MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro è un modello testuale di Moonshot AI, rilasciato dal provider il 2026-10-23. È descritto come il modello di ragionamento multimodale open-weight di punta di Moonshot AI e successore post-addestrato di Kimi K3. L'id del modello su api14 è moonshotai/kimi-k3.1-pro, e appartiene alla categoria text.

Il modello accetta testo, immagini e video come input e produce testo come output, quindi può lavorare su prompt con media misti anziché solo testo. La sua finestra di contesto è di 1.048.576 token, ovvero circa un milione di token, e l'output massimo è di 943.718 token. Questa combinazione di una finestra di input molto ampia e un budget di output molto ampio è la caratteristica pratica distintiva del modello.

Queste capacità indirizzano verso lavori che comportano input lunghi e risposte lunghe. Le attività di coding a lungo orizzonte sono adatte, poiché un repository ampio o una specifica lunga possono essere mantenuti nel contesto mentre il modello produce una quantità sostanziale di codice in risposta. Lo stesso vale per il ragionamento su documenti lunghi e per attività in cui immagini o video fanno parte dell'input e la risposta è testo scritto, come descrivere o analizzare materiale visivo insieme a un lungo brief scritto. Poiché il limite di output è elevato, al modello si possono richiedere risposte estese anziché brevi riassunti.

Lo si chiama tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "moonshotai/kimi-k3.1-pro". I parametri di richiesta supportati sono frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice e tools. I parametri reasoning e include_reasoning, insieme a reasoning_effort, permettono di controllare come il ragionamento viene richiesto e restituito, mentre response_format e structured_outputs sono disponibili quando serve l'output in una forma definita. I parametri tools e tool_choice supportano il function calling, quindi il modello può essere usato all'interno di workflow agentici o che utilizzano strumenti.

Non ci sono restrizioni dichiarate nei fatti oltre al fatto che il modello produce solo testo, quindi se serve la generazione di immagini o video questo modello non è adatto. Se il tuo compito è breve e puramente testuale, i limiti molto ampi di contesto e output potrebbero essere più di quanto ti serve, e un modello testuale più piccolo potrebbe essere la scelta più semplice. Per lavori a contesto lungo, con input multimodali, ad alto contenuto di ragionamento o che utilizzano strumenti, questo modello è l'opzione appropriata tra quelle descritte qui.