

Kimi K3 e DeepSeek V4 Pro lado a lado: especificações, recursos, parâmetros e preços ao vivo do catálogo da EmpirioLabs.
Kimi K3 de Moonshot AI e DeepSeek V4 Pro de DeepSeek pertencem à categoria Geração de Texto e estão disponíveis pela API da EmpirioLabs.
| Especificação | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| ID do modelo | kimi-k3 | deepseek-v4-pro |
| Autor | Moonshot AI | DeepSeek |
| Lançado | 15 de jul. de 2026 | 24 de abr. de 2026 |
| Janela de contexto | 1M tokens | 1M tokens |
| Saída máxima | 131.072 tokens | 393.216 tokens |
| Entrada | Texto Imagem Vídeo | Texto |
| Saída | Texto | Texto |
| Saída estruturada | JSON Schema | JSON Schema |
| Região | International | Germany |
| 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/deepseek-v4-pro:generateContent |
| Recursos |
Tarifas ao vivo do catálogo da EmpirioLabs para os dois modelos. Cada tabela de tarifas sempre corresponde ao que a API cobra.
Parâmetros de requisição que cada modelo indica na EmpirioLabs, com os valores permitidos ou o intervalo quando houver. Um traço marca um parâmetro que o modelo não indica.
| Parâmetro | Kimi K3 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 a 1048576 Padrão: 131072 | 1 a 393216 |
| stop | string | string |
| reasoning_effort | low, high, max Padrão: max | none, low, medium, high, max Padrão: medium |
| tool_web_search | boolean Padrão: false | - |
| max_tool_calls | 1 a 20 Padrão: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| temperature | - | 0 a 2 Padrão: 0.7 |
| top_p | - | 0 a 1 Padrão: 0.9 |
| enable_thinking | - | boolean Padrão: true |
| thinking_budget | - | 1 a 393216 Padrão: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean Padrão: false |
| disable_formatting | - | boolean Padrão: false |
Suporta entradas de texto, imagem e vídeo com contexto de token de 1M, chamada de funções, saída estruturada de esquema JSON e busca web embutida a $0.015 por chamada invocada. O raciocínio está sempre ativo; a profundidade de raciocínio é ajustável com o controle de reasoning_effort (o Max é recomendado) e os tokens de raciocínio são faturados como tokens de saída. Temperatura e outras configurações de amostragem são fixadas pelo serviço de modelo. A chamada de função em múltiplas etapas pela API deve reproduzir a mensagem de assistente com seu campo de reasoning_content intacto.
Kimi K3 atende a API Chat Completions compatível com OpenAI. Aponte qualquer SDK OpenAI para https://api.empiriolabs.ai/v1 com sua chave de API EmpirioLabs e use o id de modelo kimi-k3. Os dois modelos são chamados pelo mesmo endpoint. Defina model como kimi-k3 ou deepseek-v4-pro. Obtenha uma chave de API no painel 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."}
]
}'Testes de prompts e comparações que cobrem os dois modelos.
Kimi K3 é o lançamento mais recente (15 de jul. de 2026); DeepSeek V4 Pro foi lançado em 24 de abr. de 2026. Os dois modelos têm uma janela de contexto de 1M tokens. DeepSeek V4 Pro retorna até 393.216 tokens de saída por resposta; Kimi K3, até 131.072. As especificações, as tabelas de tarifas e os parâmetros desta página vêm do catálogo ao vivo da EmpirioLabs.
Kimi K3 é o lançamento mais recente (15 de jul. de 2026); DeepSeek V4 Pro foi lançado em 24 de abr. de 2026.
DeepSeek V4 Pro tem a tarifa mais baixa para Entrada (por 1M de tokens de prompt) e Saída (por 1M de tokens gerados). As duas tabelas de tarifas ao vivo estão nesta página e sempre correspondem ao que a API cobra.
Sim. Os dois modelos usam POST /v1/chat/completions com a mesma chave de API da EmpirioLabs, então a maioria das integrações alterna só mudando o valor model. Confira antes a tabela de parâmetros desta página se você depende de um parâmetro específico de um modelo.
Sim. Abra cada modelo no playground da EmpirioLabs e execute o mesmo prompt nos dois, com os parâmetros que a API expõe.
Confira nossos preços ou entre em contato se quiser que seu próprio modelo seja implementado em nossa pilha.