

Kimi K3 y Kimi K2.6 lado a lado: especificaciones, capacidades, parámetros y precios en vivo del catálogo de EmpirioLabs.
Kimi K3 y Kimi K2.6 son modelos de Moonshot AI en la categoría Generacion de texto, disponibles a través de la API de EmpirioLabs.
| Especificación | Kimi K3 | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| ID del modelo | kimi-k3 | kimi-k2-6 |
| Autor | Moonshot AI | Moonshot AI |
| Lanzado | 15 jul 2026 | 20 abr 2026 |
| Ventana de contexto | 1M tokens | 256K tokens |
| Salida máxima | 131.072 tokens | 16.000 tokens |
| Entrada | Texto Imagen Video | Texto Imagen Video |
| Salida | Texto | Texto |
| Salida estructurada | JSON Schema | JSON Schema |
| Región | International | China |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k2-6:generateContent |
| Capacidades |
Tarifas en vivo del catálogo de EmpirioLabs para ambos modelos. Cada tabla de tarifas siempre coincide con lo que cobra la API.
Parámetros de solicitud que cada modelo indica en EmpirioLabs, con los valores permitidos o el rango cuando corresponde. Un guion marca un parámetro que el modelo no indica.
| Parámetro | Kimi K3 | Kimi K2.6 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 a 1048576 Predeterminado: 131072 | 1 a 16000 |
| stop | string | string |
| reasoning_effort | low, high, max Predeterminado: max | none, low, medium, high, max Predeterminado: medium |
| tool_web_search | boolean Predeterminado: false | - |
| max_tool_calls | 1 a 20 Predeterminado: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 a 1.99 Predeterminado: 0.7 |
| top_p | - | 0 a 1 Predeterminado: 0.9 |
| enable_thinking | - | boolean Predeterminado: true |
| thinking_budget | - | 1 a 81920 Predeterminado: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean Predeterminado: false |
| disable_formatting | - | boolean Predeterminado: false |
Soporta entradas de texto, imagen y vídeo con un contexto de token de 1M, llamada a funciones, salida estructurada de esquema JSON y búsqueda web integrada a $0.015 por llamada invocada. El pensamiento está siempre activado; la profundidad de razonamiento se ajusta con el control de reasoning_effort (se recomienda Max) y los tokens de razonamiento se facturan como tokens de salida. La temperatura y otros ajustes de muestreo son fijados por el servicio de modelos. La llamada a funciones de varios pasos a través de la API debe reproducir el mensaje de asistente con su campo de reasoning_content intacto.
Kimi K3 sirve la API de Chat Completions compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a https://api.empiriolabs.ai/v1 con tu clave de API de EmpirioLabs y usa el id de modelo kimi-k3. Ambos modelos se llaman a través del mismo endpoint. Establece model en kimi-k3 o kimi-k2-6. Consigue una clave de API en el panel de EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Kimi K3 es el lanzamiento más reciente (15 jul 2026); Kimi K2.6 se lanzó el 20 abr 2026. Kimi K3 tiene la ventana de contexto más grande: 1M tokens, frente a 256K de Kimi K2.6. Kimi K3 devuelve hasta 131.072 tokens de salida por respuesta; Kimi K2.6, hasta 16.000. Las especificaciones, las tablas de tarifas y los parámetros de esta página provienen del catálogo en vivo de EmpirioLabs.
Kimi K3 es el lanzamiento más reciente (15 jul 2026); Kimi K2.6 se lanzó el 20 abr 2026.
Kimi K2.6 tiene la tarifa más baja para Entrada (por 1M de tokens de prompt) y Salida (por 1M de tokens generados). Las dos tablas de tarifas en vivo están en esta página y siempre coinciden con lo que cobra la API.
Sí. Ambos modelos usan POST /v1/chat/completions con la misma clave de API de EmpirioLabs, así que la mayoría de las integraciones cambian con solo modificar el valor model. Revisa antes la tabla de parámetros de esta página si dependes de un parámetro específico de un modelo.
Sí. Abre cada modelo en el playground de EmpirioLabs y ejecuta el mismo prompt en ambos, con los parámetros que expone la API.
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