Illustration de contexte, pas une sortie de ce modèle
Modèle :
Prix : 4 credits per 1K input tokens · ≈ $0.002 · 20 credits per 1K output tokens · ≈ $0.01Haute stabilité, avec des journaux d’usage détaillés sur la plateforme APIAny.
Préréglage sans résultat généré
Kimi K3 always reasons and supports low, high and max (default max).
Maximum reasoning plus final-answer tokens. Kimi K3 defaults to 131072 when omitted.
Estimation USD ≈ $1.31 : Palier $999 : 1 USD = 2,000 crédits.
Historique
Enregistré localement dans ce navigateur
0 en cours · 0 terminées
Entrée
≈ $0.002
Sortie
≈ $0.01
Lecture cache
≈ $0.0002
Contexte
Sortie max.
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": "Explain the request path and one failure boundary in this complete fictional codebase. Tree: routes/orders.ts, services/orders.ts, store.ts. routes/orders.ts: export async function POST(req){ const body=await req.json(); return createOrder(body); }. services/orders.ts: export function createOrder(body){ if(!body.sku) throw new Error('sku required'); return save({sku:body.sku,quantity:body.quantity??1}); }. store.ts: const rows=[]; export function save(row){ rows.push(row); return row; }. Assume imports wire these named functions together. Identify missing validation and persistence limitations without claiming to inspect any other files."
}
],
"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
}
}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
Sources
Les citations ci-dessous proviennent de la documentation API officielle que APIAny implémente.
The Chat Completions API endpoint will generate a model response from a list of messages comprising a conversation.
The Gemini API provides access to Google's most capable generative AI models.
Cas d’usage
L’API Kimi K3 sert aux workflows produit qui ont besoin de la sortie de ce modèle. Testez les mêmes entrées dans le playground, comparez les modèles associés et choisissez la route adaptée à qualité, latence et 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 playgroundAvantages APIAny
Kimi K3 sur APIAny est une route de production : une clé, des prix live, un statut et des journaux d’usage, sans intégration distincte par 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.
Capacités principales
Les fonctionnalités de l’API Kimi K3 sont les traits d’entrée, de sortie et de flux à examiner. Les paramètres disponibles restent dans la référence API live 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.
Intégration
Intégrer l’API Kimi K3 est un chemin en trois étapes du test playground à la requête de production authentifiée. Identifiant, schéma, tarif et 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.
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
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.
/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.
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.
