Kimi K3 API 完整使用教程。TokenPAPA 集成步骤、Python 代码示例、流式输出、长文档分析、中英双语模式，比官方价格便宜 10%。

Kimi K3 API 使用指南：调用月之暗面 2.8T 开源大模型

Kimi K3 是月之暗面（Moonshot AI）的旗舰 2.8 万亿参数模型。本文教你如何通过 TokenPAPA 快速接入。

准备工作

注册 TokenPAPA 账号
从后台获取 API Key
安装 OpenAI Python 库

pip install openai

基础对话

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://tokenpapa.ai/v1",
    api_key="你的 TokenPAPA Key"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是 Kimi K3 驱动的 AI 助手。"},
        {"role": "user", "content": "用简单的话解释一下 MoE（混合专家）架构。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048
)

print(completion.choices[0].message.content)

curl https://tokenpapa.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer *** \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是 Kimi K3 助手的。"},
      {"role": "user", "content": "Kimi K3 有什么特别之处？"}
    ],
    "temperature": 0.7
  }'

流式输出

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="你的 TokenPAPA Key")

stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于人工智能的五言诗。"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

多轮对话

client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="你的 TokenPAPA Key")

messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个编程助手。"},
    {"role": "user", "content": "用 Python 写一个计算斐波那契数列的函数。"},
]

resp1 = client.chat.completions.create(model="kimi-k3", messages=messages)
answer = resp1.choices[0].message.content
print("K3:", answer[:100])

messages.append({"role": "assistant", "content": answer})
messages.append({"role": "user", "content": "用记忆化优化性能。"})

resp2 = client.chat.completions.create(model="kimi-k3", messages=messages)
print("优化版:", resp2.choices[0].message.content[:100])

长文档分析

with open("report.txt", "r") as f:
    doc = f.read()

client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="你的 TokenPAPA Key")

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "用 3 个要点总结以下文档。"},
        {"role": "user", "content": doc}
    ]
)
print(resp.choices[0].message.content)

价格

渠道	输入价格（每百万 token）	输出价格（每百万 token）
TokenPAPA	官方价再打 9 折 ✅	官方价再打 9 折 ✅
月之暗面（官方）	更高	更高

通过 TokenPAPA 使用 Kimi K3，比直接对接月之暗面便宜 10%，还能同时管理 30+ 个模型的 API Key。

快速上手

注册 tokenpapa.ai — 送 $2 免费额度，无需国内手机号
获取 API Key
开始使用 — 比官方便宜 10%

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://tokenpapa.ai/v1", api_key="your-key")

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3",
    messages=[{"role": "user", "content": "你能做什么？"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

Kimi K3 API 使用指南：调用月之暗面 2.8T 开源大模型（2026）