Kimi K3 (US)
MODEL PROFILE模型资料Amazon Bedrock · 2026-07-16 发布 · kimi-k3 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
Kimi K3 (US) 是 Amazon Bedrock 上架的 kimi-k3 家族成员，核心卖点是 1048576 tokens 上下文、开源权重与文本加图像输入，面向需要通读超长材料并产出结构化结果的团队。
模型介绍
Kimi K3 (US) 属于 kimi-k3 家族，于 2026-07-16 由 Amazon Bedrock 上架，开源权重可自托管部署。它主要应对两类任务：一是材料体量远超常规上下文窗口时的整篇理解，二是把理解结果以结构化形式交给下游系统。1048576 tokens 的上下文窗口可以一次容纳长篇文档、会议记录与图像附件，128000 tokens 的单次输出上限则足以直接生成较长报告或代码。可确认的能力包括推理、工具调用、结构化输出与附件输入，输入模态为文本与图像，输出仅为文本。本站未收录该模型的公开跑分，选型时更宜用自有任务做小样本验证，而不是依赖外部榜单。目前收录平台为 1 家，报价体系相对单一。
选型建议需要超长上下文、可自托管权重且能接受较高输出单价的团队适合选它；追求低成本高并发或依赖公开跑分做选型的情况不宜首选。
关键指标
适用场景
- 通读整份合同或年报，输出结构化的条款摘要与风险点清单
- 把产品截图与需求文档一并传入，生成结构化的变更说明与验收条目
- 在自托管环境部署开源权重，处理不便外发的内部长文档
- 借助工具调用把长材料分析结果写入固定 JSON 结构，直接接入下游流程
- 对多份长报告做交叉比对，输出统一口径的差异表
暂无：知识截止、许可证、参数规模、温度调节（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 118 天前；发布 118 天。
规格与能力
上面没列到的字段公开资料对 Kimi K3 (US) 的架构披露有限，可确认的是家族归属、权重开放状态与模态边界。
- 结构属 kimi-k3 家族，开源权重可自托管部署；具体层数、参数规模等细节公开资料较少，未在事实数据中给出。
- 能力支持文本与图像输入、纯文本输出，上下文 1048576 tokens、单次最大输出 128000 tokens，长文档消化是主要设计方向。
- 披露本站未收录该模型的公开跑分，架构细节与训练方法以官方说明为准，目前仅在 Amazon Bedrock 一个平台有报价。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- kimi-k3
能力
推理工具调用结构化输出附件
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 | Moonshot AI | — | 1.05M | $3/M | $15/M |
| Kimi K3 (Global) | Amazon Bedrock | — | 1.05M | $3/M | $15/M |
| Kimi K3 Fast | Morph | — | 1.05M | $6/M | $22.5/M |
| Kimi K3 Flex | Neuralwatt | — | 1.05M | $1.95/M | $9.75/M |
| Kimi K3 Spot | Fireworks AI | — | 1.05M | $2.1/M | $10.5/M |
| Kimi K3 TEE | NanoGPT | — | 1.05M | $1.85/M | $9.5/M |
| Kimi-K3-DSpark | Inferact | — | — | — | — |
| Kimi-K3-UD-Q4_K_XL-layers | meshllm | — | — | — | — |
性能表现
第三方跑分缺失，性能判断只能落在可确认的能力项与上下文规格上，结论偏定性。
- 强项超长上下文叠加工具调用与结构化输出，适合一次性读入整批材料再产出对齐格式的分析结果。
- 短板本站无公开跑分，质量与稳定性缺乏横向证据；输出 16.5 美元/百万tokens 的单价，在高频生成场景下成本压力偏大。
- 适合文档审阅、跨材料归纳、带图附件理解等以输入体量见长的任务，比短对话式调用更能发挥其规格优势。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比价格按美元/百万tokens 计，输入 3.3、输出 16.5、缓存读 0.33，属于长上下文模型中的中高价位。
- 定位输入 3.3 美元/百万tokens、输出 16.5 美元/百万tokens，缓存读 0.33 美元/百万tokens，定价与其超长上下文能力匹配。
- 横向对比与 Kimi K3 (Global) 价差 -9.1%，基本同价；GPT-5.6 Luna 各区域版本输入仅 $0.2/M 至 $0.22/M，价差在 -93.3% 至 -93.9% 之间。
- 平台差价models.dev 与 models.dev · amazon-bedrock 两条报价完全一致，相对输入价均为 0.0%，短期内没有跨平台比价空间。
- 省钱缓存读 0.33 美元/百万tokens 明显低于 3.3 美元的输入价，把稳定不变的系统提示与知识库固定在请求前缀可摊薄单次成本。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $3.3/M | $16.5/M | $0.33/M | 0.0% |
| models.dev · amazon-bedrock | $3.3/M | $16.5/M | $0.33/M | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $3.3/M / $16.5/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 (Global) | 1.05M | $3/M | $15/M | -9.1% | — |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed (Global) | 1.05M | $4/M | $20/M | +21.2% | — |
| Kimi K3.1 Pro Highspeed (US) | 1.05M | $4.4/M | $22/M | +33.3% | — |
| GPT-5.6 Luna (Global) | 1.05M | $0.2/M | $1.2/M | -93.9% | — |
| GPT-5.6 Luna (India) | 1.05M | $0.22/M | $1.32/M | -93.3% | — |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Kimi K3 (US) 的常见问题
5 条Kimi K3 (US) 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $3.3/M、输出 $16.5/M、缓存读 $0.33/M、缓存写 $4.125/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Kimi K3 (US) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 1.05M（1,048,576 tokens），单次最大输出 128K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Kimi K3 (US) 是开源模型吗？
Kimi K3 (US) 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Kimi K3 (US) 支持哪些能力？
按当前资料，Kimi K3 (US) 支持推理、工具调用、结构化输出、附件。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
Kimi K3 (US) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站未收录该模型的公开跑分，任何能力排序都缺可比基准；价格以美元/百万tokens 计，实际账单还取决于调用结构。
- 边界输出仅文本，图像只作输入；上下文虽长但单次输出上限 128000 tokens，超长报告需分段续写并自行拼接。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
