Kimi K3 в QuickSilver Pro
Kimi K3 — мультимодальная модель рассуждений Moonshot с открытыми весами на 2.8T параметров: подходит для сложного кодинга, интеллектуальной работы и долгосрочных агентных процессов и особенно сильна в навигации по большим репозиториям, работе с инструментами, отладке и итерациях с опорой на изображения, логи, тесты и обратную связь от среды выполнения. Её архитектура использует KDA и Attention Residuals ради вычислительной эффективности. В QuickSilver Pro она стоит $2.55 за вход / $12.75 за выход за 1M токенов — на ~15% ниже, чем у OpenRouter с его $3.00 / $15.00, с контекстным окном 1M токенов.
Коротко
Мультимодальные рассуждения передового уровня для долгосрочного кодинга и агентных процессов на контексте 1M токенов.
Сравнение цен ($/1M токенов)
| Провайдер | Вход | Выход | к QSP |
|---|---|---|---|
| QuickSilver Pro | $2.55 | $12.75 | самая низкая цена |
| OpenRouter (moonshotai/kimi-k3) | $3.00 | $15.00 | на 15% ниже |
Когда использовать
Выбирайте K3, когда задача охватывает большой репозиторий или корпус и требует рассуждений передового уровня по всему его объёму: сложные кодинг-агенты, которые отлаживают код по логам, тестам и обратной связи от среды выполнения; мультимодальные процессы с итерациями по изображениям наряду с кодом; и долгосрочные агенты, которые планируют и координируют множество вызовов инструментов на рабочем наборе в 1M токенов. Архитектура KDA + Attention Residuals сохраняет вычислительную эффективность таких рассуждений на длинном контексте.
Когда выбрать другую модель
Для рутинного чата, генерации кода на коротком контексте и одношаговых задач такая потокенная цена избыточна — DeepSeek V4 Flash ($0.086/$0.173) или V4 Pro ($0.70/$2.10) справляются с ними намного дешевле. Для агентных циклов только с кодингом, где важнее всего дисциплина расхода токенов рассуждений, сравните A/B-тестом с более экономной родственной Kimi K2.7 Code. Для чисто математических рассуждений — DeepSeek V4 Pro.
Быстрый старт (curl)
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Совместимо с OpenAI. Миграция в одну строку через base_url.
FAQ
K3 — более крупная, нативно мультимодальная следующая ступень: модель рассуждений с открытыми весами на 2.8T параметров и контекстом 1M токенов против текстовых моделей линейки K2 на триллион параметров с 256K. Она настроена под сложный кодинг, интеллектуальную работу и долгосрочные агентные процессы и принимает изображения на вход, так что может итерировать по скриншотам, диаграммам и отрендеренному результату наряду с кодом. Её архитектура использует KDA и Attention Residuals ради вычислительной эффективности на таком масштабе. Если ваша нагрузка — только кодинг и чувствительна к цене, более экономный бюджет токенов рассуждений у K2.7 Code всё ещё может выиграть — сравните обе A/B-тестом на своих eval-тестах.
Да — K3 в QuickSilver Pro — это OpenAI-совместимый endpoint chat completions. Укажите base_url=https://api.quicksilverpro.io/v1 и используйте model="kimi-k3". Текущий маршрут QSP через OpenRouter учитывает `reasoning: { enabled: false }`; прямой API Moonshot — нет, так что не рассчитывайте, что этот переключатель переносим между провайдерами.
OpenRouter предлагает K3 по $3.00 за вход / $15.00 за выход за 1M токенов; в QuickSilver Pro — $2.55 / $12.75, на ~15% ниже по обеим позициям. Тот же OpenAI-совместимый интерфейс; миграция — это замена base_url и ключа, плюс нужно убрать префикс провайдера `moonshotai/` из ID модели.
На каждом следующем ходу и при каждом вызове инструмента добавляйте в историю полное сообщение ассистента, возвращённое API; не сохраняйте только `content` и не переключайтесь на K3 посреди уже идущего диалога с рассуждениями. Не передавайте переопределения параметров сэмплирования, если они не совпадают с фиксированными для K3 temperature=1.0, top_p=0.95, n=1 и нулевыми штрафами. Когда рассуждения включены, используйте `reasoning_effort` верхнего уровня со значением low, high или max.