मुख्य सामग्री पर जाएँ
  • 1M context
  • Multimodal
  • Reasoning
  • Responses API
  • नया · 23 अक्टू॰

Kimi K3.1 Pro Highspeed QuickSilver Pro पर

kimi-k3.1-pro-highspeed
Moonshot AIलाइव उपलब्धता—

Kimi K3.1 Pro Highspeed — Moonshot के अनुसार संदर्भ सीमा 1M टोकन है और पूरे वेट 4 नवंबर 2026 तक जारी करने की योजना है।

  • 1M context
  • अधिकतम 944K output
  • Vision
  • Tools
  • Reasoning · डिफ़ॉल्ट रूप से चालू
  • Streaming
  • JSON Schema output

आप चुकाते हैं · input / output प्रति 1M

$4.00 / $20.00

लिस्ट प्राइस पर

OpenRouter जैसी ही दरें

Pricing तुलना ($/1M tokens)

बार की लंबाई = लिस्ट प्राइस के मुक़ाबले क़ीमत

ProviderInputOutputQSP की तुलना में
QuickSilver Pro$4.00$20.00—
OpenRouter(moonshotai/kimi-k3.1-pro)$4.00$20.00बराबर

Moonshot AI via OpenRouter लिस्ट प्राइस का स्रोत: openrouter.ai/api/v1/models/moonshotai/kimi-k3.1-pro/endpoints

एक नज़र में

Context
1M tokens
Input / 1M
$4.00
Output / 1M
$20.00
Default में सोचता है
हाँ
अधिकतम output
944K
Latency · लाइव
—

लंबे संदर्भ में कोडिंग और इमेज कार्य।

Kimi K3.1 Pro Highspeed कब सही चुनाव है?

catalog की क्षमताओं और प्रकाशित क़ीमतों से तैयार, benchmark से नहीं।

कब इस्तेमाल करें

बड़े संदर्भ में कोडिंग, इमेज और टूल कार्यों के लिए उपयोग करें।

  • लंबे दस्तावेज़ और codebases, 1M tokens तक के context के साथ
  • Tools call करने वाले agents, strict JSON Schema output के साथ
  • Images वाले prompts
  • कई चरणों वाला reasoning, डिफ़ॉल्ट रूप से चालू

कब कोई और model चुनें

यदि किसी नामित फ़ंक्शन का अनिवार्य कॉल चाहिए तो दूसरा मॉडल चुनें; ये एंडपॉइंट ऐसा tool_choice अस्वीकार करते हैं।

Models में विकल्पों की तुलना करें

Quickstart (curl)

API key पाएँ →
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro-highspeed",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro-highspeed",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
  apiKey: process.env.QSP_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-k3.1-pro-highspeed",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro-highspeed",
    "input": "Hello!"
  }'
python (OpenAI SDK)
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro-highspeed",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

OpenAI-संगत। base_url बदलकर एक लाइन में migration।

Gateway का व्यवहार

इस मॉडल के लिए compatibility नोट्स।

prompt
1M tokens तक के prompts।
max_tokens
944K output tokens तक।
  • /v1/chat/completions: समर्थित
  • /v1/responses: समर्थित
  • streaming: समर्थित
  • tools: समर्थित
  • image input: समर्थित
  • JSON Schema: समर्थित
  • reasoning: समर्थित

क़ीमत कहाँ से आती है

Catalog v65 · कोई अलग long-context tier नहीं

Catalog में सत्यापित
Prompt cache · तुलना नहीं
$0.20 read

usage.cost = prompt_tokens × $4.00/1M + completion_tokens × $20.00/1M

/pricing.json

Base दरें; cached prompt tokens ऊपर दी गई cache दरों पर बिल होते हैं।

FAQ

सामान्य प्रश्न

प्रति दस लाख टोकन: इनपुट $4.00 / आउटपुट $20.00; कैश रीड $0.20, Moonshot एंडपॉइंट की सूची कीमत पर।

Kimi K3.1 Pro Highspeed

Kimi K3.1 Pro Highspeed को double credits के साथ आज़माएँ — $50 तक bonus credits

API Key पाएँ

$4.00 / $20.00input / output प्रति 1M tokens

आज़माएंAPI Key पाएँ