Kimi K3, 16 Temmuz 2026'da piyasaya sürüldü ve fiyatlandırma tablosu, iki farklı giriş fiyatına sahip olduğunu fark edene kadar basit görünüyor. Moonshot AI, önbellek isabetli giriş için milyon token başına 0,30 ABD doları, önbellek isabetsiz giriş için milyon token başına 3,00 ABD doları ve çıkış için milyon token başına 15,00 ABD doları listeler. Çoğu analiz, bu etiket fiyatlarında durur ve konuyu kapatır. Ancak aylık faturanızı gerçekten belirleyen rakam, pratikte ödediğiniz karma giriş oranıdır ve kodlama iş yüklerinde bu sayı, ucuz 0,30 ABD doları katmanına 3,00 ABD doları olana göre çok daha yakındır. Bu makale, etiket tablolarının atladığı gerçek maliyet matematiğini yapar, somut bir görev başına maliyet örneğini inceler ve Kimi K3'ün Claude Opus 4.8, GPT-5.6 Sol ve DeepSeek V4 karşısında nerede konumlandığını görmeniz için kıyaslama yapar.
TL;DR
Kimi K3, önbellek isabetli giriş için milyon token başına 0,30 ABD doları, önbellek isabetsiz giriş için milyon token başına 3,00 ABD doları ve çıkış için milyon token başına 15,00 ABD doları maliyetindedir. Moonshot, modeli Mooncake'in ayrıştırılmış çıkarım mimarisi aracılığıyla hizmete sunduğu ve kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde önbellek isabet oranı bildirdiği için, gerçek giriş maliyetiniz 0,30 ABD doları tabanına doğru eğilim gösterir. Giriş beslemesi ucuzdur; çıkış ise primlidir. Önbelleğe almayı kullanır ve yanıtları kısa tutarsanız, Kimi K3 uygun bir fiyatla sınır ötesi kalitede hizmet sunar. Modeli test ederken Apidog'daki her yanıttaki token kullanımını inceleyerek önbellek isabet dağılımını kendiniz doğrulayabilirsiniz.
Etiket fiyatları, tek bir tabloda
İşte Moonshot'ın kimi-k3 modeli için resmi Kimi K3 fiyatlandırma sayfasında yayınladıkları:
| Token türü | 1M token başına fiyat |
|---|---|
| Önbellek isabetli giriş | 0,30 ABD doları |
| Önbellek isabetsiz giriş | 3,00 ABD doları |
| Çıkış | 15,00 ABD doları |
Üç sayı ve aralarındaki fark tüm hikayeyi anlatıyor. Önbellek isabetsiz giriş, önbellek isabetli girişten 10 kat daha pahalıdır. Çıkış, önbellek isabetsiz girişten 5 kat, önbellek isabetli girişten ise 50 kat daha pahalıdır. Tabloyu soldan sağa okur ve her giriş tokenı için 3,00 ABD doları ödediğinizi varsayırsanız, giriş faturanızı büyük ölçüde abartmış olursunuz. Çıkışın bir yuvarlama hatası olduğunu varsayarsanız, baskın olan kısmı hafife almış olursunuz.
Modelin ne olduğu ve mevcut model ortamına nasıl uyduğu hakkında tam bilgi edinmek için Kimi K3 nedir açıklayıcımıza göz atın. İstek düzeyinde kurulumu, temel URL'leri ve SDK kod parçacıklarını istiyorsanız, Kimi K3 API kılavuzu bağlantıyı kapsar. Bu yazı maliyete odaklanıyor.
Önbellek isabet katmanı neden matematiği değiştiriyor
İstem önbellekleme, gördüğünüz fiyat ile ödediğiniz fiyat arasındaki farktır. Bir istek gönderdiğinizde, sağlayıcı isteminizin tokenize edilmiş önekini depolar. Bir sonraki isteğiniz aynı öneki yeniden kullanırsa, model onu sıfırdan yeniden işlemek yerine önbellekten okur ve bu yeniden kullanılan tokenlar önbellek isabet oranı üzerinden faturalandırılır, önbellek isabetsiz oranı üzerinden değil.
Moonshot, Kimi K3'ü Mooncake'in ayrıştırılmış çıkarım mimarisi olarak adlandırdığı bir yapı aracılığıyla sunar; bu mimari, ön dolum ve kod çözme aşamalarını ayırarak önbelleğe alınmış öneklerin agresif bir şekilde yeniden kullanılmasını sağlar. Şirket, kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde bir önbellek isabet oranı bildirmektedir. Bunu olduğu gibi kabul edersek aritmetik değişir: milyon giriş tokenı başına 3,00 ABD doları ödemek yerine, her on giriş tokenının yaklaşık dokuzu için 0,30 ABD doları ve kalan biri için 3,00 ABD doları ödersiniz.
Karma oranı hesaplayın. Girişinizin %90'ı önbelleğe isabet ederse:
- 0,90 x 0,30 ABD doları = 0,27 ABD doları
- 0,10 x 3,00 ABD doları = 0,30 ABD doları
- Karma giriş oranı = Milyon token başına 0,57 ABD doları
Etkili giriş fiyatınız milyon token başına yaklaşık 0,57 ABD dolarına denk gelir, pahalı olandan çok ucuz katmana daha yakındır. Planlamanız gereken sayı budur, 3,00 ABD doları etiketi değil. Önbellek isabet oranınız ne kadar yüksek olursa, 0,30 ABD doları tabanına o kadar yaklaşırsınız. İsabet oranını %95'e çıkarırsanız, karma giriş oranı milyon başına yaklaşık 0,435 ABD dolarına düşer.
Açıkça belirtmeye değer bir uyarı: %90'lık rakam, Moonshot'ın kodlama iş yükleri için bildirdiği sayıdır. Oranınız, istem öneklerinizin ne kadar kararlı olduğuna bağlıdır. Çok değişken istemlere sahip sohbet trafiği, aynı depoyu sürekli kullanan bir aracının önbelleğe aldığı kadar iyi önbelleklenmez. Buna güvenmeden önce kendi isabet oranınızı ölçün.
Uygulamalı bir maliyet örneği: tek bir ajans kodlama görevi
Etiket fiyatları soyuttur. Gerçek bir görevi fiyatlandıralım. Orta büyüklükte bir depoya karşı tek bir ajans kodlama oturumu çalıştırdığınızı varsayalım. Tüm oturum boyunca, tüm dönüşlerde, model 2.000.000 giriş tokenı okur (bağlam her dönüşte yeniden gönderilir, bu yüzden giriş hacmi yüksektir) ve 200.000 çıkış tokenı yazar.
İlk olarak, hiçbir şeyin önbelleğe alınmadığı saf varsayım:
- Giriş: 2.000.000 token x 3,00 ABD doları / 1.000.000 = 6,00 ABD doları
- Çıkış: 200.000 token x 15,00 ABD doları / 1.000.000 = 3,00 ABD doları
- Toplam: 9,00 ABD doları
Şimdi, bu girişte %90 önbellek isabet oranıyla gerçek varsayım:
- Önbellek isabetli giriş: 1.800.000 x 0,30 ABD doları / 1.000.000 = 0,54 ABD doları
- Önbellek isabetsiz giriş: 200.000 x 3,00 ABD doları / 1.000.000 = 0,60 ABD doları
- Giriş ara toplamı: 1,14 ABD doları
- Çıkış: 200.000 token x 15,00 ABD doları / 1.000.000 = 3,00 ABD doları
- Toplam: 4,14 ABD doları
Önbelleğe alma, giriş maliyetini 6,00 ABD dolarından 1,14 ABD dolarına, toplam maliyeti ise 9,00 ABD dolarından 4,14 ABD dolarına düşürdü. Bu, tüm görevde %54'lük bir tasarruf demektir ve tamamen giriş tarafından gelmiştir. Değişmeyen şeye dikkat edin: her iki senaryoda da çıkış 3,00 ABD dolarında kaldı. Önbelleğe alma, çıkış tokenları için hiçbir şey yapmaz. Modelin henüz yazmadığı metni önbelleğe alamazsınız.
Giriş ucuzdur, çıkış ise primlidir
Üç oranı birbiriyle karşılaştırdığınızda strateji kendiliğinden ortaya çıkar. Milyon başına 15,00 ABD doları olan çıkış, önbellek isabetli giriş oranının 50 katı ve önbellek isabetsiz oranının 5 katıdır. Dolayısıyla Kimi K3 faturanızı etkileyen faktörler, insanların ilk başvurduğu şeyler değildir.
En çok ne yardımcı olur:
- Yanıtları kısa tutun. Farkı isteyin, istemediğiniz üç paragraflık bir açıklama artı farkı değil. Mümkün olduğunda
max_tokens'ı sınırlayın. - Önekleri yeniden kullanın. Sistem isteminizi, araç şemanızı ve bağlam bloğunuzu dönüşler arasında bayt sabit tutun, böylece önbellek isabetli kalır. Bu öneki yeniden sıralamak veya hafifçe düzenlemek önbelleği bozar ve bu tokenları 3,00 ABD doları katmanına geri iter.
- Her seferinde yeni bir bağlam başlatmak yerine, ilgili çağrıları aynı hazır önekin arkasında toplu olarak yapın.
Tahmin ettiğinizden daha az yardımcı olanlar:
- Para tasarrufu için girişi kırpmak. Önbelleğe alındığında giriş zaten ucuzdur. Giriş tokenlarını azaltmak için faydalı bağlamı kesmek, yanıt kalitesini düşürebilir ve model açıklayıcı sorular sordukça veya kaçamak yanıtlar verdikçe daha uzun, daha maliyetli çıktılar zorlayabilir.
Bu, birçok ekibin token bütçeleri hakkında akıl yürütme biçiminin tam tersidir. Kimi K3 gibi fiyatlandırılan bir modelle, onu cömertçe besler ve disiplininizi çıktı tarafına harcarsınız.
Fiyat kıyaslamaları: Kimi K3 nasıl bir konumda
Ham sayılar ancak alternatifler karşısında bir anlam ifade eder. İşte Kimi K3'ün birkaç referans noktasına göre durumu, rakiplerin fiyatlarının değişebileceği ve taahhütte bulunmadan önce güncel oranları doğrulamanız gerektiği dürüst uyarısıyla.
| Model | Giriş (1M başına) | Çıkış (1M başına) | Notlar |
|---|---|---|---|
| Kimi K3 | 0,30 ABD doları önbellek isabetli / 3,00 ABD doları önbellek isabetsiz | 15,00 ABD doları | 1M bağlam, 27 Temmuz civarı açık ağırlıklar |
| Claude Opus 4.8 | 5,00 ABD doları | 25,00 ABD doları | Premium katman; güncel fiyatlandırmayı kontrol edin |
| GPT-5.6 Sol | ~5,00 ABD doları | ~30,00 ABD doları | Amiral gemisi katmanı; daha ucuz GPT-5.6 katmanları mevcut |
| DeepSeek V4 | Değer katmanı | Değer katmanı | Güncel oranları doğrulayın |
Bunu bir bakışta değil, dikkatlice okuyun. Claude Opus 4.8 fiyatlandırmasına karşı, 5,00 ABD doları giriş ve 25,00 ABD doları çıkış ile Kimi K3 her açıdan daha ucuzdur: önbellek isabetsiz girişi Opus girişini düşürür ve çıkışı önbelleğe almayı saymadan bile %40 daha ucuzdur. Önceki 2 milyon giriş, 200 bin çıkış görevini Opus etiket oranlarında yeniden çalıştırın, yaklaşık 10,00 ABD doları giriş artı 5,00 ABD doları çıkış, toplamda yaklaşık 15,00 ABD doları elde edersiniz; önbelleğe alma ile Kimi K3 için bu rakam 4,14 ABD dolarıdır. Bu yönlendiricidir, çünkü Anthropic kendi istem önbelleklemesini sunarak Opus sayısını da düşürebilir, ancak genel eğilim geçerlidir: Kimi K3 fiyat açısından değer seçeneğidir.
GPT-5.6 fiyatlandırmasına karşı karşılaştırma daha inceliklidir. Kapsamımıza göre GPT-5.6 Sol, amiral gemisi katmanı, yaklaşık 5 ABD doları giriş ve 30 ABD doları çıkışa mal olur, bu da Kimi K3'ü özellikle Sol'dan daha ucuz yapar. Ancak GPT-5.6 daha ucuz Terra ve Luna katmanları sunar, bu nedenle eğer bu katmanlara geçiş yaparsanız ve yetenek takasından memnun kalırsanız OpenAI fiyat konusunda kazanır. Karar vermeden önce güncel rakamları doğrulayın.
DeepSeek V4 fiyatlandırmasına karşı, iki değer katmanı açık ağırlık modelini karşılaştırıyorsunuz. DeepSeek tarihsel olarak agresif fiyatlandırma yapmıştır, bu nedenle ham çıktı fiyatında Kimi K3'ün altına inebilir. Kimi K3, 1M bağlamı ve girişteki derin önbellek isabet indirimi ile karşılık verir. İş yükünüz giriş ağırlıklıysa ve iyi önbellekleniyorsa, fark daralır veya tersine döner.
Apidog ile token kullanımını test etme
Önbellek matematiği, yalnızca gerçek sayılarınızı görebiliyorsanız işe yarar. Her Kimi K3 yanıtı, giriş tokenlarını, çıkış tokenlarını ve önbellek isabet bölümünü detaylandıran bir kullanım nesnesi döndürür ve gerçek karma oranınız bu nesnede gizlidir.
Apidog'u Kimi K3 uç noktasına yöneltin ve birkaç temsili istek gönderin. Kimi K3, OpenAI-SDK uyumlu olduğundan, onu herhangi bir OpenAI tarzı API gibi yapılandırırsınız: temel URL, taşıyıcı token ve kimi-k3 model kimliği. Aynı istemi iki kez gönderin ve ikinci yanıtın ilkine göre daha yüksek bir önbellek isabet sayısı bildirdiğini izleyin, bu da önbelleğe almanın gerçek zamanlı çalıştığını gösterir. Bu kullanım dağılımını incelemek, size bildirilen yerine gerçek önbellek isabet oranınızı söyler, böylece daha önceki karma oran formülüne gerçek bir sayı girebilirsiniz.
Apidog, daha ucuz bir modeli daha pahalı bir modele karşı A/B test etmeyi de kolaylaştırır. Aynı isteği kimi-k3'e ve mevcut modelinize kaydedin, yanıtları yan yana karşılaştırın ve kendi trafiğinizdeki gerçek maliyet farkını hesaplamak için her birinden token sayılarını okuyun. Editörünüzde çalışıyorsanız, VS Code içinde Apidog'u çalıştırma kılavuzumuz, bu test döngüsünü kodunuzun yanında nasıl tutacağınızı gösterir. Apidog'u indirin ve karşılaştırmayı birkaç dakika içinde kurabilirsiniz.
Dürüst değerlendirme
Kimi K3'ü beslemek ucuz, konuşturmak ise primlidir. Bu tek cümle fiyatlandırmayı özetler. Mooncake'in kodlama iş yüklerinde bildirilen %90'ın üzerindeki isabet oranıyla birleşen 0,30 ABD doları önbellek isabet katmanı, çoğu ekibin çalıştırdığı iş yükleri için giriş maliyetlerinin tabana doğru eğilim gösterdiği anlamına gelir. Faturanızın yoğunlaştığı yer milyon başına 15,00 ABD doları olan çıkıştır, bu nedenle disiplin istem tarafında değil, yanıt tarafında olmalıdır.
Alana karşı, bu bir değer oyunudur. Claude Opus 4.8'i her oranda geride bırakır ve fiyat konusunda GPT-5.6 Sol'u yenerken, trafiğinizin giriş ağırlığına bağlı olarak DeepSeek V4 ile çekişir. Tamamen en ileri düzeyde değildir: Moonshot'ın kendisi onu yetenek açısından Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisine koyar ve fiyat katmanı ortalamasından biraz daha yavaş çalışır. Ancak uygun bir fiyata sınır ötesi kalite, 1M bağlam ve 27 Temmuz civarında piyasaya sürülecek, daha sonra daha da düşük bir kendi kendine barındırılan taban vaat eden açık ağırlık sürümüyle Kimi K3 yerini hak ediyor. Önbelleğe almayı kullanın, çıktı uzunluğunuzu izleyin, gerçek isabet oranınızı ölçün ve ekonomi lehinize çalışır. Harcama yapmadan önce kendi karma oranınızı belirlemek için Apidog'u indirin, kimi-k3'e birkaç temsili istek gönderin ve kullanım nesnesinden önbellek isabet dağılımını doğrudan okuyun.
SSS
Kimi K3 API maliyeti ne kadar?
Moonshot'ın doğrudan API'sinde Kimi K3, önbellek isabetli giriş için milyon token başına 0,30 ABD doları, önbellek isabetsiz giriş için milyon token başına 3,00 ABD doları ve çıkış için milyon token başına 15,00 ABD doları maliyetindedir. OpenRouter gibi üçüncü taraf listelemeler, ayrı bir önbellek isabet katmanı olmaksızın sabit 3,00 ABD doları giriş ve 15,00 ABD doları çıkış göstermektedir. İstek kurulumu için Kimi K3 API kılavuzuna bakın.
Önbellek isabet oranı nedir ve neden önemlidir?
Moonshot, Mooncake'in ayrıştırılmış çıkarımı aracılığıyla sunulan kodlama iş yüklerinde %90'ın üzerinde bir önbellek isabet oranı bildirmektedir. Önemlidir çünkü önbelleğe alınan giriş tokenları 3,00 ABD doları yerine 0,30 ABD dolarından faturalandırılır. %90'lık bir isabet oranında, karma giriş maliyetiniz milyon token başına yaklaşık 0,57 ABD dolarına denk gelir, pahalı olandan çok ucuz katmana daha yakındır.
Kimi K3, Claude Opus 4.8'den daha mı ucuz?
Evet, etiket fiyatlarına göre öyle. Kimi K3'ün çıkışı milyon başına 15,00 ABD doları iken Claude Opus 4.8'in 25,00 ABD dolarıdır ve girişi de Opus'u geride bırakır. Örnek bir 2M girişli, 200K çıkışlı görevde, önbelleğe alma ile Kimi K3 yaklaşık 4,14 ABD doları tutarken, Opus için etiket fiyatlarıyla yaklaşık 15,00 ABD doları tuttu. Anthropic, farkı daraltan kendi önbelleklemesini sunar, bu nedenle bunu yönlendirici olarak kabul edin. Claude Opus 4.8 fiyatlandırmasına ve Kimi K3 vs Claude Opus 4.8 karşılaştırmamıza bakın.
Kimi K3 fiyatlandırması GPT-5.6 ve DeepSeek V4 ile nasıl karşılaştırılır?
Kimi K3, amiral gemisi katmanı olan ve yaklaşık 5 ABD doları giriş ve 30 ABD doları çıkışa mal olan GPT-5.6 Sol'dan daha ucuzdur, ancak GPT-5.6, onu geride bırakabilecek daha ucuz Terra ve Luna katmanları sunar. DeepSeek V4, ham çıktı fiyatında Kimi K3'ü yenebilecek başka bir değer katmanı seçeneğidir. Karar vermeden önce GPT-5.6 fiyatlandırması ve DeepSeek V4 fiyatlandırması aracılığıyla güncel rakamları doğrulayın.
Kimi K3 faturamı nasıl düşürebilirim?
Girişe değil, çıkışa odaklanın. max_tokens'ı sınırlayın, kısa yanıtlar isteyin ve sistem isteminizi ve bağlam önekinizi bayt sabit tutun, böylece önbellek 0,30 ABD doları katmanına isabet etmeye devam eder. Para tasarrufu için girişi kırpmak nadiren işe yarar çünkü önbelleğe alınmış giriş zaten ucuzdur ve faydalı bağlamı kesmek daha uzun, daha maliyetli çıktılar zorlayabilir.
Gerçek önbellek isabet oranımı nasıl doğrulayabilirim?
Her Kimi K3 yanıtında döndürülen kullanım nesnesini inceleyin; bu nesne giriş, çıkış ve önbellek isabet token sayılarını bildirir. Aynı isteği Apidog aracılığıyla gönderin, iki kez çalıştırın ve önbelleğe almanın gerçek zamanlı çalıştığını görmek için önbellek isabet sayılarını karşılaştırın. Bu size karma maliyet formülüne gireceğiniz gerçek isabet oranınızı verir.