Kimi Code ofrece actualmente seis identificadores de modelo, incluyendo la serie K3.1 Pro, K3, K2.8 Preview y K2.7 Code Highspeed. La nueva serie K3.1 Pro, que cuenta con 1 millón de tokens de contexto y modo de razonamiento, representa la versión más capaz de la clase 3T hasta la fecha. Para maximizar el rendimiento, los usuarios deben iniciar sesiones nuevas al cambiar de modelo, ya que esto invalida la caché del contexto y puede degradar la calidad de la salida. El uso de APIs nativas de Kimi Coding Plan se recomienda para garantizar estabilidad, evitando las traducciones de protocolo que pueden alterar el comportamiento del modelo.
La configuración en clientes oficiales como Kimi Code Desktop, la CLI y la extensión de VS Code permite seleccionar el modelo mediante un selector o comando específico. Para herramientas de terceros, es esencial utilizar el identificador de modelo exacto (por ejemplo, k3.1-pro) en lugar del nombre de la versión, y verificar que el modo de razonamiento esté activado, ya que las solicitudes con razonamiento desactivado son rechazadas para la serie K3.1 Pro. Las reglas de mapeo de esfuerzo de razonamiento varían según el protocolo (OpenAI o Anthropic) y la región, afectando directamente la latencia y el consumo de tokens. La documentación detalla cómo ajustar estos parámetros para evitar errores 400 o 403 relacionados con permisos de cuenta o límites de contexto.