અનસેન્સર્ડ Kimi K3 API

મોટાભાગની મોડેલ-પસંદગી માર્ગદર્શિકાઓ એવી રીતે લખાય છે જાણે ક્ષમતા મફત હોય. તે નથી. ટોપ-ટાયર મોડેલ વિશેનો રસપ્રદ પ્રશ્ન ક્યારેય "શું તે વધુ સારું છે" નથી — તે સામાન્ય રીતે હોય જ છે — પણ "શું તે આ કામ પર, એક પગથિયું નીચેના મોડેલ કરતાં પાંચ ગણું મોટું બિલ યોગ્ય ઠેરવવા માટે પૂરતું સારું છે." આ માર્ગદર્શિકા તેનો જવાબ ખરા ગણિતથી આપે છે, અને સ્પષ્ટપણે કહે છે કે સસ્તા વિકલ્પો ક્યાં જીતે છે.

01Kimi K3 ખરેખર શું છે

Kimi K3 એ Moonshot AI નું ઓપન-વેઇટ્સ ફ્લેગશિપ છે, જુલાઈ 2026માં Kimi K3 લાઇસન્સ હેઠળ રિલીઝ થયેલું — Kimi K2 થી શરૂ થયેલા વંશની ત્રીજી પેઢી, અને ફાઇન-ટ્યુનને બદલે ખરેખર નવું આર્કિટેક્ચર.

પ્રકાશિત લેઆઉટ 93 લેયર છે — 69 Kimi Delta Attention વાપરે છે, 24 ગેટેડ મલ્ટિ-હેડ લેટન્ટ એટેન્શન વાપરે છે, એક ડેન્સ — ટોકન દીઠ 896 માંથી 16 એક્સપર્ટ વત્તા 2 શેર્ડ પસંદ કરતા Stable LatentMoE રાઉટર સાથે. Moonshot એ સંયોજનમાંથી Kimi K2 કરતાં સ્કેલિંગ કાર્યક્ષમતામાં લગભગ 2.5x સુધારો જણાવે છે. વિઝન જોડેલું નહીં પણ નેટિવ છે: 401M-પેરામીટરનું MoonViT-V2 એન્કોડર ટેક્સ્ટ સંભાળતા એ જ ટ્રંકને ફીડ કરે છે.

સ્પાર્સિટીનો આંકડો સમજવા જેવો છે: K3 ટોકન દીઠ 104 બિલિયન પેરામીટર એક્ટિવેટ કરે છે, અમારા મોટાભાગના કેટલોગ માટે 30-થી-40-બિલિયન રેન્જ સામે. તે જનરેટ થયેલા ટોકન દીઠ લગભગ ત્રણ ગણું ગણિત છે, અને એ જ સંપૂર્ણ કારણ છે કે આ મોડેલ ભાવ યાદીમાં ટોચે છે. તમે બ્રાન્ડ ટાયર માટે ચૂકવતા નથી — તમે GPU-સેકન્ડ માટે ચૂકવો છો.

વંશ, ટૂંકમાં

• Kimi K2 — 1 ટ્રિલિયન પેરામીટર, 32 બિલિયન એક્ટિવ, 384 એક્સપર્ટ ટોકન દીઠ 8 રાઉટેડ સાથે, MuonClip ઓપ્ટિમાઇઝર વાપરીને 15.5 ટ્રિલિયન ટોકન પર પ્રી-ટ્રેઇન, એ સ્કેલ પર MoE તાલીમને તોડી નાખતા એટેન્શન બ્લો-અપને રોકવા બનેલું.
• Kimi K2 Thinking — એ જ ફાઉન્ડેશન રિઝનિંગને ટૂલ યુઝ સાથે ઇન્ટરલીવ કરવાનું શીખેલું, એક રનમાં 200 થી 300 ક્રમિક ટૂલ કૉલ ટકાવ્યાનું જણાવેલું, ટૂલ સાથે Humanity's Last Exam પર 44.9% અને BrowseComp પર 60.2% સાથે.
• Kimi K3 — નેટિવ મલ્ટિમોડાલિટી અને અપસ્ટ્રીમ 1M-ટોકન વિન્ડો સાથે ફરીથી બનેલું, સુપરવાઇઝ્ડ ફાઇન-ટ્યુનિંગ સ્ટેજથી આગળ ક્વોન્ટાઇઝેશન-જાગૃત તાલીમ સાથે (MXFP4 વેઇટ્સ, MXFP8 એક્ટિવેશન). એટલે જ K3 ક્યારેય તેને ધ્યાનમાં રાખીને તાલીમ ન પામેલા મોડેલો કરતાં આક્રમક કમ્પ્રેશન વધુ સારી રીતે સહન કરે છે.

સામાન્ય દોરો છે લોંગ-હોરાઇઝન એજન્સી: દરેક જનરેશન ટૂંકા-જવાબ બેન્ચમાર્ક જીતવાને બદલે સેંકડો પગલાંમાં સુસંગત રહેવા માટે ઓપ્ટિમાઇઝ કરાયેલું હતું. એ જ ક્ષમતા છે જે તમે ખરીદી રહ્યા છો.

02"3BIT-REAP" નો શું અર્થ થાય છે, અને 2.8T મોડેલને તેની જરૂર કેમ છે

મોડેલ id પરનો પ્રત્યય શણગાર નથી — તે કહે છે કે વેઇટ્સ અમારા પોતાના GPU ક્લસ્ટર પર લોડ થાય તે પહેલાં તેમની સાથે શું કરાયું, અને તે અહીંના દરેક દાવા સાથે જોડાયેલી પ્રામાણિક ચેતવણી છે. ગણિતથી શરૂઆત કરીએ. 16-બિટ પ્રિસિઝન પર 2.8-ટ્રિલિયન-પેરામીટર મોડેલ લગભગ 5.6 ટેરાબાઇટ વેઇટ્સ છે. 3 બિટ પ્રતિ વેઇટ પર તે 1.05 ટેરાબાઇટની નજીક છે — હજુ મોટું, પણ 262K-ટોકન KV કેશ માટે જગ્યા બચાવતું વ્યવસ્થિત ડિપ્લોયમેન્ટ. REAP બીજો અડધો ભાગ છે: એક એક્સપર્ટ-પ્રુનિંગ પદ્ધતિ જે રાઉટર ખરેખર કયા એક્સપર્ટ સુધી પહોંચે છે તેની પ્રોફાઇલ બનાવે છે અને ક્વોન્ટાઇઝ કરવા પછી ને બદલે પહેલાં ભાગ્યે જ પસંદ થતાને કાઢી નાખે છે. ટોકન દીઠ ફક્ત 896 માંથી 16 એક્સપર્ટ રાઉટ કરતા મોડેલ પર આ કુદરતી ફિટ છે — એટલી sparse ડિસ્ટ્રિબ્યુશનમાં ખરા ટ્રાફિકમાં ખૂબ ઓછું યોગદાન આપતી લાંબી પૂંછડી હોય છે — અને પહેલાં પ્રુન કરવાનો અર્થ છે કે બાકીનું બિટ બજેટ મહત્વના એક્સપર્ટ પર ખર્ચાય છે.

અમારો કેટલોગ ત્રણ પ્રત્યયોને ઇરાદાપૂર્વકની સીડી તરીકે વાપરે છે. 3BIT-REAP સૌથી મોટા ફાઉન્ડેશન પર જાય છે, જ્યાં બીજું કંઈ ફિટ થતું નથી. W4A16-AUTOROUND-REAP એ AutoRound વાપરીને ક્વોન્ટાઇઝ કરેલા 16-બિટ એક્ટિવેશન સાથેના 4-બિટ વેઇટ્સ છે — શીખેલું રાઉન્ડિંગ જે નાઇવ round-to-nearest કરતાં વધુ સાચી ચોકસાઈ પાછી લાવે છે — વત્તા એ જ પ્રુનિંગ. W8A16 સૌથી ઊંચું-ફિડેલિટી ટાયર છે, એવા ફાઉન્ડેશન માટે જે આક્રમક કમ્પ્રેશનની જરૂર ન પડે એટલા નાના છે. ટૂંકમાં: પ્રત્યય તમને કહે છે કે મૂળનું કેટલું ટક્યું; કિંમત તમને કહે છે તેને ચલાવવાનો ખર્ચ શું છે.

03વિઝન: ઇમેજ સમજણ તમને શું આપે છે

અમારા બાર-મોડેલના કેટલોગમાં Kimi-K3 વિઝન ધરાવતા પાંચમાંનું એક છે, અને પાંચમાંનું સૌથી સક્ષમ. મોટાભાગના કમર્શિયલ વિઝન API અપલોડ કરેલી ઇમેજ પર ક્લાસિફાયર ચલાવે છે અને મોડેલ તેમને જુએ તે પહેલાં જ ઇનપુટની વિશાળ શ્રેણી નકારે છે — એક વાજબી ગ્રાહક ડિફૉલ્ટ અને કાયદેસર કામ માટે ગંભીર અવરોધ. એક્સપ્લોઇટ આઉટપુટના સ્ક્રીનશોટ લેતા સિક્યુરિટી સંશોધકો, પોતાના ક્લાસિફાયર બનાવતી મોડરેશન ટીમો, ફોરેન્સિક અને ડેટાસેટ-ઓડિટ કામ, અને રેડ-ટીમ મૂલ્યાંકન બધા એ દીવાલ સાથે અથડાય છે. Kimi-K3 પાસે કોઈ ઇનકાર સ્તર નથી અને આઉટપુટ પર કોઈ ફિલ્ટરિંગ નથી.

K3 ની વિઝન સસ્તા વિઝન મોડેલો કરતાં ક્યાં પોતાની કિંમત કમાય છે

• ગીચ ડાયાગ્રામ અને સ્કીમેટિક — આર્કિટેક્ચર ડાયાગ્રામ, નેટવર્ક ટોપોલોજી, સર્કિટ: કોઈપણ વસ્તુ જ્યાં જવાબ ઓબ્જેક્ટને નામ આપવાને બદલે લાઇન અને લેબલને અનુસરવા પર આધારિત છે.
• સ્ક્રીનશોટમાં નાનો ટેક્સ્ટ — સ્ટેક ટ્રેસ, ટર્મિનલ આઉટપુટ, સ્પ્રેડશીટ સેલ. વિઝન ટાયર વચ્ચેનો ગેપ નાના સ્કેલ પર વાંચી શકાય એવાપણું પર સૌથી પહોળો છે.
• લાંબા ટેક્સ્ટની અંદર ઇમેજ — 200K-ટોકન કોન્ટેક્સ્ટમાં નાખેલો સ્ક્રીનશોટ, જ્યાં મોડેલે તે જુએ છે તેને પચાસ હજાર ટોકન પહેલાં વાંચેલી વસ્તુ સાથે સાંકળવું પડે.
• મલ્ટિ-ઇમેજ સરખામણી — UI ની બે આવૃત્તિઓ, અથવા ચાર્ટ સામે તેને જનરેટ કરેલું ટેબલ.

જ્યાં તે તેની કિંમત નથી કમાતું: કેપ્શનિંગ, ઑલ્ટ ટેક્સ્ટ, સ્વચ્છ ડોક્યુમેન્ટના OCR, અને ટૅગિંગ પાઇપલાઇન. તે 1 મિલિયન ઇનપુટ ટોકન દીઠ $0.50 પર ઉકેલાયેલા છે — જો તમારો ઇમેજ વર્કલોડ ઊંચા-વોલ્યુમનો છે અને દરેક વસ્તુ વ્યક્તિગત રીતે સાદી છે, તો Kimi-K2.6 કે MiniMax-M3 એવા જવાબો આપે છે જેને તમે K3 થી અલગ પાડી શકશો નહીં.

ઇમેજ ટેક્સ્ટ જેવા જ 262,144-ટોકન બજેટમાંથી ટોકન વાપરે છે અને ઇનપુટ દરે બિલ થાય છે. ઉચ્ચ-રિઝોલ્યુશન સ્ક્રીનશોટની મુઠ્ઠી મફત નથી.

04લોંગ-હોરાઇઝન એજન્ટિક કામ — આ ટાયર શેના માટે છે

જો કોઈ એક વર્કલોડ ટોપ ટાયરને યોગ્ય ઠેરવે છે, તો આ તે છે. ટૂંકા ટાસ્ક ક્ષમાવાન રીતે નિષ્ફળ જાય છે: મોડેલ ખોટું કરે, તમે નોંધો, ફરી પ્રયત્ન કરો, ચાર સેકન્ડ ગુમાવ્યા. ટર્ન છ પર ખોટી શાખા લેતો ચાલીસ-ટર્નનો એજન્ટ પછીના ચોત્રીસ ટર્ન એક ભૂલ પર વિસ્તૃત રીતે બાંધકામ કરવામાં ખર્ચે છે, અને તમને અંતે ખબર પડે છે જ્યારે તમે વચ્ચેના દરેક ટોકન માટે ચૂકવી ચૂક્યા હો. એ અસમપ્રમાણતા જ કારણ છે કે અહીં ટોકન-દીઠ કિંમત લગભગ ખોટો માપદંડ છે. મહત્વનું છે સફળ પૂર્ણતા દીઠ ખર્ચ, જે રન કેટલી વાર ફેંકી દેવાય છે તેના પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે. એજન્ટિક બેન્ચમાર્ક પર K3 ફાઉન્ડેશન માટે Moonshot ના પ્રકાશિત આંકડા:

બધા આંકડા અનક્વોન્ટાઇઝ્ડ Kimi K3 ફાઉન્ડેશન માટે Moonshot-જણાવેલા છે, જુલાઈ 2026. તે અમારા 3BIT-REAP બિલ્ડનાં માપ નથી અને અમે તેમને એ રીતે રજૂ કરતા નથી.

આકાર આર્કિટેક્ચર જેના માટે બનેલું હતું તેને મળતો આવે છે: BrowseComp અને Terminal-Bench ટૂલ-લૂપ બેન્ચમાર્ક છે — કાર્ય, નિરીક્ષણ, પુનરાવર્તનના પુનરાવર્તિત ચક્રો. SWE Marathon પર 42.0 એ સંતુલન છે: સેટમાં સૌથી અઘરું લોંગ-હોરાઇઝન કોડિંગ મૂલ્યાંકન, જ્યાં ફ્રન્ટિયર મોડેલ પણ મોટાભાગના ટાસ્ક પર નિષ્ફળ જાય છે. "એજન્ટિક" કોઈ ઉકેલાયેલી કેટેગરી નથી; તમે કોઈપણ મોડેલ પસંદ કરો, નિષ્ફળતા માટે ડિઝાઇન કરો.

લાંબા રન માટે વ્યવહારુ સેટિંગ

K3 reasoning_effort ખુલ્લું મૂકે છે, અને અહીં તે ખરો ખર્ચ લિવર છે: રિઝનિંગ ટોકન આઉટપુટ ટોકન તરીકે, 1 મિલિયન દીઠ $19.12 પર બિલ થાય છે.

• લો — ટૂલ-કૉલ રાઉટિંગ અને સ્ટ્રક્ચર્ડ નિષ્કર્ષણ, જ્યાં મોડેલ થોડા જાણીતા વિકલ્પોમાંથી પસંદ કરે છે.
• હાઈ — ખરા એજન્ટિક કામ માટે ડિફૉલ્ટ: મલ્ટિ-સ્ટેપ ફેરફારનું આયોજન, સ્ટેક ટ્રેસમાંથી ડિબગિંગ, વિરોધાભાસી સોર્સનું સમાધાન.
• મેક્સ — તેને પાઇપલાઇનમાં સૌથી અઘરા સિંગલ કૉલ માટે અનામત રાખો: રનની ટોચ પરનો પ્લાન, અથવા અંતિમ સમીક્ષા. હાઈ પર 30K રિઝનિંગ ટોકન અને મેક્સ પર 90K ખર્ચતો રન એ એક ફ્લેગ માટે વધારાના $1.15 ચૂકવે છે.

કોન્ટેક્સ્ટનું બજેટ પણ ઇરાદાપૂર્વક કરો: અમારી વિન્ડો 262,144 ટોકન છે 16,384-ટોકન મહત્તમ આઉટપુટ સાથે, અને 1 મિલિયન ઇનપુટ દીઠ $3.83 પર, ન-છાંટેલો ઇતિહાસ ભેગો થાય છે — દરેક ટર્ન આખા પ્રીફિક્સને ફરીથી બિલ કરે છે.

05આ એન્ડપોઇન્ટ પર "અનસેન્સર્ડ" નો શું અર્થ થાય છે

Shannon AI ગેટવે પરનું દરેક મોડેલ કોઈ ઇનકાર સ્તર અને આઉટપુટ પર કોઈ કન્ટેન્ટ ફિલ્ટરિંગ વગર સર્વ થાય છે. તે ટોપ ટાયર પર વધુ મહત્વનું છે, કારણ કે લોકો ટોપ-ટાયર મોડેલ પાસે લાવે છે એ ટાસ્ક ફિલ્ટરને ટ્રિપ કરવાની સૌથી વધુ શક્યતા ધરાવે છે: એડવર્સેરિયલ સિક્યુરિટી રિસર્ચ, ઓફેન્સિવ-ટૂલિંગ વિશ્લેષણ, મોડરેશન-ક્લાસિફાયર ડેવલપમેન્ટ, થ્રેટ ઇન્ટેલિજન્સ, અઘરી કાલ્પનિક કથા, અને કોઈપણ મૂલ્યાંકન જેમાં મોડેલે તમે શોધવાનો પ્રયત્ન કરી રહ્યા છો એ જ વસ્તુ ઉત્પન્ન કરવી પડે.

• કોઈ આઉટપુટ ક્લાસિફાયર નથી. રિસ્પોન્સ જનરેશન પછી સ્કેન અને ફરીથી લખાતા કે બ્લોક થતા નથી.
• કોઈ ઇનપુટ ગેટ નથી. પ્રોમ્પ્ટ અને ઇમેજ મોડેલ સુધી પહોંચે તે પહેલાં તપાસાતા નથી.
• અલગ મોડેલ નથી. આ એ જ Kimi K3 ફાઉન્ડેશન છે, જે સામાન્ય રીતે તેની આગળ બેસતું સ્તર વગર સર્વ થાય છે.
• જવાબદારીનું ટ્રાન્સફર નથી. ઇનકાર સ્તર કાઢવાથી નિર્ણય તમારા પર આવે છે — અમારી જવાબદાર ઉપયોગ નીતિ જુઓ.

મૂલ્યાંકન સિસ્ટમ બનાવતા કોઈપણ માટે એક શાંત ફાયદો છે: અનફિલ્ટર્ડ મોડેલ એક સ્થિર બેઝલાઇન છે. અણધારી રીતે ઇનકાર કરતું મોડેલ માપને ઘોંઘાટવાળું બનાવે છે, કારણ કે તમે ક્ષમતાની મર્યાદાને પોલિસી મર્યાદાથી અલગ કરી શકતા નથી. અહીં નિષ્ફળતા એ ક્ષમતાની નિષ્ફળતા છે — તમે ડિબગ કરી શકો એવો એકમાત્ર પ્રકાર.

06કિંમત: $3.83 ઇન, $19.12 આઉટ — અને તે ક્યારે લાયક છે

આ અમારી યાદી પર મોટા માર્જિનથી સૌથી મોંઘું મોડેલ છે: આઉટપુટની કિંમત અમારા $2.00 તળિયા કરતાં 9.6x અને Kimi-K2.6 ની કિંમત કરતાં 5.2x છે. અહીં ગણિત ખુલ્લું છે.

મોડેલ	ઇન / 1M	આઉટ / 1M	વિઝન	JSON schema
Kimi-K3 · 3BIT-REAP	$3.83	$19.12	હા	હા
DeepSeek-V4-Pro-0813 · 3BIT-REAP	$1.95	$3.90	ના	હા
inkling · W4A16-AUTOROUND-REAP	$1.42	$6.07	હા	ના
Kimi-K2.6 · W4A16-AUTOROUND-REAP	$0.78	$3.67	હા	હા
GLM-5.2 · 3BIT-REAP	$0.73	$2.34	ના	હા
MiniMax-M3 · 3BIT-REAP	$0.50	$2.00	હા	હા
MiMo-V2.5 · W8A16	$0.50	$2.00	હા	હા

પસંદ કરેલી પંક્તિઓ, ઇનપુટ કિંમત પ્રમાણે ક્રમાંકિત. બધા બાર મોડેલ એ જ 262,144-ટોકન કોન્ટેક્સ્ટ, 16,384-ટોકન મહત્તમ આઉટપુટ, સ્ટ્રીમિંગ, ટૂલ કૉલિંગ અને reasoning_effort શેર કરે છે. લાઇવ ક્ષમતા ફ્લેગ API ડોક્યુમેન્ટેશન પાનાં પર છે.

બે ઉકેલેલા ઉદાહરણો

પહેલું, 120,000-ટોકનનું ઇનપુટ — કોડબેઝ ડમ્પ, રેગ્યુલેટરી ફાઇલિંગ — જે 3,000-ટોકનનું વિશ્લેષણ ઉત્પન્ન કરે છે. બીજું, ચાલીસ-ટર્નનો એજન્ટ રન: કોન્ટેક્સ્ટ એકઠું થતાં લગભગ 1.2M સંચિત ઇનપુટ ટોકન, રિઝનિંગ સહિત 90,000 આઉટપુટ ટોકન.

પરિસ્થિતિ	Kimi-K3	Kimi-K2.6	MiniMax-M3
120K ઇન / 3K આઉટ	$0.517	$0.105	$0.066
40-ટર્નનો એજન્ટ રન	$6.32	$1.27	$0.78

ડોક્યુમેન્ટ કૉલ પર K3 ની કિંમત Kimi-K2.6 કરતાં લગભગ 4.9x છે. પચાસ સેન્ટ એકવાર કંઈ નથી; તે હજાર કૉલ પર દરરોજ $517 છે, $105 સામે. એજન્ટ રન પર ડેલ્ટા લગભગ $5 છે. હવે એકમાત્ર ટેસ્ટ લાગુ કરો જે મહત્વનો છે: જો ટાસ્ક $100 પર એન્જિનિયરના એક કલાકને લાયક છે, તો K3 એ ક્ષણે પોતાના માટે ચૂકવે છે જ્યારે તે પ્રથમ-પાસ સફળતાને પાંચ ટકા બિંદુ વધારે છે — અને ખરેખર અઘરા લોંગ-હોરાઇઝન કામ પર ટાયર વચ્ચેનો ગેપ સામાન્ય રીતે મોટો હોય છે. જો ટાસ્ક કોઈના ત્રીસ સેકન્ડને લાયક છે, તો એ જ $5 અસમર્થનીય છે.

07Kimi-K3 કે સસ્તો સાથી?

અમારા કેટલોગમાંના બે Kimi મોડેલ સ્પર્ધકોને બદલે એક જ સીડીના બે પગથિયાં છે. Kimi-K2.6 ઓછું આક્રમક રીતે ક્વોન્ટાઇઝ કરેલું છે — W4A16-AUTOROUND-REAP, K3 ના 3-બિટ સામે શીખેલા રાઉન્ડિંગ સાથેના 4-બિટ વેઇટ્સ — નાના ફાઉન્ડેશન પર. તેની પાસે વિઝન, JSON-schema આઉટપુટ, એ જ કોન્ટેક્સ્ટ વિન્ડો છે, અને લગભગ પાંચમા ભાગનો ખર્ચ થાય છે.

ટાસ્ક	વાપરો	શા માટે
ચાલીસ-ટર્નનો ઑટોનોમસ એજન્ટ	Kimi-K3	નિષ્ફળતા ભેગી થાય છે; ટર્ન એક પર પ્લાનની ક્વોલિટી રન નક્કી કરે છે
રિપોઝિટરી-સ્કેલ રિફેક્ટર	Kimi-K3	પૂરો કોન્ટેક્સ્ટ સુસંગત રીતે ધારણ કરવો જોઈએ, ફક્ત તેમાંથી રિટ્રીવ કરવો નહીં
ગીચ ડાયાગ્રામ, નાનો સ્ક્રીનશોટ ટેક્સ્ટ	Kimi-K3	ટાયર વચ્ચેનો સૌથી પહોળો વિઝન ગેપ વાંચી શકાય એવાપણું અને સ્પેશિયલ રિઝનિંગ છે
સિંગલ-ફાઇલ એડિટ, સારી રીતે નિર્દિષ્ટ	Kimi-K2.6	મર્યાદિત ટાસ્ક, સસ્તો રિટ્રાય, કોઈ માપી શકાય એવો ટોચનો ફરક નહીં
વોલ્યુમમાં ઇમેજ કેપ્શનિંગ	MiniMax-M3 / MiMo-V2.5	$0.50 ઇન પર ઉકેલાયેલું; એ જ કેપ્શન માટે K3 નું આઉટપુટ 9.6x છે
રિઝનિંગ-ભારે પણ ફક્ત-ટેક્સ્ટ	DeepSeek-V4-Pro	$19.12 સામે $3.90 આઉટપુટ — જો તમને ઇમેજની જરૂર ન હોય તો K3 છોડો

એ છેલ્લી પંક્તિ સૌથી વધુ ચૂકી જવાયેલી બચત છે. જો તમારા ટાસ્કમાં ઇમેજ સામેલ ન હોય, તો પહેલાં DeepSeek-V4-Pro તપાસો. તે પણ મોટા ફાઉન્ડેશન પર 3BIT-REAP બિલ્ડ છે, અઘરા રિઝનિંગ પર મજબૂત, અને તેનું આઉટપુટ K3 ના $19.12 સામે $3.90 ખર્ચે છે. ટોપ ટાયર સુધી પહોંચતો મોટાભાગનો ટ્રાફિક ફક્ત-ટેક્સ્ટ રિઝનિંગ છે જે એક પંક્તિ નીચે એટલી જ સારી રીતે સર્વ થાય છે.

08અનસેન્સર્ડ Kimi K3 API ને કૉલ કરવું

મોડેલ ત્રણેય ડાયલેક્ટ પર Kimi-K3-3BIT-REAP તરીકે ખુલ્લું છે, દરેક પર સ્ટ્રીમિંગ સાથે અને તેમની વચ્ચે કોઈ ક્ષમતાનો ફરક નહીં — ફક્ત વાયર ફોર્મેટ: /v1/chat/completions (OpenAI-કમ્પેટિબલ), /v1/messages (Anthropic-કમ્પેટિબલ), અને /v1/responses. અઘરા વિઝ્યુઅલ ટાસ્ક માટે વધારેલા રિઝનિંગ ઇફર્ટ સાથેની વિઝન વિનંતી:

curl https://shannon-ai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SHANNON_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Kimi-K3-3BIT-REAP",
    "reasoning_effort": "high",
    "max_tokens": 4096,
    "stream": true,
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text",
          "text": "Trace the data path in this diagram and list every point where an untrusted input crosses a trust boundary." },
        { "type": "image_url",
          "image_url": { "url": "data:image/png;base64,..." } }
      ]
    }]
  }'

K3 response_format અને પૂરું json_schema બંનેને સમર્થન આપે છે, એટલે તમે post-hoc પાર્સિંગ વગર એજન્ટના ટૂલ આર્ગ્યુમેન્ટને મર્યાદિત કરી શકો છો કે રિપોર્ટને નિશ્ચિત આકારમાં દબાણ કરી શકો છો. ટૂલ કૉલિંગ નેટિવ છે અને લાંબા રન ચલાવવાનો ઇરાદાપૂર્વકનો રસ્તો છે. પેરામીટર, ઓથેન્ટિકેશન, રેટ લિમિટ અને લાઇવ પ્લેગ્રાઉન્ડ API ડોક્યુમેન્ટેશન પાનાં પર છે.

પહેલા દિવસે પૈસા બચાવતી ત્રણ વસ્તુઓ

• પ્રીફિક્સને ટૂંકું કરો. દરેક ટર્ન 1 મિલિયન દીઠ $3.83 પર આખી વાતચીતને ફરીથી બિલ કરે છે; 40-ટર્નના ઇતિહાસને એકવાર 4K-ટોકનના સ્ટેટ ઓબ્જેક્ટમાં સારાંશિત કરવાથી મોટાભાગના મોડેલ સ્વેપ કરતાં વધુ બચત થાય છે.
• ઇમેજને ડાઉનસ્કેલ કરો. ઇમેજ ટોકન ઇનપુટ ટોકન છે; હજુ વાંચી શકાય એવા કદમાં રિસાઇઝ કરેલો 4K સ્ક્રીનશોટ ઓછામાં એ જ જવાબ આપે છે.
• મુશ્કેલી પ્રમાણે રૂટ કરો. નિયમિત ટર્ન પર સસ્તું મોડેલ, પ્લાન, અઘરી શાખા અને અંતિમ સમીક્ષા પર K3, ઘણી વાર 25% બિલે 80% ક્ષમતા આપે છે.

09વારંવાર પુછાતા પ્રશ્નો

---

ફાઉન્ડેશન તથ્યો અને બેન્ચમાર્ક Kimi K3 અને Kimi K2 માટે Moonshot AI ના પ્રકાશિત આંકડા છે અને અનક્વોન્ટાઇઝ્ડ અપસ્ટ્રીમ મોડેલોનું વર્ણન કરે છે; અમારું બિલ્ડ 3-બિટ REAP ક્વોન્ટાઇઝેશન છે અને અલગ હશે. કિંમત, કોન્ટેક્સ્ટ અને ક્ષમતા ફ્લેગ Shannon AI ના પોતાના છે, 5 સપ્ટેમ્બર, 2026 મુજબ વર્તમાન — લાઇવ મૂલ્યો હંમેશાં /v1/models દ્વારા પાછા આવતાં જ હોય છે. સોર્સ: Kimi K3 મોડેલ કાર્ડ · Kimi K3 રિપોઝિટરી · Kimi K2 Thinking.