# tutorial-kimi-k3.md

> Source: <https://gist.github.com/hudsonbrendon/6410f3d2fb80815e185d24992aabb101>
> Published: 2026-07-18 18:00:42+00:00

O Kimi K3 (Moonshot AI) chegou empatando com o Opus 4.8 no índice de inteligência e custando ~70% menos. Aqui vai o caminho das pedras pra começar a usar hoje — do jeito grátis ao jeito de dev.

Os nomes de modelo e endpoints mudam a cada versão. Antes de colar em produção, confira o

id exato do modeloe abase URLno painel da Moonshot (platform.moonshot.ai).

- Acesse
**kimi.com** - Faça login (Google ou e-mail)
- Deixe o
**modo thinking** ligado — é onde o K3 brilha em raciocínio - Cole seu prompt. Ele aceita
**1 milhão de tokens de contexto**— pode jogar um PDF inteiro, um repositório ou uma transcrição longa

**Dica:** pra tarefa longa (código, análise de documento), comece o prompt dizendo o formato de saída que você quer. O K3 segue instrução de formato muito bem.

Preço no lançamento: **$3 / milhão de tokens (input)** e **$15 / milhão (output)** — contra $10/$50 do Fable 5.

A API da Moonshot é **compatível com o formato da OpenAI**, então dá pra plugar no SDK que você já usa só trocando `base_url`

e `model`

:

``` python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="SUA_CHAVE_MOONSHOT",
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",   # confira o id exato no painel
    messages=[{"role": "user", "content": "Resuma este contrato:"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
```

Pega a chave em **platform.moonshot.ai** → API Keys.

Como a API é OpenAI-compatible, o K3 entra na maioria das ferramentas de código:

**Cline / Roo (VS Code):** adicione um provider "OpenAI Compatible", base URL`https://api.moonshot.ai/v1`

, modelo`kimi-k3`

**Aider:**`aider --model openai/kimi-k3`

com as env vars`OPENAI_API_BASE`

e`OPENAI_API_KEY`

apontando pra Moonshot**Qualquer app que fale "OpenAI API":** mesma troca de base_url + modelo

O 1M de contexto faz diferença real aqui: dá pra mandar o projeto inteiro sem picotar.

O K3 tem **pesos abertos** (2.8T de parâmetros). Não dá pra rodar num notebook, mas:

- Baixe os pesos no
**Hugging Face**(procure por`moonshotai / Kimi-K3`

) - Sirva com
**vLLM** ou**SGLang** num servidor com GPU - Zero custo por token, zero lock-in — você é dono da inferência

Se não tem GPU parruda, use um provider de inferência open (Together, Fireworks, DeepInfra) que já hospeda o K3.

**Use K3:** volume alto, orçamento apertado, contexto gigante, quer rodar self-hosted, tarefa de raciocínio/código**Use Claude (Fable/Opus):** quando você precisa do topo absoluto de qualidade e o custo não é o gargalo — o Fable 5 ainda lidera o índice

Não é "trocar tudo". É ter a opção 70% mais barata pra 80% das tarefas.

| Quero… | Faça |
|---|---|
| Testar de graça | kimi.com, modo thinking on |
| Colocar num produto | API OpenAI-compatible, `model=kimi-k3` |
| Codar | Cline/Aider apontando pra Moonshot |
| Rodar local | pesos no Hugging Face + vLLM |

Qualquer dúvida, me chama na DM. 🚀

*— @99hud*