प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$2.00
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$10.00
अंतर्निहित कैश पढ़ा गया
प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन
$0.184
वेब खोज (लिंकअप)
प्रति कॉल जब लागू किया जाता है
$0.013
Kimi K3.1 Pro और DeepSeek V4 Pro 0813 साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Moonshot AI 
DeepSeek पाठ निर्माणMoonshot AI का Kimi K3.1 Pro और DeepSeek का DeepSeek V4 Pro 0813 दोनों पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| मॉडल ID | kimi-k3-1-pro | deepseek-v4-pro-0813 |
| निर्माता | Moonshot AI | DeepSeek |
| रिलीज | 23 अक्टू॰ 2026 | 13 अग॰ 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 1M टोकन | 1M टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 1,31,072 टोकन | 3,93,216 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज | टेक्स्ट |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON Schema | JSON Schema |
| रीजन | Germany | Singapore |
| एंडपॉइंट | 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 |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 से 131072 डिफॉल्ट: 131072 | 1 से 393216 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| reasoning_effort | low, medium, high, max डिफॉल्ट: max | none, low, medium, high, max डिफॉल्ट: medium |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| disable_formatting | boolean डिफॉल्ट: false | boolean डिफॉल्ट: false |
| temperature | - | 0 से 2 डिफॉल्ट: 0.7 |
| top_p | - | 0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 |
| thinking_budget | - | 1 से 393216 डिफॉल्ट: 32768 |
1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON स्कीमा संरचित आउटपुट के साथ टेक्स्ट और इमेज इनपुट का समर्थन करता है। लिंकअप वेब खोज web_search_linkup के माध्यम से उपलब्ध है और लागू होने पर प्रति कॉल $0.013 जोड़ती है। सोच डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है: reasoning_effort के साथ इसकी गहराई सेट करें (अधिकतम डिफ़ॉल्ट है), या इसे enable_thinking के साथ बंद कर दें, जिससे आउटपुट गुणवत्ता कम हो जाती है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। स्टॉप स्ट्रिंग्स रीजनिंग के साथ-साथ उत्तर पर भी लागू होते हैं, इसलिए रीजनिंग में दिखाई देने वाली स्टॉप स्ट्रिंग उत्तर को जल्दी समाप्त कर देती है। तापमान और अन्य नमूना सेटिंग्स मॉडल सेवा द्वारा तय की जाती हैं।
सोच डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम है और इसे अक्षम किया जा सकता है। रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। वैकल्पिक लिंकअप वेब खोज को केवल तभी बिल किया जाता है जब लागू किया जाता है।
Kimi K3.1 Pro OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id kimi-k3-1-pro उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को kimi-k3-1-pro या deepseek-v4-pro-0813 पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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."}
]
}'prompt परीक्षण और तुलना रन जिनमें दोनों मॉडल शामिल हैं।
Kimi K3.1 Pro नई रिलीज़ है (23 अक्टू॰ 2026); DeepSeek V4 Pro 0813 13 अग॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था। दोनों मॉडलों की कॉन्टेक्स्ट विंडो 1M टोकन की है। हर जवाब में DeepSeek V4 Pro 0813 अधिकतम 3,93,216 आउटपुट टोकन लौटाता है, Kimi K3.1 Pro अधिकतम 1,31,072। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Kimi K3.1 Pro नई रिलीज़ है (23 अक्टू॰ 2026); DeepSeek V4 Pro 0813 13 अग॰ 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए DeepSeek V4 Pro 0813 की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
