Kimi K3 已经上线 CloudBase

Kimi K3 今天正式发布，2.8 万亿参数、百万上下文，继 GLM 5.2 之后，CloudBase 已同步接入 K3。

Kimi K3 + CloudBase 适合做什么​

Kimi K3 在 Code Arena 前端编程盲测中拿到全球第一（1679 分，压过 Claude Fable 5 和 GPT-5.6 Sol），原生支持视觉理解，百万上下文。

Kimi K3 擅长前端编程和交互应用，具备长程编码能力，可持续完成长时间工作任务，理解和处理大型代码库。也支持结合截图和视觉反馈进行任务迭代，适用于前端、游戏开发等需要视觉理解和代码协同的场景。

依托上下文与 Agent 能力，Kimi K3 + CloudBase 在行业研究、科研分析、资料处理和可视化表达的任务中，支持从大量网页、PDF、论文和数据材料中进行信息整合，并生成报告、图表和交互式内容。

这些应用的后端，数据库、云函数、云存储都在同一份套餐里，不用切换平台。

不只 Kimi K3​

CloudBase AI 模型，目前已支持：

• Kimi 系列：K3、Kimi-K2.7-code、Kimi-K2.7-code-highspeed
• GLM 系列：GLM 5.2、GLM 5.1、GLM-5、GLM-5-Turbo
• DeepSeek：V4-Pro、V4-Flash
• MiniMax：M3、M2.7、M2.5
• 混元系列：Hy3、Hy3 preview
• Qwen3.5：qwen3.5-flash、qwen3.5-plus

模型定价和原厂统一，调用方式一致，切模型只改一个参数，不用换 SDK、不用切凭证。完整价目点击阅读原文，查看资源点价格文档。

三种姿势用 Kimi K3​

1. 装进开发者正在用的 AI 工具​

复制 Base URL 和 API Key，把模型直接装到 WorkBuddy、CodeBuddy、Cursor 等任意 AI Coding 工具里。当成普通 OpenAI 兼容模型用就行，扣费在 CloudBase 后台走资源点池，不影响工具里现有的配置。

2. 在开发者的全栈应用里直接调​

如果在做小程序、Web、公众号或客服机器人，把 K3 当作云开发能力来调——SDK 几行代码就能拿到流式输出，不用单独搭后端。

const model = wx.cloud.extend.AI.createModel("cloudbase");
const res = await model.streamText({
  model: "kimi-k3", // 以控制台实际模型 ID 为准
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
});

数据库、云函数、域名、Token 都在同一份套餐里，写完代码可以直接上线。

3. 用 CloudBase MCP 让 AI 工具直接调 K3​

用的 AI 编码工具要是原生支持 MCP（Codex、Workbuddy、Codebuddy、Cursor、Claude 等），不用复制 Base URL 和 API Key，配一下 CloudBase MCP 就接上了。工具直接拿到 CloudBase 的调用能力，K3 在会话里就能调。

在项目的 MCP 配置文件里加一段（以 Cursor 为例，文件是 .cursor/mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "cloudbase": {
      "command": "npx",
      "args": ["@cloudbase/cloudbase-mcp@latest"]
    }
  }
}

数据库、云函数、域名、Token 都在同一份套餐里，写完代码可以直接上线。

怎么开始​

1. 进云开发控制台 → 套餐用量页，确认套餐是标准版或企业版
2. 进 AI 控制台 → 生文模型 启用 Kimi K3
3. 复制 Base URL 和 API Key 装进 AI 开发工具，或者直接用 SDK 在应用里调用

一句话总结​

开发小程序，一个 CloudBase 套餐就够了。

• 带云资源的 Token Plan，写完代码可以直接上线，不用再切平台
• K3、GLM 5.2、DeepSeek、Qwen 全在一个池子，切模型只改一个参数
• 开发者只管调，不用自己部署