İçeriğe geç
Azamol AI — Intelligent Assistance Solutions

Kimi K3.1 Pro API Kurulumu: OpenAI SDK ile Adım Adım Rehber

Yazar:
Kimi K3.1 Pro API Kurulumu: OpenAI SDK ile Adım Adım Rehber

Kimi K3.1 Pro API kurulumu dört adımda biter: Kimi API Platform konsolunda bir API anahtarı oluşturun, anahtarı MOONSHOT_API_KEY ortam değişkenine yazın, OpenAI Python SDK'sını python3 -m pip install --upgrade 'openai>=1.0' ile kurun ve istemcide base_url olarak https://api.moonshot.ai/v1, model olarak kimi-k3.1-pro kullanın. Moonshot AI'ın 23 Ekim 2026'da çıkardığı K3.1 Pro, 1M token bağlamlı ve ağırlıkları açık bir modeldir. Kurulumdan sonraki en önemli ayar reasoning_effort alanıdır: varsayılan değer max olduğu için her istek en yüksek düşünme seviyesinde çalışır.

Kimi K3.1 Pro nedir, hangi işler için kurulur?

Kimi K3.1 Pro, Moonshot AI'ın K3.1 serisindeki ilk modelidir. Şirketin teknik blogu onu Kimi K3'ün üzerine ek eğitimle geliştirilmiş, 3 trilyon parametre sınıfındaki en yetenekli açık ağırlıklı modeli olarak tanıtıyor. Model kartına göre K3.1 Pro'nun toplam 2,8 trilyon parametresi var, her token için bunların 104 milyarı çalışıyor; bağlam penceresi 1.048.576 token. Model metin ve görsel alıyor, resmî rehber video girdiyi de dosya yükleme yoluyla destekliyor. Aynı yetenekleri 2-3 kat hızla sunan kimi-k3.1-pro-highspeed sürümü de var.

Kimi K3.1 Pro'nun öne çıkarıldığı alanlar kodlama, finans ve 3B tasarım. Moonshot'un kendi ölçümüne göre Terminal-Bench 4.0 skoru %65,7, Claude Opus 5.5 için verilen değer ise %66,4. Bağımsız ölçümde Vals AI modeli 62,52 puanla Vals Index'te 34 model içinde 9. sıraya koyuyor ve çıkış tarihini 23 Ekim 2026 olarak veriyor. Model, Kimi API'nin yanında OpenRouter'da 17 sağlayıcı üzerinden de sunuluyor.

Kimi K3.1 Pro API kurulumu için gereksinimler nelerdir?

Kimi K3.1 Pro'yu API üzerinden kullanmak için beş şey gerekir:

  • Kimi API Platform hesabı ve API anahtarı: Genel hızlı başlangıç belgesine göre anahtar, platforma giriş yaptıktan sonra API Keys sayfasında oluşturulur. Anahtarı koda yazmayın; nedenini Northflank sızıntısı yazımızda anlattık.
  • En az 1 dolar bakiye: K3.1 Pro rehberine göre model, hesaba en az 1 dolar yüklenene kadar kilitli kalır. İstek sınırları da toplam yükleme miktarına göre belirlenir.
  • Python 3.9 ya da üzeri: Node.js kullanacaksanız sürüm 18 ya da üzeri gerekir.
  • OpenAI SDK 1.0.0 ya da üzeri: Kimi API, OpenAI biçimiyle uyumlu olduğu için ayrı bir Kimi kütüphanesi kurulmaz.
  • Terminal: Aşağıdaki export satırı macOS ve Linux kabuğu içindir. Windows'ta ortam değişkenini kendi kabuğunuzun yöntemiyle tanımlayın.

Kimi K3.1 Pro API adım adım nasıl kurulur?

Kimi K3.1 Pro kurulumu Moonshot'un resmî Python örneğini izler; aşağıdaki kod blokları resmî belgeden olduğu gibi alınmıştır.

1. adım — Anahtarı ortam değişkenine yazın. Örnekler anahtarı MOONSHOT_API_KEY değişkeninden okur. Tırnak içindeki değeri kendi anahtarınızla değiştirin:

bash
export MOONSHOT_API_KEY="YOUR_KIMI_API_KEY"

2. adım — OpenAI SDK'sını kurun. Bu komut SDK'yı 1.0 ya da daha yeni bir sürüme yükseltir:

bash
python3 -m pip install --upgrade 'openai>=1.0'

3. adım — İstemciyi Kimi uç noktasına yönlendirin. Kimi'ye özgü tek ayar base_url satırıdır:

python
import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

4. adım — İlk isteği gönderin. Bu parçayı aynı Python dosyasında istemcinin altına yazın ve dosyayı Python ile çalıştırın; modelin yanıtı terminale yazdırılır:

python
completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

5. adım — Düşünme seviyesini seçin. Kimi K3.1 Pro'da düşünme hep açıktır ve kapatılamaz; miktarını reasoning_effort alanı belirler. Resmî örnek en yüksek seviyeyi açıkça seçer:

python
completion = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    reasoning_effort="max",
    messages=[{"role": "user", "content": "Prove that the square root of 2 is irrational."}],
)

print(completion.choices[0].message.content)

Alan low, high ve max değerlerini kabul eder. Hiçbir şey yazmazsanız max kullanılır. Müşteri sorusu yanıtlamak gibi kısa işlerde low ve high seviyelerini kendi örneklerinizle karşılaştırın.

Kimi K3.1 Pro kurulumunun çalıştığını nasıl doğrularsınız?

Kimi K3.1 Pro kurulumunu Python'dan bağımsız doğrulamanın en kısa yolu resmî rehberdeki curl isteğidir. Komut aynı MOONSHOT_API_KEY değişkenini kullanır:

bash
curl https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Introduce Kimi K3.1 Pro in one sentence."}]
  }'

Yanıt OpenAI biçiminde döner ve metin choices[0].message.content alanındadır. Python örneği de yanıtı completion.choices[0].message.content üzerinden okur. Kimi modelleri her seferinde birebir aynı cevabı üretmez, bu yüzden doğrulamada cümlenin aynısını değil, anlamlı bir yanıt gelip gelmediğini kontrol edin. curl başarılı, Python başarısızsa sorun büyük olasılıkla SDK sürümünde ya da base_url satırındadır.

Kimi K3.1 Pro'da sık görülen hatalar ve çözümleri nelerdir?

Kimi K3.1 Pro'da görülen hataların çoğu, OpenAI modelleri için yazılmış alışkanlıklardan gelir. Resmî rehberdeki sınırlara göre başlıca durumlar şunlardır:

BelirtiNedenÇözüm
Model hesapta kilitli görünüyorHesaba henüz bakiye yüklenmediEn az 1 dolar yükleyin
temperature ya da top_p ayarınız davranışı değiştirmiyorBu değerler K3.1 Pro'da sabittir (temperature=1.0, top_p=0.95)Parametreleri istekten çıkarın, davranışı talimatla yönlendirin
Çok turlu sohbet ya da araç çağrısı beklenen sonucu vermiyorÖnceki yanıttan yalnız content geri gönderiliyorAsistan mesajının tamamını reasoning_content ve tool_calls ile birlikte messages listesine ekleyin
Görsel içeren istek çalışmıyorHerkese açık görsel URL'si desteklenmiyorGörseli base64 ya da ms://<file-id> biçiminde gönderin
JSON çıktısı ayrıştırılamıyorKod reasoning_content alanını okuyorjson_schema çıktısını yalnız message.content alanından ayrıştırın
Yanıtlar yavaş ve beklenenden pahalıVarsayılan reasoning_effort değeri maxKısa işlerde low ya da high deneyin; hız için kimi-k3.1-pro-highspeed modeline bakın

Bir not daha: rehber, resmî web arama aracının güncellendiğini ve yakın vadede üretim iş akışlarında önerilmediğini yazıyor. Asistanınız güncel bilgiye ihtiyaç duyuyorsa aramayı kendi aracınızla yapın.

Kimi K3.1 Pro'yu hangi yoldan kullanmalısınız?

Kimi K3.1 Pro'ya üç yoldan erişilebilir ve her yolun veri ve lisans sonucu farklıdır. Aşağıdaki tabloyu resmî belgeler ve lisans metni üzerinden biz derledik:

YolKurulum işiVeriyi kim işlerLisans açısından
Kimi APIAnahtar, OpenAI SDK, base_urlMoonshot AI; Zero Data Retention seçeneği varMoonshot'un resmî ürünü üzerinden kullanım lisans muafiyetindedir
Aracı sağlayıcı (ör. OpenRouter'daki sağlayıcılar)Sağlayıcının anahtarı ve uç noktasıSeçtiğiniz sağlayıcıMuafiyet yalnız sertifikalı çıkarım ortakları için yazılıdır; sağlayıcıya sorun
Kendi sunucunuzvLLM, SGLang ya da TokenSpeed ile çok GPU'lu sunucuSizin altyapınızİç kullanım muaftır; modeli başkalarına hizmet olarak sunuyorsanız gelir eşiğine bakın

Kimi K3.1 Pro ile bir AI asistanın aylık model maliyeti ne kadar?

Ayda 10.000 müşteri görüşmesi yapan bir AI asistanın Kimi K3.1 Pro model maliyeti, aşağıdaki örnekte 230 dolar tutar. Fiyat olarak Vals AI'ın listelediği milyon token başına girdi 2, çıktı 10 doları kullandık. Kimi'nin fiyat sayfasındaki tabloya erişemediğimiz için faturalandırmadan önce konsoldaki güncel fiyatla doğrulayın. Varsayımımız görüşme başına 4.000 girdi ve düşünme dahil 1.500 çıktı token'ıdır; bu değerler bizim örneğimizdir, Moonshot'un yayımladığı rakamlar değildir.

  1. Girdi: 10.000 × 4.000 = 40 milyon token; 40 × 2 = 80 dolar.
  2. Çıktı: 10.000 × 1.500 = 15 milyon token; 15 × 10 = 150 dolar.
  3. Aylık toplam: 80 + 150 = 230 dolar.
  4. Görüşmeler anlık değil de toplu işleniyorsa fiyat sayfasına göre Batch API standart fiyatın %60'ını faturalar: 230 × 0,6 = 138 dolar.

Çıktı payını yüksek tuttuk, çünkü varsayılan max seviyesinde düşünme token'ları uzun sürebilir. Tekrarlanan sistem talimatları otomatik önbelleğe alınır ve önbellekten okunan girdi daha düşük fiyattan faturalanır, bu yüzden gerçek fatura farklı çıkabilir. Hesap yalnız model kullanımını kapsar; WhatsApp ya da telefon kanalı ücretleri, entegrasyon ve bakım dahil değildir.

Kimi K3.1 Pro'yu canlıya almadan önce neye dikkat edilmeli?

Kimi K3.1 Pro'yu canlıya almadan önce dört noktayı netleştirin:

  • Türkçe kalitesi: Model kartı desteklenen dilleri listelemiyor. Resmî örnekteki sistem talimatı modeli Çince ve İngilizce konuşmalarda özellikle iyi diye tanımlıyor. Türkçe kaliteyi varsaymak yerine kendi müşteri sorularınızla ölçün ve yanıt dilini sistem talimatında açıkça yazın.
  • KVKK: Müşteri mesajları yurt dışındaki bir sağlayıcıya gidiyorsa KVKK'daki yurt dışına aktarım kuralları devreye girer. Erdem & Erdem'in rehber özetine göre aktarım yeterlilik kararına ya da standart sözleşme gibi uygun güvencelere dayanmalı, standart sözleşme de imzadan sonra Kurum'a bildirilmelidir. Kimi API'de Zero Data Retention seçeneğinin bulunması bu yükümlülüğü kaldırmaz. Bu hukuki görüş değildir.
  • Lisans eşikleri: Lisansa göre modeli API ile başkalarına hizmet olarak sunan ve son 12 ayda geliri 20 milyon doları aşan şirketler Moonshot ile ayrı sözleşme yapmalıdır. Aylık 100 milyon aktif kullanıcıyı ya da aylık 20 milyon dolar geliri aşan ürünler arayüzde "Kimi K3.1-Pro" adını göstermelidir. Türkiye'deki işletmelerin çoğu bu eşiklerin altında kalır.
  • Siber güvenlik işleri: Moonshot, açık ağırlıklı sürümde siber güvenlikle ilgili eğitim verisini çıkardığını yazıyor. Güvenlik analizi için model seçiyorsanız bu sınırlamayı hesaba katın.

Bu rehber hangi Kimi K3.1 Pro sürümüyle hazırlandı?

Bu rehberdeki adımlar kimi-k3.1-pro model kimliğine ve https://api.moonshot.ai/v1 uç noktasına göre yazıldı. Resmî rehbere göre max_completion_tokens varsayılan olarak 131072'dir ve 1048576'ya kadar yükseltilebilir. SDK, openai>=1.0 koşuluyla kurulduğu için o günkü güncel OpenAI sürümü yüklenir; üretimde kullandığınız sürümü kendi bağımlılık dosyanızda sabitleyin. Hızlı model için yalnız model kimliğini kimi-k3.1-pro-highspeed yapmanız yeterlidir.

Bu kurulum işletmeniz için ne anlama geliyor?

Kimi K3.1 Pro kurulumu, uzun belgelerle çalışan ve mevcut OpenAI kodunu az değişiklikle başka bir modelle denemek isteyen işletmeler için düşük maliyetli bir deneme yolu demektir. Örneğin yurt dışına ihracat yapan ve her teklifte uzun teknik şartnameleri okuyan bir mobilya üreticisini düşünün. Bu firma 1M token bağlam sayesinde bir şartnamenin tamamını tek istekte modele verebilir ve uygunluk sorularını sorabilir. Kodu zaten OpenAI SDK ile yazılmışsa geçiş, anahtar, base_url ve model satırını değiştirmekten ibarettir. Asıl iş, Türkçe ve yabancı dildeki yanıt kalitesini ölçmek ve veri aktarımını hukuken netleştirmektir.

Kimler için uygun, kimler için değil:

  • Uygun: Uzun sözleşme, şartname ya da finans belgeleriyle çalışan; kodlama ajanı kullanan; OpenAI SDK ile yazılmış mevcut bir entegrasyonu olan ve en az bir geliştiriciye erişimi olan işletmeler.
  • Uygun değil: Geliştirici kaynağı olmayan işletmeler için API kurmak yerine hazır bir AI asistan hizmeti daha hızlı sonuç verir. Telefonda anlık yanıt isteyen işletmeler için varsayılan max seviyesindeki uzun düşünme gecikme yaratır. Müşteri verisini yurt dışına hiç çıkaramayan ve çok GPU'lu sunucusu olmayan işletmeler için de bu model doğru seçim değildir.

Bu hafta atabileceğiniz üç adım:

  1. Kişisel verileri temizlenmiş 50 gerçek müşteri sorusunu K3.1 Pro'ya low ve max seviyeleriyle gönderin; Türkçe doğruluğu ve yanıt süresini kaydedin.
  2. Verinin hangi sağlayıcıda ve hangi ülkede işlendiğini, Zero Data Retention koşullarını yazılı olarak alın.
  3. Aylık görüşme hacminizi yukarıdaki hesaba koyun ve sonucu mevcut modelinizin faturasıyla karşılaştırın.

Daha ucuz bir sınıflandırma katmanı arıyorsanız Claude Haiku 5.5 API kurulumu rehberimize, sitenize asistan eklemek için AI asistan kurulum rehberimize bakabilirsiniz. Uzun belgeyi okuyup CRM'de kayıt açan ya da teklif taslağı hazırlayan çok adımlı akışlar için AI agent hizmetimiz, müşteri mesajlarını WhatsApp'tan almak için WhatsApp otomasyonu hizmetimiz yol gösterir. Hazır senaryoları demolar sayfamızda deneyebilirsiniz.

Kaynaklar

Son kontrol: 8 Kasım 2026.

Bir sonraki adım

Kimi K3.1 Pro'yu ya da başka bir modeli kendi iş akışınıza uyarlamak isterseniz AI asistan hizmet sayfamıza göz atabilir, iletişim formundan kısa bir keşif görüşmesi isteyebilir ya da 0850 840 08 23 numaralı hattı arayıp sesli asistanımız Azra ile canlı görüşebilirsiniz.

Sık sorulan sorular

Kimi K3.1 Pro API ücretli mi?

Evet. Modelin kilidi hesaba en az 1 dolar yüklenince açılır. Vals AI, token fiyatını milyon token başına girdi için 2, çıktı için 10 dolar olarak listeliyor; güncel fiyatı konsoldan doğrulayın. Toplu işlenen isteklerde Batch API standart fiyatın %60'ını faturalar.

Kimi K3.1 Pro Türkçe biliyor mu?

Moonshot'un model kartı desteklenen dilleri listelemiyor, resmî örnek de modeli Çince ve İngilizcede özellikle iyi diye tanımlıyor. Türkçe yanıt kalitesini gerçek müşteri sorularınızla test etmeden canlıya almayın ve yanıt dilini sistem talimatında açıkça belirtin.

Kimi K3.1 Pro'yu kendi sunucumuza kurabilir miyiz?

Ağırlıklar Hugging Face'te yayında ve model kartı vLLM için vllm serve "moonshotai/Kimi-K3.1-Pro" komutunu veriyor. Ancak model toplam 2,8 trilyon parametreli olduğu için çok GPU'lu bir sunucu gerekir. İç kullanım lisans açısından serbesttir; modeli başkalarına hizmet olarak sunacaksanız lisanstaki gelir eşiğini kontrol edin.

Mevcut OpenAI kodumuzu Kimi K3.1 Pro'ya taşıyabilir miyiz?

Evet. Kimi API, OpenAI biçimiyle uyumludur; anahtarı, base_url değerini ve model kimliğini değiştirmeniz yeterlidir. Ek olarak sabit parametreleri (temperature, top_p) istekten çıkarın ve çok turlu sohbetlerde asistan mesajını reasoning_content ile birlikte geri gönderin.

←Blog'a Dön