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7月16号，月之暗面甩出了 Kimi K3。

2.8万亿参数，100万token上下文窗口，全球参数量最大的开源权重模型。Frontend Code Arena 榜单上以1679分超过了 Claude Fable5，排在第一。

消息出来当天我就去试了。不是在 Kimi 网页版聊天，是直接接进 Trae 里写代码。

这篇文章记录一下整个过程。

K3 到底强在哪

先说几个确认过的数据：

• 架构：基于 Kimi Delta Attention（KDA）混合线性注意力机制 + Attention Residuals，原生支持视觉理解
• 参数：2.8万亿总参数，MoE架构，16/896 experts 激活
• 上下文：1,048,576 tokens（100万）
• 能力方向：长程编程、知识工作、深度推理，能处理大型代码库，支持截图+视觉反馈优化前端和游戏开发
• API 定价：输入 2元/百万token（缓存命中）/ 20元/百万token（缓存未命中），输出 100元/百万token

价格不便宜。输出100元/百万token，比 K2.6 涨了不少。但月之暗面说了，这次不搞"倾销级"定价，靠性能站上全球竞争舞台。

有一说一，K3 发布后几天，月之暗面因为算力不够暂停了新订阅。热度确实高。

Trae 内置的 Kimi 模型

打开 Trae 看了下内置模型列表，目前有：

• Kimi-K2.7-Code
• Kimi-K2.6

K3 还没内置进去。不过 Trae 支持添加自定义模型，走 OpenAI 兼容协议或 Anthropic 协议都行。

下面是手动接入 K3 的步骤。

接入步骤

第一步：获取 Kimi API Key

去 Kimi 开放平台（platform.moonshot.cn），登录后找到 API Keys 页面，创建一个新的 Key。

格式是sk-开头的一串字符，复制好备用。

第二步：Trae 添加自定义模型

打开 Trae，进 设置 → 模型，点「添加模型」。

选「自定义配置」，按以下步骤操作：

1. API 格式：选 OpenAI（Kimi 走 OpenAI 兼容协议）
2. 接口地址：填 https://api.moonshot.cn/v1，注意末尾带/v1。如果你开关了「完整 URL」，就填 https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions
3. 模型 ID：填kimi-k3，区分大小写，不是kimi-k3-preview也不是moonshot-k3
4. API 密钥：填刚才复制的 sk-xxx

点「添加模型」后，Trae 会自动调用服务商接口验证密钥是否有效。如果连接成功，模型就加好了；如果失败，窗口会显示服务商返回的错误日志，照着排查就行。

第三步：开始用

添加成功后，新建一个对话，点输入框右下角的模型名称，在下拉列表最下面找到刚加的 K3，选上就能用了。

如果加完模型后在下拉列表没看到，试试完全退出 Trae 再重新打开。Windows 上检查系统托盘，别让进程挂在后台。Mac 上右键 Dock 图标选退出。只关窗口不算退出。

费用提醒

K3 的 API 不便宜。粗算一下：

一个中等复杂度的代码任务，输入大概 5万 token，输出大概 3000 token。按缓存未命中算，输入费用 1元，输出费用 0.3元，一次对话大概 1.3元。

如果一天聊 50 轮，就是 65元。一个月下来 1000 多。如果是缓存命中的情况会便宜很多，输入降到 0.1元/百万token，但实际开发中缓存命中率看场景。

如果你同时在用多个模型

写到这里，有个现实问题。

K3 写代码很强，但有些场景 Claude 更稳。写中文文档用 DeepSeek 更自然。做快速 CRUD 用 GPT-4o 更快。你不可能只守着一个模型。

问题是，每个模型都有自己的 API 平台。Claude 要去 Anthropic 注册，GPT 要去 OpenAI 注册，DeepSeek 要去深度求索注册。每个平台单独充值、单独管理 Key、单独看用量。切换模型的时候还要改代码里的 base_url 和 model 参数。

这件事其实有更省事的解法。国内有些 API 聚合平台，用一个 Key 就能调所有主流模型，接口格式统一成 OpenAI 兼容。不用每个平台分别注册，也不用每次切模型改代码。

我自己在用的是魔芋AI，200多个模型都能调。注册就有免费额度可以试。如果团队用的话，还能按项目分令牌管额度，月底对账不会是一笔糊涂账。

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