使用 Kimi K3 可以做什麼
當上下文是瓶頸，且單次請求需要承載大量程式碼、文件、證據或代理歷史時，選擇 Kimi K3。
長上下文審閱
將大型程式碼庫、文件集合或研究證據整合在同一個工作上下文中。
儲存庫分析
在可取得更多專案狀態的情況下，追蹤檔案之間的關係並討論變更。
研究整合
在產出結構化結論之前，比對多份筆記與來源中的主張。
代理記憶評估
檢視長篇工具追蹤與先前決策，找出自動化工作流程出錯的地方。
Kimi K3 使用情境
最適合那些在提示中保留更多證據，能避免過早分塊、檢索或遺失專案狀態的工作流程。
01
程式碼庫審閱
在單一請求中分析更多儲存庫上下文。
02
長文件集合
審閱合約、政策、報告或研究資料集。
03
代理追蹤分析
檢視長篇工具歷史與保留狀態。
04
高上下文原型
在建立即時檢索之前，先測試更多上下文是否能改善結果。
如何使用 Kimi K3
透過三個簡單步驟測試這個模型。
01
選擇設定
設定模型支援的回應控制與上傳選項。
02
送出提示
描述任務、加入相關脈絡，並查看串流回應與 token 使用量。
03
連接 API
使用文件中的端點與你的 API key，將同一模型整合到你的產品中。
使用 Kimi K3 API 進行建置
從互動式測試一路進階到正式整合，並享有可預測的控制與用量報告。
熟悉的協議
使用此模型設定的 API 協議，包括可用時的串流。
用量可視化
在每次回應後追蹤輸入 token、輸出 token 和已消耗的點數。
模型專屬控制
傳入支援的生成參數，而不是依賴通用預設值。
一個帳戶與餘額
透過相同的 AIReiter 帳戶與計費系統測試並操作支援的文字模型。
Kimi K3 常見問題
關於線上 playground、價格與 API 存取的常見問題。
Kimi K3 最適合做什麼？
當請求需要大量的程式碼、文件、研究證據或代理歷史作為工作上下文時，請使用它。
Kimi K3 可用的上下文視窗是多少？
AIReiter 將 Kimi K3 標示為 1,048,576 token 的上下文視窗；在送出超大型請求前，請先確認用戶端限制與逾時設定。
我可以使用 OpenAI 風格的用戶端呼叫 Kimi K3 嗎？
可以。AIReiter 透過相容於 OpenAI 的 Chat Completions 端點提供此功能。
Kimi K3 如何計價？
目前的輸入、快取讀取和輸出 token 費率由 AIReiter 顯示；在正式使用前請先確認。
什麼時候我應該改選較小的模型？
對於短篇、無狀態且無法受益於 Kimi K3 長上下文能力的請求，請使用較輕量的模型。