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When 𝗞𝗶𝗺𝗶 𝗞𝟯 came out, we tested it right away. This is our experimental sharing: Kimi K3 has...

8.5内容质量
When 𝗞𝗶𝗺𝗶 𝗞𝟯 came out, we tested it right away. This is our experimental sharing: Kimi K3 has...

TL;DR · AI 摘要

Milvus团队测试Kimi K3后发现其强大但成本高，引入claude-context降低40% token消耗。

核心要点

  • Kimi K3拥有2.8T参数和1M-token上下文窗口，但单次输出成本达$15/MTok。
  • Claude-Context通过语义搜索减少40% token使用，保持同等检索质量。
  • 营销团队用K3一天完成活动页原型，但需优化成本结构才能持续使用。

结构提纲

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  1. §引言

    Milvus团队第一时间测试Kimi K3并分享实验结果。

  2. ·Kimi K3核心能力

    2.8T参数、1M-token上下文、视觉理解与代码代理能力。

  3. ›营销场景验证

    营销团队用K3一天完成活动页原型设计验证。

  4. ·成本挑战

    大模型处理代码库时产生高额token费用（输出$15/MTok）。

  5. ›解决方案

    引入Claude-Context通过语义搜索降低40% token消耗。

  6. ·技术组合价值

    K3能力与Claude-Context成本优化形成协同效应。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • Kimi K3测试与优化
    • 模型特性
      • 2.8T参数
      • 1M-token上下文
      • 代码代理能力
    • 应用验证
      • 营销原型开发
      • 成本超预期
    • 优化方案
      • 引入Claude-Context
      • 语义搜索降低40% token消耗

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#Kimi K3#代码代理#token成本优化#Milvus#Claude-Context
打开原文

Milvus on X: "当 𝗞𝗶𝗺𝗶 𝗞𝟯 发布时，我们立即进行了测试。这是我们的实验分享：Kimi K3 拥有 2.8 万亿参数、100 万 tokens 的上下文窗口、原生视觉理解能力以及强大的代码代理评分。经过几次内部测试后，我们决定将部分工作流程从 Fable 迁移到 K3。第一个惊喜来自市场团队。一位市场同事用 K3 在一个下午就完成了活动落地页的原型设计。虽然尚未达到生产就绪状态，但足以在工程介入前对齐创意方向。这是积极的一面。不太有趣的部分是 token 费用。大上下文代码代理仅在仓库中定位文件位置就可能消耗大量 tokens。Kimi 的计费规则清晰可见：缓存命中输入费用为 0.30 美元/百万 tokens，缓存未命中输入费用为 3.00 美元/百万 tokens，输出费用为 15.00 美元/百万 tokens。因此我们引入了 𝗰𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲-𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁。它为代码代理提供语义代码搜索，使代理能够检索相关文件和代码片段，而非将整个目录加载到提示词中。在我们的受控评估中，Claude Context MCP 在保持同等检索质量的前提下，将 tokens 使用量减少了约 40%。K3 提升了代理的能力，而 claude-context 使将这种能力精准应用于正确代码的成本大幅降低。GitHub: https://t.co/yyWCfHbgZv" / X

Milvus

@milvusio

当 𝗞𝗶𝗺𝗶 𝗞𝟯 发布时，我们立即进行了测试。这是我们的实验分享：Kimi K3 拥有 2.8 万亿参数、100 万 tokens 的上下文窗口、原生视觉理解能力以及强大的代码代理评分。经过几次内部测试后，我们决定将部分工作流程从 Fable 迁移到 K3。第一个惊喜来自市场团队。一位市场同事用 K3 在一个下午就完成了活动落地页的原型设计。虽然尚未达到生产就绪状态，但足以在工程介入前对齐创意方向。这是积极的一面。不太有趣的部分是 token 费用。大上下文代码代理仅在仓库中定位文件位置就可能消耗大量 tokens。Kimi 的计费规则清晰可见：缓存命中输入费用为 0.30 美元/百万 tokens，缓存未命中输入费用为 3.00 美元/百万 tokens，输出费用为 15.00 美元/百万 tokens。因此我们引入了 𝗰𝗹𝗮𝘂𝗱𝗲-𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁。它为代码代理提供语义代码搜索，使代理能够检索相关文件和代码片段，而非将整个目录加载到提示词中。在我们的受控评估中，Claude Context MCP 在保持同等检索质量的前提下，将 tokens 使用量减少了约 40%。K3 提升了代理的能力，而 claude-context 使将这种能力精准应用于正确代码的成本大幅降低。GitHub:

github.com/zilliztech/cla…

3:00 PM · Jul 21, 2026

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