MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro är en textmodell från Moonshot AI, släppt av leverantören den 2026-10-23. Den beskrivs som Moonshot AI:s flaggskeppsmodell för multimodalt resonemang med öppna vikter och en eftertränad efterföljare till Kimi K3. Modell-id:t på api14 är moonshotai/kimi-k3.1-pro, och den tillhör kategorin text.

Modellen tar text, bild och video som indata och producerar text som utdata, så den kan arbeta med blandade medieprompter snarare än enbart text. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, vilket är ungefär en miljon tokens, och maximal utdata är 943 718 tokens. Den kombinationen av ett mycket stort indatafönster och en mycket stor utdatabudget är modellens avgörande praktiska egenskap.

Dessa förmågor pekar mot arbete som involverar långa indata och långa svar. Koduppgifter med lång horisont passar, eftersom ett stort kodförråd eller en lång specifikation kan hållas i kontexten medan modellen producerar betydande kod i gengäld. Samma sak gäller resonemang över omfattande dokument, och uppgifter där bilder eller video ingår i indata och svaret är skriven text, till exempel att beskriva eller analysera visuellt material tillsammans med en lång skriftlig brief. Eftersom utdatagränsen är hög kan modellen ombes om utökade svar snarare än korta sammanfattningar.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "moonshotai/kimi-k3.1-pro". De begäransparametrar den stöder är frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice och tools. Parametrarna reasoning och include_reasoning, tillsammans med reasoning_effort, låter dig styra hur resonemang begärs och returneras, medan response_format och structured_outputs är tillgängliga när du behöver utdata i en definierad form. Parametrarna tools och tool_choice stöder funktionsanrop, så modellen kan användas i agent- eller verktygsanvändande arbetsflöden.

Det finns inga angivna begränsningar i faktaunderlaget utöver att modellen endast ger textutdata, så om du behöver bild- eller videogenerering är denna modell inte rätt val. Om din uppgift är kort och enbart textbaserad kan de mycket stora kontext- och utdatagränserna vara mer än du behöver, och en mindre textmodell kan vara det enklare valet. För arbete med lång kontext, multimodala indata, tungt resonemang eller verktygsanvändning är denna modell det lämpliga alternativet bland de som beskrivs här.