厂商概况
厂商级选型建议由 Y-API 撰写。逐模型的具体检查在下方链接的详情页里；本页内容不含任何实测对比。
它在目录里的位置
Kimi 占据开源权重的溢价档：价格高于 GLM 与 DeepSeek、低于 Claude 与 GPT-5.6，差异点是 K3 公开了权重——它的模型卡可以被审计，这是闭源前沿模型给不了的。
需要注意什么
K3 与 K2.6 约 4 倍的输出价差让选型变成预算决策；智能体式循环会放大敞口，因为每一轮都按输入价重读上下文。K2.6 更小的窗口也改变了「长任务」在那个条目上的含义。
站内模型
价格为 Y-API 清单的额度快照。每个模型都链接到自己的详情页，那里有费用估算与请求示例。
额度价 / 现金等价 · 充值 $1 到账 $10 额度；现金等价 = 消耗额度 ÷ 10。这里是 Y-API 的价格，不是发布方的官方定价。
系列内怎么选
界面生成与有边界的编码任务先交给 K2.6；任务确实超出它的窗口、或要跑很长的工具循环时再升级到 K3。定下来之前，拿同一个仓库任务与 GLM 5.3、Claude Sonnet 5 各比一次。
选型前确认
什么情况下 Kimi K3 值得比 K2.6 多花的钱？
只有任务级的对比能给答案。K3 的百万窗口与智能体取向在任务真的超过 262,144 token、或要跑很长的工具循环时才起作用；有边界的组件工作很少需要为它买单。
来源与口径
本站对厂商的覆盖恰好就是上面列出的已评审模型指南：至少一个模型在评审范围内，厂商页才存在。架构与定位的说法跟随所引来源。我们不对任何厂商发布实测延迟、在线率或跑分。