Pagsasama ng Kimi K3 sa mga Tool ng Developer: Cursor, Dify, Open WebUI, at mga OpenAI-Compatible na Client
Ikonekta ang kimi-k3 sa EXAIV sa Cursor, Continue, Dify, Open WebUI, at anumang client na compatible sa OpenAI gamit ang iisang base URL at iisang key
Pagsasama ng Kimi K3 sa mga Tool ng Developer: Cursor, Dify, Open WebUI, at mga OpenAI-Compatible na Client
Ang kimi-k3 ay matawag sa cloud ng EXAIV at ang endpoint ay compatible sa OpenAI kaya ito ay trabahong configuration hindi pagsusulat muli ng code: baguhin ang base URL, ilagay ang key, tukuyin ang pangalan ng modelo, ang iba ay nananatiling pareho
Buod sa 30 segundo
Set base URL to https://exaiv.com/api/ai/v1, use your EXAIV key, set model to kimi-k3, and keep the rest of the OpenAI request format. Streaming and tool calling work as usual.
Client configuration
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://exaiv.com/api/ai/v1", api_key="YOUR_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this repository"}],
stream=True,
)
for chunk in resp:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
Tool-by-tool settings
Cursor
Open Settings, Models, add a custom OpenAI-compatible provider, set the base URL, enter the key, and add kimi-k3 as the model name.Continue and Cline
Choose the OpenAI provider in the plugin model configuration, fill the base URL and model name, then save.Dify
In Settings, Model Providers, OpenAI-API-compatible, enter the API Base URL, key and model name kimi-k3.Open WebUI
In Admin Settings, Connections, OpenAI, add the same URL and key, then enable kimi-k3 under Models.
Troubleshooting
| Symptom | Cause | Fix |
|---|---|---|
| 401 Unauthorized | expired key or missing Bearer prefix | refresh the key and retry a short request |
| 404 model not found | ID not in the live catalog | copy the exact ID from /models |
| 429 rate limited | request rate exceeded | add exponential backoff |
| Empty streamed output | client dropping chunks without content | concatenate delta.content |
| Tool not invoked | unclear function description | sharpen the tool schema |
Sa pagpapatakbo: ang hy4 ay gumagamit ng opisyal na FP8 o GPTQ-Int4 kasama ang vLLM, o ng komunidad na GGUF Q4_K_M na 2.61GB kasama ang llama.cpp at Ollama sa 6GB card o maging sa CPU. Ang A13B ay MoE na may 80.39 bilyong parameter kaya nangangailangan ito ng maraming card o CPU offload, at may opisyal na GGUF Q4_K_M na 48.8GB
Gastos at konteksto
Ang tawag ay sinusukat sa input at output token, hindi sa bilang ng kahilingan. Ang 1M na konteksto ay pinakamataas na hangganan hindi default: putulin o ibuod ang hindi kaugnay na materyal bago ipadala, at gamitin ang streaming lamang kung kailangan agad ng user ang resulta. Ang kasalukuyang presyo at credit pack ay laging nasa /pricing dahil ang anumang numero sa artikulo ay maaaring maging luma. Itala rin ang log na may ID ng modelo, bilang ng token, at latency upang ang pagpapalit ng modelo sa hinaharap ay may parehong baseline na mapaghahambingan.
FAQ
Do I need a new SDK?
Can Kimi K3 stream responses?
Can I use it alongside local models?
Where do I check the current model list?
Is kimi-k3 callable today?
Karagdagang pagbabasa
- Kimi K3 API guide — first API call
- Kimi K3 long context guide — 1M context practice
- Kimi K3 reasoning guide — reasoning and agents
- hy4 vs Kimi — lightweight versus flagship
Mga pinagmulan
Mga numero ng parameter at laki ng file mula sa HuggingFace API at opisyal na config, nakuha noong Nobyembre 2026