लंबी कोडिंग और एजेंट के काम के लिए मूनशॉट का प्रमुख तर्क मॉडल, 1M टोकन संदर्भ, छवि इनपुट, वेब खोज और एक कोड दुभाषिया के साथ।
Moonshot AIपाठ निर्माण1M कॉन्टेक्स्टरिलीज 23 अक्टू॰ 2026Germanyस्वामित्व वाला एंडपॉइंटनयालंबी कोडिंग और एजेंट के काम के लिए मूनशॉट का प्रमुख तर्क मॉडल, 1M टोकन संदर्भ, छवि इनपुट, वेब खोज और एक कोड दुभाषिया के साथ।
टेक्स्ट और इमेज इनपुट, फ़ंक्शन कॉलिंग, JSON स्कीमा स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और बिल्ट-इन टूल का समर्थन करता है: वेब खोज $0.015 प्रति कॉल पर बिल किया जाता है, और एक वेब एक्सट्रैक्टर और एक कोड दुभाषिया बिना किसी अतिरिक्त शुल्क के। reasoning_effort नियंत्रण (अधिकतम डिफ़ॉल्ट है) और एक enable_thinking स्विच के साथ डिफ़ॉल्ट रूप से सोच चालू है; रीजनिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है। प्रॉम्प्ट कैशिंग स्वचालित है। स्टॉप स्ट्रिंग्स तर्क के साथ-साथ उत्तर पर भी लागू होती हैं। तापमान और अन्य नमूना सेटिंग्स मॉडल सेवा द्वारा तय की जाती हैं। वीडियो इनपुट, स्पष्ट कैश नियंत्रण, बैच और फाइन-ट्यूनिंग समर्थित नहीं हैं।
इस नाम से भी जाना जाता है Kimi K3.1, Moonshot AI Kimi K3.1 Pro
kimi-k3-1-pro/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/kimi-k3-1-pro:generateContentkimi-k3.1-promoonshotai/kimi-k3.1-proEmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
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। 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."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3-1-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs पर Kimi K3.1 Pro API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | number | 131072 | 1 से 131072 | अधिकतम आउटपुट टोकन। रीजनिंग टोकन इस सीमा की ओर गिने जाते हैं। |
| stop | string | - | - | 4 स्ट्रिंग्स तक जहां मॉडल आगे टोकन उत्पन्न करना बंद कर देगा। |
| enable_thinking | boolean | true | - | उत्तर देने से पहले तर्क सक्षम करें। इसे बंद करने से आउटपुट गुणवत्ता कम हो जाती है। |
| reasoning_effort | enum | max | low, medium, high, max | Kimi K3.1 प्रो तर्क प्रयास। उच्च प्रयास उत्तर देने से पहले अधिक तर्क टोकन खर्च करता है। अधिकतम की सिफारिश की जाती है और डिफ़ॉल्ट। |
| tool_web_search | boolean | false | - | वास्तविक समय की जानकारी के लिए वेब पर खोजें. प्रत्येक आह्वान किए गए कॉल के लिए अनुरोध लागत में $0.015 जोड़ता है. |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | URL से सामग्री निकालें और पढ़ें। वेब खोज और सोच की आवश्यकता है। |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | सैंडबॉक्स में पायथन कोड चलाएँ। सोचने की आवश्यकता है। |
| disable_formatting | boolean | false | - | वेब खोज द्वारा जोड़े गए स्रोत सूची के बिना उत्तर लौटाएँ. |
| response_format | enum | - | - | आउटपुट को वैध JSON तक सीमित करें। किसी भी JSON ऑब्जेक्ट के लिए JSON मोड का उपयोग करें, या सटीक प्रतिक्रिया आकार को बाध्य करने के लिए JSON स्कीमा की आपूर्ति करें। |
1M टोकन संदर्भ, फ़ंक्शन कॉलिंग और JSON स्कीमा संरचित आउटपुट के साथ टेक्स्ट और इमेज इनपुट का समर्थन करता है। अंतर्निहित उपकरण डिफ़ॉल्ट रूप से बंद हैं: प्रति कॉल $0.015 पर वेब खोज, और एक वेब एक्सट्रैक्टर और एक कोड दुभाषिया बिना किसी अतिरिक्त शुल्क के। एक अनुरोध एक से अधिक खोज चला सकता है, और प्रत्येक खोज को बिल किया जाता 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। वेब एक्सट्रैक्टर और कोड दुभाषिया को सोचने की जरूरत है, और वेब एक्सट्रैक्टर को वेब खोज की भी आवश्यकता होती है। स्टॉप स्ट्रिंग्स तर्क के साथ-साथ उत्तर पर भी लागू होते हैं, इसलिए रीजनिंग में दिखाई देने वाली एक स्टॉप स्ट्रिंग उत्तर को जल्दी समाप्त कर देती है। तापमान और अन्य नमूना सेटिंग्स मॉडल सेवा द्वारा तय की जाती हैं।
जब यह मॉडल एक ही अनुरोध के अंदर टूल (वेब खोज, कोड दुभाषिया, आदि) का आह्वान करता है, तो प्रतिक्रिया टोकन गणना के साथ एक सामान्यीकृत usage.tool_usage मानचित्र को वहन करती है। नीचे दिया गया उदाहरण आकार, सटीक फ़ील्ड नाम, इकाइयाँ दिखाता है, और कौन से उपकरण दिखाई देते हैं, प्रति प्रदाता थोड़ा भिन्न हो सकते हैं:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}टूल काउंट पहले से ही cost_usd में फैक्टर किए गए हैं, वे पारदर्शिता के लिए सामने आए हैं ताकि आप प्रति-टूल बिलिंग का ऑडिट कर सकें। जब कोई उपकरण लागू नहीं किया गया था तो फ़ील्ड को छोड़ दिया जाता है।
EmpirioLabs पर Kimi K3.1 Pro का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: इनपुट $2.00 प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन; आउटपुट $10.00 प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन; अंतर्निहित कैश पढ़ा गया $1.80 प्रति 1M कैश्ड इनपुट टोकन; वेब खोज $0.015 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है; वेब चिमटा $0.00 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है; कोड दुभाषिया $0.00 प्रति कॉल जब लागू किया जाता है। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Kimi K3.1 Pro 1M टोकन की context window समर्थित करता है, प्रति उत्तर अधिकतम 1,31,072 आउटपुट टोकन के साथ।
हां। Kimi K3.1 Pro OpenAI-संगत Chat Completions API देता है, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs base_url को https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करके और model id kimi-k3-1-pro रखकर काम करते हैं।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Kimi K3.1 Pro को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
