Kimi K3
⧉Kimi K3 es el nuevo modelo insignia de Moonshot AI, fuerte en comprensión de documentos largos, análisis de varios documentos y redacción en chino, con un uso excelente de agentes y herramientas. Siempre piensa antes de responder, con el razonamiento en reasoning_content; la temperatura de muestreo la fija el modelo, así que temperature / top_p en la petición se ignoran. Admite llamadas a herramientas, streaming y caché de prompts (un prefijo largo repetido se liquida a la tarifa de caché). Totalmente compatible con OpenAI: indica model=kimi-k3. Pago por uso y sin cargo por las llamadas fallidas.
Por qué este modelo
El nuevo buque insignia de Moonshot: 2,8 billones de parámetros, pesos abiertos y un contexto de cerca de 1M de tokens
Puntos fuertes
- 2,8 billones de parámetros con pesos abiertos, uno de los mayores modelos abiertos hasta la fecha
- Cerca de 1M de tokens de contexto (1.048.576): pásale un documento largo entero
- Razona por defecto; el razonamiento llega aparte en reasoning_content y nunca se mezcla con la respuesta
- Llamadas a herramientas, streaming y caché de prompts; un prefijo largo repetido se factura a precio de caché
- Compatible con OpenAI: en tu código con el SDK solo cambian base_url y model
Precio frente al oficial
Por 1M de tokens, en USD · Ahorras ↓40%
Copia y llama
curl https://nezhagate.com/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "kimi-k3", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://nezhagate.com/v1")
r = client.chat.completions.create(model="kimi-k3", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}])
print(r.choices[0].message.content)Sustituye YOUR_API_KEY por una clave creada en tu consola.
Prueba en directo
Prueba Kimi K3 aquí mismo (disponible tras iniciar sesión).
Entrada
Avanzado
Conversación
Acerca de Kimi K3
Kimi K3 es el nuevo modelo insignia de Moonshot AI, servido en NezhaGate mediante la API compatible con OpenAI. Es fuerte en comprensión de documentos largos, análisis de varios documentos y redacción en chino, con un uso excelente de agentes y herramientas. Siempre piensa antes de responder: el razonamiento llega en message.reasoning_content y la respuesta en content. La temperatura de muestreo la fija el modelo, así que la pasarela ignora temperature / top_p de la petición sin devolver error. Admite llamadas a herramientas, streaming y caché de prompts. Indica model=kimi-k3; pago por uso y sin cargo por las llamadas fallidas.
Casos de uso
Resúmenes, comparaciones y preguntas sobre contratos, artículos o informes financieros extensos; hemos verificado que localiza la información con precisión en documentos de más de 100K tokens.
tools / tool_calls en formato OpenAI para búsqueda aumentada, llamadas a funciones y orquestación de tareas de varios pasos.
Textos largos, informes, textos comerciales y corrección de estilo con un chino natural y fluido.
Piensa antes de responder, útil en matemáticas, lógica y problemas de varios pasos; el razonamiento se puede revisar en reasoning_content.
Cómo elegir
Para textos largos, varios documentos y tareas de agentes, elige primero Kimi K3. Para conversación diaria a menor coste, DeepSeek V4.1 Flash o GLM-5.3 también sirven; cambiar es solo modificar el campo model.
Preguntas frecuentes
¿Sirve el parámetro temperature?
¿Puedo desactivar el razonamiento?
¿Qué debo tener en cuenta con respuestas largas?
¿Admite caché de prompts?
¿Se cobran las llamadas fallidas?
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