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MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

moonshotai/kimi-k3.1-pro

टेक्स्टइनपुट: text · image · videoटूल्सरीज़निंग1M23 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro एक नज़र में

इनपुट कीमत 433 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.02 है।

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro के बारे में

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI की एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रोवाइडर ने 2026-10-23 को रिलीज़ किया था। इसे Moonshot AI का फ्लैगशिप ओपन-वेट मल्टीमॉडल रीज़निंग मॉडल और Kimi K3 का पोस्ट-ट्रेंड सक्सेसर बताया गया है। api14 पर मॉडल आईडी moonshotai/kimi-k3.1-pro है, और यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और वीडियो स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट देता है, इसलिए यह केवल टेक्स्ट के बजाय मिश्रित मीडिया प्रॉम्प्ट पर भी काम कर सकता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 1,048,576 टोकन है, जो लगभग दस लाख टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 943,718 टोकन है। बहुत बड़ी इनपुट विंडो और बहुत बड़े आउटपुट बजट का यह संयोजन ही इस मॉडल की मुख्य व्यावहारिक विशेषता है।

ये क्षमताएँ ऐसे काम की ओर संकेत करती हैं जिनमें लंबे इनपुट और लंबे उत्तर शामिल होते हैं। लॉन्ग-हॉराइज़न कोडिंग कार्य इसमें फिट बैठते हैं, क्योंकि बड़ा रिपॉज़िटरी या लंबा स्पेसिफिकेशन कॉन्टेक्स्ट में रखा जा सकता है और मॉडल बदले में पर्याप्त कोड बना सकता है। यही बात लंबे दस्तावेज़ों पर रीज़निंग के लिए भी लागू होती है, और उन कार्यों पर भी जहाँ इमेज या वीडियो इनपुट का हिस्सा होते हैं और उत्तर लिखित टेक्स्ट होता है, जैसे लंबे लिखित ब्रीफ के साथ-साथ विज़ुअल सामग्री का वर्णन या विश्लेषण करना। चूँकि आउटपुट सीमा ऊँची है, मॉडल से छोटे सारांशों के बजाय विस्तारित उत्तर माँगे जा सकते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के ज़रिए मॉडल आईडी "moonshotai/kimi-k3.1-pro" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice और tools। reasoning और include_reasoning पैरामीटर, साथ में reasoning_effort, आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि रीज़निंग कैसे माँगी और लौटाई जाए, जबकि response_format और structured_outputs तब उपलब्ध हैं जब आपको आउटपुट एक निर्धारित रूप में चाहिए। tools और tool_choice पैरामीटर फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करते हैं, इसलिए मॉडल को एजेंट या टूल-उपयोग करने वाले वर्कफ़्लो के भीतर इस्तेमाल किया जा सकता है।

तथ्यों में मॉडल के केवल टेक्स्ट आउटपुट होने के अलावा कोई स्पष्ट प्रतिबंध नहीं बताया गया है, इसलिए अगर आपको इमेज या वीडियो जनरेशन चाहिए तो यह मॉडल उपयुक्त नहीं है। अगर आपका कार्य छोटा और पूरी तरह टेक्स्टual है, तो बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट सीमाएँ आपकी ज़रूरत से ज़्यादा हो सकती हैं, और छोटा टेक्स्ट मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है। लंबे कॉन्टेक्स्ट, मल्टीमॉडल-इनपुट, रीज़निंग-भारी या टूल-उपयोग वाले काम के लिए, यहाँ वर्णित विकल्पों में यह मॉडल उपयुक्त है।

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "moonshotai/kimi-k3.1-pro" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "moonshotai/kimi-k3.1-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetools

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 9,43,718
इनपुट: text, image, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro API की कीमत कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro की कीमत इनपुट $7.00 / 1M टोकन है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro की context window कितनी है?: MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,43,718 आउटपुट tokens तक लिखता है।
MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro क्या कर सकता है?: MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro text, image, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह टूल कॉलिंग, संरचित JSON आउटपुट, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "moonshotai/kimi-k3.1-pro" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemini 4 Argon, OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro, OpenAI: GPT-6.1 Sol। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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