Kimi K3 API

Accédez à Kimi K3 de Moonshot AI — aussi recherché sous Moonshot K3 — via l'API de chat unifiée d'EvoLink. Testez le codage à long contexte, l'usage d'outils, la sortie structurée avant d'intégrer.

Moonshot AIGénération de texteDisponible

à partir de $2.850 / 1M tokens d’entrée$3.000 prix officiel-5%

Documentation API

Analyse de longs documentsAppel d'outilsSortie structuréeCache de promptsChat + Messages

Route productionLive

Live

Contexte

1.05M de contexte · 1.05M de sortie max.

Idéal pour

Codage à l’échelle d’un dépôt, analyse de longs documents, agents

Entrée

Texte + images

Sortie

Texte · JSON (sortie structurée) · appels d'outils

Modèles Tarifs Readme API

Choisir Kimi K3

Une route premium pour les prototypes front-end visuels, les grands dépôts, les corpus volumineux, les agents longue durée et les tâches de connaissance qui exploitent un contexte de 1,05M tokens.

Kimi K3

Modèle de raisonnement phare de Moonshot

Sélectionné

ID du modèle

kimi-k3

Idéal pour

Reproduction d’interface depuis une capture, prototypes interactifs, ingénierie à l’échelle du dépôt, synthèse multi-documents et agents faisant un usage intensif des outils.

Entrée

$2.850 / 1M-5%

193.8 cr / 1M$3.000prix officiel

Lecture cache

$0.286 / 1M-5%

19.4 cr / 1M$0.300prix officiel

Sortie

$14.250 / 1M-5%

969 cr / 1M$15.000prix officiel

Tous les tarifs sont par 1M de tokens, en USD et en crédits, et reflètent la tarification actuelle de votre compte.

Tarifs Kimi K3

Estimez le coût d'une requête Kimi K3 avant l'intégration. Le calculateur utilise les tarifs actuels de votre compte ; les prix officiels servent de référence.

Calculateur de requête

Saisissez la répartition des tokens d'une requête et le nombre d'appels d'outils réussis.

Tokens d'entréeTokens lus en cacheTokens de sortieRecherche web

Coût estimé par requête

Kimi K3

USD$0.0072

Crédits0.4884

Estimation officielle $0.0076 · économie $0.0004 (5%)

Tokens d'entrée0.1938 cr

Tokens lus en cache0.0039 cr

Tokens de sortie0.2907 cr

Facturation minimale : 0.01 crédit par requête.

Guide budgétaire

Nombre approximatif de requêtes avec la répartition actuelle.

Ajouter des crédits

$10

Environ 1330 requêtes

Pour des tests rapides

$50

Environ 6961 requêtes

Pour le développement courant

$100

Environ 13923 requêtes

Pour l'évaluation en production

Tarifs des outils côté serveur

Seuls les appels côté serveur réussis sont facturés à l'appel ; les tentatives échouées n'ont pas de frais d'outil, mais les tokens restent facturés.

Recherche web$0.0050/ appel0.34 cr / appel

API Kimi K3 pour les longs contextes et les agents

Utilisez Kimi K3 pour les prototypes front-end visuels, les grands dépôts, les agents, un contexte de 1,05M tokens, le cache de prompts et deux protocoles API.

Kimi K3 est servi sur EvoLink sous l'ID de modèle kimi-k3 via Chat Completions · Responses · Anthropic Messages, avec la même clé API et le même solde que tous les autres modèles. Il offre une fenêtre de contexte de 1.05M et jusqu'à 1.05M tokens de sortie, ainsi que le codage à long contexte, l'usage d'outils, la sortie structurée.

Spécifications et capacités de Kimi K3

Les chiffres proviennent de la configuration de route EvoLink ; les capacités sont celles que l'API expose aujourd'hui.

Fenêtre de contexte: 1.05M tokens
Sortie max.: 1.05M tokens
Entrée: Texte + images
Sortie: Texte · JSON (sortie structurée) · appels d'outils
Raisonnement: Raisonnement toujours actif
Usage d'outils: Appels de fonctions avec séquences d'outils multi-étapes
Cache de prompt: Lectures de cache automatiques à tarif réduit
Outils côté serveur: Recherche web, facturés par appel réussi
Protocoles: Chat Completions · Responses · Anthropic Messages
ID du modèle: kimi-k3
Paramètres: 2.8T

Pourquoi Kimi K3 peut traiter ces charges de travail

La valeur vient de l’association entre contexte long, raisonnement continu et préfixes réutilisables. La capacité seule n’améliore pas une réponse : la pertinence des éléments, la structure et le budget de sortie restent déterminants.

Un espace de travail de 1M tokens, pas un objectif à remplir

La fenêtre de 1 048 576 tokens peut conserver code, spécifications et résultats d’outils liés sans découpage excessif. La recherche et la compression du contexte restent nécessaires pour limiter le bruit et le coût.

Le raisonnement continu exige un budget de sortie

K3 convient aux séquences longues d’analyse, de planification et d’exécution. Les tokens de raisonnement et de réponse comptent dans l’usage ; 1 048 576 tokens représentent une capacité, pas une longueur habituelle.

Le cache de prompts dépend de préfixes stables

Les consignes du dépôt, prompts système, références et schémas d’outils offrent le meilleur potentiel de cache lorsque leur ordre reste stable. Des changements fréquents peuvent imposer un nouveau traitement du long préfixe.

La place de Kimi K3 dans une pile de modèles en production

Kimi K3 ne doit pas devenir la route par défaut uniquement parce qu’il s’agit du modèle le plus récent. Il est surtout pertinent lorsque le contexte long, le raisonnement continu ou les chaînes d’outils réduisent les reprises et la correction humaine.

Grands dépôts et modifications multi-fichiers

K3 convient aux tâches qui dépendent de documents d’architecture, de services liés, de l’historique des tests et de contraintes réparties. Mesurez les correctifs acceptés et le temps de revue plutôt que la qualité d’un extrait isolé.

Analyse de documents longs et de sources multiples

Les spécifications, études, contrats, journaux ou preuves connexes peuvent rester dans un même contexte de travail. Une fenêtre de 1M tokens ne remplace ni la recherche d’information ni une structure documentaire claire.

Agents avec appels d’outils en plusieurs étapes

K3 s’intègre aux workflows avec sélection d’outils, sorties structurées, exécution de code et actions externes répétées. Les messages complets, identifiants d’appel, arguments et résultats doivent être conservés entre les tours.

Garder les tâches simples sur une route plus légère

Le chat court, la classification, la réécriture et l’extraction simple nécessitent rarement un raisonnement maximal ou 1M tokens. Ce trafic ne doit passer à K3 que lorsque la difficulté le justifie.

Ce que les premiers essais de Kimi K3 apportent à l’évaluation de l’API

Les premiers tests communautaires ne constituent pas encore un verdict. Ils permettent néanmoins d’identifier les cas d’usage à tester avec l’API Kimi K3 et les points à valider avant tout déploiement en production.

Un signal prometteur pour les interfaces visuelles

Les premiers essais communautaires mettent surtout en avant la génération d’interfaces depuis une capture, la reproduction de pages, les mini-jeux et les animations. Une évaluation sérieuse de l’API Kimi K3 doit toutefois inclure votre design system, le responsive et les exigences d’accessibilité.

Le code généraliste reste à valider à l’échelle d’un dépôt

Une démonstration front-end réussie ne garantit pas une exécution fiable sur une grande base de code. Testez Kimi K3 sur de vrais tickets, des modifications multi-fichiers, les tests automatisés, les appels d’outils et des sessions d’agent prolongées.

Mesurer la latence et le coût par tâche acceptée

Certains premiers retours évoquent un temps de réflexion important et une consommation de tokens difficile à anticiper. Au-delà du tarif par token, mesurez la durée totale, les tokens de sortie, les reprises, les corrections humaines et le coût de chaque résultat accepté.

Des poids ouverts publiés, avec une lourde contrainte matérielle

Moonshot a publié le dépôt Kimi K3 d’environ 1,56 TB sous sa licence personnalisée Kimi K3 License. Les 2 800 milliards de paramètres et la recommandation officielle d’au moins 64 accélérateurs font toujours de l’auto-hébergement un véritable projet de cluster et d’exploitation.

Deux façons d'utiliser Kimi K3 : API EvoLink ou Agent

Utilisez l'API EvoLink pour les backends produit et les traitements par lots, ou appelez Kimi K3 depuis Codex, Claude ou Gemini pour vos workflows de code et d'analyse. Les deux voies partagent la même clé API EvoLink, le même solde, le même ID de modèle et le même historique de requêtes.

Option 1

Intégrer avec l'API EvoLink

Idéal pour : backends produit, traitements par lots, pipelines automatisés

Envoyez à EvoLink des requêtes Chat Completions compatibles OpenAI (ou Anthropic Messages) et contrôlez l'ID de modèle, le prompt système, le budget de sortie, les outils et la sortie structurée.

1Créez une clé API EvoLink dans la console
2Pointez votre SDK OpenAI ou Anthropic vers l'URL de base EvoLink et sélectionnez l'ID de modèle affiché ci-dessus
3Envoyez une requête représentative et lisez le champ usage pour les tokens d'entrée, en cache et de sortie
4Définissez max_tokens et les réessais par tâche ; conservez les ID et résultats des appels d'outils entre les tours

Créer une clé API EvoLink

Option 2

L'appeler avec un Agent

Idéal pour : tâches de code, de revue et d'analyse dans Codex, Claude et Gemini

Donnez à l'Agent la tâche, les entrées à inclure et les critères d'acceptation. Il assemble la requête, appelle Kimi K3 via EvoLink et renvoie la réponse avec la consommation de tokens.

1Définissez EVOLINK_API_KEY dans votre environnement local ; jamais dans le code ni dans un prompt
2Décrivez la tâche, les entrées à inclure et le format de sortie attendu
3Demandez à l'Agent d'appeler Kimi K3 via EvoLink et d'afficher la requête avant l'envoi
4Laissez l'Agent rapporter la réponse, la consommation de tokens et tout corps d'erreur

Exemple de code API Kimi K3 et gestion des erreurs

Cet exemple montre la requête exécutable la plus courte : un appel Chat Completions compatible OpenAI avec un prompt système, un message utilisateur et un budget de sortie. Ouvrez l'onglet API pour la référence complète des paramètres et réponses.

Voir la documentation API complète

cURL

curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
      { "role": "user", "content": "Review this diff and list every risky change with file and line:\n<diff>" }
    ],
    "max_tokens": 2048,
    "temperature": 0.2
  }'

# The response includes choices[0].message and a usage object
# (prompt_tokens, completion_tokens, and cached tokens when a prefix is
# reused).

Requête invalide ou paramètre non pris en charge

Vérifiez l'ID de modèle, le tableau messages et les plages de paramètres dans la référence API ; retirez les champs que cette route ne prend pas en charge.

Problème d'authentification ou de solde

Vérifiez le jeton Bearer Authorization et confirmez le solde disponible dans la console.

Longueur de contexte dépassée

Les tokens du prompt dépassent la fenêtre de contexte de Kimi K3. Réduisez ou ne récupérez que les éléments pertinents et réutilisez les préfixes en cache.

Limite de débit (429)

Attendez et réessayez avec un délai aléatoire ; regroupez ou mettez en file d'attente les requêtes au lieu de rafales parallèles.

Contenu ou appel d'outil rejeté

Vérifiez le contenu sensible, les arguments d'appel d'outil mal formés et les écarts de schéma JSON avant de réessayer.

Points à vérifier avant d’envoyer du trafic de production vers Kimi K3

Une charge de travail adaptée peut échouer avec le mauvais identifiant, une limite issue d’un autre produit ou un état d’agent incomplet. Vérifiez le point d’accès et le contrat conversationnel avant d’évaluer le modèle.

Utiliser l’ID API documenté

L’API EvoLink utilise kimi-k3 pour Chat Completions et Anthropic Messages.

ID modèle

Vérifier à quelle surface appartient la limite de contexte

La route EvoLink indique 1 048 576 tokens. Certains clients de code ou abonnements Kimi peuvent afficher une limite inférieure ; vérifiez la route et la configuration réellement utilisées.

Contexte

Renvoyer l’état complet de l’assistant et des outils

Les agents multi-tours ont besoin des messages complets, du raisonnement, des identifiants d’appel, des arguments et des résultats. Ne conserver que le texte final rompt la continuité de l’état.

État des outils

Ouvrir une nouvelle session après un changement majeur de route

Un changement de modèle ou de configuration peut invalider le contexte réutilisable. Ouvrez une nouvelle session, puis mesurez à nouveau le cache, la longueur des sorties et les appels d’outils.

Session

Mise en cache des prompts pour les contextes longs répétés

Les lectures automatiques du cache bénéficient d'un tarif réduit dédié lorsque des instructions de dépôt stables, des documents de référence et des schémas d'outils peuvent être réutilisés.

Contexte de 1,05M tokens avec une limite de sortie par défaut de 131K

Gardez le code, les spécifications, les documents et l'état de l'agent liés dans un même contexte de travail. Considérez la limite comme une capacité, pas comme un objectif : récupérez les éléments pertinents et fixez des budgets de sortie adaptés à la tâche.

Comparez le coût par tâche acceptée de Kimi K3, pas seulement le prix du token

Kimi K3 ne mérite une route premium que s’il réduit le découpage, les nouvelles tentatives, les erreurs d’outils ou la correction humaine sur la même charge de travail. Comparez des lots de tâches identiques.

Réussite au premier essaiLivrables acceptésNombre de nouvelles tentativesTokens de sortieTaux de cacheAppels d’outils validesTemps jusqu’au résultat acceptéCorrection humaine et fallback

Si K3 produit des résultats utilisables avec moins de reprises et de revue, un tarif par token plus élevé peut réduire le coût total. Sans ce gain, conservez la charge de travail sur une route plus légère.

Comparer Kimi K3 aux principaux modèles à long contexte après les tests de charge

EvoLink

Vérifiez d’abord si Kimi K3 réduit les reprises et la revue. Comparez ensuite prix, contexte, cache et adéquation à la charge de travail.

Modèle	Kimi K3	Claude Opus 4.8	Gemini 3.1 Pro
Entrée / sortie	$2.85 / $14.25	$4.5 / $22.5	$1.865 / $11.183
Contexte	1.05M	1M	1M
Cache	Lectures automatiques du cache	Lecture + écriture	Cache de contexte
Idéal pour	Reproduction d’interface depuis une capture, prototypes interactifs, ingénierie à l’échelle du dépôt, synthèse multi-documents et agents faisant un usage intensif des outils.	Référence premium pour les agents de code longue durée et les revues complexes.	Route multimodale à long contexte pour documents et preuves visuelles.

Kimi K3

Entrée / sortie$2.85 / $14.25

Contexte1.05M

CacheLectures automatiques du cache

Idéal pourReproduction d’interface depuis une capture, prototypes interactifs, ingénierie à l’échelle du dépôt, synthèse multi-documents et agents faisant un usage intensif des outils.

Claude Opus 4.8

Entrée / sortie$4.5 / $22.5

Contexte1M

CacheLecture + écriture

Idéal pourRéférence premium pour les agents de code longue durée et les revues complexes.

Gemini 3.1 Pro

Entrée / sortie$1.865 / $11.183

Contexte1M

CacheCache de contexte

Idéal pourRoute multimodale à long contexte pour documents et preuves visuelles.

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Claude Opus 4.8

Référence premium pour les agents de code longue durée et les revues complexes.

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Prompts et cas d’usage Kimi K3

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Disponibilité, route, état des tarifs, compatibilité et vérifications à effectuer avant le passage en production.

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Kimi K3 vs Claude Opus 4.8

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Grok 4.6 vs Kimi K3

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FAQ de l’API Kimi K3

L’API Kimi K3 est-elle disponible via EvoLink ?

Oui. Kimi K3 est disponible comme modèle de production avec tarifs en direct et tarifs officiels de secours.

Quel ID de modèle utiliser pour l’API Kimi K3 ?

Utilisez kimi-k3 pour Chat Completions et Anthropic Messages.

Puis-je conserver OpenAI SDK ou Anthropic Messages ?

Oui. Utilisez la même clé API EvoLink avec des requêtes compatibles Chat Completions ou Anthropic Messages.

Kimi K3 prend-il en charge 1M de contexte ou seulement 256K ?

La route EvoLink indique 1 048 576 tokens. Les 256K proviennent généralement d’un abonnement Kimi Code ou d’une configuration client.

Comment utiliser la fenêtre de contexte de 1M tokens ?

Conservez ensemble le code, les documents et les résultats liés, avec recherche, préfixes stables et compression plutôt que de remplir la fenêtre.

L’API Kimi K3 convient-elle aux interfaces visuelles et au développement front-end ?

Les premiers tests communautaires sont encourageants pour la reproduction d’interfaces, les animations, les mini-jeux et les pages visuellement élaborées. Il faut néanmoins confirmer ce potentiel avec vos captures, vos composants, vos règles responsive et vos contrôles d’accessibilité.

L’API Kimi K3 est-elle rapide et économe en tokens ?

Les données disponibles au lancement ne permettent pas encore de répondre de façon générale. Comparez des tâches identiques en mesurant le délai avant un résultat exploitable, la durée totale, les tokens de raisonnement et de sortie, les reprises et le coût par tâche acceptée.

Pourquoi l’usage peut-il augmenter après un changement de modèle ?

Un changement important peut invalider le contexte réutilisable. Ouvrez une nouvelle session et mesurez à nouveau le cache et la longueur des sorties.

Comment définir le budget de sortie ?

Limitez la sortie selon la difficulté et surveillez les tokens de raisonnement et de réponse. 1 048 576 tokens représentent une capacité, pas un objectif courant.

Kimi K3 convient-il par défaut au temps réel ou au volume élevé ?

Testez d’abord latence et coût. Chat court, classification et extraction légère relèvent généralement d’une route plus légère.

Comment comparer Kimi K3 à GPT, Claude, GLM ou DeepSeek ?

Évaluez K3 pour le contexte long et les agents, GPT et Claude comme références de modèles de pointe, GLM et DeepSeek comme références de coût.

Que doit mesurer une évaluation en production ?

Mesurez réussite au premier essai, livrables acceptés, reprises, tokens de sortie, taux de cache, appels d’outils valides, temps, correction humaine et fallback.