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Moonshot AI's Kimi K3 model matches Opus 4.8 on intelligence benchmarks while costing ~70% less, with a 1M-token context window and open weights. The API is OpenAI-compatible, enabling easy integration into existing tools like Cline and Aider.

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