Kimi-K3.1-Pro API
Kimi-K3.1-Pro مدل تولید متن از moonshotai است. مسیر چت آن در سرورنت، پیامهای گفتگو را دریافت و پاسخ تولید میکند؛ تعرفهٔ توکن ورودی و خروجی جداست.
قابل استفادهقیمت هر یک میلیون توکن، تومان
تعرفه در آغاز درخواست تثبیت میشود. مبلغ نهایی مصرف بر پایهٔ مصرف گزارششده محاسبه میشود.
- شناسهٔ مدل در API
- di-moonshotaikimi-k31-pro-cbc991fefe
- سازندهٔ مدل
- moonshotai
- نوع سرویس
- چت متنی
- وضعیت فعلی ارائه
- قابل استفاده
- حد زمینهٔ تنظیمشده
- 1,048,576 توکن
- سقف خروجی درگاه
- 4,096 توکن
امکانات مدل
استدلال ✓
فراخوانی ابزار ✓
پاسخ جریانی ✓
مدل Kimi-K3.1-Pro چیست؟
برای استفاده از Kimi-K3.1-Pro در سرورنت، شناسهٔ عمومی di-moonshotaikimi-k31-pro-cbc991fefe را ارسال کنید. درگاه با این شناسه مسیر تنظیمشده را انتخاب میکند؛ سازندهٔ مدل moonshotai است.
کاربردهای Kimi-K3.1-Pro
- از Kimi-K3.1-Pro در دستیار پشتیبانی استفاده کنید و بخش مرتبط گفتگو را بهصورت متن بفرستید.
- خلاصهسازی و استخراج اطلاعات با Kimi-K3.1-Pro را روی اسناد خودتان، ابتدا با سقف خروجی کوچک، آزمایش کنید.
- پیش از انتخاب Kimi-K3.1-Pro برای محصول، کیفیت پاسخ، مصرف کل توکن و هزینهٔ هر کار تکمیلشده را مقایسه کنید.
معرفی مدل
توضیح اصلی کاتالوگ به زبان انگلیسی است و خود مدل را معرفی میکند؛ محدودیت و وضعیت دسترسی همین صفحه، قرارداد استفاده از درگاه را مشخص میکند.
Kimi K3.1 Pro is an open-weight, natively multimodal agentic model, post-trained from Kimi K3 with large-scale joint reinforcement learning across hundreds of downstream domains, it is the first model in the K3.1 series. With a 1-million-token context window, Kimi K3.1 Pro delivers substantial improvements in coding, 3D creation, financial research, factual accuracy, and other agentic capabilities.
این مدل را چطور ارزیابی کنیم؟
برای Kimi-K3.1-Pro، کانتکست 1,048,576 توکن و سقف خروجی 4,096 توکن در این درگاه ثبت شده است. دستور، تاریخچه و پاسخ درخواستی را در محدودههای مربوط نگه دارید.
پیش از اتصال
- با دادهٔ نمایندهٔ کاربردتان، دقت، قالب خروجی و حالتهای خطا را بسنجید.
- درخواست نخست را محدود نگه دارید و نمونه و دسترسی API مخصوص همان عملیات را به کار ببرید.
- پیش از تعیین بودجهٔ تولید، زمان پاسخ و مصرف واقعی را در محیط خودتان ثبت کنید.
گفتگو و کدنویسی
سقف خروجی، ابزار و استریم را با چند ورودی نمایندهٔ کارتان مقایسه کنید.
مقایسهٔ مدلها ↗طراحی اتصال به مدل
پیامهای سیستم و کاربر را بفرستید، max_tokens را تعیین کنید و X-Request-Id را کنار گزارش مصرف نگه دارید. استریم را فقط برای مسیر پشتیبانیشده به کار ببرید. فراخوانی تابع، کار موردنیاز را به برنامهٔ شما معرفی میکند؛ درگاه ابزارهای شما را اجرا نمیکند.
ورودیها و محدودیتهای سرویس
مسیر فعلی چت فقط متن و یک پاسخ در هر درخواست را میپذیرد. قابلیتهای مدل اصلی، ورودی تصویر و صوت یا ابزارهای پولی میزبانیشده را فعال نمیکنند. حد زمینه و خروجیِ تنظیمشده ممکن است کمتر از حداکثر سازنده باشد. کیفیت زبان را روی دادههای خودتان بسنجید.
نمونهٔ محاسبهٔ هزینهٔ درخواست
برای 1,000 توکن ورودی و 500 توکن خروجی، بدون تخفیف کش. این عدد برآورد کاتالوگ است و هزینهٔ ثابت هر درخواست نیست. مصرف گزارششده و قیمت تثبیتشدهٔ درخواست، مبلغ مصرف را تعیین میکنند.
- برآورد مبلغ مصرف، تومان
- 2,051
برای مصرف توکن برنامهریزی کنید
برآورد بر پایهٔ تعرفهٔ نمایشی توکن بدون کش است؛ محاسبه برای برنامهریزی است و مبلغ نهایی تابع مصرف واقعی و قرارداد درخواست خواهد بود.
اتصال به API مدل Kimi-K3.1-Pro
مجوز ai:chat را روی کلید و ai:models:read را برای بررسی موجودی فعال کنید. SERVERNET_API_KEY را در محیط سرور نگه دارید. برای هر درخواست تازه، کلید تکرارناپذیری را عوض کنید؛ فقط هنگام تکرار همان درخواست، آن را ثابت نگه دارید.
curl https://servernet.cloud/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SERVERNET_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Idempotency-Key: CHANGE_FOR_EACH_NEW_REQUEST' \
-d '{
"model": "di-moonshotaikimi-k31-pro-cbc991fefe",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 128
}'import json, os, urllib.request
from uuid import uuid4
body = json.loads("{\n \"model\": \"di-moonshotaikimi-k31-pro-cbc991fefe\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Hello\"\n }\n ],\n \"max_tokens\": 128\n}")
request = urllib.request.Request(
"https://servernet.cloud/v1/chat/completions",
data=json.dumps(body).encode(),
headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["SERVERNET_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": str(uuid4()),
},
method="POST",
)
with urllib.request.urlopen(request) as response:
print(json.load(response))import { randomUUID } from 'node:crypto';
const response = await fetch('https://servernet.cloud/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer ' + process.env.SERVERNET_API_KEY,
'Content-Type': 'application/json',
'Idempotency-Key': randomUUID(),
},
body: JSON.stringify({
"model": "di-moonshotaikimi-k31-pro-cbc991fefe",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"max_tokens": 128
}),
});
if (!response.ok) throw new Error('HTTP ' + response.status);
console.log(await response.json());برای تلاش مجدد همان درخواست، Idempotency-Key ثابت بفرستید. پاسخ موفق تا ۲۴ ساعت بدون کسر دوباره بازپخش میشود. با x-should-retry:false درخواست را خودکار تکرار نکنید. کلید فقط یک بار نمایش داده میشود. آن را در متغیر محیطی سرور نگه دارید و در کد مرورگر، گیتهاب یا لاگ قرار ندهید.
کلیدها، بودجه و گزارش مصرفپرسشهای متداول
آیا Kimi-K3.1-Pro در سرورنت قابل استفاده است؟
Kimi-K3.1-Pro اکنون روی مسیر تنظیمشده قابل استفاده است. پیش از ارسال، GET /v1/models را بررسی کنید؛ ظرفیت تأمینکننده، تازگی کاتالوگ و تنظیمات حساب میتوانند وضعیت ارائه را تغییر دهند.
برای Kimi-K3.1-Pro از چه شناسه و مسیری استفاده کنم؟
در فیلد model شناسهٔ di-moonshotaikimi-k31-pro-cbc991fefe را بفرستید و از مسیر و مجوز کلیدِ نشاندادهشده استفاده کنید. کلید سرورنت به پروژه وابسته است؛ در SDK، نشانی پایه https://servernet.cloud/v1 را تنظیم کنید.
هزینهٔ مصرف Kimi-K3.1-Pro چگونه محاسبه میشود؟
توکن ورودی و خروجی تعرفهٔ جدا دارند. توکن استدلالِ گزارششده، در مسیر پشتیبانیشده، جزو مصرف خروجی است. ورودی کششده فقط با تعرفهٔ کشِ تأییدشده تخفیف میگیرد. مصرف هر درخواست در پنل ثبت میشود.
پیش از استفادهٔ عملیاتی از Kimi-K3.1-Pro چه چیزهایی را بررسی کنم؟
مسیر فعلی چت فقط متن و یک پاسخ در هر درخواست را میپذیرد. قابلیتهای مدل اصلی، ورودی تصویر و صوت یا ابزارهای پولی میزبانیشده را فعال نمیکنند. حد زمینه و خروجیِ تنظیمشده ممکن است کمتر از حداکثر سازنده باشد. کیفیت زبان را روی دادههای خودتان بسنجید.
مقایسه با مدلهای همین کاربرد
Kimi-K3
قابل استفاده چت متنیحد زمینهٔ تنظیمشده: 1,048,576 توکن
Kimi-K2.6
قابل استفاده چت متنیحد زمینهٔ تنظیمشده: 262,144 توکن
DeepSeek-V4-Flash
قابل استفاده چت متنیحد زمینهٔ تنظیمشده: 1,048,576 توکن
DeepSeek-V4-Flash-0731
قابل استفاده چت متنیحد زمینهٔ تنظیمشده: 1,048,576 توکن
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
قابل استفاده چت متنیحد زمینهٔ تنظیمشده: 1,048,576 توکن
DeepSeek-V4-Pro
قابل استفاده چت متنیحد زمینهٔ تنظیمشده: 1,048,576 توکن