AIREITER
API DOKÜMANLARIFİYATLANDIRMA
ŞABLONLAR
MoonshotText Chat

Kimi K3 AI Chat Playground ve API

OpenAI ile uyumlu bir Chat Completions API aracılığıyla uzun bağlamlı kod tabanları, araştırma koleksiyonları, belge incelemesi ve ajan belleği için Kimi K3'ü çevrimiçi deneyin.

GirdiResmi $3.00 1 milyon token basinaAIReiter $1.50 1 milyon token basinaÇıktıResmi $15.00 1 milyon token basinaAIReiter $7.50 1 milyon token basinaCache okumaResmi $0.30 1 milyon token basinaAIReiter $0.15 1 milyon token basina
API ile çalıştır
PlaygroundReadmeAPI

GIRDI

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

Install the official OpenAI client — AIReiter speaks the same protocol, so only the base URL changes:

npm install openai

Set the AIREITER_API_KEY environment variable:

export AIREITER_API_KEY=<paste-your-key-here>

Point the client at AIReiter:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.AIREITER_API_KEY,
  baseURL: "https://aireiter.com/api/v1",
});

Run kimi-k3:

const response = await client.chat.completions.create({
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Send a message"
      }
    ],
    "max_tokens": 4096
  });

console.log(response);

Stream the response instead:

const stream = await client.chat.completions.create({
  ...{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Send a message"
      }
    ],
    "max_tokens": 4096
  },
  stream: true,
});

for await (const event of stream) {
  console.log(event);
}

Install the official OpenAI client — AIReiter speaks the same protocol, so only the base URL changes:

pip install openai

Set the AIREITER_API_KEY environment variable:

export AIREITER_API_KEY=<paste-your-key-here>

Point the client at AIReiter:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIREITER_API_KEY"],
    base_url="https://aireiter.com/api/v1",
)

Run kimi-k3:

response = client.chat.completions.create(
      model = "kimi-k3",
      messages = [
        {
          role = "user",
          content = "Send a message"
        }
      ],
      max_tokens = 4096
)

print(response)

Stream the response instead:

stream = client.chat.completions.create(
      model = "kimi-k3",
      messages = [
        {
          role = "user",
          content = "Send a message"
        }
      ],
      max_tokens = 4096,
    stream=True,
)

for event in stream:
    print(event)

Set the AIREITER_API_KEY environment variable:

export AIREITER_API_KEY=<paste-your-key-here>

Run kimi-k3 against AIReiter's API:

curl -s -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $AIREITER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://aireiter.com/api/v1/chat/completions" \
  -d '{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Send a message"
    }
  ],
  "max_tokens": 4096
}'

Add "stream": true to the body to receive the response as server-sent events.

ÇIKTI

Example

A codebase you don't know is a risk, not a hurdle. The plan should burn down that risk in order: understand, run, trace, spike, then make the change small enough that "production-ready" is a property you can demonstrate, not a hope.

Here are the first five steps, with the evidence you collect at each.

Step 1 — Get it building and the baseline green (half day) Read the README, the manifest(s), the CI config, and any architecture docs. Boot the app locally, run the full test suite, run the linter/typechecker. Evidence: The exact commands that reproduce a clean build and a passing test suite from a fresh checkout (recorded output, not memory of it). A one-page map you wrote yourself: where the entry points are, the layers, the build/test toolchain, and the main risks to your feature (e.g. "this touches cron jobs and payments").

Step 2 — Trace the smallest end-to-end slice that resembles your feature (half day) Don't start with your feature. Pick a neighboring one that already works and follow it from entry to persistence. Note the conventions along the way: how errors surface, how config is injected, how logging is done, how tests are written. Evidence: An annotated trace — file → function → what it does — for that slice. A written list of "conventions I must follow" (not intuitions; things you observed in real code). A named shortlist of the 3–5 files you will actually touch. If you can't produce this trace, you're not ready to write code.

Step 3 — Spike the core path (day 2) Build the ugly version: hardcoded values, no error handling, no tests. The purpose is to confirm the path you traced in step 2 is real and to surface what you didn't know you didn't know. Evidence: A working spike demonstrating the feature's central data path, alongside a list of every assumption the spike broke and what you corrected. That correction list is the most valuable document in this whole plan.

Step 4 — Write the contract before the code (half of day 2 / day 3) Once the spike proves the path, pin down what production needs: the inputs/outputs, the error cases, where it sits in the conventions from step 2. Then write the tests — they'll be red, but they're the specification. Evidence: A one-to-two-page design doc, an agreed interface/API shape (with the team if there is one), and a red test suite that encodes intended behavior. If you can't write the contract without consulting the code, you haven't finished step 2.

Step 5 — Implement in small, verified increments (days 3–4) Replace the spike with the real thing in small commits, each one keeping the suite green, leaning on the existing patterns. Run lint/tests/typecheck per commit — CI, not just locally — and exercise the actual path against a real instance (staging or a local environment that isn't stubbed). Evidence: A branch with progressive commits, each green in CI; coverage on the new code; something that proves it works against reality (a test result, a log trace, a screenshot); and a review by at least one person who knows the codebase. The review counts as evidence — an unfamiliar codebase has tribal knowledge you cannot extract from the files alone.

Steps 6+ would be the things that actually make it "shipped": a migration plan and its rollback, feature flagging, observability, the release and post-release verification. But the first five get you to a reviewed, green, working slice in staging — which is the point at which you can say "this will work in production" with evidence behind it, instead of a guess.

{
  "model": "kimi-k3",
  "input": {
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Send a message"
      }
    ],
    "max_tokens": 4096
  },
  "output": "A codebase you don't know is a risk, not a hurdle. The plan should burn down that risk in order: understand, run, trace, spike, then make the change small enough that \"production-ready\" is a property you can demonstrate, not a hope.\n\nHere are the first five steps, with the evidence you collect at each.\n\n**Step 1 — Get it building and the baseline green (half day)**\nRead the README, the manifest(s), the CI config, and any architecture docs. Boot the app locally, run the full test suite, run the linter/typechecker.\n*Evidence:* The exact commands that reproduce a clean build and a passing test suite from a fresh checkout (recorded output, not memory of it). A one-page map you wrote yourself: where the entry points are, the layers, the build/test toolchain, and the main risks to your feature (e.g. \"this touches cron jobs and payments\").\n\n**Step 2 — Trace the smallest end-to-end slice that resembles your feature (half day)**\nDon't start with your feature. Pick a neighboring one that already works and follow it from entry to persistence. Note the conventions along the way: how errors surface, how config is injected, how logging is done, how tests are written.\n*Evidence:* An annotated trace — file → function → what it does — for that slice. A written list of \"conventions I must follow\" (not intuitions; things you observed in real code). A named shortlist of the 3–5 files you will actually touch. If you can't produce this trace, you're not ready to write code.\n\n**Step 3 — Spike the core path (day 2)**\nBuild the ugly version: hardcoded values, no error handling, no tests. The purpose is to confirm the path you traced in step 2 is real and to surface what you didn't know you didn't know.\n*Evidence:* A working spike demonstrating the feature's central data path, alongside a list of every assumption the spike broke and what you corrected. That correction list is the most valuable document in this whole plan.\n\n**Step 4 — Write the contract before the code (half of day 2 / day 3)**\nOnce the spike proves the path, pin down what production needs: the inputs/outputs, the error cases, where it sits in the conventions from step 2. Then write the tests — they'll be red, but they're the specification.\n*Evidence:* A one-to-two-page design doc, an agreed interface/API shape (with the team if there is one), and a red test suite that encodes intended behavior. If you can't write the contract without consulting the code, you haven't finished step 2.\n\n**Step 5 — Implement in small, verified increments (days 3–4)**\nReplace the spike with the real thing in small commits, each one keeping the suite green, leaning on the existing patterns. Run lint/tests/typecheck per commit — CI, not just locally — and exercise the actual path against a real instance (staging or a local environment that isn't stubbed).\n*Evidence:* A branch with progressive commits, each green in CI; coverage on the new code; something that proves it works against reality (a test result, a log trace, a screenshot); and a review by at least one person who knows the codebase. The review counts as evidence — an unfamiliar codebase has tribal knowledge you cannot extract from the files alone.\n\nSteps 6+ would be the things that actually make it \"shipped\": a migration plan and its rollback, feature flagging, observability, the release and post-release verification. But the first five get you to a reviewed, green, working slice in staging — which is the point at which you can say \"this will work in production\" with evidence behind it, instead of a guess.",
  "metrics": {
    "input_tokens": 134,
    "output_tokens": 2354,
    "generated_in_seconds": 42.7
  },
  "example": true
}
Generated in
42.7 seconds
Girdi Token
134
Çıktı Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

Model ayrıntıları

Aynı model anahtarını Playground'da, API isteklerinde ve dahili iş akışlarında kullanın.

Model ID
kimi-k3
Sağlayıcı
Moonshot
Protokol
OpenAI Chat Completions
Bağlam penceresi
1,048,576 token
Maksimum çıktı
131,072 token
Girdi Token
150 credits / 1 Mn token
Çıktı Token
750 credits / 1 Mn token
Önbellek okuma
15 credits / 1 Mn token
Önbellek yazma
-

Kimi K3 ile Neler Yapabilirsiniz

Bağlamın darboğaz olduğu ve tek bir isteğin büyük miktarda kod, belge, kanıt veya ajan geçmişi taşıması gerektiği durumlarda Kimi K3'ü seçin.

Uzun Bağlamlı İnceleme

Büyük kod tabanlarını, belge koleksiyonlarını veya araştırma kanıtlarını tek bir çalışma bağlamında bir arada tutun.

Depo Analizi

Dosyalar arasındaki ilişkileri izleyin ve projenin daha fazla durumu kullanılabilirken değişiklikleri tartışın.

Araştırma Sentezi

Yapılandırılmış bir sonuç üretmeden önce birçok not ve kaynak arasındaki iddiaları karşılaştırın.

Ajan Belleği Değerlendirmesi

Otomatik bir iş akışının nerede yanlış gittiğini bulmak için uzun araç izlerini ve önceki kararları inceleyin.

Kimi K3 Kullanım Senaryoları

İstem içine daha fazla kanıt yerleştirmenin erken parçalamayı, almayı veya proje durumunun kaybını önleyebildiği iş akışları için en uygunudur.
01

Kod Tabanı İncelemesi

Tek bir istekte daha fazla depo bağlamını analiz edin.

02

Uzun Belge Setleri

Sözleşmeleri, politikaları, raporları veya araştırma koleksiyonlarını inceleyin.

03

Ajan İzleme Analizi

Uzun araç geçmişlerini ve korunan durumu inceleyin.

04

Bağlam Yoğun Prototipler

Önce alma sistemi oluşturmadan, daha fazla bağlamın sonuçları iyileştirip iyileştirmediğini test edin.

Kimi K3 Nasıl Kullanılır

Modeli üç basit adımda test edin.

01

Ayarlarınızı Seçin

Modelin desteklediği yanıt kontrollerini ve yükleme seçeneklerini ayarlayın.

02

Bir İstem Gönderin

Görevi açıklayın, ilgili bağlamı ekleyin ve akış halinde gelen yanıtı ile token kullanımını inceleyin.

03

API'ye Bağlanın

Belgelendirilmiş endpoint'i ve API key'inizi kullanarak aynı modeli ürününüze entegre edin.

Kimi K3 API ile Geliştirin

Öngörülebilir kontroller ve kullanım raporlamasıyla etkileşimli bir testten üretim entegrasyonuna geçin.

Tanıdık Protokoller

Bu model için yapılandırılmış API protokolünü kullanın; varsa streaming dahil.

Kullanım Görünürlüğü

Her yanıttan sonra giriş tokenlarını, çıkış tokenlarını ve tüketilen kredileri takip edin.

Modele Özel Kontroller

Genel varsayılanlara güvenmek yerine desteklenen üretim parametrelerini iletin.

Tek Hesap ve Bakiye

Desteklenen metin modellerini aynı AIReiter hesabı ve faturalandırma sistemi üzerinden test edin ve kullanın.

Kimi K3 SSS

Çevrimiçi playground, fiyatlandırma ve API erişimi hakkında sık sorulan sorular.

/ 01

Kimi K3 en çok ne için uygundur?

Bir isteğin büyük miktarda kod, belge, araştırma kanıtı veya ajan geçmişi gerektirdiği durumlarda kullanın.

/ 02

Kimi K3 için hangi bağlam penceresi kullanılabilir?

AIReiter, Kimi K3'ü 1,048,576 token'lık bir bağlam penceresiyle listeler; çok büyük istekler göndermeden önce istemci sınırlarını ve zaman aşımı ayarlarını doğrulayın.

/ 03

Kimi K3'ü OpenAI tarzı bir istemciyle çağırabilir miyim?

Evet. AIReiter, bunu OpenAI ile uyumlu bir Chat Completions uç noktası üzerinden sunar.

/ 04

Kimi K3 nasıl fiyatlandırılıyor?

Geçerli girdi, önbellek-okuma ve çıktı token oranları AIReiter tarafından gösterilir; üretimde kullanmadan önce bunları doğrulayın.

/ 05

Bunun yerine ne zaman daha küçük bir model seçmeliyim?

Kimi K3'ün uzun bağlam kapasitesinden fayda sağlamayan kısa, durum bilgisiz istekler için daha hafif bir model kullanın.

AIREITER

Sorularınız mı var? Bize ulaşın
[email protected]

新速率有限公司NEWRATE LIMITED香港九龍花園街 2-16 號好景商業中心 2304 室Room 2304, Haojing Commercial Center, 2-16 Garden Street, Kowloon, Hong Kong

LLM

GPT-6 AstraGemini 3.8 FlashClaude Fable 5.1GLM-5.3 FlashGemini 3.6 Flash

AI Video

Gemini Omni 1.1 Flash ExtMiniMax H3Kling 3.0 Motion ControlKling 3.0 TurboKling 3.0

AI Görsel

GPT-Image 2.5Grok Imagine Image 2.0Midjourney V8.1Midjourney V7Z-Image Turbo

Blog

Tümünü Görüntüle →

Şirket

Gizlilik PolitikasıHizmet Şartlarıİade Politikası

© 2026 AIReiter. Tüm hakları saklıdır.