النوع
المواصفة
السعر
المدخلات
لكل 1M رموز مطالبة
$2.00
المخرجات
لكل مليون رمز مولد
$10.00
قراءة الذاكرة المؤقتة الضمنية
لكل مليون رمز إدخال مخبأ
$0.184
البحث على الويب (لينك أب)
لكل نداء عند استدعائه
$0.013
Kimi K3.1 Pro وDeepSeek V4 Pro 0813 جنبًا إلى جنب: المواصفات والقدرات والمعلمات والأسعار المباشرة من كتالوج EmpirioLabs.
Moonshot AI 
DeepSeek توليد النصوصKimi K3.1 Pro من Moonshot AI وDeepSeek V4 Pro 0813 من DeepSeek كلاهما ضمن فئة توليد النصوص، ومتاحان عبر واجهة EmpirioLabs API.
| المواصفة | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| معرّف النموذج | kimi-k3-1-pro | deepseek-v4-pro-0813 |
| المطور | Moonshot AI | DeepSeek |
| تاريخ الإصدار | 23 أكتوبر 2026 | 13 أغسطس 2026 |
| نافذة السياق | 1M رمز | 1M رمز |
| أقصى إخراج | 131,072 رمز | 393,216 رمز |
| الإدخال | نص صورة | نص |
| الإخراج | نص | نص |
| إخراج منظم | JSON Schema | JSON Schema |
| المنطقة | Germany | Singapore |
| نقاط النهاية | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3-1-pro:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent |
| القدرات |
أسعار مباشرة من كتالوج EmpirioLabs لكلا النموذجين. كل جدول أسعار يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
معلمات الطلب المدرجة لكل نموذج على EmpirioLabs، مع القيم المسموح بها أو النطاق حيثما ينطبق. تشير الشرطة إلى معلمة غير مدرجة للنموذج.
| المعامل | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 إلى 131072 الافتراضي: 131072 | 1 إلى 393216 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean الافتراضي: true | boolean الافتراضي: true |
| reasoning_effort | low, medium, high, max الافتراضي: max | none, low, medium, high, max الافتراضي: medium |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean الافتراضي: false | boolean الافتراضي: false |
| disable_formatting | boolean الافتراضي: false | boolean الافتراضي: false |
| temperature | - | 0 إلى 2 الافتراضي: 0.7 |
| top_p | - | 0 إلى 1 الافتراضي: 0.9 |
| thinking_budget | - | 1 إلى 393216 الافتراضي: 32768 |
يدعم مدخلات النص والصورة مع سياق رمز بحجم 1M، واستدعاء دالة، ومخرجات هيكلية بمخطط JSON. يتوفر البحث عبر الويب Linkup عبر web_search_linkup ويضيف $0.013 لكل استدعاء عند استدعائه. يتم تشغيل التفكير افتراضيا: تعيين عمقه باستخدام reasoning_effort (الحد الأقصى هو الافتراضي)، أو إيقافه باستخدام enable_thinking، مما يقلل جودة الإخراج. يتم تصنيف رموز الاستدلالات كرموز إخراج. تنطبق سلاسل الإيقاف على الاستدلالات وكذلك على الإجابة، لذا فإن سلسلة التوقف التي تظهر في الاستدلال تنهي الاستجابة مبكرا. يتم تثبيت إعدادات درجة الحرارة وإعدادات العينة الأخرى بواسطة خدمة النمذج.
يتم تفعيل التفكير افتراضيا ويمكن تعطيله. يتم احتساب رموز الاستدلال كرموز إخراج. البحث الاختياري في لينك أب على الويب يتم تحصيله فقط عند استدعائه.
يقدم Kimi K3.1 Pro واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI. وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 بمفتاح EmpirioLabs API الخاص بك واستخدم معرّف النموذج kimi-k3-1-pro. يُستدعى النموذجان عبر نقطة النهاية نفسها. اضبط model على kimi-k3-1-pro أو deepseek-v4-pro-0813. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-1-pro",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'اختبارات مطالبات ومقارنات تغطي كلا النموذجين.
Kimi K3.1 Pro هو الإصدار الأحدث (23 أكتوبر 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro 0813 فصدر في 13 أغسطس 2026. لكلا النموذجين نافذة سياق تبلغ 1M رمز. يعيد DeepSeek V4 Pro 0813 حتى 393,216 رمز إخراج لكل استجابة، ويعيد Kimi K3.1 Pro حتى 131,072. المواصفات وجداول الأسعار والمعلمات في هذه الصفحة مصدرها كتالوج EmpirioLabs المباشر.
Kimi K3.1 Pro هو الإصدار الأحدث (23 أكتوبر 2026)؛ أما DeepSeek V4 Pro 0813 فصدر في 13 أغسطس 2026.
DeepSeek V4 Pro 0813 لديه السعر الأقل لـ المدخلات (لكل 1M رموز مطالبة) والمخرجات (لكل مليون رمز مولد). جدولا الأسعار المباشران موجودان في هذه الصفحة ويطابقان دائمًا ما تحتسبه الواجهة.
نعم. يستخدم النموذجان POST /v1/chat/completions بمفتاح EmpirioLabs API نفسه، لذا يكفي في معظم التكاملات تغيير قيمة model للتبديل. راجع أولًا جدول المعلمات في هذه الصفحة إذا كنت تعتمد على معلمة خاصة بنموذج معين.
نعم. افتح كل نموذج في ملعب EmpirioLabs وشغّل المطالبة نفسها على الاثنين، بالمعلمات التي توفرها الواجهة.
تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.
