API Hop

API Kimi K3 : tarifs et intégration de texte

Consultez les tarifs des tokens et exemples Chat Completions de Kimi K3 pour le code et l’analyse documentaire. Vérifiez les entrées prises en charge, le raisonnement et les limites d’intégration.

Tarifs et facturation de l’API Kimi K3

Prix officiel

Entrée
$3.0000 /M
Sortie
$15.0000 /M
Entrée en cache
$0.3000 /M

Tarif API Hop Économie 30%

Entrée
$2.1000 /M
Sortie
$10.5000 /M
Entrée en cache
$0.2100 /M

Prix de référence non vérifié indépendamment. Consultez les tarifs actuels, unités de facturation et conditions applicables de l’éditeur avant de comparer les coûts.

Outil de chat en ligne Kimi K3

Paramètres du modèle

Paramètres avancés
0 caractère ou plus(0/Pas de limite fixe)
Pas de limite fixe de caractères ; la requête complète reste soumise aux limites de taille et de contexte du modèle. Ce n’est pas un nombre de tokens.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2

Conversation

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Cela effacera la conversation et les messages non envoyés et rétablira les paramètres par défaut.

Exemples enregistrés sur API Hop

Enregistré le 22 octobre 2026 via API Hop. Chaque résultat correspond à une requête pour le modèle et le mode indiqués, sans garantie de taux de réussite, de vitesse ou de qualité de production. Les réponses ci-dessous restent dans leur langue d’origine.

Décision de publication avec citations de paragraphes

kimi-k3 · document-citations ·

Extrait intégral

**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.
Réponse complète du modèle (non modifiée)
**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.

| Conclusion | Exact supporting quote | Paragraph ID | Uncertainty |
|---|---|---|---|
| Production release is not approved; approval was withheld pending tests | "the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass" | P31 | Low — explicit statement |
| No approval or completed test recorded later (cross-check of P04's Friday shipping proposal, which "was not an approval") | "No completed test result or production approval is recorded in this document." | P36 | Low — explicit; P04 proposal superseded by P31/P36 |
| Staging established export formatting checks passed (repeated across components), and verified export v7 on synthetic data only | "staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed." | P18 | Low for staging result; production readiness not established |
| Staging did not measure production latency, charges, or customer outcomes | "no production latency, charge or customer outcome was measured" | P01 (and P02–P03, P05–P17, P19–P30, P32–P35, identical wording) | Low — explicit; applies to all component entries |
| Remaining duplicate-delivery tests are owned by Mei | "Mei owns those tests." | P31 | Low — explicit; tests scheduled, not completed ("Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16," P36) |
| Documentation has no owner; a documentation check was only planned | "Documentation ownership remains unassigned." | P31 (earlier: "Documentation ownership was still unassigned," P04) | Low that it is unassigned as of this document; future owner unknown. Note: component entries say "The named reviewer will check documentation next week" (e.g., P01), but no name is given and no completion is recorded |

**Unresolved questions:**
1. Did the duplicate-delivery tests scheduled for October 16 (P36) pass, and has the release reviewer since granted production approval?
2. Who will be assigned documentation ownership, and did the unnamed "named reviewer" ever complete the documentation check promised for "next week" (P01 et al.)?

Le document est synthétique, pas un test de contexte maximal. Les conclusions concordent avec l’entrée, mais deux citations auxiliaires remplacent les points finaux par des virgules : P36 sur la planification des tests et P04 sur la responsabilité de la documentation. Cette ponctuation n’est pas fidèle au texte ; une vérification manuelle des citations reste nécessaire.

Requête et entrée complètes

POST /v1/chat-completions

{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Use only the following synthetic document. Answer: Is production release approved? What did staging establish? Who owns the remaining tests and documentation? Return a compact table of conclusion, exact supporting quote, paragraph ID and uncertainty, followed by two unresolved questions. Cross-check proposals against later updates; never infer a completed test or production success. Keep the answer under 500 words. This sample tests citation accuracy on this document, not maximum context length.\n\n[P01] Component 1 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P02] Component 2 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P03] Component 3 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P04] On October 10, the release coordinator proposed shipping export version 7 on Friday. The proposal was not an approval. Documentation ownership was still unassigned.\n\n[P05] Component 5 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P06] Component 6 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P07] Component 7 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P08] Component 8 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P09] Component 9 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P10] Component 10 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P11] Component 11 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P12] Component 12 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P13] Component 13 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P14] Component 14 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P15] Component 15 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P16] Component 16 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P17] Component 17 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P18] On October 11, staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed.\n\n[P19] Component 19 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P20] Component 20 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P21] Component 21 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P22] Component 22 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P23] Component 23 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P24] Component 24 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P25] Component 25 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P26] Component 26 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P27] Component 27 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P28] Component 28 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P29] Component 29 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P30] Component 30 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P31] On October 12, the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass. Mei owns those tests. Documentation ownership remains unassigned.\n\n[P32] Component 32 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P33] Component 33 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P34] Component 34 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P35] Component 35 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P36] On October 13, Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16. No completed test result or production approval is recorded in this document."
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_tokens": 4096
}
Métadonnées de réponse et utilisation déclarée
{
  "requestId": "339d0045e51385a03300d75fa74f0863",
  "jobId": null,
  "responseModel": "kimi-k3",
  "responseAt": "2026-10-22T12:28:31.361Z",
  "finishedAt": "2026-10-22T12:28:31.364Z",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 2058,
    "completion_tokens": 1086,
    "total_tokens": 3144,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0,
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    },
    "completion_tokens_details": {
      "text_tokens": 0,
      "image_tokens": 0,
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    },
    "input_tokens": 0,
    "output_tokens": 0,
    "input_tokens_details": null,
    "output_tokens_details": null,
    "claude_cache_creation_5_m_tokens": 0,
    "claude_cache_creation_1_h_tokens": 0
  },
  "outputSha256": "e3ba3715b7facfd224f3e1982c457c3647c33114774768190023cef8b1eef396",
  "responseEvidence": {
    "sha256": "2f1507aa711a70a17163506c7420517b599e4564fcf69aaef6db8cf5d7b09506",
    "bytes": 6024,
    "phase": "submission",
    "http": 200,
    "requestId": "339d0045e51385a03300d75fa74f0863",
    "observedAt": "2026-10-22T12:28:31.361Z"
  },
  "assets": []
}
Télécharger le relevé public des preuves

Exemples de prompts pour Kimi K3

Ce sont des prompts d’évaluation pour Kimi K3, pas des sorties enregistrées. Ils analysent uniquement le texte fourni ; ils n’exécutent pas de code, n’inspectent pas les systèmes de production et ne prouvent pas les performances en contexte long. Vérifiez les preuves citées et les critères d’acceptation, puis les métadonnées et l’utilisation avant la mise en production.

Utilisez uniquement cet extrait : [P1] La correction d’export a passé les vérifications de préproduction. [P2] Une publication vendredi a été proposée, pas approuvée. [P3] Mei examinera les erreurs mardi. [P4] Aucun responsable pour la documentation. Renvoyez un tableau : affirmation, citation exacte, ID de paragraphe, incertitude. La mise en production est-elle approuvée ? Qui gère la documentation ? Notez les faits manquants comme inconnus. Toute citation doit correspondre à l’extrait ; ne déduisez pas un succès en production de la préproduction. Ce petit exemple ne teste pas la longueur maximale du contexte.

Extrayez ces enregistrements synthétiques en JSON avec id, owner, deadline et evidence : [R1] Ticket 41 : Ana gère la correction d’export ; aucune échéance convenue. [R2] Ticket 42 : revue pour le 15 octobre ; responsable non désigné ; année absente. Utilisez null pour les valeurs manquantes, gardez les dates partielles et citez la source dans evidence. N’inventez ni année ni responsable. Vérifiez chaque champ avec son enregistrement ; c’est du formatage de texte, pas une opération de base de données.

Une équipe fictive de deux personnes exécute 2 000 rapports par jour. Un délai de 30 minutes est acceptable. Elle a une base de données mais pas de service de file ; les tâches doivent reprendre après redémarrage et éviter les envois doubles. Comparez un batch en base à une file dédiée. Donnez un tableau de décision, une recommandation conditionnelle, trois inconnues et une condition inversant votre choix. N’inventez ni benchmarks, ni coûts, ni garanties testées.

Qu'est-ce que Kimi K3

Un modèle multimodal natif pour le développement prolongé et le travail de connaissance

Nous positionnons Kimi K3 comme un modèle de raisonnement et d'agent pour les tâches complexes, notamment celles qui exigent une compréhension durable du contexte, des appels d'outils et des révisions selon les résultats. Développé par Moonshot AI, ce modèle multimodal à vision native comprend texte, images et vidéo. Ses applications comprennent le développement de projets, la recherche et le travail de connaissance en plusieurs étapes.

Ses capacités multimodales élargissent les usages, notamment la compréhension d'images et l'OCR. Par rapport aux solutions OCR traditionnelles, son avantage est d'obtenir une bonne compréhension sans entraîner un modèle distinct.

Un modèle MoE à poids ouverts avec un contexte d'un million de tokens

Kimi K3 utilise une architecture à mélange d'experts, ou MoE, avec 2,8 billions de paramètres au total et environ 104 milliards de paramètres actifs par token. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens. Les poids complets ont été publiés sous la licence Kimi K3 License.

Nous pensons que la valeur pratique d'un contexte d'un million de tokens est de réunir davantage de documents liés dans une analyse, comme les spécifications du projet, le code de plusieurs modules et les échanges précédents. Pour les équipes qui ont besoin de leur propre déploiement, les poids ouverts rendent aussi l'auto-hébergement possible pour certaines entreprises et certains utilisateurs.

Une réflexion toujours active avec trois niveaux d'effort de raisonnement

Kimi K3 réfléchit toujours. L'API officielle Kimi actuelle propose trois niveaux via reasoning_effort : low, high et max, avec max par défaut.

Nous recommandons d'attribuer un budget de raisonnement selon la difficulté : commencez par low pour la classification et l'extraction simples, high pour les analyses en plusieurs étapes, et comparez max pour les tâches complexes nécessitant des vérifications répétées des contraintes. D'après nos essais d'autres modèles, max n'offre pas forcément le meilleur rendement global ; testez-le et jugez-le selon votre cas d'usage.

L'outil en ligne et l'API Kimi K3 sur RequestBeam

Avec RequestBeam, nous souhaitons vous aider à comprendre plus rapidement les performances de Kimi K3 sur vos propres tâches. Connectez-vous, créez une API Key et ajoutez un petit crédit pour utiliser l'outil en ligne. Il n'est pas nécessaire d'écrire d'abord une intégration API ni d'acheter un abonnement fixe pour une courte évaluation.

Principales fonctions et points forts de Kimi K3

Développement logiciel prolongé : comprendre les exigences, corriger les problèmes et exécuter les tests

Nous pensons que le développement prolongé est la capacité de Kimi K3 à tester en priorité. Lorsqu'un framework d'agent fournit des outils de fichiers, de terminal et de test, il peut enchaîner lecture du code, modifications, tests et corrections, plutôt que simplement générer du code à partir d'une exigence d'une ligne.

Parmi les expériences recueillies auprès de nos clients, un utilisateur a indiqué que Kimi K3 avait fait avancer un projet bloqué pendant plusieurs étapes successives de développement. D'autres développeurs ont apprécié son analyse entre fichiers et l'identification des relations entre modules, tout en précisant que les premières modifications proposées n'étaient pas toujours sûres et pouvaient parfois créer de nouveaux problèmes.

Nous pensons que cela illustre comment utiliser Kimi K3 en développement réel : plutôt que de demander seulement « corrige ce bogue », fournissez des tests explicites, les comportements existants à préserver et le périmètre des fichiers modifiables.

Pour la refactorisation backend, le traitement complexe de données et le code de production, nous recommandons de lui faire expliquer d'abord son plan, puis réaliser les changements et enfin les vérifier par des tests automatisés. Ne sautez pas la revue de code même si le modèle annonce que la tâche est terminée.

Développement visuel : utiliser les captures d'interface pour améliorer continuellement le design et les interactions

La compréhension visuelle de Kimi K3 permet de traiter captures d'interface, exigences de conception et code dans une même tâche.

Par exemple, nous pouvons d'abord demander une page à partir d'une image de référence, puis utiliser des outils de navigateur pour capturer son rendu réel. Le modèle peut le comparer au design et continuer d'ajuster disposition, couleurs, typographie et détails d'interaction.

Dans les retours de notre groupe de clients, certains utilisateurs ont salué le travail de Kimi K3 sur les interfaces web, les projets de visualisation et les petits jeux.

Nous pensons que Kimi K3 convient aux prototypes produit, pages de campagne, tableaux de bord visuels et travaux nécessitant des comparaisons répétées avec des captures. Les développeurs indépendants peuvent notamment générer d'abord une version fonctionnelle, puis affiner progressivement l'expérience de la page.

Collaboration avec les outils d'agent : les tâches en plusieurs étapes exigent des limites claires

Kimi K3 peut utiliser des outils externes pour lire et écrire des fichiers, manipuler des terminaux, rechercher des informations et automatiser plusieurs étapes. Le modèle décide de l'action suivante, tandis que l'application ou le framework d'agent fournit les appels réels et l'environnement d'exécution.

Nous accordons une attention particulière à un constat : le même modèle peut avoir des taux de réalisation sensiblement différents selon le framework d'agent.

Moonshot AI avertit aussi que Kimi K3 peut prendre de lui-même des décisions dépassant les attentes lorsque l'intention de l'utilisateur est ambiguë. Pour un contrôle strict du comportement, nous recommandons donc de définir les permissions dans les prompts système ou dans AGENTS.md.

Évaluations et performances de Kimi K3

Cette section distingue les tests officiels de lancement de Moonshot des évaluations indépendantes d'Artificial Analysis disponibles au 7 octobre 2026. Tous les résultats officiels Kimi K3 ci-dessous utilisent l'effort max. Nous conservons aussi les versions des benchmarks et les principales conditions d'essai pour juger leur pertinence pour les tâches réelles.

Ingénierie logicielle : 67,5 % sur DeepSWE et 77,8 % sur ProgramBench

Moonshot annonce pour Kimi K3 des scores de 67,5 % sur DeepSWE v1.1 et de 77,8 % sur ProgramBench. Les deux tests K3 utilisent l'environnement Kimi Code. Nous les prenons comme références de sa capacité à travailler sur des dépôts de code et des tâches de développement soutenues.

Pour intégrer un assistant de programmation, testez séparément les corrections de problèmes existants, le développement de petites fonctions et la réalisation de petits projets. Examinez la réussite au premier passage, la récupération après échec et les retouches manuelles nécessaires au code final. Ces résultats se relient plus facilement au coût du développement.

Tâches de terminal : Terminal-Bench 2.1 et 4.0 doivent être interprétés séparément

Dans les tests officiels de lancement, Kimi K3 avec Kimi Code a obtenu 88,3 % à Terminal-Bench 2.1. Dans le test actuel Terminal-Bench 4.0 d'Artificial Analysis, K3 Max obtient environ 13 %.

Ces résultats utilisent des ensembles de tâches et des environnements d'exécution différents. Le test 4.0 d'AA comporte 66 tâches de terminal plus difficiles, utilise mini-swe-agent et répète chaque tâche trois fois. Pour les cas métier réels, nous recommandons de tester d'autres environnements.

Recherche et appels d'outils : 91,2 % sur BrowseComp et 94,5 % sur MCPMark-Verified

Le rapport officiel attribue à Kimi K3 91,2 % sur BrowseComp et 94,5 % sur MCPMark-Verified. Le résultat BrowseComp de 91,2 % utilise une stratégie déclenchant la compression du contexte à 300K tokens ; l'utilisation directe d'un contexte de 1M sans gestion du contexte produit 90,4 %.

Nous pensons que ces résultats montrent les points forts de Kimi K3 en recherche et collaboration avec les outils, tout en rappelant d'examiner la gestion du contexte par les applications. D'après notre expérience, cette gestion peut fortement influencer les résultats pratiques.

Raisonnement sur documents longs : 88,7 % sur AA-LCR v1.1

La page dédiée AA-LCR v1.1 d'Artificial Analysis donne à Kimi K3 Max 88,7 %. Cette évaluation comprend 100 questions exigeant une synthèse de documents longs, dont des rapports d'entreprise, des articles scientifiques et des documents sectoriels. Leur longueur va d'environ 10 000 à 100 000 tokens.

Nous considérons ce résultat comme une preuve relativement convaincante de la capacité de Kimi K3 à analyser plusieurs sources. Nous recommandons néanmoins des essais distincts sur des entrées réelles proches du million de tokens. Dans nos essais passés, la sortie n'était pas particulièrement bonne lorsque l'entrée approchait la limite du modèle.

Indice d'intelligence et vitesse : 44 points et environ 45 tokens par seconde

L'Intelligence Index v4.3.2 d'Artificial Analysis situe Kimi K3 Max à 44 points. Son débit de sortie est d'environ 45 tokens par seconde, avec environ 3,92 secondes jusqu'au premier token et 48,58 secondes jusqu'au premier token de réponse en incluant la réflexion.

Nous mesurons séparément le délai avant le retour des premières données, avant l'apparition de la réponse réelle et jusqu'à la fin de la tâche entière. Pour les fonctions très interactives, ces délais affectent l'expérience ; pour l'analyse complexe, il faut les pondérer avec la qualité du résultat dans le contexte métier.

Kimi K3 face à DeepSeek V4 Pro, V4.1 Flash, Claude Fable 5.1 et GPT-5.6 Sol

Nous comparons les données de la même version Artificial Analysis v4.3.2. Toutes les entrées ci-dessous utilisent Max ; Claude Fable 5.1 conserve la configuration Default Fallback indiquée sur la page d'évaluation. Les pages comparatives affichent AA-LCR en pourcentages entiers : les 88,7 % de Kimi K3 y deviennent donc 89 %.

Les coûts du tableau sont des moyennes pondérées calculées par AA pour ses évaluations, comprenant entrée, cache, réflexion et réponse ; ils servent de références pour choisir un modèle. Les frais RequestBeam réels sont calculés à partir des prix de la plateforme et de l'usage des requêtes. Méthodologie des coûts

Modèle et configuration du testIndice d'intelligenceAA-LCR v1.1Coût pondéré par tâche
Kimi K3 Max4489%$2.00
DeepSeek V4 Pro 0813 Max3680%$0.67
DeepSeek V4.1 Flash Max3984%$0.27
Claude Fable 5.1 Max, Default Fallback5385%$7.63
GPT-5.6 Sol Max4784%$1.99
Artificial Analysis v4.3.2 2026-10-07 · Tous les modèles en Max
Indice d’intelligence Score · Plus élevé est préférable
  • Kimi K3 Max 44
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max 36
  • DeepSeek V4.1 Flash Max 39
  • Claude Fable 5.1 MaxConfiguration de repli par défaut 53
  • GPT-5.6 Sol Max 47
AA-LCR v1.1 Pourcentage · Plus élevé est préférable
  • Kimi K3 Max 89%
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max 80%
  • DeepSeek V4.1 Flash Max 84%
  • Claude Fable 5.1 MaxConfiguration de repli par défaut 85%
  • GPT-5.6 Sol Max 84%
Coût pondéré par tâche USD/tâche · Plus bas est préférable
  • Kimi K3 Max $2.00
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max $0.67
  • DeepSeek V4.1 Flash Max $0.27
  • Claude Fable 5.1 MaxConfiguration de repli par défaut $7.63
  • GPT-5.6 Sol Max $1.99
AA-LCR est arrondi : Kimi K3 88.7% → 89%. Les coûts AA incluent entrée, cache, raisonnement et réponses ; ce ne sont pas des tarifs API Hop.

Sources : comparaison V4 Pro, comparaison V4.1 Flash, comparaison Fable 5.1 et comparaison GPT-5.6 Sol.

Face à DeepSeek V4 Pro : une meilleure analyse des documents longs, pour un coût d'évaluation supérieur

Dans ces évaluations, Kimi K3 dépasse DeepSeek V4 Pro 0813 sur l'indice d'intelligence, le raisonnement sur documents longs et le travail de connaissance. Nous privilégierions K3 pour les tâches présentant des liens complexes entre documents et plusieurs types de preuves, puis vérifierions si ce gain réduit l'organisation et la revue manuelles. Comparaison AA à conditions équivalentes

Nous testerions aussi V4 Pro pour de gros volumes de texte répétitif avec des critères d'acceptation clairs. Son coût par tâche est inférieur dans cette suite d'évaluation. Si sa sortie satisfait déjà les besoins métier, cet écart peut compter lors du passage à l'échelle.

Face à DeepSeek V4.1 Flash : une avance globale et sur les documents longs, avec d'autres compromis en automatisation

Kimi K3 mène sur l'indice d'intelligence et AA-LCR, mais V4.1 Flash obtient 69 % sur AutomationBench-AA contre 58 % pour K3 ; à Terminal-Bench 4.0, ils obtiennent respectivement 27 % et 13 %. Nous pensons que cela montre comment le type de tâche modifie le classement. Comparaison AA à conditions équivalentes

Pour les applications centrées sur l'analyse de longs documents, concentrez-vous sur K3. Pour l'automatisation des processus, les opérations de terminal et les appels fréquents, nous considérerions V4.1 Flash comme un candidat important et comparerions les taux de réussite ainsi que les coûts complets d'exécution.

Face à Claude Fable 5.1 : un écart en programmation de terminal, avec les documents longs à tester séparément

Avec la configuration Default Fallback ci-dessus, Claude Fable 5.1 obtient 53 à l'indice d'intelligence contre 44 pour Kimi K3, et 52 % à Terminal-Bench 4.0 contre 13 %. Nous utiliserions Fable 5.1 comme référence importante pour le développement complexe en terminal. K3 atteint un meilleur score AA-LCR v1.1 et un coût d'évaluation par tâche inférieur. Comparaison AA à conditions équivalentes

Pour les applications répondant à des questions précises après lecture de plusieurs sources, nous recommandons de tester K3 séparément. Pour les tâches exigeant une utilisation prolongée du terminal, la réparation de l'environnement et des vérifications d'ingénierie, examinez surtout la réussite au premier essai et le nombre d'interventions manuelles avant de décider si le surcoût du modèle se justifie.

Face à GPT-5.6 Sol : des résultats différents sur les documents longs, pour des coûts complets proches

Kimi K3 obtient un meilleur score AA-LCR que GPT-5.6 Sol, tandis que GPT-5.6 Sol devance Kimi sur l'indice d'intelligence et Terminal-Bench 4.0. Nous regardons particulièrement leurs coûts par tâche : environ $2,00 et $1,99 respectivement dans cette évaluation, soit des valeurs déjà très proches. Comparaison AA à conditions équivalentes

Nous recommandons donc de comparer les coûts après la réalisation de toute la tâche, en incluant réflexion, interactions avec les outils, tentatives supplémentaires et réponse finale. Comparez prioritairement K3 pour les analyses riches en informations ; gardez GPT-5.6 Sol comme référence importante pour l'ingénierie en terminal. Choisissez finalement le routage selon la réalisation effective des tâches métier.

Pourquoi utiliser Kimi K3 via API Hop ?

Facturation à l’usage et optimisation des coûts du modèle

Les frais suivent les tarifs actuels de API Hop et l’utilisation réelle. Rechargez selon vos besoins.

Modèles IA et API de données unifiés, avec accès à plusieurs modèles au même endroit

Une clé API relie plusieurs modèles IA et services de données, réduit les coûts d’intégration et permet de changer en un clic. Les applications métier ont besoin à la fois d’IA et de données.

Journaux d’appels et contrôles d’accès applicatifs, pour chaque appel en toute transparence

Chaque appel API est consigné dans votre tableau de bord. Créez des clés API distinctes pour différentes applications.

Évaluez les sorties selon votre tâche

Utilisez l’ID documenté du modèle et les paramètres pris en charge via API Hop. Évaluez les sorties selon vos critères d’acceptation, puis vérifiez les relevés d’utilisation et les métadonnées avant la production. Un nom de modèle ou un exemple ne garantit pas chaque résultat.

Comment utiliser Kimi K3 sur API Hop

Après avoir créé une clé API dans la console, suivez la documentation pour démarrer avec Kimi K3.

Préparez votre compte et testez en ligne

Connectez-vous, vérifiez votre solde et créez une clé API.

Essayez dans l’espace de test

Explorez les capacités du modèle dans l’espace de test pour trouver la meilleure façon de l’utiliser.

Intégrez Kimi K3 à votre activité

Suivez notre documentation développeur pour intégrer Kimi K3 à votre activité.

Futures mises à niveau du modèle

Pour passer à un modèle plus récent, vérifiez d’abord que son ID exact est renvoyé par le catalogue de votre clé API. S’il prend en charge le même endpoint et les mêmes champs, modifiez l’ID puis testez formats de réponse, streaming, limites de sortie et facturation avant la production. Pour les tâches asynchrones d’image ou de vidéo, vérifiez aussi l’envoi, le suivi du statut et la récupération des résultats.

Questions fréquentes sur l’API Kimi K3

Quel point d'accès et quel nom de modèle utiliser pour appeler Kimi K3 via RequestBeam ?

Notre point d'accès Kimi K3 actuel est POST https://api.requestbeam.com/v1/chat-completions, l'identifiant du modèle est kimi-k3 et l'authentification utilise une API Key RequestBeam. Vérifiez d'abord la connexion avec la requête minimale suivante, puis ajoutez les paramètres facultatifs un à un. Documentation de l'API Kimi de RequestBeam

curl -X POST "https://api.requestbeam.com/v1/chat-completions" \
  -H "Authorization: Bearer $REQUESTBEAM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Organize this requirement into goals, constraints, and acceptance criteria: create an admin dashboard for internal employees with email login and password reset."}
    ],
    "stream": false
  }'

Ce modèle API Hop utilise l’interface unifiée Chat Completions, et non OpenAI Responses ou Claude Messages.

Kimi K3 prend-il en charge le streaming et les questions de suivi ?

Nous proposons des réponses avec et sans streaming. stream: true renvoie du SSE ; stream: false ou l'omission du champ renvoie le JSON complet. Nous recommandons le streaming pour les interfaces affichant progressivement les résultats. Documentation de l'API Kimi de RequestBeam

Pour les questions de suivi, l'application doit gérer l'historique selon le protocole d'intégration et inclure le contexte pertinent dans les requêtes suivantes. La mémoire de l'outil en ligne ajoute les tours réutilisables de la conversation actuelle. Conservez les documents utiles à la question et surveillez le coût des tokens d'entrée à mesure que l'historique grandit. Explication du contexte de l'outil en ligne

La mémoire de l’espace de test ne persiste pas entre sessions. La désactiver laisse l’historique visible mais l’exclut des nouvelles requêtes. Les réponses échouées, arrêtées, tronquées ou non réutilisables ne sont pas ajoutées à l’historique normal.

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Pourquoi les réponses peuvent-elles être tronquées malgré le contexte d'un million de tokens de Kimi K3 ?

Nous vérifions d'abord séparément la capacité du contexte et le budget de sortie. max_tokens de RequestBeam configure le budget partagé par la réflexion et la réponse finale. S'il est trop faible, la réponse peut se terminer avec finish_reason: "length" avant d'être complète. Explication du budget de sortie RequestBeam

En cas de length, vérifiez que vous avez laissé assez de place à la réflexion et à la réponse avant d'augmenter le budget ou de découper la tâche. Si l'erreur indique un dépassement du contexte, supprimez l'historique inutile et les documents en double.

Enfin, précisons qu'un contexte d'un million de tokens ne garantit pas de bons résultats à cette échelle. Si l'exactitude est votre priorité, maîtriser la longueur du contexte reste, à ce jour, votre seule option.

Les clients API doivent distinguer reasoning_content du content final.

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Comment traiter les erreurs 400, 401, 402 et 429 lors des appels à Kimi K3 ?

Vérifiez d'abord le statut HTTP, puis le code numérique de la réponse. La documentation Chat Completions de RequestBeam définit les erreurs courantes comme suit. Documentation des réponses d'erreur RequestBeam

Statut HTTPcode numériqueSignificationAction recommandée
40010000Requête invalideVérifier model, messages, les types de champs et les paramètres facultatifs
40120000Authentification absente ou invalideVérifier l'API Key RequestBeam et l'en-tête d'authentification Bearer
40240000Solde disponible insuffisantVérifier le solde du compte et le budget nécessaire à cette requête
42940001Fréquence des requêtes limitéeRéduire concurrence et fréquence, puis réessayer avec un délai croissant

Commencez le diagnostic par la requête minimale, puis rétablissez les paramètres un à un. Traitez séparément le statut HTTP et le code de réponse. Si le problème persiste, conservez l'identifiant de requête renvoyé et les paramètres utiles pour nous aider à localiser la défaillance précise.

Pour 403, vérifiez les permissions dans le catalogue visible par la clé. Diagnostiquez 502, 503, 504 et les erreurs dans le flux SSE avec la réponse d’erreur complète.

L’espace de test Kimi K3 accepte-t-il des images, PDF ou vidéos ?

Cette page propose des conversations textuelles sans téléversement de fichiers ou d’images. La compréhension visuelle native exige une interface acceptant ces entrées. Cet outil ne télécharge pas les fichiers liés, ne lit pas de documents externes et ne recherche pas automatiquement sur le web. Extrayez d’abord le texte pertinent pour vos essais ici.

Une requête peut-elle renvoyer plusieurs alternatives ou garantir un JSON valide ?

Kimi K3 ne prend en charge que n=1 via API Hop. Demandez plusieurs alternatives dans une même réponse. Pour JSON, définissez les champs, les types et le traitement des valeurs manquantes, puis validez la syntaxe, le schéma et le sens métier dans votre application.

API de texte associées