Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI'ın uzun soluklu kodlama, çok adımlı ajan akışları ve bilgi işleri için geliştirdiği güncel Kimi amiral gemisidir. Kimi K3.1 Pro Highspeed aynı modelin yanıtı daha hızlı üreten sürümüdür. İki model de moonshot/ önekiyle /v1/chat/completions ucunda çağrılır.

Model	Bağlam	Giriş / Önbellek okuma / Çıkış ($/1M)
moonshot/kimi-k3.1-pro	1.048.576	2.00 / 0.20 / 10.00
moonshot/kimi-k3.1-pro-highspeed	1.048.576	4.00 / 0.20 / 20.00

Highspeed'in girdi ve çıktı fiyatı K3.1 Pro'nun iki katıdır; önbellekten okunan girdi iki modelde aynı fiyattır. Bekleme süresinin önemli olduğu etkileşimli işlerde Highspeed'i, maliyetin öne çıktığı işlerde K3.1 Pro'yu seçin.

Sohbet

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshot/kimi-k3.1-pro",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "Kısa ve net cevap ver." },
      { "role": "user", "content": "Bu fonksiyondaki hatayı bul ve düzeltilmiş halini yaz." }
    ],
    "max_tokens": 8192
  }'

İki model de akışı (streaming), response_format ile JSON modunu ve json_schema ile strict: true yapılandırılmış çıktıyı destekler. Yapılandırılmış çıktıda yalnızca message.content alanını ayrıştırın.

temperature ve top_p bu modellerde sabittir: gönderdiğiniz değer yerine 1 ve 0.95 kullanılır. n 1'den farklıysa ya da presence_penalty veya frequency_penalty 0'dan farklıysa istek 400 invalid_request ile reddedilir.

Bu modellerde web araması yoktur: $web_search aracını içeren istek 400 unsupported_operation ile reddedilir.

Akıl yürütme

İki model de her istekte akıl yürütür ve bu token'lar çıktı olarak faturalanır. Seviyeyi reasoning_effort alanıyla ya da model kimliğinin sonuna eklenen son ekle seçin (moonshot/kimi-k3.1-pro:low).

Model	Seviyeler	Seviye gönderilmezse
moonshot/kimi-k3.1-pro	low, high, max	max
moonshot/kimi-k3.1-pro-highspeed	low, high, max	max

Seviye yükseldikçe model daha uzun düşünür ve daha fazla çıktı token'ı faturalanır. Basit sorularda ve kısa cevaplarda low kullanın.

Düşünme kapatılamaz. "reasoning": false, "thinking": { "type": "disabled" } ya da :fast son eki gönderilirse istek 400 invalid_request ile reddedilir; en az düşünme için low kullanın. "reasoning": true ve :think kabul edilir, model zaten düşündüğü için bir şey değiştirmez.

Listede olmayan bir seviye (none, medium gibi) 400 invalid_request ile reddedilir. Düşünme token'ları max_tokens sınırına dahildir; yanıt finish_reason: "length" ile ya da boş content ile dönerse max_tokens değerini artırın veya daha düşük bir seviye seçin. Seviyeler için ayrıca Reasoning effort sayfasına bakın.

Çok turlu konuşmada ve araç döngüsünde, modelin döndürdüğü asistan mesajını reasoning_content alanıyla birlikte geri gönderin; Moonshot bu modeller için bunu önerir ve LLMTR alanı asistan mesajında olduğu gibi iletir.

Görsel ve video

İki model de kullanıcı mesajında görsel (image_url) ve video (video_url) kabul eder. Medya yalnızca base64 data URL olarak gönderilebilir; https:// ile başlayan bir adres 400 unsupported_input ile reddedilir.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshot/kimi-k3.1-pro:low",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/png;base64,<BASE64_GORSEL>" } },
          { "type": "text", "text": "Bu ekran görüntüsündeki hata mesajını açıkla." }
        ]
      }
    ],
    "max_tokens": 2048
  }'

content alanı nesnelerden oluşan bir dizi olmalıdır. Video için aynı biçimde { "type": "video_url", "video_url": { "url": "data:video/mp4;base64,<BASE64_VIDEO>" } } gönderin.

Araç çağrısı

İki model de araç/fonksiyon çağrısını destekler. tool_choice için auto, none ve required kullanılabilir; required modelin en az bir araç çağırmasını zorunlu kılar. Belirli bir fonksiyonu zorlayan { "type": "function", "function": { "name": "..." } } biçimi desteklenmez ve 400 invalid_request ile reddedilir.

curl "$LLMTR_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer llmtr-your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "moonshot/kimi-k3.1-pro-highspeed",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "İstanbul'\''da hava nasıl?" }],
    "tools": [
      {
        "type": "function",
        "function": {
          "name": "get_weather",
          "description": "Bir şehrin anlık hava durumunu getirir",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": { "city": { "type": "string" } },
            "required": ["city"]
          }
        }
      }
    ],
    "tool_choice": "required",
    "reasoning_effort": "low",
    "max_tokens": 1024
  }'

İkinci turda modelin araç çağrısını içeren asistan mesajını (tool_calls ve reasoning_content ile) ve her çağrı için aracın sonucunu (role: "tool", eşleşen tool_call_id) geri gönderin.

Önbellek

Tekrarlanan istem ön ekleri otomatik olarak önbelleğe yazılır ve sonraki isteklerde önbellekten okunur; ayrı bir ayar gerekmez. Önbelleğe ilk yazma girdi fiyatıyla, önbellekten okunan token'lar tablodaki önbellek okuma fiyatıyla faturalanır. Önbellek kaydı 5 dakika boyunca kullanılmazsa düşer; her okuma bu süreyi yeniler.

Önbellekten yararlanmak için sistem istemi, araç tanımları ve referans metin gibi sabit içeriği isteğin başına, her turda değişen içeriği sona koyun.

1 saatlik önbellek süresi bu modellerde kullanılamaz: "prompt_cache_options": { "ttl": "1h" } gönderen istek 400 invalid_request ile reddedilir. prompt_cache_options alanını hiç göndermeyin ya da "ttl": "5m" kullanın.