Raccolta di prompt per Kimi K3.1 Pro Highspeed: 5 scenari in tempo reale da copiare direttamente

TL;DR: 5 scenari in tempo reale, tutti progettati per le caratteristiche di accelerazione di Kimi K3.1 Pro Highspeed — il tratto comune è che l'utente è online e in attesa, quindi sensibile alla latenza del primo token. Costo stimato per singola chiamata: $0,03–0,09 (stimato su 1K–2K input + 1K–3K output). Sotto ogni prompt c'è un link precompilato: cliccandolo viene inserito automaticamente nella pagina del modello. Kimi K3.1 Pro Highspeed è già disponibile su HiAPI, apri la pagina del modello per provarlo subito; i nuovi utenti ricevono 200 crediti alla registrazione.

Gli output seguenti sono stime di riferimento, non risultati di esecuzioni reali nell'ambiente di produzione HiAPI. Fa fede l'output effettivo al momento della generazione.

Scenario 1: Chatbot per il servizio clienti

Il servizio clienti online è il più sensibile alla latenza. Usa il system prompt per fissare ruolo e tono, e nel messaggio utente passa solo il messaggio corrente. Tenendo il system prompt all'inizio e fisso, le conversazioni ripetute passano dalla cache in lettura a $0,2156 e questa parte non viene conteggiata nel prezzo di input.

Sei l'assistente del servizio clienti di una piattaforma SaaS, ti chiami Xiao K. Regole:
- Tono cordiale e conciso, ogni risposta entro 3 frasi.
- Se puoi risolvere, fornisci i passaggi; se non puoi, scrivi «Ti metto in contatto con un operatore», non inventare risposte.
- Quando l'utente chiede di prezzi, funzionalità o politica di rimborso, cerca la risposta nella knowledge base qui sotto; se non la trovi, scrivi «Su questo devo verificare».

Knowledge base:
- Prezzi: piano personale $19/mese, piano team $49/mese (minimo 5 persone), piano enterprise $99/mese.
- Funzionalità: il piano personale include analisi di base e 1 workspace; il piano team include collaborazione, interfaccia API e 10 workspace; il piano enterprise include SSO, audit log e workspace illimitati.
- Rimborsi: rimborso incondizionato entro 7 giorni dall'acquisto, oltre 7 giorni nessun rimborso.

Messaggio utente corrente: non riesco a esportare il mio report dati, clicco il pulsante di download ma non succede nulla, come posso fare?

Genera con questo prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 500. Circa 1,5K input + 0,3K output, stima $0,04.

Struttura del prompt per il servizio clienti: system prompt con ruolo + knowledge base + regole, il messaggio utente passa solo la domanda corrente. Nelle conversazioni ripetute il system prompt passa dalla cache e ogni turno successivo conteggia come input solo il nuovo contenuto dell'utente.

Scenario 2: Completamento del codice in tempo reale

Il completamento nell'IDE ha requisiti di latenza molto elevati. Usa lo stile FIM (Fill-in-the-Middle): fornisci il frammento di codice incompleto e chiedi di restituire solo il completamento, senza spiegazioni. Imposta reasoning_effort su low e riduci max_tokens sotto 200.

Sei un motore di completamento del codice in tempo reale. Regole:
- Restituisci solo il codice da inserire, senza alcuna spiegazione, commento o marker.
- L'output deve essere direttamente eseguibile, senza decorazioni (come ``` o markdown).
- Se il contesto attuale non permette di capire l'intento, restituisci vuoto.

Codice corrente:
```python
def calculate_portfolio_risk(positions: list[dict], market_data: pd.DataFrame) -> dict:
    """Calculate VaR and CVaR for a portfolio of positions."""
    weights = np.array([p["weight"] for p in positions])
    returns = market_data.pct_change().dropna()

Genera con questo prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 200. Circa 1K input + 0,2K output, stima $0,03.

Scenario di completamento del codice: imposta reasoning_effort su low (non serve ragionamento profondo, basta il pattern matching) e riduci max_tokens sotto 200 (il completamento di solito non supera 5 righe). Con queste due impostazioni il costo per chiamata può essere ridotto molto.

Scenario 3: Smistamento dei ticket del servizio clienti online

Nel sistema di assistenza, tra l'arrivo del messaggio dell'utente e l'assegnazione a un operatore, viene eseguita una classificazione automatica. L'output deve essere un JSON strutturato, facile da consumare direttamente dal sistema di routing a valle.

In base al messaggio dell'utente, determina la categoria del problema (technical / billing / account / other), il livello di urgenza (urgent / normal / low) e il reparto consigliato (engineering / support / sales). Restituisci rigorosamente un JSON nel formato:

{"category": "...", "urgency": "...", "department": "...", "reason": "motivazione in una frase"}

Messaggio utente: all'improvviso non riesco più ad accedere al mio account e non ricevo nemmeno l'email di reimpostazione password; ho urgente bisogno di inviare un report di progetto, scadenza stasera alle 12.

Genera con questo prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, response_format json_object, max_tokens 200. Circa 0,8K input + 0,15K output, stima $0,02.

Scenario di smistamento: input molto corto, output un solo oggetto JSON, costo estremamente basso. Aggiungi response_format per forzare JSON valido, così il sistema a valle può fare il parse direttamente. reasoning_effort low è sufficiente, i compiti di classificazione non richiedono il massimo ragionamento.

Scenario 4: Traduzione istantanea (con glossario)

La traduzione di testi di prodotto e stringhe UI ha requisiti di latenza (l'utente clicca il pulsante Traduci e aspetta). Allega un glossario per evitare che i termini tecnici vengano riscritti arbitrariamente dalla traduzione automatica.

Traduci il seguente testo cinese in inglese. Segui rigorosamente il glossario: i termini presenti nella tabella devono usare la traduzione corrispondente, senza riscritture. La traduzione deve essere naturale e scorrevole, adatta a interfacce di prodotto e testi di marketing.

Glossario:
- 工作空间 = workspace
- 数据看板 = dashboard
- 自动化规则 = automation rule
- 实时协作 = real-time collaboration
- 审计日志 = audit log

Testo cinese:
«升级到团队版即可解锁数据看板的实时协作功能，最多支持 10 个工作空间，所有操作记录在审计日志中可追溯。»

Genera con questo prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 500. Circa 0,8K input + 0,2K output, stima $0,02.

Scenario di traduzione: il glossario è la chiave. Senza glossario il modello potrebbe tradurre workspace con work area e dashboard con data panel. Con il glossario la coerenza dell'output migliora sensibilmente.

Scenario 5: Interrogazione dei dati in tempo reale

L'utente interroga i dati aziendali in linguaggio naturale e il sistema li converte in SQL per l'esecuzione. In questo scenario l'utente attende il risultato, e l'accelerazione di 3 volte di Highspeed riduce direttamente i tempi di attesa.

Converti la seguente domanda in linguaggio naturale in una query PostgreSQL; restituisci solo l'istruzione SQL, senza spiegazioni.

Schema del database:
- orders: id, user_id, amount, status, created_at
- users: id, name, plan (free|personal|team|enterprise), signed_up_at
- order_items: id, order_id, product_name, quantity, unit_price

Domanda: quanti ordini hanno effettuato lo scorso mese gli utenti di ciascun piano? Ordina per numero di ordini in ordine decrescente.

Genera con questo prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 300. Circa 1K input + 0,2K output, stima $0,03.

Scenario di generazione SQL: fornisci lo schema completo, chiedi di restituire solo SQL senza spiegazioni, imposta reasoning_effort su low (NL2SQL non richiede il massimo ragionamento). Il formato dell'output è pulito e il sistema a valle può eseguirlo direttamente.

Come scrivere i prompt (specifico per gli scenari Highspeed)

1. Metti il system prompt all'inizio e rendilo fisso: negli scenari di chat e servizio clienti, scrivi ruolo, knowledge base e regole nel system prompt e lascialo invariato; le richieste ripetute passano dalla cache in lettura a $0,2156 e questa parte non viene conteggiata nel prezzo di input.
2. reasoning_effort predefinito su low: il valore di Highspeed è la velocità, non il ragionamento profondo. Per servizio clienti, completamento, classificazione, traduzione e NL2SQL, low è sufficiente. Solo per ragionamenti complessi passa a high/max.
3. Fissa il formato di output: se vuoi JSON scrivi {"category": "...", ...}; se vuoi codice scrivi «restituisci solo il codice senza spiegazioni» — più sei specifico, meno lavoro di post-processing serve.

Domande frequenti

Questi prompt si possono usare direttamente? Sì. Tutti e 5 sono prompt originali, progettati per le caratteristiche di accelerazione di Highspeed. Clicca «Genera con questo prompt» sotto ciascuno: la pagina del modello lo precompila automaticamente e basta sostituire i tuoi dati aziendali per usarlo subito. Gli output sono stime di riferimento; fa fede il risultato effettivo della generazione.

Quanto è più veloce Highspeed rispetto a Pro? Il dato ufficiale è 3 volte. L'esperienza concreta dipende dalla lunghezza dell'input e dell'output della richiesta. Negli scenari con input e output brevi (servizio clienti, completamento) la differenza nella latenza del primo token è più evidente.

Quando non conviene usare Highspeed? Negli scenari con output molto lunghi in cui l'utente non attende: traduzione in batch, riassunti di testi lunghi, elaborazione dati offline. In questi casi la differenza di velocità viene diluita dall'output lungo, e con Pro il costo si dimezza. Vedi il confronto prezzi.

Si può eseguire più volte lo stesso prompt? Sì, basta tenere fisso il system prompt e sostituire ogni volta solo il messaggio utente. Una volta configurato, non serve più alcun aggiustamento.

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