MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Name: Kimi K3.1 Pro API
Brand: moonshotai
Price: 2 USD
Availability: InStock

moonshotai/kimi-k3.1-pro

प्रकाशन तिथि: 2026-10-24

1,048,576 context · $2.00/M input tokens · $10.00/M output tokens

Kimi K3.1 Pro is Moonshot AI's flagship open-weight multimodal reasoning model and a post-trained successor to Kimi K3, with a 1M-token context window. It is built for long-horizon coding, 3D...

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कोई अग्रिम लागत नहीं, केवल उतना ही भुगतान करें जितना आप उपयोग करते हैं

इनपुट$2.00 / M Tokens

आउटपुट$10.00 / M Tokens

Cache Read$0.20 / M Tokens

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moonshotai/kimi-k3.1-pro

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API उपयोग

हमारे API के साथ एकीकृत करने के लिए निम्नलिखित कोड उदाहरणों का उपयोग करें:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'moonshotai/kimi-k3.1-pro',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'moonshotai/kimi-k3.1-pro',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

मॉडल परिचय

Kimi K3.1 Pro is Moonshot AI's flagship open-weight multimodal reasoning model and a post-trained successor to Kimi K3, with a 1M-token context window. It is built for long-horizon coding, 3D...

This model is available through the WaveSpeed AI OpenAI-compatible API for chat completions and compatible application workflows.

Why It Looks Great

text+image+video->text architecture for Text, Image, Video to Text workloads
1048576 context window for long prompts, document analysis, and multi-turn workflows
Vision input support for image understanding and multimodal tasks
Function calling and tool-use support for agentic application workflows
Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
Reasoning controls available through supported parameters

Key Features

Context Window: 1048576 tokens
Max Input: 1048576 tokens
Max Output: 943718 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported
Structured Outputs: Supported
Image Generation: Not listed
Audio Input: Not listed
Supported Parameters: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p

Specifications

Specification	Value
Provider	moonshot
Model Type	Chat Completions model
Architecture	text+image+video->text
Context Window	1048576 tokens
Max Input	1048576 tokens
Max Output	943718 tokens
Input	Text, Image, Video
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported
Structured Outputs	Supported
Release Date	October 24, 2026

How to Use

Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: moonshotai/kimi-k3.1-pro

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="moonshotai/kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "moonshotai/kimi-k3.1-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: moonshotai/kimi-k3.1-pro
Provider: moonshot

जानकारी

प्रदाताmoonshot

प्रकारllm

समर्थित कार्यक्षमता

इनपुट

टेक्स्टछवि

आउटपुट

टेक्स्ट

कॉन्टेक्स्ट1,048,576

अधिकतम आउटपुट943,718

विज़न✓ समर्थित

फ़ंक्शन कॉलिंग✓ समर्थित

API एक्सेस गाइड

बेस URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API एंडपॉइंटchat/completions

मॉडल IDmoonshotai/kimi-k3.1-pro

WaveSpeedAI पर Kimi K3.1 Pro आज़माएं

हमारे एकीकृत API के ज़रिए Kimi K3.1 Pro तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।

Kimi K3.1 Pro के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

API के ज़रिए Kimi K3.1 Pro की लागत कितनी है?+

WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $2.00 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $10.00। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।

Kimi K3.1 Pro की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?+

Kimi K3.1 Pro प्रति अनुरोध 944K टोकन तक के आउटपुट के साथ 1049K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।

क्या Kimi K3.1 Pro OpenAI-कम्पैटिबल है?+

WaveSpeedAI Kimi K3.1 Pro को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।

मैं Kimi K3.1 Pro के साथ कैसे शुरू करूं?+

WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।

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