Kimi K3 模型发布 - 百万token长context

正文

Vivgrid 已正式将 Kimi K3 添加到其全球模型平台，为开发者和 AI 团队提供了一个新的选择，用于长上下文推理、软件工程和 agent 应用。

该模型可通过 model ID kimi-k3 访问，并可通过 Vivgrid 统一的 Chat Completions API 调用。

已在使用 OpenAI 兼容 SDK 的团队可以集成 Kimi K3，无需构建单独的客户端或改变现有的请求格式。

为长上下文工作而构建

Kimi K3 支持高达 100 万 token 的上下文窗口以及高达 128,000 token 的输出。

这使得开发者可以在单次请求中包含更多的源代码、文档、日志、规范和任务历史。

对于大型软件项目，这使得跨文件分析依赖关系、审查整个代码库、调试复杂系统以及在较长的工程任务中保持上下文变得更容易。

开发者不必将项目分散在许多不连贯的 prompt 中，而是可以在整个工作流程中为模型提供更多相关信息。

为编码和 AI Agent 而设计

Kimi K3 支持文本和图像输入，以及工具和函数调用。

这些功能使其适合需要与以下系统交互的应用：

• 终端和测试环境

潜在的应用场景包括代码库范围的代码审查、大规模重构、多服务调试、技术研究和长运行的编码 agent。

OpenAI 兼容集成

Kimi K3 可通过 Vivgrid 的标准端点访问：

POST /v1/chat/completions

开发者只需将 model 字段设置为 kimi-k3。

curl https://api.vivgrid.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VIVGRID_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Review this project and identify the highest-risk architectural issues."
      }
    ],
    "stream": true
  }'

这种统一的接口允许团队在同一 Vivgrid 环境中测试和部署 Kimi K3 与其他模型，同时保持身份验证、计费、使用追踪和监控。

Kimi K3 在 Vivgrid 上的定价如下（每 100 万 token）：

• 缓存输入：美元 0.30

缓存输入定价可以为需要重复重用大型 prompt、代码库、参考文档或持久项目上下文的应用降低成本。

Kimi K3 现已可通过 API 和 Vivgrid Console 供 Vivgrid 用户使用。

该发布通过一个高性能选项扩展了 Vivgrid 的模型目录，面向构建编码助手、自主 agent、技术研究系统和生产级 AI 应用的开发者。

已在使用 OpenAI 兼容 API 的团队可以开始测试 Kimi K3，无需重新设计应用堆栈。

在 Vivgrid 上探索 Kimi K3：https://vivgrid.com/docs/models/kimi-k3