Kimi K3.1 Pro API 文件 - MixRoute

Kimi K3.1 Pro 在 Kimi K3 基礎上強化程式設計、3D 開發工作流程與研究能力。透過 MixRoute Chat Completions 呼叫時，使用下方完整模型 ID。

模型資訊

欄位	說明
Model ID	`kimi-k3.1-pro`
API	`POST /v1/chat/completions`
上下文視窗	1M tokens（廠商規格）

下方能力與限制依據廠商模型規格；實際可用性、請求限制與價格取決於 MixRoute 路由和模型市集。

請求範例

將 MIXROUTE_API_KEY 設為你的 MixRoute API Key。範例選擇 low 推理強度。

cURL
Python
Streaming

curl "https://api.mixroute.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $MIXROUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Suggest three ways to simplify this application architecture."}],
    "reasoning_effort": "low"
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MIXROUTE_API_KEY"],
    base_url="https://api.mixroute.ai/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Suggest three ways to simplify this application architecture."}],
    reasoning_effort="low",
)
print(response.choices[0].message.content)

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MIXROUTE_API_KEY"],
    base_url="https://api.mixroute.ai/v1",
)
stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Suggest three ways to simplify this application architecture."}],
    reasoning_effort="low",
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

請求欄位

參數	類型	必填	說明
`model`	string	是	使用 `kimi-k3.1-pro`。
`messages`	array	是	包含 `role` 與 `content` 的訊息陣列。
`reasoning_effort`	string	否	可選 `low`、`high`、`max`，預設 `max`；思考始終啟用。
`max_completion_tokens`	integer	否	輸出 token 預算；廠商預設 131072，上限 1048576，同時受上下文與路由限制。
`stream`	boolean	否	設為 `true` 啟用 SSE 串流回應。
`tools`	array	否	OpenAI 格式的函式定義。
`tool_choice`	string	否	可選 `auto`、`none`、`required`。

使用注意

省略固定取樣參數：temperature=1.0、top_p=0.95、n=1、presence_penalty=0、frequency_penalty=0。不要傳入 K2.x 的 thinking 參數。
多輪對話與工具呼叫時，完整回傳 assistant 訊息，包括 reasoning_content 與 tool_calls，不要只保留 content。
圖片輸入的 content 應為陣列，在 image_url 部分傳入 base64 data URL；廠商不接受公開圖片 URL。上游檔案 ID 不能直接當作 MixRoute 檔案使用。
串流回應區分 reasoning_content 與最終答案 content；串流範例僅列印最終答案。

Chat Completions 請求格式