Преминаване към Kimi K3.1 Pro: отстранете грешките 400, внимавайте с подразбиращото се ниво Max и не изписвайте погрешно Highspeed

Kimi K3.1 Pro вече е наличен в Kimi Code, в API на Moonshot с идентификатор kimi-k3.1-pro и в AIHubMix със същия идентификатор. Moonshot му задава същите ограничения за параметрите като на Kimi K3, затова кодът, който вече работи с K3, може да се прехвърли с промяна на идентификатора на модела и започване на нова сесия. Кодът, написан за K2.x, вече е с краен срок в платформата на Moonshot: на 31 October 2026 Moonshot спира достъпа до серията K2 за новорегистрирани потребители и планира да я изведе от употреба до края на December. Именно този код е и най-вероятно да се повреди, защото обикновено изпраща temperature или изключва режима на мислене, а нито едно от двете не работи с K3.1 Pro. Освен това кодът, който не задава ниво на усилие, работи на максимално ниво и изразходва повече токени, отколкото може да очаквате, а в Kimi Code — повече квота, отколкото при K3.

Тази публикация описва какво се чупи със съобщение за грешка (грешките 400 плюс една 404), какво се чупи незабелязано (сметката, кешът, идентификаторът Highspeed) и как да настроите Claude Code и Codex за K3.1 Pro чрез AIHubMix. Правилата за K3.1 Pro са взети от документацията за моделите Kimi Code на Moonshot и от справочника за параметрите на моделите, който посочва, че и двата идентификатора на K3.1 Pro имат „същите ограничения за параметрите като kimi-k3“. Правилата, обозначени като такива за K3, са взети от ръководствата на Moonshot за K3 и не са проверени повторно за K3.1 Pro. Текстовете на грешките са цитирани от документацията, публични сигнали, теста на K3 от AIHubMix през юли и проверките на K3.1 Pro от AIHubMix на 24 October 2026. Проверките обхванаха основните идентификатори и идентификаторите на канала за програмиране coding-kimi-k3.1-pro и coding-kimi-k3.1-pro-highspeed. За всяко твърдение е посочен източникът.

Кой път използвате?

В API на Moonshot и в AIHubMix идентификаторите са kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed. В Kimi Code те са k3.1-pro и k3.1-pro-highspeed. Конфигурация на клиент, открита на 21 October, насочваше k3 и kimi-for-coding към модел k3.1, но актуалната документация на Kimi Code посочва k3 като K3, а kimi-for-coding като K2.8 Preview, затова изберете изрично K3.1 Pro. Важен е и абонаментният ви план: в Kimi Code за K3.1 Pro е необходим Plus или по-висок план (Pro за контекст от 1M), а за Highspeed — Pro или по-висок. При старите планове е необходим Moderato или по-висок, а за контекст от 1M и за Highspeed — Allegretto.

Датите за K2 са определени от Moonshot. От 31 October 2026 моделите от серията K2 вече няма да са достъпни за новорегистрирани потребители, а всички ще бъдат изведени от употреба до края на December 2026. Moonshot не е обявила дата за извеждане от употреба на K3. На 24 October AIHubMix все още предлагаше K2.6 и K2.7 Code, без обявена дата за извеждане от употреба.

Грешките, които се виждат веднага

Изключен режим на мислене: HTTP 400 или никакво разсъждение

Какво ще видите: HTTP 400 в Kimi Code. Документацията на Moonshot за Kimi Code гласи, че моделите K3.1 Pro „поддържат само режим на мислене. Заявките с изключен режим на мислене се отхвърлят.“ В документацията не е цитиран текстът на тялото на грешката. В API на Moonshot K3.1 Pro следва ограниченията на K3, който винаги разсъждава. При използване на AIHubMix няма грешка 400: на 24 October заявката thinking: {"type": "disabled"} върна 200 и за двата основни идентификатора през Chat Completions и Messages, без разсъждение в отговора. В този случай грешката е незабелязана, затова проверявайте за липсващо разсъждение в отговорите.

Откъде идва: от код за K2.x, който изключва режима на мислене, за да отговори по-бързо, например с extra_body={"thinking": {"type": "disabled"}}, и от инструменти, които изпращат стойност за усилие off, none или disabled (вижте следващия раздел).

Решение: премахнете превключвателя. За да поддържате кратко разсъждение, изпращайте вместо това reasoning_effort: "low".

Остатъчен блок "enabled" е отделен случай. При проверката на AIHubMix от 24 October към K3.1 Pro беше изпратено thinking: {"type": "enabled"} от K2.x и беше получен отговор 200 — както за основните идентификатори, така и в канала за програмиране. Документацията на Moonshot нарича thinking „параметър на заявката, предназначен само за K2.x“, а ръководство за отстраняване на проблеми от трета страна посочва, че остатъчен блок може да причинява грешки 400 след преминаване от K2.x към K3, така че все пак го изтрийте.

Ако запазите K2.7 Code като резервен модел до извеждането му от употреба, оставете режима на мислене включен. В ръководството на Moonshot за Claude Code е документирана грешката 400 invalid thinking: only type=enabled is allowed for this model при изключен режим на мислене за K2.7 Code.

Стойности за усилието: off, none и непознатите стойности връщат 400

Какво ще видите: HTTP 400, когато стойността за усилие е off, none, disabled или стойност, която Kimi Code не разпознава. K3.1 Pro има три нива: low, high и max. В документацията на Moonshot за Kimi Code е описано как се преобразуват стойностите, изпращани от инструменти на трети страни:

В API на Moonshot за K3.1 Pro са документирани само low, high и max, като max е стойността по подразбиране, но не е описано преобразуване. В AIHubMix на 24 October стойностите low, medium, high, max и xhigh върнаха 200 и за четирите идентификатора на K3.1 Pro. При kimi-k3.1-pro и стойностите off, както и непозната стойност, също беше върнато 200 с разсъждение, а none върна 200 без никакво разсъждение. В AIHubMix тези стойности се провалят незабелязано, а не с грешка 400.

Незабелязаната последица: няма ниво medium. Инструмент, настроен на medium, използва high, а инструмент, настроен на xhigh, използва max — най-скъпото ниво.

Решение: изпращайте изрично low, high или max и проверявайте какво реално изпраща инструментът ви.

„невалидна temperature: за този модел е разрешена само стойност 1“

Какво ще видите: 400 invalid temperature: only 1 is allowed for this model. При проверката на AIHubMix от 24 October беше получено точно това съобщение от kimi-k3.1-pro и kimi-k3.1-pro-highspeed, когато беше изпратено temperature: 0.2. Същият текст беше съобщен за API на Moonshot при използване на K3 на 3 October 2026, както и за крайната точка на Kimi Code при използване на k3 на 21 October.

Причина: справочникът за параметрите на Moonshot задава за K3.1 Pro ограниченията на K3: temperature е фиксиран на 1.0, top_p — на 0.95, n — на 1, а двата параметъра за наказание — на 0; другите стойности връщат грешка. И при K2.6 имаше фиксирана стойност — 0.6 при изключен режим на мислене, така че най-често причината е код, който все още изпраща 0.6.

Изключението, което прикрива проблема: каналът за програмиране на AIHubMix прие temperature: 0.2 при същата проверка. Кодът, тестван само там, все пак може да се счупи при основните идентификатори или в API на Moonshot.

Капанът, който го прикрива още повече: много рамки разпознават моделите Kimi по префикса kimi- и премахват temperature за тях. k3.1-pro и k3.1-pro-highspeed в Kimi Code нямат този префикс, както и идентификаторите на канала за програмиране на AIHubMix, които започват с coding-. В един проблем в Hermes Agent е открито точно това при K3. Основният път за чат пропускаше temperature, но помощно извикване към k3 все пак го изпращаше и всеки път връщаше грешка 400.

Решение: изобщо не изпращайте temperature, top_p, n, presence_penalty или frequency_penalty. Определяйте семейството на модела, а не го разпознавайте по префикса на името.

За да проверите даден маршрут, изпратете една заявка с temperature:

curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "kimi-k3.1-pro", "temperature": 0.2, "messages": [{"role": "user", "content": "hi"}]}'

На 24 October това върна посочената по-горе грешка 400. Изпълнете теста за всеки идентификатор на модел, който използва кодът ви: каналът за програмиране отговори на същата заявка с 200.

Codex през AIHubMix: 404 при използване на Responses API

Какво ще видите: HTTP 404 с текста The model kimi-k3.1-pro is not available on this endpoint.. При проверката на AIHubMix от 24 October този отговор беше получен от Responses API и за двата основни идентификатора, докато Chat Completions и Messages отговориха нормално.

Решение: Codex поддържа само Responses API, затова насочете го към coding-kimi-k3.1-pro, който отговори на заявките към Responses API при същата проверка. AIHubMix обозначава канала за програмиране като предварителна версия за оценяване, която не се препоръчва за продукционна употреба; няколко от заявките му върнаха временна грешка 404: „The requested resource was not found“, затова опитайте още веднъж, преди да започнете отстраняване на проблема. Използвайте този канал, докато AIHubMix не добави поддръжка на Responses API за основните идентификатори. Claude Code използва Messages и работи с основните идентификатори.

Ограничения на stop

Какво ще видите: при юлския тест на K3 от AIHubMix бяха върнати следните две съобщения:

• Invalid request: stop array too long. Expected an array with maximum length 5, but got an array with length 6 instead
• Invalid request: stop sequence must not be longer than 32, but got 33 instead

Причина: K3 приема най-много пет стоп-последователности, всяка с дължина до 32 bytes; същите проверки за stop_sequences важат и за Messages API. Moonshot задава за K3.1 Pro същите ограничения за параметрите, затова очаквайте същите лимити.

Решение: съкратете списъка. Имайте предвид, че 32 байта са по-малко от 32 знака на китайски или японски.

Codex в API на Moonshot: „web_search.search_context_size is not supported“ (ръководство за K3)

Какво ще видите: 400 web_search.search_context_size is not supported — цитат от ръководството на Moonshot за Codex, написано за K3. При използване на канала за програмиране на AIHubMix заявка към Responses с това поле върна 200 на 24 October, така че тази грешка идва от собствената крайна точка на Moonshot.

Решение: премахнете search_context_size от конфигурацията или дефиницията на инструмента в Codex. По подразбиране Codex не го изпраща.

Незабелязаните проблеми

Те не връщат грешки. Ще ги забележите по-късно — в сметката, в квотата на абонаментния ви план или в качеството на резултатите.

Ниво на усилие и сесии

• По подразбиране е max — новост в Kimi Code. По подразбиране K3.1 Pro използва max. В Kimi Code по подразбиране K3 използваше high, така че сесия, която не задава ниво на усилие, вече разсъждава по-задълбочено, използва повече токени и изразходва квотата по-бързо. В API на Moonshot и K3, и K3.1 Pro използват max по подразбиране. Разсъждението се таксува като изход: при юлския тест на AIHubMix за създаване на игра с една заявка към K3 73% от общо 74,994 токена за завършване са били за разсъждение.
• Дори при ниско ниво на усилие може да се генерират хиляди токени за разсъждение. При проверка на AIHubMix на 24 октомври заявка за обяснение от 600 думи накара K3.1 Pro да разсъждава с 5,561 до 7,356 токена при low, преди да отговори, а при едно изпълнение беше достигнат лимитът от 8,192 токена. K3 разсъждаваше с 3,013 до 7,051 токена по същата заявка, така че това не е нещо ново за K3.1 Pro, но low не е евтин режим и при двата модела; задавайте щедра стойност за max_completion_tokens. Това е една заявка и по три изпълнения на модел с основните ID адреси на AIHubMix, затова измерете резултатите при собственото си натоварване.
• Преминаването към K3.1 Pro в рамките на стара сесия влошава качеството. Документацията на Moonshot за Kimi Code препоръчва да не преминавате към новите модели „в рамките на съществуваща сесия от серията K3, K2.8 Preview или K2.7 Code Highspeed“: това влошава качеството на изхода и намалява броя попадения в кеша. Започнете нова сесия.
• Смяната на модела или нивото на усилие обезсилва кеша. Документацията на Moonshot за Kimi Code посочва, че това важи и за двете, а в документацията на K3 се казваше, че смяната на нивото на усилие „обезсилва попаденията в кеша на префикса“. Изберете модела и нивото още при започване на сесията.

Highspeed

• Грешно изписан Highspeed ID ви прехвърля към по-бавен модел. В Kimi Code грешно зададен Highspeed ID „без предупреждение преминава към K2.8 Preview без разсъждение — без никакво ускорение“. Копирайте ID адреса точно и проверете кой модел се показва в логовете ви.
• Highspeed ускорява само генерирането на изход от модела. Moonshot посочва, че K3.1 Pro Highspeed е приблизително 2–3× по-бърз от K3.1 Pro, при идентични възможности. При проверката на AIHubMix генерирането на изход беше приблизително 1.6–1.8× по-бързо от това на Pro. Извикванията на инструменти и скриптовете изобщо не се ускоряват, затова при ход, в който преобладават четенето на файлове и изпълнението на тестове, ползата е малка, а плановете на Kimi Code изразходват приблизително двойно повече от квотата.

Протоколи

• Прокситата могат да променят поведението. Документацията на Moonshot за Kimi Code предупреждава: „Преводът на протоколи чрез прокси инструменти може да доведе до различно поведение на модела.“ Използвайте за всеки инструмент протокола, който поддържа: Messages за Claude Code и Responses за Codex. На 24 октомври AIHubMix върна разсъжденията в отговорите на Chat Completions и Messages за всичките четири ID адреса на K3.1 Pro — като reasoning_content и като блокове thinking. Responses работеше в канала за програмиране с елемент reasoning, а при основните ID адреси връщаше споменатата по-горе грешка 404.
• Структурираният изход в Messages API вече работи по-добре. При юлския тест на AIHubMix с K3, /v1/messages игнорираше схемата и връщаше свободен текст. На 24 октомври същият тип заявка към K3.1 Pro, със JSON схема в output_config.format и подкана, която не изискваше JSON, върна {"city":"Paris"} и за четирите ID адреса. Схемата обаче съдържа само едно поле, затова валидирайте изхода, преди да върнете JSON към Messages. Другата особеност на Messages от юлския тест — достигането на стоп-последователност се връщаше като end_turn с stop_sequence: null — не беше тествана отново.

Дълги заявки

• Кратките времеви ограничения водят до неуспех дори при умерени заявки. При проверката пълните отговори на K3.1 Pro при low отнемаха 80 до 99 секунди. Клиент без streaming и с изчакване от 60 секунди щеше да се провали при всяко изпълнение, а повторната заявка щеше отново да плати за същото разсъждение. В API на Moonshot лимитът за изход по подразбиране на K3.1 Pro е 131,072 токена, а максималният — 1,048,576; през юли генерирането на игрови билд с K3 в AIHubMix отне 2,541 секунди с една заявка. Използвайте streaming и задавайте времеви ограничения в минути.

Наследено от ръководствата за K3

Следното е взето от ръководствата за K3:

• Премахването на reasoning_content влошава качеството при многоходови разговори. Пълното съобщение на асистента, включително reasoning_content и tool_calls, трябва да се изпрати обратно без промени. Кодът, който запазва само content, ще продължи да работи, но Moonshot предупреждава, че качеството на изхода ще е нестабилно.
• Динамичните инструменти изчезват, ако премахнете съобщението им. При K3 инструментите могат да се зареждат по време на разговора чрез системно съобщение без съдържание. Сървърът не го запазва, затова то трябва да се изпраща отново с всяка заявка. В AIHubMix това работи през Chat Completions: на 24 октомври kimi-k3.1-pro извика инструмент, добавен по този начин. При юлския тест на K3 в AIHubMix Messages API игнорираше добавен инструмент.

Правила за таксуване, които лесно може да пропуснете

Цените по-долу са на AIHubMix, посочени на страниците на моделите, за милион токена:

В AIHubMix K3.1 Pro е с 30% по-евтин от K3 за входящи и кеширани входни токени и с 26% по-евтин за изходни токени. Highspeed струва двойно повече от Pro за входните и изходните токени, а цената за кеширани токени е същата. ID адресът на канала за програмиране се таксува отделно: $0.88 за вход, $3.23 за изход и $0.132 за кеширани токени.

По-ниска цена за токен не гарантира по-ниска сметка. Да вземем юлското генериране на игрови билд с една заявка към K3 в AIHubMix: 74,994 изходни токена, при условни 5,000 входни токена. При същия брой токени цената е около $1.08 за K3, около $0.80 за K3.1 Pro (5,000 × $2.00 + 74,994 × $10.50 за милион токена) и около $1.59 за Highspeed. Броят токени се променя според заявката (при проверката K3.1 Pro и K3 бяха в един и същ диапазон при low), затова измерете, преди да определите бюджета.

Документацията на API на Moonshot таксува записите в кеша на K3.1 Pro според TTL — 5 минути или 1 час — както при K3. Публикуваните от Moonshot цени за K3 в ръководството за кеширане на контекста показват как е устроена схемата:

Moonshot посочва, че отделното таксуване на записите в кеша не увеличи общата цена за K3: разходът за запис вече беше включен в цената на входа, затова заявките с TTL по подразбиране от 5 минути струваха колкото и преди.

Това са директните цени на Moonshot. На страниците на моделите в AIHubMix са посочени само цените за вход, изход и кеширан вход, без отделна цена за запис в кеша, а и не е уточнено как се таксува запис с TTL от 1 час. AIHubMix обаче предава TTL нататък: на 24 октомври заявка Messages с TTL от 1h в поле от най-горно ниво cache_control отчете записа като едночасови кеширани токени, а заявка Chat Completions с prompt_cache_options беше приета.

• Кеширането е автоматично. При K3 TTL по подразбиране е 5 минути. При проверките на AIHubMix от 24 октомври повторната заявка с подкана от 93 токена се върна изцяло от кеша в канала за програмиране, но не и при основните ID адреси. При подкана от 7,658 токена втората заявка към kimi-k3.1-pro върна 7,424 кеширани токена както през Chat Completions, така и през Messages.
• TTL от 1 час в API на Moonshot струва $3.00 повече на милион токена за запис при цените на K3. Всяко попадение спестява $2.70, така че според собствените изчисления на Moonshot инвестицията се изплаща още при второто попадение.
• TTL се фиксира при първия запис (K3). Не можете да промените запис от 5 минути на 1 час. Първо трябва да изтече.
• Таблото за разходи се нуждае от ново поле (K3). Записите в кеша се показват като prompt_tokens_details.cache_write_tokens в Chat Completions, input_tokens_details.cache_write_tokens в Responses и cache_creation_input_tokens в Messages.
• Разсъжденията се таксуват като изход. При K3 токените за разсъждение се таксуват по цената за изход при всяко ниво на усилие. AIHubMix не посочва отделна цена за разсъжденията при K3.1 Pro.

Стъпки за намаляване на сметката:

1. Задавайте reasoning_effort според натоварването, вместо да наследявате max. Изпробвайте low за търсене на информация и класификация, а high за рутинно програмиране.
2. Запазвайте модела и нивото на усилие непроменени в рамките на сесията и започвайте нова сесия при смяна на което и да е от тях.
3. Поставете стабилните части в началото: системната подкана, дефинициите на инструментите и контекста на хранилището. След това добавете променливия ход.
4. Използвайте Highspeed, когато чакането на изхода от модела е основното забавяне, а не за цикли, в които преобладават извикванията на инструменти.
5. Следете какъв дял от токените за завършване се пада на разсъжденията. Ако при прости задачи той остава над половината, намалете нивото на усилие.

Агенти с реални разрешения

Проблемът в Hermes Agent показва как грешка при миграция се превръща в проблем със сигурността. Класификаторът му за „интелигентно одобрение“ извикваше k3 с параметър за температура и всяко извикване връщаше грешка 400. По думите на автора на доклада, класификаторът „при всяко извикване ескалира (fail-open)“: проверката за сигурност спря да изпълнява функцията си, без нищо да изглежда нередно в основния чат.

K3.1 Pro запазва този проблем и добавя още един. Именно извикванията на класификатора са тези, които екипите правят бързи и евтини, като задават ниска температура или изключват разсъжденията — а при K3.1 Pro нито едното не работи: температурата може да доведе до грешка 400 при всяко извикване, а в AIHubMix заявка с изключени разсъждения се върна без разсъждения. Ако проверка за сигурност работи с K3.1 Pro, задайте reasoning_effort: "low" за по-голяма скорост, определете какво да става при грешка на API и настройте системата да отказва при неуспех.

За агентите, които действат самостоятелно, са важни още няколко неща:

• Принудителните извиквания на инструменти работят. K3.1 Pro поддържа tool_choice: "required", който K2.x отхвърляше, така че вече не е нужно заобиколното решение за принудително извикване на инструмент при K2.x.
• Вграденото уеб търсене не е готово за продукционна употреба (K3). В ръководството си за K3 Moonshot посочва, че уеб търсенето „се актуализира и не се препоръчва за продукционни процеси в близко бъдеще“. Докато Moonshot не заяви друго, прилагайте същото и към K3.1 Pro. Чрез AIHubMix цикълът за търсене с K3.1 Pro не завърши на 24 октомври: моделът поиска $web_search, а изпращането на резултата обратно върна 400 Invalid request: tokenization failed.
• Изображенията трябва да се подават в base64. K3 не извлича изображения от публични URL адреси, а на 24 октомври kimi-k3.1-pro в AIHubMix отхвърли едно такова изображение с грешка 400 Invalid request: unsupported image url, така че агент, изпращащ връзки към екранни снимки, ще получи грешка. Другият вариант на Moonshot — файлов ID от собствената му услуга за качване на файлове — не се поддържа от AIHubMix: препратка ms:// върна 404. Изображение в base64 работеше. K3.1 Pro приема и видео като вход в Kimi Code.

Инструменти за програмиране: Claude Code и Codex

Claude Code използва Anthropic Messages API, на чиито заявки основните ID адреси на AIHubMix отговаряха на 24 октомври. Codex използва Responses API, на чиито заявки отговаряше само каналът за програмиране. Инсталирането и основната конфигурация са описани в постоянните ръководства на AIHubMix. По-долу е посочено само онова, което се променя при K3.1 Pro.

Колоната за Codex използва ID на канала за програмиране, докато основните ID не започнат да отговарят през Responses API. Всяка стойност за effort, изпратена от инструмент извън тези три, се преобразува според таблицата за effort по-горе.

Claude Code

Следвайте ръководството за Claude Code settings.json. След това задайте всяко ниво на модела, а не само основното:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://aihubmix.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-aihubmix-key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3.1-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3.1-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3.1-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3.1-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL": "kimi-k3.1-pro",
    "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "kimi-k3.1-pro"
  }
}

Известни проблеми според документацията на Moonshot за Kimi Code, ръководството им за Claude Code (написано за K3) и тестовете на AIHubMix:

• Започнете нова сесия. Не превключвайте текуща сесия с K3 към K3.1 Pro. Отворете нова, за да започнете начисто по отношение на кеша и качеството на отговорите.
• Незададените нива отказват без предупреждение. Claude Code използва различни нива за основния чат, обобщенията и подагентите. Moonshot предупреждава, че ако конфигурирате само някои от тях, останалите „отказват без предупреждение“. Можете да зададете по-евтин модел за нивото Haiku за фонови задачи.
• Остарелите настройки имат предимство. Старите стойности в блока env на ~/.claude/settings.json отменят променливите, експортирани в обвивката.
• Контекст 1M. В ръководството на Moonshot за K3 се използва kimi-k3[1m], за да може Claude Code да разпознава контекстен прозорец от 1M. kimi-k3.1-pro[1m] работи по същия начин през AIHubMix: Claude Code премахва суфикса преди изпращане, а на 24 октомври AIHubMix отговори на получената заявка, включително с хедъра за контекст 1M. Суфикса разбира само Claude Code. Ако го изпратите като ID на модел от друг клиент, kimi-k3.1-pro[1m] връща 400.
• Effort. K3.1 Pro по подразбиране вече използва max — нивото, което Moonshot препоръчваше за K3 в ръководството си, заедно с CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max. За рутинни задачи high използва по-малко токени. Независимо кое ниво изпраща Claude Code, то се преобразува според таблицата за effort, а на 24 октомври AIHubMix прие и петте тествани стойности.
• Нива Highspeed. Ако зададете kimi-k3.1-pro-highspeed за някое ниво, копирайте ID точно. В Kimi Code печатна грешка неусетно връща резервния модел; в AIHubMix грешно въведено ID връща 400.

Codex

Codex поддържа само Responses API, затова wire_api = "responses" е задължително. За останалото вижте ръководството за Codex config.toml. За K3.1 Pro:

# At launch (24 October 2026), the main ID kimi-k3.1-pro returned 404 on the Responses API.
# Use the coding-channel ID until AIHubMix adds it. AIHubMix labels the
# coding channel an evaluation preview, not for production.
model = "coding-kimi-k3.1-pro"
model_provider = "aihubmix"
model_context_window = 1048576
model_reasoning_effort = "high"

[model_providers.aihubmix]
name = "AIHubMix"
base_url = "https://aihubmix.com/v1"
env_key = "AIHUBMIX_API_KEY"
wire_api = "responses"

• Задайте контекстния прозорец. Без model_context_window Codex използва метаданните по подразбиране за модел, който не познава. В ръководството на Moonshot за Codex, написано за K3, се посочва, че полученото предупреждение Model metadata for kimi-k3 not found е очаквано и безвредно.
• Effort. Собствените нива на Codex включват medium и xhigh. Според преобразуването в Kimi Code те се изпълняват съответно като high и max, като на 24 октомври AIHubMix прие и двете. Задайте low, high или max, за да знаете за кое ниво плащате.
• Каналите се различават. Каналът за програмиране прие температура, която основните ID отхвърлиха. Когато основните ID започнат да отговарят през Responses, изпълнете отново бързия тест, преди да превключите.
• Без search_context_size. Ако конфигурацията ви го задава, премахнете го (вижте грешките с ясни съобщения).
• Рестартирайте след редакции. Codex прочита config.toml само при стартиране. Ако CC Switch управлява конфигурацията ви за Codex, може да презапише промените ви.

15-минутен бърз тест

Изпълнете го веднъж за всеки инструмент в малко хранилище с набор от тестове:

1. Започнете нова сесия с K3.1 Pro. Не продължавайте сесия, в която сте работили с K3 или друг модел.
2. Поискайте: „Добави модулен тест за една функция в това хранилище, изпълни тестовете и поправи всичко, което не минава.“
3. Успешният резултат изглежда така: моделът чете файлове и изпълнява тестовете (извикванията на инструменти работят). Продължава след като види резултатите, което показва, че разсъжденията и резултатите от инструментите се подават обратно. Накрая всички тестове минават и в сесията няма грешка 400 или 404.
4. В регистрационния файл за използване на AIHubMix проверете дали ID на модела съвпада с зададеното и дали следващите заявки показват кеширани входни токени за стабилния префикс. Ако не се появяват никога, нещо в префикса ви се променя при всеки ход.
5. Запишете времето за ход и броя токени в отговора. Това е базовата линия, с която да изберете ниво на effort и да прецените дали Highspeed си заслужава.

Контролен списък за миграция

• Използвайте ID на K3.1 Pro: kimi-k3.1-pro в API на Moonshot и AIHubMix, k3.1-pro в Kimi Code; засега за Codex през AIHubMix използвайте coding-kimi-k3.1-pro.
• Преместете кода си от K2.x, преди Moonshot да спре поддръжката на серията K2 в края на декември 2026 г.; от 31 октомври новите акаунти в Moonshot губят достъп до K2.
• Започвайте нова сесия за K3.1 Pro, вместо да превключвате стара.
• Премахнете temperature, top_p, n и двата параметъра за наказания от всички пътища на извикване, включително помощните извиквания.
• Премахнете всички превключватели за изключване на мисленето, включително стойностите за effort off, none и disabled, и изтрийте останалите блокове за мислене от K2.x.
• Задавайте effort като low, high или max; medium се изпълнява като high, а xhigh — като max.
• Не променяйте модела и effort в рамките на сесия.
• Копирайте точно ID на Highspeed и проверете модела в регистрационния файл за използване.
• Ограничете списъците stop до пет елемента с дължина най-много 32 байта.
• Връщайте цялото съобщение на асистента, включително reasoning_content и tool_calls, и изпращайте отново динамичните съобщения към инструменти.
• Изпращайте дългите заявки поточно и задавайте времеви ограничения в минути.
• Проверявайте структурираните изходни данни, преди да прехвърлите JSON обратно към Messages API.
• Актуализирайте проследяването на разходите, за да отчита отделното поле за запис в кеша.
• Настройте проверките за безопасност така, че при грешки в API да отказват по подразбиране.
• Изпълнете бързия тест във всеки инструмент за програмиране.

Често задавани въпроси

Защо K3.1 Pro връща HTTP 400?
Обичайните причини са temperature, различна от 1, изключено мислене или стойност за effort off, none, disabled или неизвестна стойност. Първата произтича от фиксираните правила за семплиране на K3, които K3.1 Pro запазва; останалите са описани в документацията на Moonshot за Kimi Code. На основните ID на AIHubMix само temperature върна 400 на 24 октомври; останалите върнаха 200, а при изключено мислене или none отговорът не съдържаше разсъждения.

Мога ли да изключа мисленето?
Не. K3.1 Pro работи само в режим на мислене. Задайте reasoning_effort на low, за да ограничите продължителността на мисленето.

Все още ли се отхвърля temperature?
Да — в API на Moonshot и при основните ID на AIHubMix, които на 24 октомври 2026 г. върнаха „invalid temperature: only 1 is allowed for this model“. При същата проверка каналът за програмиране на AIHubMix прие temperature от 0.2. Не подавайте temperature по нито един маршрут.

Кога моделите K2 ще бъдат спрени?
От 31 октомври 2026 г. новорегистрираните потребители на Moonshot няма да могат да използват моделите от серията K2, а Moonshot планира да спре поддръжката на всички до края на декември 2026 г. На 24 октомври AIHubMix все още показваше K2.6 и K2.7 Code, без посочена дата за спиране.

Защо квотата ми в Kimi Code се изчерпва по-бързо?
K3.1 Pro използва по подразбиране max effort, докато K3 използваше high в Kimi Code, а Highspeed изразходва приблизително двойно повече квота от стандартния модел. За рутинни задачи задавайте по-ниско ниво на effort и не го променяйте в рамките на сесия.

Защо Highspeed не е по-бърз?
Възможно е ID да е въведено неправилно — в Kimi Code тогава се връща незабелязано K2.8 Preview без мислене — или ходът да е доминиран от извикванията на инструменти. Highspeed ускорява само генерирането на изход от модела.

Кое ID на модел в AIHubMix трябва да използва Codex?
Засега coding-kimi-k3.1-pro през Responses API на aihubmix.com/v1, като wire_api е зададено на responses. На 24 октомври основните ID връщаха 404 през Responses API. AIHubMix обозначава канала за програмиране като предварителна версия за оценка, която не е предназначена за продукционна употреба.

Продължете с поредицата за Kimi K3.1 Pro

• Преди миграцията проверете дали изобщо си струва надстройката — от промените до цената на една реална задача: Kimi K3.1 Pro срещу K3: какво се промени, колко струва и за кого си заслужава преминаването
• Ако миграцията ви кара да обмисляте алтернативи, ето сравнение на K3.1 Pro с Qwen 4 и Claude Fable 5.5, включително цената на една front-end разработка с всеки от тях: Kimi K3.1 Pro срещу Qwen 4 срещу Claude Fable 5.5: качество на front-end разработката, цена на задача и проверка на шума около тях
• Ако квотата и цената на Highspeed ви карат да се питате дали бързият вариант си заслужава, отделна статия разглежда съотношението между скорост и цена: Kimi K3.1 Pro срещу K3.1 Pro Highspeed: струва ли си 2–3× по-висока скорост двойно по-високата цена?

Източници

• Kimi Code: конфигуриране на модели
• Moonshot AI: справочник за параметрите на моделите
• AIHubMix: страница на модела Kimi K3.1 Pro
• AIHubMix: практическо ръководство за Kimi K3
• Проблем #142365 в Hermes Agent: несъответствие в профила на крайната точка на Kimi Code