Kimi K3
Réseau Neuronal
Kimi K3 API — modèle de raisonnement de Moonshot AI avec contexte long, appel de fonctions et entrées texte, images et documents.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Kimi K3?
Kimi K3 est un modèle de langage de Moonshot AI taillé pour les tâches de raisonnement: il réfléchit avant de répondre, appelle des fonctions externes et rend du JSON structuré. Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens et la sortie monte jusqu'à 943 718 tokens: un dépôt de code entier ou un dossier de plusieurs centaines de pages tiennent dans une seule requête. En entrée, il accepte aussi des images et des documents, pas seulement du texte. Sur BotHub, vous y accédez sans VPN ni carte étrangère, vous payez en roubles à l'usage et vos tokens ne brûlent pas; l'API unique de la plateforme laisse basculer vers un autre des plus de 250 modèles sans réécrire votre intégration, et les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Côté usages: relecture et refactorisation de grandes bases de code, extraction de données depuis contrats, rapports et documents scannés, agents outillés qui appellent vos propres services, synthèse comparative de longs dossiers et génération de réponses structurées pour un back-office.Questions fréquentes sur Kimi K3
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
kimi-k3 de moonshotai traite le texte, les documents et les images en entrée. Sa fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens vous permet de lui confier de longs rapports, des bases de code entières, des analyses techniques et de la rédaction structurée dans une seule requête.
La limite de sortie est fixée à 943 718 tokens par réponse, ce qui couvre largement un long article, une documentation complète ou un module de code généré d'un seul tenant. En pratique, la longueur dépend surtout de la précision de votre demande.
Oui, le raisonnement avant la réponse est confirmé pour kimi-k3 : le modèle décompose le problème, explore les étapes intermédiaires, puis formule sa conclusion. C'est utile pour les mathématiques, la logique, le débogage et l'analyse de longs documents où une réponse immédiate se trompe facilement.
Oui, kimi-k3 gère l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Vous le branchez sur vos outils, vos bases de données ou vos agents via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, et vous basculez vers un autre modèle sans réécrire votre intégration.
Les images et les documents sont acceptés en entrée : capture d'écran, schéma, PDF ou rapport, kimi-k3 en extrait le sens et vous répond en texte. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués dans nos données, tout comme la génération d'images.
Nos données ne précisent pas les langues prises en charge, et nous préférons ne rien affirmer à ce sujet. Le plus simple est de tester kimi-k3 sur vos propres textes depuis la Russie, sans VPN ni carte étrangère, et de comparer avec un autre modèle.