Cómo usar la API Kimi K3.1 Pro

El Kimi K3.1 Pro está disponible en EmpirioLabs. Es el modelo insignia de Moonshot para la programación y el trabajo de agentes a largo plazo, lanzado el 23 de octubre de 2026 como una versión postentrenada de Kimi K3. Lee texto e imágenes en un contexto de token de 1M, razona antes de responder a la profundidad que elijas, llama a tus funciones, devuelve JSON que sigue tu esquema y puede buscar en la web, leer páginas y ejecutar Python por sí solo. Moonshot informa de avances sobre Kimi K3 en programación, creación 3D e investigación financiera.

Qué hace el modelo

Entrada de texto e imágenes. Envía capturas de pantalla, diagramas y fotos en la misma petición que el prompt, usando el estándar image_url bloque de contenido, como dirección web o URL de datos.

Razonamiento ajustable. El pensamiento está activado por defecto. reasoning effort establece su profundidad: Grave, Medio, Alto, o max, con max como predeterminado. El texto de razonamiento vuelve a aparecer reasoning content.

Herramientas integradas. Por defecto hay tres herramientas disponibles y desactivadas: búsqueda web (tool_web_search), un extractor web que lee páginas (tool_web_extractor), y un intérprete de código en Python (tool_code_interpreter). Funcionan por sí solos o junto con tus herramientas de función y salida estructurada, tanto en streaming como en solicitudes no streaming.

Funciones y salida estructurada. La llamada a funciones soporta elecciones forzadas y necesarias de herramientas pensando en, y response_format aplica exactamente un esquema JSON. Los prefijos repetidos de los prompts se almacenan automáticamente en caché y se facturan a la tasa de entrada almacenada en caché.

Mira el vídeo de lanzamiento

Cada programa de la película fue escrito por Kimi K3.1 Pro en una sola toma a través de la API EmpirioLabs: un agujero negro trazado por rayos, una simulación de tinta que se ejecuta en la GPU, una torre del reloj, una carrera de canicas, una montaña rusa y una ciudad que crece desde la nada. La banda sonora fue generada por ACE-Step en EmpirioLabs. Míralo en YouTube.

Cómo llamar a Kimi K3.1 Pro

Utiliza el endpoint de completación de chats compatible con OpenAI y establece modelo a kimi-k3-1-pro. Esta solicitud busca en la web y razona con gran profundidad:

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -H "Autorización: Portador $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Tipo-Contenido: application/json" \ -d '{ "modelo": "kimi-k3-1-pro", "reasoning_effort": "alto", "tool_web_search": true, "mensajes": [ {"rol": "usuario", "contenido": "¿Qué cambió en la última versión estable de Python? Tres puntos clave."} ] }'

La respuesta termina con una lista de Fuentes de las páginas que utilizó el modelo, y el uso. tool_usage.web_search cuenta las búsquedas que realizó. El mismo ID de modelo funciona en los extremos compatibles Respuestas, Mensajes y Gemini listados en la página del modelo, y con "stream": Verdadero.

Elegir un esfuerzo de razonamiento

Tokens de profundidad y salida. Los tokens de razonamiento se presentan como tokens de salida, y Grave usa muchos menos que los otros niveles. Uso Grave para respuestas rápidas y llamadas rutinarias a herramientas, y keep max Para codificación fija y largas ejecuciones de agentes.

Apagar el pensamiento. habilitar pensar Establecido a falso elimina el razonamiento por completo, lo que también elimina los tokens que añade al prompt, pero reduce la calidad de salida. La búsqueda web sigue funcionando sin pensar. El extractor web y el intérprete de código no.

Mudanza desde Kimi K3

Qué cambiar. Set modelo a kimi-k3-1-pro. reasoning effort y tool_web_search Si funciona igual, ahora se puede desactivar la idea. El Kimi K3 sigue disponible y sigue siendo la opción para la entrada de vídeo, que el Kimi K3.1 Pro no acepta.

Notas operativas

• max_tokens incluye razonamiento. Un valor pequeño puede terminar dentro del razonamiento y no dar respuesta, con finish_reason Establecido a Longitud. Deja espacio para ambos, o déjalo sin colocar. Con una herramienta integrada, el mínimo es 16.
• Las cuerdas de registro también se aplican al razonamiento. Una cadena de parada que aparece en el razonamiento termina la respuesta ahí, sin respuesta. Usa cadenas que no aparezcan en el pensamiento del modelo, o desactiva el pensamiento para esa petición.
• Los resultados de búsqueda cuentan como tokens de entrada. Las páginas que devuelve una búsqueda se suman a la entrada del modelo, y una solicitud puede realizar varias búsquedas, cada una con su propia tarifa.
• El muestreo está fijo. temperatura, top p, y se ignoran los ajustes de penalización.
• Las respuestas de búsqueda terminan con una lista de Fuentes. Set disable_formatting a Cierto cuando otro programa lee la salida y espera la respuesta sola. La salida estructurada nunca recibe la lista.

Precios

El uso de tokens se factura a una tasa de entrada, una tasa de salida y una tasa menor para la entrada en caché, la misma en cada longitud de contexto. Los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida, y cada búsqueda web ejecutada añade una comisión por búsqueda. Ver la versión en directo página modelo y página de precios para las tarifas actuales.

Empieza a construir

Prueba el Kimi K3.1 Pro en el Playground, leer el Documentación de la API, o compararlo con otros modelos en el Catálogo de modelos.