Kimi K3 API：在线文本生成、使用教程与接入指南

什么是 Kimi K3

面向长流程编程与知识工作的原生多模态模型

我们将 Kimi K3 定位为面向复杂任务的推理与 Agent 模型，重点关注需要持续理解上下文、调用工具并根据结果修正方案的工作场景。它由 Moonshot AI 开发，是多模态模型，具备原生视觉能力，可以理解文本、图片和视频，适用方向包括项目编程、资料研究和多步骤知识工作。

它的多模态能力能够扩展它的应用场景，比如图片理解/OCR，它和传统OCR方案相比的优点在于，你不需要单独训练模型，就能够有比较好的理解能力。

支持百万 Token 上下文的开放权重 MoE 模型

Kimi K3 采用混合专家架构，也就是 MoE，总参数为 2.8 万亿，每个 Token 激活约 1040 亿参数，模型上下文窗口为 1,048,576 Token。官方已经开放完整模型权重，采用 Kimi K3 License。

我们认为，百万 Token 上下文的实际价值，在于可以把更多相关资料放进同一次分析，例如项目规范、多个模块的代码和历史讨论。对于有自主部署需求的团队，开放权重也给部分企业和用户提供了自部署的场景。

始终开启思考，支持三档推理强度

Kimi K3 始终进行思考。当前 Kimi 官方 API 通过 reasoning_effort 提供 low、high、max 三档推理强度，默认使用 max。

我们建议根据任务难度安排推理预算：简单分类和资料提取可以先使用 low，多步骤分析可以从 high 开始，需要反复检查约束的复杂任务再比较 max。我们从其他从模型的测试经验来看，max的综合收益并不一定是最高的，所以要结合场景来做测试和判断。

RequestBeam 的 Kimi K3 在线工具与 API

我们希望通过 RequestBeam，让你更快地了解 Kimi K3 在自己任务中的真实表现。你只需要登录、创建 API Key，并完成少量充值，就可以通过在线工具开始体验，无需先编写 API 对接代码，也不必为了短期评估购买固定套餐。

MiniMax M3 的核心功能与领域优势

项目编程：围绕现有代码推进修复与功能迭代

我们会优先把 MiniMax M3 用于目标明确的项目迭代，例如修复已有问题、根据接口约定补充功能，或根据测试结果调整实现。Thinkwright 的公开工程实验显示，M3 与 GLM-5.2 在已有代码的修复和功能补充任务上表现接近，较明显的差距集中在从零构建项目，丛林构建项目大部分是项目架构的确定以及规范的确立。所以如果你的业务刚刚建立，那么M3可能并不一定适合你。

长文分析：联合阅读代码库、文档与运行日志

MiniMax M3 使用 MSA 稀疏注意力处理长上下文。其技术论文介绍了先筛选相关信息块、再执行注意力计算的方法，以降低超长输入的计算开销。

我们更关注它在跨资料分析中的价值，例如检查代码实现是否符合需求、比较多个版本的接口约定，或结合日志还原问题发生过程。我们建议为资料保留文件名、版本和时间信息，并要求结论对应具体位置。对于超长任务，也可以先让模型列出找到的关键证据，再继续给出判断，这样你可以在使用中就判断它在你业务中的具体表现。

图片与视频理解：将界面和视觉资料纳入分析

我们会把 MiniMax M3 的视觉能力用于需要结合画面理解的工作，例如检查网页截图与实现是否一致、分析图表内容，或根据操作视频整理流程。RequestBeam和MiniMax 官方 API一样，为 M3 提供图片与视频输入，其中图片使用 image_url 内容块，视频使用 video_url 内容块。

我们建议在输入时明确观察目标：检查界面就指出需要关注的区域，分析图表就说明要核对的指标，处理视频就限定时间段和需要识别的事件。这样更方便把模型输出与原始材料对应起来，继续修改代码或补充说明。

工具协作：根据中间结果继续完成多步骤任务

MiniMax M3 支持工具调用，并能在多轮工具交互之间继续推理。应用提供检索、代码执行或文件处理工具后，模型可以根据返回结果决定下一步操作。

在客户的反馈中，对 M3 的 Agent 使用体验存在分歧：有用户认可其执行能力，也有人报告复杂流程中出现混乱。我们因此建议如果你要将M3用于业务场景，那么你应该从小的案例进行尝试，从边界清楚的流程开始，写明每一步的输入、预期结果和失败处理，再逐步增加任务长度。

长时间优化：围绕可验证目标持续改进

MiniMax 官方展示过一个 FP8 矩阵乘法内核优化案例：M3 在约 24 小时内进行了 147 次基准提交和 1,959 次工具调用，通过反馈持续修改实现。

我们认为，这类能力值得用于具有明确反馈和确定边界的工作，例如代码性能优化、测试修复和实验复现。我们的建议是提前确定正确性检查、性能目标和停止条件；当结果长时间没有改善时，再检查任务描述、工具反馈或实现方向，避免只增加调用次数。

Kimi K3 基准测试与性能表现

我们在这一部分分别使用 Moonshot 的发布期官方测试，以及截至 2026 年 10 月 7 日可查的 Artificial Analysis 独立评测。下述官方 Kimi K3 成绩均采用 max 思考强度；我们同时保留基准版本和关键测试条件，方便你判断它们与实际任务的关系。

软件工程：DeepSWE 67.5%，ProgramBench 77.8%

Moonshot 公布的 Kimi K3 成绩中，DeepSWE v1.1 为 67.5%，ProgramBench 为 77.8%，这两项 K3 测试使用 Kimi Code 框架。我们把它们作为模型处理代码仓库任务与持续编程工作的参考。

对于准备接入编程助手的团队，我们建议分别测试已有问题修复、小功能开发和小型项目实现。评估重点可以放在一次完成率、失败后的修正能力，以及最终代码需要多少人工返工。这样的结果更容易对应到开发成本。

终端任务：Terminal-Bench 2.1 与 4.0 需要分别解读

官方发布期测试中，Kimi K3 配合 Kimi Code，在 Terminal-Bench 2.1 上取得 88.3%。当前 Artificial Analysis 的 Terminal-Bench 4.0 测试中，K3 Max 的成绩约为 13%。

两组结果对应不同任务集和执行框架。AA 的 4.0 测试包含 66 个更难的终端任务，使用 mini-swe-agent，并对每个任务重复三次。在实际业务场景中，我们建议你使用其他harness进行测试。

研究与工具调用：BrowseComp 91.2%，MCPMark-Verified 94.5%

官方报告中，Kimi K3 的 BrowseComp 成绩为 91.2%，MCPMark-Verified 为 94.5%。其中 BrowseComp 的 91.2% 使用了在 300K Token 时触发上下文压缩的策略；直接使用 1M 上下文且不进行上下文管理时，成绩为 90.4%。

我们认为，这组结果说明，研究和工具协这块是 Kimi K3 的强项，同时也提醒我们关注应用如何管理上下文，从我们的经验来看，上下文管理对于实际效果的影响会很大。

长文推理：AA-LCR v1.1 达到 88.7%

Artificial Analysis 的 AA-LCR v1.1 专项页面记录，Kimi K3 Max 的成绩为 88.7%。这项评测包含 100 道需要综合长文档信息的问题，涉及公司报告、论文和行业资料等内容；文档长度约为 1 万至 10 万 Token。

我们将这项结果视为 Kimi K3 跨资料分析能力较有说服力的证据。对于接近百万 Token 的实际输入，我们仍建议单独测试，按照我们以往的测试经验来看，如果输入贴近模型允许的上限，它的输出并不会特别好。

综合指数与响应速度：44 分，输出约 45 Token/秒

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 将 Kimi K3 Max 记为 44 分。其输出速度约为每秒 45 Token，首个 Token 约需 3.92 秒，计入思考后首个答案 Token 约需 48.58 秒。

我们会分别检测开始返回数据、出现正式答案和整个任务完成的时间。对于交互频繁的功能，这些时间会影响用户的使用体验，对于复杂分析，则需要结合业务场景的结果质量判断。

Kimi K3 与 DeepSeek V4 Pro、V4.1 Flash、Claude Fable 5.1、GPT-5.6 Sol 同类模型对比

我们使用 Artificial Analysis v4.3.2 的同版本数据进行比较。以下均为 Max 档位；Claude Fable 5.1 保留评测页标注的 Default Fallback 配置。AA-LCR 在比较页中以整数百分比显示，因此 Kimi K3 的 88.7% 显示为 89%。

表中的任务成本是 AA 按评测权重计算的平均成本，包含输入、缓存、思考和答案等用量，供模型选型参考；RequestBeam 的实际费用按平台价格与请求用量计算。成本口径说明

数据来源：V4 Pro 对比、V4.1 Flash 对比、Fable 5.1 对比、GPT-5.6 Sol 对比。

对比 DeepSeek V4 Pro：长文分析表现更强，评测任务成本更高

在这组评测中，Kimi K3 的综合指数、长文推理与知识工作成绩高于 DeepSeek V4 Pro 0813。我们会优先把 K3 用于资料之间联系较复杂、需要综合多种证据的任务，并检查这种能力差异是否能减少人工整理和复核的时间。AA 同口径对比

对于大量重复、验收标准清楚的文本任务，我们也会测试 V4 Pro。它在这套评测中的任务成本更低；如果输出已经达到业务要求，成本差异就可能成为扩大使用规模时的重要因素。

对比 DeepSeek V4.1 Flash：综合与长文占优，自动化任务另有取舍

Kimi K3 在综合指数与 AA-LCR 上领先，但在 AutomationBench-AA 中，V4.1 Flash 为 69%，K3 为 58%；在 Terminal-Bench 4.0 中，两者分别为 27% 和 13%。我们认为，这说明不同任务类型会改变模型排序。AA 同口径对比

如果应用主要处理长资料分析，我们建议重点比较 K3；如果任务集中在流程自动化、终端操作和高频调用，我们会把 V4.1 Flash 列为重要候选，并同时比较成功率与完整执行成本。

对比 Claude Fable 5.1：终端编程存在差距，长文任务值得单独比较

在上述 Default Fallback 配置下，Claude Fable 5.1 的综合指数为 53，Kimi K3 为 44；Terminal-Bench 4.0 分别为 52% 和 13%。我们会把 Fable 5.1 作为复杂终端编程的重要对照。K3 则在 AA-LCR v1.1 上取得更高的成绩，并具有更低的评测任务成本。AA 同口径对比

对于阅读多份资料后回答明确问题的应用，我们建议单独测试 K3 的效果。对于需要持续操作终端、修复环境和完成工程验证的任务，我们会更关注首次成功率与人工介入次数，再判断额外模型费用是否值得。

对比 GPT-5.6 Sol：长文推理各有表现，完整任务成本接近

Kimi K3 的 AA-LCR 得分高于 GPT-5.6 Sol；GPT-5.6 Sol 的综合指数和 Terminal-Bench 4.0 成绩更高。我们尤其关注两者的任务成本：在这套评测中分别约为 2.00 美元和 1.99 美元，已经十分接近。AA 同口径对比

我们因此建议把完整任务跑完以后再比较费用，包括思考、工具交互、重试和最终答案。对于资料密集的分析工作，可以优先比较 K3；对于终端工程任务，可以把 GPT-5.6 Sol 作为重点对照，最后根据业务中的实际完成情况决定路由。

Kimi K3 API 常见问题

通过 RequestBeam 调用 Kimi K3，接口地址和模型名称怎么填写？

我们目前提供的 Kimi K3 接入地址是 POST https://api.requestbeam.com/v1/chat-completions，模型标识填写 kimi-k3，认证使用 RequestBeam API Key。可以先按下面的最小请求确认接入，再逐项增加可选参数。RequestBeam Kimi API 文档

curl -X POST "https://api.requestbeam.com/v1/chat-completions" \
  -H "Authorization: Bearer $REQUESTBEAM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "请将这项需求整理为目标、约束和验收条件：为内部员工创建一个支持邮箱登录和密码重置的管理后台。"}
    ],
    "stream": false
  }'

Kimi K3 支持流式输出和连续追问吗？

我们提供流式和非流式两种响应方式。设置 stream: true 时返回 SSE，设置 stream: false 或省略该字段时返回完整 JSON。对于需要逐步展示结果的界面，我们建议使用流式响应。RequestBeam Kimi API 文档

连续追问需要应用按接入协议维护对话历史，并在后续请求中携带相关上下文。在线工具中的 Memory 用来加入当前对话中可复用的历史轮次；我们建议根据问题保留必要资料，并关注历史增加带来的输入 Token 成本。在线工具的上下文说明

Kimi K3 支持百万 Token 上下文，为什么回答仍可能被截断？

我们会先分别检查上下文容量和输出预算。RequestBeam 的 max_tokens 用于配置输出额度，思考与最终答案共享这部分预算。额度太小时，即使还没有输出完整正文，也可能以 finish_reason: "length" 结束。RequestBeam 输出预算说明

遇到 length 时，我们建议检查是否给思考和答案留出了足够空间，再决定增加预算或分步完成任务。如果报错指向上下文超限，则需要精简无关历史和重复资料。

最后我们需要澄清一个观点：百万 token 上下文，不代表它真的能在百万 token 级别返回好的结果，如果你追求结果的正确性，那么控制上下文的长度目前为止是你唯一的选择。

调用 Kimi K3 时，400、401、402 和 429 分别怎么处理？

我们建议先检查 HTTP 状态，再查看响应中的数字 code。RequestBeam 的 Chat Completions 文档将常见错误定义如下。RequestBeam 错误响应文档

我们建议从最小请求开始排查，再逐项恢复参数。HTTP 状态与响应中的 code 需要分别处理；如果问题持续出现，可以保留响应中的请求标识和相关参数，方便我们定位具体环节。