Kimi 降价与使用攻略：解锁高性价比 AI 服务新姿势​

Kimi

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一、Kimi 开放平台价格调整解读

（一）模型推理服务价格下调

Kimi 开放平台基于 Moonshot AI 一年来在技术积累和性能优化方面的卓越成果，于 2025 年 4 月 7 日 0 点正式对模型推理服务价格进行调整。此次调整具有广泛的覆盖性，不同模型规格和使用场景下的推理服务价格均有不同程度的降幅。以 kimi - latest - 8k 模型为例，调整前输入 / 输出价格为 12 元 / 百万 tokens，调整后输入价格大幅降至 2 元 / 百万 tokens，输出价格则为 10 元 / 百万 tokens 。这一变化使得开发者在使用模型进行数据处理和分析时，输入环节的成本得到了极大的控制，为大规模数据的处理提供了更经济的选择。

不同模型规格的价格调整幅度是根据其性能特点和应用场景的需求来确定的。一些适用于轻量级应用场景、对资源消耗相对较低的模型，价格降幅较为明显，这对于预算有限但又希望借助 AI 技术提升业务效率的小型企业和个人开发者来说，无疑是一大福音。他们可以以更低的成本接入 Kimi 开放平台的模型服务，开展诸如简单文本处理、小型数据分析等业务。而对于那些需要处理复杂任务、对模型性能要求较高的企业级用户，虽然价格调整幅度相对较小，但由于其业务规模较大，总体的费用支出也会有显著的减少。例如，在金融行业的风险评估模型构建、医疗行业的病历数据分析等场景中，企业在使用 Kimi 模型推理服务时能够节省大量的成本。

（二）上下文缓存价格显著下调

Kimi 开放平台的上下文缓存价格下调尤为引人注目。作为平台的一项核心优势，Kimi 以超长上下文处理能力著称，最高可支持 200 万字的上下文输入，这使得它在文档分析、文献综述、代码复现等长文本处理场景中表现出色。而此次上下文缓存价格的大幅下降，将进一步提升用户在这些场景下的成本效益。

在传统模式下，当用户处理长文本任务时，每次请求都需要对整个文本进行处理和计算，这不仅耗费大量的时间，还会产生较高的费用。而上下文缓存技术的出现改变了这一局面。该技术允许系统预先存储那些可能会被频繁请求的大量数据或信息。当用户再次请求相同信息时，系统可以直接从缓存中快速提供，无需重新计算或从原始数据源中检索，从而节省大量的时间和资源。在接入上下文缓存技术后，假设一份长达 9 万字的硬件产品说明书，售前支持人员在 10 分钟内对产品的功能 / 使用方式进行 40 次问答（问题大概 100 个字，回答在 120 字以内），9 万字的文档只需创建并存储一次缓存，40 次问答将仅收取问题的 100 字 + 回答的 120 字的费用，预计节省费用达 92.27% 。这充分展示了上下文缓存技术在降低长文本处理成本方面的巨大潜力。

在价格调整后，上下文缓存的收费模式更加合理和经济。调整前，Cache 存储费用为 10 元 / 1M tokens/min，而现在已降低至 5 元 / 1M tokens/min 。这一降价措施直接降低了用户在缓存存储环节的成本支出。对于需要频繁调用长文本数据的企业用户或开发者来说，这意味着他们可以用更低的预算完成更多的任务。例如，在法律行业，律师在处理大量合同文档、案例资料时，经常需要对同一文档进行多次查询和分析。使用 Kimi 开放平台的上下文缓存功能，在价格调整后，他们能够以更低的成本存储和调用这些文档的缓存，大大提高了工作效率，同时减少了费用支出。

二、Kimi 开放平台使用攻略

（一）选择适合的模型规格

Kimi 开放平台提供了多种模型规格，以满足不同用户和场景的需求。在选择模型规格时，用户需要综合考虑多个因素。首先是任务的复杂程度。如果只是进行简单的文本分类、情感分析等基础任务，一些轻量级的模型规格，如 kimi - latest - 8k 模型，就足以胜任。这类模型价格相对较低，处理速度快，能够快速给出准确的结果。对于处理日常办公中的文档分类、社交媒体评论的情感分析等任务非常合适。

而对于那些需要处理复杂语义理解、长文本生成等任务的用户，则需要选择性能更强大的模型。比如在进行学术论文的文献综述撰写时，需要模型能够理解大量的学术文献内容，并进行综合分析和总结，此时就需要选择具有更高上下文处理能力和更强语义理解能力的模型，如支持超长上下文输入的模型规格。这些模型虽然价格相对较高，但能够更好地完成复杂任务，从长远来看，能够为用户创造更大的价值。

其次，用户还需要考虑数据量的大小。如果数据量较小，轻量级模型可以快速处理，且成本较低。但当数据量达到一定规模时，就需要选择能够高效处理大规模数据的模型，以确保处理速度和准确性。在电商行业，对大量商品描述数据进行分析时，如果数据量巨大，就需要选择适合大规模数据处理的模型规格，以保证能够在短时间内完成数据分析，为企业的决策提供及时支持。

（二）充分利用上下文缓存功能

适用场景挖掘

上下文缓存功能在多种场景下都能发挥巨大作用。除了前面提到的文档分析、代码复现等场景外，在客服领域也有广泛的应用。许多企业的客服系统需要频繁回答用户关于产品或服务的常见问题，这些问题的答案往往基于一些固定的知识库。通过 Kimi 开放平台的上下文缓存功能，企业可以将知识库内容存储为缓存，当用户咨询相关问题时，系统能够快速从缓存中获取答案，大大提高了客服响应速度，同时降低了模型调用成本。在智能教育领域，对于一些固定的教材内容、知识点讲解等，也可以利用上下文缓存功能，让学生在学习过程中能够快速获取相关知识的解答，提升学习体验。

缓存创建与管理技巧

在使用上下文缓存功能时，合理创建和管理缓存是关键。首先，用户需要根据实际业务需求确定缓存的创建时机。对于一些相对稳定、不经常更新的数据，如企业的产品说明书、固定的法规政策文档等，可以在数据首次使用时就创建缓存，这样后续的多次调用都可以从缓存中获取数据，节省成本。但对于一些数据更新频繁的场景，如新闻资讯类应用，就需要谨慎考虑缓存的创建和更新策略。可以设置一定的缓存有效期，在有效期内使用缓存，过期后重新创建缓存，以确保获取到的信息是最新的。

在缓存管理方面，用户需要定期对缓存进行清理和优化。随着时间的推移，缓存中可能会积累一些不再使用或过期的数据，这些数据会占用缓存空间，影响缓存的性能和效率。因此，用户可以定期检查缓存内容，删除那些不再需要的缓存数据，释放缓存空间。可以根据业务的使用频率，设置一个缓存清理的周期，如每周或每月进行一次缓存清理，确保缓存始终处于高效运行状态。

（三）结合企业级 API 提升服务质量

对于企业级用户来说，Kimi 开放平台的企业级 API 提供了更高等级的数据安全保障、更高等级的并发效率以及专属技术支持服务等优势。在数据安全方面，企业级 API 采用了先进的加密技术和访问控制机制，确保企业的敏感数据在传输和存储过程中的安全性。这对于金融、医疗等对数据安全要求极高的行业来说至关重要。在金融行业，客户的交易数据、个人信息等都需要严格保密，使用 Kimi 企业级 API 能够有效保障数据的安全，防止数据泄露风险。

在并发效率方面，企业级 API 能够支持高并发的请求，确保在业务高峰期时系统依然能够稳定运行，快速响应。在电商促销活动期间，大量用户同时访问企业的客服系统或进行商品搜索，此时企业级 API 的高并发处理能力就能够发挥作用，保证用户能够快速得到服务响应，提升用户体验。

专属技术支持服务也是企业级 API 的一大亮点。企业在使用过程中遇到任何技术问题，都可以得到专业的技术团队的及时支持和帮助。这有助于企业快速解决问题，减少因技术故障导致的业务中断时间，保障企业业务的正常运行。在企业进行新的业务拓展，需要对 Kimi 开放平台的功能进行定制化开发时，专属技术支持团队可以为企业提供专业的建议和技术指导，帮助企业顺利实现业务目标。

（四）关注平台更新与新功能推出

Kimi 开放平台始终致力于技术创新和服务优化，会不断推出新的功能和对现有功能进行更新升级。用户应密切关注平台的官方公告和更新信息，及时了解这些变化，以便充分利用新功能提升自身业务能力。在过去，平台推出了新的模型版本，这些新版本在性能和功能上都有显著提升。用户及时切换到新模型版本，能够获得更准确的结果和更高的处理效率。

平台还可能会针对用户反馈和市场需求，对现有功能进行优化。在上下文缓存功能方面，可能会进一步优化缓存算法，提高缓存命中率，从而降低用户的使用成本。用户关注这些优化信息，并及时调整自己的使用方式，能够更好地适应平台的变化，享受到平台不断发展带来的红利。

三、Kimi 开放平台降价与使用攻略带来的影响

（一）对企业用户的影响

对于企业用户而言，Kimi 开放平台的价格调整和使用攻略具有多方面的积极影响。从成本角度来看，模型推理服务和上下文缓存价格的下调，直接降低了企业在 AI 技术应用方面的投入成本。企业可以将节省下来的资金用于其他核心业务的发展，如产品研发、市场推广等。这对于提升企业的整体竞争力具有重要意义。在制造业中，企业可以利用节省的成本购置新的生产设备，提高生产效率。

在业务效率方面，合理利用 Kimi 开放平台的使用攻略，如选择合适的模型规格、充分发挥上下文缓存功能的优势等，能够显著提升企业的业务处理速度和质量。在物流行业，企业通过 Kimi 开放平台对大量的物流数据进行分析，利用上下文缓存功能快速获取历史数据的分析结果，能够更准确地预测物流需求，优化物流配送路线，提高物流配送效率，从而提升客户满意度。

（二）对开发者的影响

开发者是 Kimi 开放平台的重要用户群体之一。价格调整使得开发者能够以更低的成本进行项目开发和创新。对于个人开发者来说，这降低了他们进入 AI 开发领域的门槛，激发了他们的创新热情。他们可以利用 Kimi 开放平台的服务，开发出更多具有创意的应用程序，如小型的智能写作助手、个性化的智能推荐系统等。

对于开发团队而言，在项目开发过程中，通过遵循 Kimi 开放平台的使用攻略，能够更好地规划项目成本和技术方案。在开发一款大型的智能客服系统时，开发团队可以根据项目需求选择合适的模型规格，利用上下文缓存功能降低数据处理成本，同时借助企业级 API 的优势保障系统的稳定性和安全性，从而开发出更优质、高效的产品，提升团队在市场中的竞争力。

（三）对 AI 行业的影响

Kimi 开放平台的价格调整和使用攻略在一定程度上推动了 AI 行业的发展。价格下调使得更多的企业和开发者能够接触和使用 AI 技术，促进了 AI 技术在各个领域的普及和应用。这将进一步推动 AI 技术与传统行业的深度融合，创造出更多新的商业模式和应用场景。在农业领域，AI 技术可以用于农作物病虫害监测、智能灌溉系统控制等，随着 Kimi 开放平台等 AI 服务的普及，这些应用将更容易实现，为农业现代化发展提供助力。

平台的使用攻略也为其他 AI 开放平台提供了借鉴和参考。其他平台可以从中学习如何优化服务、降低成本、提升用户体验，从而推动整个 AI 开放平台行业的发展和进步，促进 AI 技术的不断创新和完善。