Kimi K3.1 Pro Highspeed 提示词：5 个实时场景

TL;DR：5 个实时场景，全部针对 Kimi K3.1 Pro Highspeed 的加速特性设计——这些场景的共同点是用户在线等、对首 token 延迟敏感。单条预估成本 $0.03–0.09（按 1K–2K 输入 + 1K–3K 输出估算）。每条提示词下面有预填链接，点了自动填进模型页。Kimi K3.1 Pro Highspeed 已在 HiAPI 上线，打开模型页直接试，新用户注册送 200 积分。

以下输出为参考估测，非 HiAPI 生产环境实跑结果。实际输出以你生成时为准。

场景 1：聊天机器人客服

在线客服对延迟最敏感。用 system prompt 固定角色和语气，用户输入只传当前消息。system prompt 放前面固定下来，重复对话走缓存读 $0.2156，这一块不计输入价。

你是一家 SaaS 平台的客服助手，名字叫小 K。规则：
- 语气友好、简洁，每次回复控制在 3 句话以内。
- 能解决就给出步骤，解决不了就说「我帮你转人工」，不要编答案。
- 用户问价格、功能、退款政策时，从下面知识库找答案；找不到就说「这个问题我需要查一下」。

知识库：
- 价格：个人版 $19/月，团队版 $49/月（5 人起），企业版 $99/月。
- 功能：个人版含基础分析和 1 个 workspace；团队版含协作、API 接口和 10 个 workspace；企业版含 SSO、审计日志和无限 workspace。
- 退款：购买 7 天内无条件退款，超过 7 天不退。

当前用户消息：我的数据报告导不出来，点了下载按钮没反应，怎么办？

用这个提示词生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed，reasoning_effort low，max_tokens 500。约 1.5K 输入 + 0.3K 输出，预估 $0.04。

客服场景的提示词结构：system prompt 定角色 + 知识库 + 规则，user 只传当前问题。重复对话时 system prompt 走缓存，后续每轮只按新 user 内容计输入。

场景 2：实时代码补全

IDE 补全对延迟要求极高。用 FIM（Fill-in-the-Middle）风格：给未完成代码片段，要求只输出补全、不加解释。reasoning_effort 设 low，max_tokens 压到 200 以内。

你是一个实时代码补全引擎。规则：
- 只输出应该插入的代码，不要加任何解释、注释或 marker。
- 输出要直接可运行，不要带装饰（如 ``` 或 markdown）。
- 如果当前上下文无法判断意图，输出空。

当前代码：
```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()

用这个提示词生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed，reasoning_effort low，max_tokens 200。约 1K 输入 + 0.2K 输出，预估 $0.03。

代码补全场景：reasoning_effort 设 low（不需要深度推理，只需要模式匹配），max_tokens 压到 200 以内（补全通常不超过 5 行）。这两项设好，单次成本可以压到很低。

场景 3：在线客服工单分流

客服系统里，用户消息进来到分配人工之间，先跑一遍自动分类。要求输出结构化 JSON，方便下游路由系统直接消费。

根据用户消息，判断问题类别（technical / billing / account / other）、紧急程度（urgent / normal / low）和推荐部门（engineering / support / sales）。严格输出 JSON，格式：

{"category": "...", "urgency": "...", "department": "...", "reason": "一句话判断依据"}

用户消息：我的账号突然登不进去了，重置密码邮件也收不到，现在急着要提交一个项目报告，截止时间是今晚 12 点。

用这个提示词生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed，reasoning_effort low，response_format json_object，max_tokens 200。约 0.8K 输入 + 0.15K 输出，预估 $0.02。

分流场景：输入很短、输出就一个 JSON 对象，成本极低。加 response_format 强制合法 JSON，下游直接 parse。reasoning_effort 选 low 足够，分类任务不需要 max 推理。

场景 4：即时翻译（带术语对照表）

产品文案、UI 字符串的翻译对延迟有要求（用户点了翻译按钮就等着）。带上术语对照表，避免专有名词被机器翻译随意改写。

将下面中文翻译成英文。严格遵循术语对照表，表中的词必须用对应翻译，不得改写。翻译自然流畅，适合产品界面和营销文案场景。

术语对照表：
- 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

中文：
「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。」

用这个提示词生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed，reasoning_effort low，max_tokens 500。约 0.8K 输入 + 0.2K 输出，预估 $0.02。

翻译场景：术语对照表是关键。不加对照表时模型可能会把 workspace 译成 work area、dashboard 译成 data panel。带上对照表后，输出一致性明显提升。

场景 5：实时数据问询

用户用自然语言查业务数据，系统转 SQL 执行。这类场景下用户问了就在等结果，Highspeed 的三倍加速直接缩短等待时间。

把下面的自然语言问题转成 PostgreSQL 查询，只输出 SQL 语句，不加解释。

数据库 schema：
- 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

问题：上个月每个套餐的用户分别下了多少订单？按订单数从高到低排序。

用这个提示词生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed，reasoning_effort low，max_tokens 300。约 1K 输入 + 0.2K 输出，预估 $0.03。

SQL 生成场景：schema 给全、要求只输出 SQL 不加解释，reasoning_effort 选 low（NL2SQL 不需要 max 推理）。输出格式干净，下游可以直接执行。

提示词怎么写（Highspeed 场景专用）

system prompt 放前面、固定下来：聊天和客服场景里，角色、知识库、规则写进 system prompt 并保持不动，重复请求走缓存读 $0.2156，这部分不计输入价。
reasoning_effort 默认选 low：Highspeed 的价值在速度，不是深度推理。客服、补全、分类、翻译、NL2SQL 这些场景 low 就够。复杂推理才上 high/max。
输出格式写死：要 JSON 就写 {"category": "...", ...}，要代码就说「只输出代码不加解释」——越具体，后处理越省事。