Kimi K3：持续的软件开发任务
编程图表通过所列基准展示代码库修改、终端任务和长程开发工作中的表现。提供项目背景、相关代码、目标行为与测试要求，可以让 Kimi K3 辅助规划修改内容、编写实现方案，并说明如何验证生成结果。
Kimi K3 chat and coding API
将文档、代码片段或完整任务要求带入 Kimi K3 对话。说明需要取得的结果，提供相关来源文字，并指定答案结构。Vidgo 现有任务使用 Chat Completions，提供系统指令、对话消息、输出 Token 上限与采样控制。检查返回文字与 Token 用量，再通过补充说明或测试反馈继续完善结果。
Kimi 由 Moonshot AI 开发，Vidgo 提供模型调用服务。模型名称与商标归各自所有者所有。探索 Kimi 模型
通过现有 Kimi K3 任务填写目标与来源材料。可以开始文档分析对话、请求具有指定结构的答案，或提供代码与需要检查的行为。
Kimi 文字对话与上下文输入
将指令写为用户消息，并附上任务所需的文档摘录或代码。需要持续的角色或格式要求时，可以使用系统指令；继续对话时，保留相关的先前用户消息与助手消息。根据目标答案设置输出 Token 上限。该任务在 /v1/chat/completions 使用 model: kimi-k3。
| 模型 / 任务 | 输入与工作流 |
|---|---|
| Kimi K3 | Moonshot AI Kimi K3 支持 1,048,576 Token 上下文，可用于代码仓库分析、长文档工作流、编程与持续的智能体规划。 |
Kimi：长程编程与专业知识工作
Kimi K3 支持持续编程、任务规划与专业知识处理。下方图表覆盖编程基准、通用与视觉智能体评测，以及内部知识工作测试。图中结果对应各自说明的评测环境。
Kimi K3：任务规划与信息处理
智能体图表展示需要组合规划、信息处理，以及部分视觉理解能力的任务表现。开展自己的工作流时，提供已经收集的资料，说明需要执行的步骤和输出要求；涉及外部操作或验证时，结合自己的工具链完成任务。
Kimi K3：专业分析与演示内容规划
知识工作图表覆盖研究任务、演示内容和财务分析的内部评测。提供相关报告、业务背景与目标读者，再要求组织分析内容、给出具有依据的结论，或规划演示文稿大纲，为后续制作完整交付物准备内容。
Kimi 的应用场景
准备模型需要的信息，并说明答案的用途。可以请求摘要、结构化提取、代码解释或完整草稿，再对照来源与项目要求检查结果。继续对话时，提供具体修正与测试反馈。
代码仓库文件说明
提供相关文件或摘录，说明仓库任务，并指出需要检查的职责与关系。对照代码检查解释，再将结果用于技术交接或实现讨论。
长文档工作笔记
准备相关文档章节，请求包含指定主题、事实与后续问题的摘要。创建供进一步分析使用的工作笔记时，逐项对照来源检查。
整理为应用字段的事实
提供来源说明，并定义所需字段、单位与输出结构。将结果用于目录草稿、结构化内容流程或应用原型之前，验证提取值。
完整技术或业务草稿
提供来源事实、目标读者与必要章节，再请求完整说明或回复。将草稿用于文档或客户工作流之前，检查表达与保留细节。
结合测试反馈修订代码
提供代码、预期行为与观察到的测试输出。请求下一项拟议修改，并通过自己的测试验证；需要继续迭代时，再将结果带回对话。
通过多轮对话完善任务计划
描述目标、已有材料与完成标准，更新计划时保留相关消息。补充新发现与明确约束，使下一次答案能够结合项目当前依据继续展开。
Kimi 模型规格与 API 价格
下表读取 Kimi K3 当前每百万输入 Token 的起价，任务页列出输入、输出、缓存读取与缓存写入费率。随请求发送的对话历史计入输入用量，生成答案计入输出用量。规划文档分析对话或多轮代码迭代时，请结合适用费率与返回用量信息安排预算。
| 模型 | 厂商 | 任务类型 | 输入 | API 格式 | 输入起价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | Moonshot AI | 聊天 | 文字指令与对话上下文 | Chat Completions | $2.28 / 百万 Token |
如何在 Vidgo 使用 Kimi
先在线测试完整文字任务， 再接入选定模型与 API 格式。
在线体验
在线测试完整文字任务
打开所选模型，提供任务与来源文字，并选择可用输出设置。提交对话，阅读完整答案并检查可用 Token 用量。准备后续问题时，可以补充说明或测试反馈。
为何在 Vidgo 使用 Kimi
通过现有模型对话、当前 Token 价格与任务文档，将检查后的答案衔接到应用工作流。
任务测试与模型选择
根据接入方式选择模型
打开 Kimi K3，根据已有文档、代码或要求准备文字任务。选择 Chat Completions，描述所需答案，并在对话中保留相关来源材料。
结合来源材料检查答案
打开所选模型，提供任务与来源文字，并选择可用输出设置。提交对话，阅读完整答案并检查可用 Token 用量。准备后续问题时，可以补充说明或测试反馈。
根据实际 Token 用量规划费用
下表读取 Kimi K3 当前每百万输入 Token 的起价，任务页列出输入、输出、缓存读取与缓存写入费率。随请求发送的对话历史计入输入用量，生成答案计入输出用量。规划文档分析对话或多轮代码迭代时，请结合适用费率与返回用量信息安排预算。
API 开发与对话完善
按照所选响应格式接入
向 /v1/chat/completions 发送模型标识与 messages。用户消息承载任务与来源文字，系统消息可以承载持续指导。在线任务支持流式文字，因此应用可以累积响应片段，并检查最终用量信息。
准备经过身份验证的请求
使用 Vidgo API 凭据验证发往所选端点的请求。发送准确模型标识、协议要求的对话字段与支持的输出设置，并使用所选格式消费返回响应。
为下一轮保留相关上下文
所选工作流采用流式返回时，累积文字片段；返回完整回复时，读取完整响应体。检查最终答案与返回用量字段，再为下一轮保留相关消息。继续在线任务时，可以返回模型对话。
Kimi API 常见问题
将文档、代码片段或完整任务要求带入 Kimi K3 对话。说明需要取得的结果，提供相关来源文字，并指定答案结构。Vidgo 现有任务使用 Chat Completions，提供系统指令、对话消息、输出 Token 上限与采样控制。检查返回文字与 Token 用量，再通过补充说明或测试反馈继续完善结果。
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