Guia de uso

Kimi K3.1 Pro Highspeed: Guia completo de prompts com 5 cenários em tempo real prontos para copiar

Nov 1, 2026

TL;DR: 5 cenários em tempo real, todos projetados para as características de aceleração do Kimi K3.1 Pro Highspeed — o ponto em comum é que o usuário está online esperando e é sensível à latência do primeiro token. Custo estimado por execução: US$ 0,03–0,09 (com base em 1K–2K de entrada + 1K–3K de saída). Cada prompt tem um link pré-preenchido abaixo; ao clicar, ele é preenchido automaticamente na página do modelo. O Kimi K3.1 Pro Highspeed já está disponível na HiAPI; abra a página do modelo para testar diretamente. Novos usuários ganham 200 créditos ao se cadastrar.

As saídas a seguir são estimativas de referência, não resultados reais executados no ambiente de produção da HiAPI. A saída real depende do momento da sua geração.

Cenário 1: chatbot de atendimento ao cliente

O atendimento online é o mais sensível à latência. Use o system prompt para fixar o papel e o tom; na entrada do usuário, passe apenas a mensagem atual. Mantenha o system prompt fixo no início; diálogos repetidos usam leitura de cache a US$ 0,2156, e essa parte não entra no preço de entrada.

Você é o assistente de atendimento de uma plataforma SaaS, chamado Xiao K. Regras:
- Tom amigável e conciso; cada resposta deve ter no máximo 3 frases.
- Se puder resolver, forneça os passos; se não puder, diga "Vou te transferir para um atendente humano" e não invente respostas.
- Quando o usuário perguntar sobre preços, funcionalidades ou política de reembolso, busque a resposta na base de conhecimento abaixo; se não encontrar, diga "Preciso verificar essa questão".

Base de conhecimento:
- Preços: plano pessoal US$ 19/mês, plano equipe US$ 49/mês (a partir de 5 pessoas), plano empresarial US$ 99/mês.
- Funcionalidades: o plano pessoal inclui análises básicas e 1 workspace; o plano equipe inclui colaboração, interface API e 10 workspaces; o plano empresarial inclui SSO, logs de auditoria e workspaces ilimitados.
- Reembolso: reembolso incondicional em até 7 dias após a compra; após 7 dias, não há reembolso.

Mensagem atual do usuário: Não consigo exportar meu relatório de dados; clico no botão de download e nada acontece. O que fazer?

Gerar com este prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 500. Aproximadamente 1,5K de entrada + 0,3K de saída, estimativa de US$ 0,04.

Estrutura do prompt para atendimento: system prompt define papel + base de conhecimento + regras; o user passa apenas a pergunta atual. Em diálogos repetidos, o system prompt usa cache, e cada rodada seguinte conta entrada apenas pelo novo conteúdo do user.

Cenário 2: preenchimento de código em tempo real

O preenchimento em IDE exige latência extremamente baixa. Use o estilo FIM (Fill-in-the-Middle): forneça o trecho de código incompleto e peça apenas a continuação, sem explicações. Defina reasoning_effort como low e limite max_tokens a 200.

Você é um mecanismo de preenchimento de código em tempo real. Regras:
- Saída apenas com o código que deve ser inserido, sem nenhuma explicação, comentário ou marcador.
- A saída deve ser diretamente executável, sem enfeites (como ``` ou markdown).
- Se o contexto atual não permitir inferir a intenção, retorne vazio.

Código atual:
```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()

Gerar com este prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 200. Aproximadamente 1K de entrada + 0,2K de saída, estimativa de US$ 0,03.

Cenário de preenchimento de código: defina reasoning_effort como low (não é necessário raciocínio profundo, apenas correspondência de padrões) e limite max_tokens a 200 (o preenchimento normalmente não passa de 5 linhas). Com esses dois ajustes, o custo por execução fica muito baixo.

Cenário 3: triagem de tickets de atendimento online

No sistema de atendimento, entre a chegada da mensagem do usuário e a atribuição a um atendente humano, execute primeiro uma classificação automática. Exija saída em JSON estruturado, para que o sistema de roteamento downstream consuma diretamente.

Com base na mensagem do usuário, determine a categoria do problema (technical / billing / account / other), o nível de urgência (urgent / normal / low) e o departamento recomendado (engineering / support / sales). Retorne estritamente JSON no formato:

{"category": "...", "urgency": "...", "department": "...", "reason": "justificativa em uma frase"}

Mensagem do usuário: Minha conta de repente não faz mais login, e não recebo o e-mail de redefinição de senha. Estou com pressa para enviar um relatório de projeto, com prazo até 12h desta noite.

Gerar com este prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, response_format json_object, max_tokens 200. Aproximadamente 0,8K de entrada + 0,15K de saída, estimativa de US$ 0,02.

Cenário de triagem: entrada curta, saída de um único objeto JSON, custo baixíssimo. Adicione response_format para forçar JSON válido, e o downstream faz parse direto. reasoning_effort low é suficiente; tarefas de classificação não precisam de raciocínio máximo.

Cenário 4: tradução instantânea (com glossário de termos)

Tradução de textos de produto e strings de UI exige baixa latência (o usuário clica no botão de traduzir e espera). Inclua um glossário de termos para evitar que nomes próprios sejam alterados livremente pela tradução automática.

Traduza o chinês abaixo para inglês. Siga estritamente o glossário; os termos da tabela devem usar a tradução correspondente, sem alterações. A tradução deve ser natural e fluente, adequada para interfaces de produto e textos de marketing.

Glossário:
- 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

Chinês:
「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。」

Gerar com este prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 500. Aproximadamente 0,8K de entrada + 0,2K de saída, estimativa de US$ 0,02.

Cenário de tradução: o glossário é essencial. Sem ele, o modelo pode traduzir workspace como work area e dashboard como data panel. Com o glossário, a consistência da saída melhora visivelmente.

Cenário 5: consulta de dados em tempo real

O usuário consulta dados de negócio em linguagem natural, e o sistema converte em SQL para executar. Nesse cenário, o usuário pergunta e espera o resultado; a aceleração de 3x do Highspeed reduz diretamente o tempo de espera.

Converta a pergunta em linguagem natural abaixo em uma consulta PostgreSQL. Retorne apenas a instrução SQL, sem explicações.

Esquema do banco de dados:
- 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

Pergunta: No mês passado, quantos pedidos os usuários de cada plano fizeram? Ordene por número de pedidos em ordem decrescente.

Gerar com este prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 300. Aproximadamente 1K de entrada + 0,2K de saída, estimativa de US$ 0,03.

Cenário de geração de SQL: forneça o schema completo, exija apenas a saída SQL sem explicações e defina reasoning_effort como low (NL2SQL não precisa de raciocínio máximo). O formato de saída fica limpo e o downstream pode executar diretamente.

Como escrever prompts (exclusivo para cenários Highspeed)

Mantenha o system prompt fixo no início: em cenários de chat e atendimento, escreva papel, base de conhecimento e regras no system prompt e mantenha-o inalterado; requisições repetidas usam leitura de cache a US$ 0,2156, e essa parte não entra no preço de entrada.
Use reasoning_effort low por padrão: o valor do Highspeed está na velocidade, não no raciocínio profundo. Para atendimento, preenchimento, classificação, tradução e NL2SQL, low é suficiente. Só use high/max para raciocínio complexo.
Fixe o formato de saída: se quer JSON, escreva {"category": "...", ...}; se quer código, diga "retorne apenas o código sem explicações" — quanto mais específico, menos trabalho de pós-processamento.

Perguntas frequentes

Esses prompts podem ser usados diretamente? Sim. Os 5 prompts são originais e projetados para as características de aceleração do Highspeed. Clique em "Gerar com este prompt" abaixo de cada um; a página do modelo é preenchida automaticamente, e basta substituir pelos seus dados de negócio para usar. As saídas são estimativas de referência; o resultado real depende da geração.

Quanto o Highspeed é mais rápido que o Pro? O dado oficial é 3x. A percepção concreta depende do comprimento de entrada e saída da requisição. Em cenários de entrada curta e saída curta (atendimento, preenchimento), a diferença na latência do primeiro token é mais evidente.

Quando não usar o Highspeed? Cenários com saída longa e sem espera do usuário: tradução em lote, resumo de textos longos, processamento de dados offline. Nesses casos, a diferença de velocidade é diluída pela saída longa, e usar o Pro reduz o custo pela metade. Veja comparação de preços.

Posso executar o mesmo prompt repetidamente? Sim. Mantenha o system prompt fixo e substitua apenas a mensagem do user a cada vez. Configure uma vez e depois não precisa ajustar mais.