MoonshotAI: Kimi K3 API
Kimi K3 est un modèle open-weight de Moonshot AI à 2,8 billions de paramètres, avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens et des capacités de raisonnement toujours activées.
Kimi K3 est un modèle de langage open-weight développé par Moonshot AI. Avec 2,8 billions de paramètres totaux, il s'agit du premier modèle open-source à atteindre la classe des 3 billions de paramètres. Il repose sur l'attention linéaire hybride Kimi Delta Attention (KDA) et sur Attention Residuals (AttnRes), et utilise Stable LatentMoE, qui active 16 experts sur 896 et environ 104 milliards de paramètres par token. Les poids sont publiés au format MXFP4 avec des activations MXFP8. Le modèle traite en entrée du texte, des images et des vidéos, et produit du texte en sortie.
Le raisonnement est toujours activé, avec des niveaux d'effort de réflexion low, high et max, ce dernier étant la valeur par défaut. Le modèle prend en charge l'appel d'outils et la mise en cache explicite des prompts. Sa fenêtre de contexte atteint 1M de tokens. Il est particulièrement adapté au codage de longue haleine avec une supervision humaine minimale, à la compréhension de grandes bases de code et d'outils de terminal, ainsi qu'aux tâches combinant ingénierie logicielle et raisonnement visuel, comme le développement de jeux, l'ingénierie front-end ou la CAO. Il convient également au travail de connaissance de bout en bout, aux flux de travail agentiques orientés production et au raisonnement approfondi pour des scénarios d'intelligence de pointe.
Ses performances le placent généralement au-dessus des autres modèles de la suite d'évaluation, à l'exception de Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol. Son efficacité de mise à l'échelle est environ 2,5 fois supérieure à celle de K2, avec une précision améliorée de 13 points de pourcentage. Le modèle présente toutefois un taux d'hallucination de 51 % et nécessite environ 1,56 To de mémoire résidente, avec un déploiement recommandé sur au moins 64 accélérateurs. La licence open-weight autorise l'utilisation, la modification, la distribution, la sous-licence, la vente, le déploiement et l'affinage. Kimi K3 est disponible via kimi.com, l'application mobile Kimi, le client de bureau Kimi Work, Kimi Code, l'API Kimi, OpenRouter et Amazon Bedrock.
Mis à jour:
ID DU MODÈLE
kimi-k3- Contexte
- 1.049M
- Sortie max.
- 943.718K
- API recommandée
- messages
- Entrée
- text / image / video
- Sortie
- text
Points clés
- Modèle open-weight de 2,8 billions de paramètres
- Premier open-source de la classe 3 billions
- Contexte de 1M de tokens
- Raisonnement toujours activé, 3 niveaux d'effort
- Appel d'outils et cache de prompts explicite
- Licence open-weight permissive
Fournisseurs
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| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3 | $15 | $0.3 | |
| $3.45 | $17.25 | $0.345 |
Ce que $10 permettent d'acheter
- Entrée
- 3,3 M tokens
- Sortie
- 666,7 k tokens
Estimation d'après les prix actuels d'entrée et de sortie, hors remises.
Benchmarks
- 57
Artificial Analysis Intelligence Index
classé 4e sur 189 modèles
- 1er
Arena.ai Code WebDev
rang
Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.
Raisonnement
- Niveau d'effort par défaut
- max
- Activé par défaut
- Oui
- Toujours activé
- Non
- Niveaux d'effort disponibles
- max / high / low / none
Démarrage rapide
Un code prêt à l'emploi pour appeler ce modèle avec les API compatibles de Felo API Platform. Commencez dans le Playground pour tester des prompts avant d'écrire du code.
Configurer votre clé API
Créez une clé depuis votre compte Felo API Platform et définissez-la comme variable d'environnement.
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"Effectuer votre première requête
Utilisez cet ID de modèle avec le point de terminaison Felo API Platform. Les en-têtes de requête facultatifs comme X-Request-Id facilitent le diagnostic.
kimi-k3Ce modèle est capable de raisonnement. Si le protocole sélectionné et la route du modèle exposent des contrôles de raisonnement, conservez les métadonnées de raisonnement renvoyées lorsque vous poursuivez la conversation.
const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
"model": "kimi-k3",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());Utiliser des SDK tiers
Avec les SDK compatibles, définissez baseURL sur https://openapi.felo.ai/api/v1. Pour les clients de style Claude, utilisez l'URL de base compatible Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.
Activer le streaming
Ajoutez stream: true pour recevoir les réponses sous forme de server-sent events.
curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
-H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"max_tokens": 1024,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": true
}'Endpoint
Felo API Platform expose des surfaces d'appel de modèles compatibles. Choisissez la surface que votre application ou votre client agent prend déjà en charge.
Messages
Messages compatibles Anthropic pour les clients de style Claude.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParamètres
modelstringkimi-k3ID public du modèle à appeler.max_tokensinteger—Nombre maximal de tokens générés.messagesarray—Messages de la conversation pour Chat Completions.frequency_penalty———include_reasoning———logit_bias———logprobs———min_p———presence_penalty———reasoning———reasoning_effort———repetition_penalty———response_formatobject—Demande une sortie structurée lorsque c'est pris en charge.seed———stop———structured_outputs———temperaturenumber—Contrôle la variété des réponses lorsque c'est pris en charge.tool_choicestring or object—Contrôle si un outil doit être appelé.toolsarray—Définitions de tool calling conformes au schéma compatible.top_k———top_logprobs———top_p———Questions fréquentes
Qu'est-ce que MoonshotAI: Kimi K3?
Kimi K3 est un modèle de langage open-weight développé par Moonshot AI. Avec 2,8 billions de paramètres totaux, il s'agit du premier modèle open-source à atteindre la classe des 3 billions de paramètres. Il repose sur l'attention linéaire hybride Kimi Delta Attention (KDA) et sur Attention Residuals (AttnRes), et utilise Stable LatentMoE, qui active 16 experts sur 896 et environ 104 milliards de paramètres par token. Les poids sont publiés au format MXFP4 avec des activations MXFP8. Le modèle traite en entrée du texte, des images et des vidéos, et produit du texte en sortie. Le raisonnement est toujours activé, avec des niveaux d'effort de réflexion low, high et max, ce dernier étant la valeur par défaut. Le modèle prend en charge l'appel d'outils et la mise en cache explicite des prompts. Sa fenêtre de contexte atteint 1M de tokens. Il est particulièrement adapté au codage de longue haleine avec une supervision humaine minimale, à la compréhension de grandes bases de code et d'outils de terminal, ainsi qu'aux tâches combinant ingénierie logicielle et raisonnement visuel, comme le développement de jeux, l'ingénierie front-end ou la CAO. Il convient également au travail de connaissance de bout en bout, aux flux de travail agentiques orientés production et au raisonnement approfondi pour des scénarios d'intelligence de pointe. Ses performances le placent généralement au-dessus des autres modèles de la suite d'évaluation, à l'exception de Claude Fable 5 et GPT-5.6 Sol. Son efficacité de mise à l'échelle est environ 2,5 fois supérieure à celle de K2, avec une précision améliorée de 13 points de pourcentage. Le modèle présente toutefois un taux d'hallucination de 51 % et nécessite environ 1,56 To de mémoire résidente, avec un déploiement recommandé sur au moins 64 accélérateurs. La licence open-weight autorise l'utilisation, la modification, la distribution, la sous-licence, la vente, le déploiement et l'affinage. Kimi K3 est disponible via kimi.com, l'application mobile Kimi, le client de bureau Kimi Work, Kimi Code, l'API Kimi, OpenRouter et Amazon Bedrock.
Comment l'usage est-il facturé ?
Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.
Quels types d'entrées Kimi K3 prend-il en charge ?
Kimi K3 accepte en entrée du texte, des images et des vidéos, et produit du texte en sortie.
Quelle est la longueur de contexte de Kimi K3 ?
Kimi K3 dispose d'une fenêtre de contexte de 1M de tokens, également utilisée lors de l'entraînement.
Le raisonnement de Kimi K3 peut-il être désactivé ?
Non, le raisonnement est toujours activé. Trois niveaux d'effort de réflexion sont proposés : low, high et max, ce dernier étant la valeur par défaut.
Kimi K3 prend-il en charge l'appel d'outils et la mise en cache des prompts ?
Oui, Kimi K3 prend en charge l'appel d'outils ainsi que la mise en cache explicite des prompts.
Quelle est la différence entre Kimi K3 et Kimi K2 ?
Kimi K3 offre une efficacité de mise à l'échelle environ 2,5 fois supérieure à celle de K2, avec une précision améliorée de 13 points de pourcentage. Il s'agit également du premier modèle open-source de la classe des 3 billions de paramètres.
Quelles sont les limites de déploiement de Kimi K3 ?
Le modèle complet nécessite environ 1,56 To de mémoire résidente, et le déploiement recommandé repose sur au moins 64 accélérateurs.
