Modèle :
Kimi K3 always reasons and currently supports only max.
Maximum reasoning plus final-answer tokens. Kimi K3 defaults to 131072 when omitted.
Estimation USD $1.31-$2.62 : Le plus grand pack de recharge utilise $1 = 2 000 crédits ; le pack de démarrage utilise $1 = 1 000 crédits.
Historique
Enregistré localement dans ce navigateur
0 en cours · 0 terminées
Entrée
≈ $0.002-$0.004
Sortie
≈ $0.01-$0.02
Lecture cache
≈ $0.0002-$0.0004
Contexte
Sortie max.
Modèle phare de Moonshot AI
L’API Kimi K3 permet aux applications d’utiliser le modèle phare de Moonshot AI, avec vision native et une fenêtre de contexte pouvant atteindre un million de tokens. Kimi K3 peut réunir texte, images, code et historique étendu dans un même workflow.
Kimi K3 vise les dépôts difficiles, la synthèse de connaissances multimodales, le raisonnement complexe et les tâches d’agents de longue durée. Lorsqu’une seule route conserve les preuves, le plan et les résultats intermédiaires, la réduction des relais et des nouvelles tentatives peut diminuer le coût total de la tâche.
La capacité de Kimi K3 ne rend pas un contexte hors sujet utile. En production, il faut toujours assurer la recherche des sources, la conservation du contexte et de l’état, les autorisations contrôlées par l’application, les tests exécutables et la vérification des sorties avant toute action en aval.
Tester Kimi K3 dans le playground
Cas d’usage
Ces scénarios montrent comment intégrer Kimi K3 dans un produit réel. Testez les mêmes entrées dans le playground, comparez les résultats aux modèles associés, puis choisissez la route adaptée à vos exigences de qualité, de latence et de budget.
01
Utilisez Kimi K3 sur de grands dépôts pour suivre les dépendances entre fichiers et enchaîner plan, correctifs, tests et résultats d’outils. L’application conserve le contrôle des autorisations et exécute la validation finale des tests avant d’accepter les modifications.
Tester Kimi K3 dans le playground
02
Confiez à Kimi K3 de longs documents, des images, des tableaux et des preuves techniques afin d’obtenir une analyse structurée et traçable. Ne récupérez que le contexte pertinent et conservez les citations ou les sources pour la vérification.
Tester Kimi K3 dans le playground
03
Utilisez Kimi K3 pour des tâches en plusieurs étapes qui exigent le choix d’outils, la conservation de l’état, du feedback et des révisions. L’application hôte valide les arguments et les autorisations, enregistre la progression et gère les échecs ou les nouvelles tentatives.
Tester Kimi K3 dans le playground
Avantages APIAny
APIAny réunit l’accès au modèle et les contrôles nécessaires pour passer de l’évaluation à la production sans maintenir une intégration distincte pour chaque fournisseur.
Appelez Kimi K3 avec une clé APIAny et un format de requête documenté. L’intégration applicative reste stable lorsque les versions ou les routes amont évoluent.
Consultez les règles tarifaires Kimi K3 en direct, estimez les crédits dans le playground et vérifiez l’usage de chaque requête après son exécution.
Combinez état du modèle, santé des canaux, règles de nouvelle tentative et journaux d’usage afin d’exploiter Kimi K3 dans un vrai flux de production.
Capacités principales
Ces capacités résument les caractéristiques d’entrée, de sortie et de flux à examiner pour Kimi K3. Les paramètres disponibles restent indiqués dans la référence API en direct de cette page.
/01
Utilisez une grande fenêtre de contexte pour le code, les documents, l’historique et les instructions complexes tout en surveillant les tokens.
/02
Combinez texte et visuels pris en charge afin que Kimi K3 raisonne sur plusieurs formats dans un même flux.
/03
Appliquez Kimi K3 à l’implémentation, au débogage, au refactoring, à la navigation de dépôt et à l’explication technique, avec validation par tests.
/04
Utilisez Kimi K3 pour décomposer les problèmes, comparer les options et produire des conclusions structurées et révisables.
/05
Laissez Kimi K3 préparer ou choisir les appels d’outils tandis que l’application contrôle permissions, arguments et journalisation.
/06
Affichez progressivement le texte Kimi K3 compatible pour les assistants interactifs et les générations longues.
/07
Utilisez les formats familiers lorsqu’ils sont pris en charge, tandis qu’APIAny gère authentification, modèle, facturation et suivi.
Intégration
Passez d’un test dans le playground à une requête de production authentifiée en trois étapes. L’identifiant du modèle, le schéma, le prix et les exemples de réponse sont réunis ici. Passez d’un prompt représentatif à un trafic de production observable avec des contrôles explicites de qualité et de repli.
Connectez-vous à APIAny, créez une clé de projet et limitez-la aux modèles et au budget réellement nécessaires à votre application.
Copiez l’exemple de cette page, définissez le champ model sur la version Kimi K3 choisie et envoyez la requête à l’endpoint APIAny documenté.
Suivez l’état, la latence, les crédits et l’usage retourné. Comparez les versions ou modèles proches avec une charge représentative avant de déplacer le trafic de production.
FAQ
Réponses pratiques sur les capacités de Kimi K3, son accès via APIAny et l’évaluation des workflows longs en production.
Kimi K3 est le modèle phare de Moonshot AI pour la vision native, le contexte long, le code, le raisonnement, le travail de connaissance et les agents. APIAny fournit un accès authentifié au modèle, les tarifs en direct, un Playground et la Reference des requêtes sur cette page.
Moonshot AI présente Kimi K3 avec une fenêtre de contexte pouvant atteindre un million de tokens, adaptée aux grands dépôts, collections documentaires, images et historiques de tâches longs. Cette capacité officielle du modèle est distincte des champs de requête actuellement exposés par APIAny. Consultez la Reference en direct pour l’identifiant du modèle, les entrées prises en charge et les limites de paramètres en vigueur.
Kimi K3 est conçu pour suivre des dépendances, maintenir un plan, appliquer des correctifs, lire les résultats d’outils et réviser son travail après un retour. Fournissez une vue délimitée du dépôt et des critères d’acceptation explicites, plutôt qu’un espace de travail sans restriction. L’application doit conserver le contrôle des autorisations et exécuter la compilation, les tests et la revue finale.
Oui. Grâce à sa vision native, Kimi K3 peut associer des entrées visuelles prises en charge à de longs documents, des tableaux et des preuves techniques. Récupérez les sources pertinentes, demandez une sortie structurée et traçable, puis vérifiez les conclusions dans les éléments d’origine.
Créez une clé APIAny, utilisez le point d’accès affiché dans la Reference en direct et sélectionnez l’identifiant Kimi K3 indiqué. Une capacité officielle du modèle ne signifie pas que chaque option possible est un champ de requête APIAny. Partez de l’exemple actuel, testez-le dans le Playground et considérez la Reference comme la source de vérité pour les paramètres pris en charge.
Stockez la conversation, le plan, les appels d’outils, leurs résultats et les approbations dans un état géré par l’application. À chaque étape, ne transmettez que l’état pertinent et validez le nom des outils, leurs arguments, leurs autorisations et leurs résultats. Ajoutez des points de reprise afin de continuer après un échec sans répéter les effets déjà produits.
Choisissez un modèle plus léger pour une tâche courte, étroite, volumineuse ou sensible à la latence qui ne profite pas de la vision native, du contexte profond ou d’une coordination longue. Comparez des tâches représentatives plutôt que les seuls noms de modèles. Réservez Kimi K3 aux cas où la diminution des relais ou des nouvelles tentatives améliore l’économie de la tâche complète.
Suivez le taux de réussite au premier essai et la durée totale, pas seulement la latence d’une requête. Mesurez aussi les nouvelles tentatives, l’usage de Token, le taux d’appels d’outils valides, les corrections humaines et le taux de repli par type de tâche.
Authentification
Chaque requête doit inclure un jeton Bearer dans l’en-tête Authorization. Créez votre API Key dans la console.
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYhttps://apiany.ai/v1/chat/completionsParamètres de requête
| Paramètre | Type | Obligatoire | Notes |
|---|---|---|---|
model | chaîne | Obligatoire | L’identifiant du modèle à appeler, en utilisant l’ID de ce modèle. |
messages | tableau | Obligatoire | Historique des messages au format de chat OpenAI (role + content). |
stream | booléen | Optionnel | Si true, la réponse est renvoyée sous forme de flux SSE. |
Exemple de requête
curl "https://apiany.ai/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Analyze the architecture risks in this repository and propose a phased migration plan."
}
],
"reasoning_effort": "max",
"max_completion_tokens": 131072
}'Exemple de réponse
{
"id": "chatcmpl-abc123",
"object": "chat.completion",
"model": "kimi-k3",
"choices": [
{
"index": 0,
"message": {
"role": "assistant",
"content": "Hello! How can I help?"
},
"finish_reason": "stop"
}
],
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 18,
"total_tokens": 30
}
}
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