokens de trabajo de conocimiento sin capa de fragmentación

La ventana de contexto de Kimi K3 es de 1.048.576 tokens, y la propia FAQ de Moonshot dice que la tarifa es plana, sin escalones según la longitud del contexto: llenar la ventana cuesta por token lo que cuesta cualquier otro token. Un conjunto de contratos, un dossier de investigación o un año de presentaciones va entero a Kimi K3, lo que elimina la capa de recuperación cuyo único cometido era esquivar un contexto pequeño. El trabajo repetido lo asume después la caché de contexto: en Kimi K3 es automática, sin id de caché, sin TTL y sin parámetros extra, así que un prefijo estable delante de una pregunta cambiante es el patrón con el que construir.

Kimi K3 ejecutando un bucle agéntico con herramientas cargadas a mitad de camino

Agentes obligados a llamar herramientas, no persuadidos de hacerlo

Con esta generación llegaron dos controles de llamada a herramientas. Una elección de herramienta requerida fuerza al menos una llamada en el turno, que es la forma de evitar que un agente responda de memoria cuando debía ir a consultar: los modelos K2 rechazan ese valor y Kimi K3 lo acepta. Y una herramienta puede introducirse a mitad de conversación poniendo su definición completa en un mensaje de sistema, de modo que un inventario grande de herramientas no tiene que declararse por adelantado en cada petición. Las salidas estructuradas y un JSON Schema mantienen parseable lo que Kimi K3 devuelve al final del bucle.

Por qué reAPI para Kimi K3

Tarifa plana hasta el millón de tokens

Moonshot no documenta ningún nivel de contexto largo para Kimi K3, así que un prompt de un millón de tokens se factura a la misma tarifa por token que uno corto: no hay umbral en el que el precio suba a mitad de trabajo. Encima de eso, el almacenamiento en caché de contexto es automático: un prefijo repetido se factura a la tarifa de lectura de caché en lugar de la de entrada, sin ningún parámetro por tu parte. Sin suscripción, sin compromiso mínimo, pago por uso desde tu saldo de reAPI. Las cifras exactas están en la tabla de precios de esta página.

Compatible con OpenAI, sustitución directa

Kimi K3 se sirve desde un endpoint `/api/v1/chat/completions` estándar, y el propio quickstart de Moonshot mueve el modelo a través del SDK de OpenAI: la compatibilidad es diseño del proveedor y no una capa nuestra. Adoptar Kimi K3 es una base URL, una clave y una cadena de modelo. Sin cambiar de SDK, y nada de Kimi K3 necesita un cliente a medida.

Una clave para Kimi, Claude, GPT y Gemini

La misma clave de reAPI que llama a Kimi K3 llama también a las familias Claude, GPT y Gemini. Enfrentar a Kimi K3 con un modelo de frontera cerrado, o desviar el tráfico cuando un proveedor tiene una mala hora, es una cadena de modelo en lugar de una segunda integración, una segunda factura y un segundo juego de credenciales.

Kimi K3 frente a Claude Opus 5

En reAPI estos dos caen prácticamente en la misma tarifa por token, lo que convierte al precio en la parte menos interesante de la comparación. Lo que cambia es la forma: Kimi K3 es el modelo de pesos abiertos que razona siempre, devuelve su texto de razonamiento y acepta entrada de vídeo, mientras Claude Opus 5 es el modelo cerrado con una escala de esfuerzo más fina que se guarda su razonamiento. Dos de estas filas son las que rompen código traído de otro proveedor: en Kimi K3 el pensamiento no se puede apagar, y su texto de razonamiento hay que devolverlo en los historiales de varios turnos.

Capacidad
Kimi K3 en reAPI
Claude Opus 5
Pesos
Abiertos — Moonshot lo llama el primer modelo de código abierto de la clase de tres billones de parámetros
Cerrados — solo acceso por API
Límites de contexto y salida
Contexto de 1.048.576 tokens; salida en 131.072 por defecto y elevable a la ventana completa
Contexto de 1M tokens; salida máxima de 128k, fija
Pensamiento
Siempre activo y no desactivable — baja el esfuerzo en su lugar
Activo por defecto, y desactivable con esfuerzo high o inferior
Escala de esfuerzo
Tres peldaños — low, high, max — con max por defecto
Cinco peldaños de low a max, con high por defecto
Texto de razonamiento
Se devuelve junto a la respuesta, y se exige de vuelta en la siguiente petición
El razonamiento en bruto nunca se devuelve; un resumen legible si se pide
Entrada visual
Imágenes y vídeo, como base64 o archivo subido — URL públicas rechazadas
Imágenes y PDF; sin entrada de vídeo

La comparación refleja el comportamiento documentado por cada proveedor en el momento de escribir. Las tarifas se describen como relaciones y no como importes; las cifras vigentes de Kimi K3 están en la tabla de precios de arriba.

Poner Kimi K3 en producción en tres pasos

  1. step 01

    Crear una API key de reAPI

    Inicia sesión en reAPI y crea una clave en API keys. Esa única clave llega a Kimi K3 y a todos los demás modelos de la plataforma, facturados desde un único saldo.

    Abrir
  2. step 02

    Apuntar tu cliente a reapi.ai

    Pon tu base URL en la API de reapi.ai y tu clave en la que acabas de crear. Cualquier cliente que ya hable OpenAI Chat Completions funciona sin cambios: no hace falta cambiar de SDK para llegar a Kimi K3.

    Abrir
  3. step 03

    Enviar `kimi-k3` como modelo

    Pon el campo model en `kimi-k3` y envía tus messages. Activa el streaming para salidas largas, quita cualquier temperature o top_p que estuvieras mandando y elige un esfuerzo de razonamiento: Kimi K3 siempre piensa, y el peldaño por defecto es el más caro.

    Abrir
docs/api/kimi-k3

Referencia de API

Código listo para usar y la tabla completa de parámetros.

Ver referencia completa
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": "Hello" }
    ],
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": true
  }'

Validación de parámetros fallida

Rechazado de forma síncrona con el campo problemático indicado. Revisa enums, rangos y campos de URL — no se cobra nada.

Problema de autenticación o saldo

401 significa clave Bearer ausente o inválida; 402, que la reserva supera tu saldo. Gestiona claves y créditos en la consola.

Contenido o material rechazado

El material de referencia y las salidas pasan una moderación automática. Las tareas rechazadas fallan con un error claro y reembolso completo.

Tarea fallida o con timeout

Una tarea que llega a estado fallido nunca se cobra: la reserva se reembolsa automáticamente. Guarda el ID y reintenta.

Preguntas frecuentes

Dudas comunes sobre este modelo.

Kimi K3 se factura por uso y por token desde tu saldo de reAPI, con tarifas separadas de entrada, salida y lectura de caché, y sin suscripción. La tarifa no sube con la longitud del contexto, y los tokens de razonamiento cuentan como salida. Las cifras actuales están en la tabla de precios de esta página.

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