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

Kimi K3.1 Pro — 推理贯穿整个任务

将大型代码库、多份文档或视觉证据放进同一段对话。Kimi K3.1 Pro 结合百万 token 上下文、推理与工具调用,帮助你在采纳答案前逐项检查细节。

模型特点
始终启用推理 · 工具调用 · 结构化输出
适用场景
代码审查与文档分析
输入
文本和图片;官方文档另列视频
输出
文本与工具调用
Kimi K3.1 Pro

向 Kimi K3.1 Pro 提问

直接使用输入框中的默认提示词,或选择一个示例。

Enter 发送 · Shift+Enter 换行

价格

积分计费 — 1 积分 = 0.001 美元,仅为成功生成付费。

首次测试成本
$0.01212 credits

最低档一次 1K token 提示加 1K token 回答。

测试预算参考
充值积分
$10
约 833 次测试
$50
约 4166 次测试
$100
约 8333 次测试
输入
$2.0
价格 · 1M tokens
输出
$10.0
价格 · 1M tokens
缓存读取
$0.1
价格 · 1M tokens

什么是 Kimi K3.1 Pro?

Kimi K3.1 Pro 是 Moonshot AI 面向编程与知识工作的推理模型,由 Kimi K3 进一步训练而来。其 1,048,576 token 上下文可容纳任务资料、对话历史和答案。本模型可以读取视觉输入,返回文本或函数调用;工具由你的应用提供,结果也由应用检查。先提供一个可以核验的真实任务,例如排查失败的测试,或比较你提供的文档。

你能用这个模型做什么

可以用这个模型构建并上线的真实工作流与生产级用例。

Kimi K3.1 Pro 编程流程,包含编辑器、工具卡片与测试检查

审查与验证代码

向 Kimi K3.1 Pro 提供相关文件、失败的测试及预期行为。要求它提出修改与测试方案,再将测试输出返回模型,继续检查。它可在循环中请求调用工具,执行过程由你的应用控制,何时可以提交审查也由应用决定。

查看请求格式
Kimi K3.1 Pro 关联多张文档卡片中的证据

用 Kimi K3.1 Pro 对照分析多份文档

用本模型对照规范与实现说明,或核对多份报告中的说法。要求它指出每个结论所依据的原文,并区分证据缺失与内容冲突。其上下文能将更多资料保留在一起;仍须对照原文检查模型的引文与计算。

Kimi K3.1 Pro 在文档卡片旁检查图片与视频证据

分析视觉证据

将截图与预期呈现的行为一起提供给 Kimi K3.1 Pro,请它解释差异。视觉调试时,结合图片、组件代码和明确的测试。Moonshot 也在文档中列出了视频理解能力,但当前 reAPI 视频检查返回不支持;已经验证的视觉流程请使用图片。

为什么用 reAPI 调用 Kimi K3.1 Pro

用自己的任务评估模型

先在体验区检查答案,再构建更大的工作流程。使用一个你熟悉的任务,核对提出的修复、支撑证据及总用量。价格表分别列出输入、输出和缓存输入,便于在费用规划中考虑重复上下文。

完整保留对话

聊天格式可用于现有的 OpenAI 兼容客户端。多轮对话之间应完整保留 assistant 消息,包括推理和工具调用,让下一次请求携带模型所需的状态。文档提供了工具结果往返流程和四种编程语言的示例。

选择答案格式

解释问题时使用纯文本,提取信息时使用 JSON Schema,需要工具提供证据时使用函数调用。体验区提供这些选项。有效的结构方便应用读取结果;内容是否正确仍须由你自己的检查确认。

三步开始使用 Kimi K3.1 Pro

  1. step 01

    创建 API 密钥

    登录后,在账户设置中创建 API 密钥。将模型接入应用时,请将密钥保存在服务端。

    打开
  2. step 02

    提交带有证据的任务

    选择 kimi-k3.1-pro 模型并附上消息。先提供一个可检查的小任务,并明确设置推理强度。

    打开
  3. step 03

    检查响应

    阅读答案与用量,再执行自己的检查。添加工具结果或后续问题时,完整保留 assistant 消息。

    打开

能力

大型任务上下文

本模型支持输入与输出共用 1,048,576 tokens。组装大型请求时,请为答案预留空间。

长篇输出

Moonshot 文档列出本模型默认可输出 131,072 tokens,共享上下文内还允许更高上限。实测限制行为请查看文档。

推理强度

本模型始终进行推理,可选 low、high 或 max,官方默认值为 max。请使用自己的验收测试比较这些设置。

工具与结构化响应

本模型提供函数调用和 JSON Schema 输出。在你的应用中执行模型请求的工具,再将结果返回下一轮对话。

视觉证据分析

集成检查中,本模型正确读取了图片测试素材。reAPI 会处理公开图片 URL;官方文档列出了视频能力,但当前测试返回不支持。

提示词缓存

本模型支持前缀缓存。请将重复资料置于开头,并检查返回的缓存用量,不要假设每次重复提示词都会命中缓存。

常见问题

关于此模型的常见疑问。

Kimi K3.1 Pro 在 reAPI 上按量收费。用量按 token 计量,包含生成的推理内容;输入、输出和缓存输入各有费率。选择工作负载前请查看当前价格表;一次小型冒烟测试无法预测长时间 agent 会话的成本。

Kimi K3.1 Pro 与 Claude Opus 5.5 对比

两款模型都可用于较复杂的编程或分析任务。比较 Kimi K3.1 Pro 与 Claude Opus 5.5 时,请使用相同证据及可测试的结果。表格描述的是官方模型接口约定;链接指南解释了为何基准结果与可用应用需要不同的检查。

比较要点
Kimi K3.1 Pro
Claude Opus 5.5
上下文
输入与输出共用 1,048,576 tokens
1M 上下文;常规输出上限为 128K
思考
始终启用;推理强度为 low、high 或 max
始终启用自适应思考
默认推理强度
Max
Medium
强制工具调用
文档列出 required 与指定函数选项
支持 auto 和 none;不支持强制 any 或指定工具
对话历史
返回完整 assistant 消息,包含推理
保留原生思考块及其签名
测量内容
任务正确性、工具结果及 token 总用量
相同验收标准及完整任务用量

官方文档核对日期:2026 年 10 月 24 日。本对比不涵盖仅限 Batch 的限制或 Highspeed 相关说法。通过 reAPI 观察到的行为及日期请查看 Kimi K3.1 Pro API 文档。

docs/api/kimi-k3-1-pro

API 参考

复制即用的代码片段与完整参数表。

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"}'

参数校验失败

提交时同步拒绝并指明出错字段。检查枚举值、范围与 URL 字段——不产生任何扣费。

认证或余额问题

401 表示 Bearer 密钥缺失或无效;402 表示预扣额超出余额。密钥与积分在控制台管理。

内容或素材被拒

参考素材与生成结果都会经过自动审核。被拒的任务返回明确错误并全额退款。

任务失败或超时

进入失败状态的任务不会扣费——预扣自动退还。保留任务 ID,随时可重试。

start building

准备好上线了吗?

在 Playground 中试用,或直接获取 API Key 立即接入。