Kimi K3.1 Pro, le nouveau modèle de Moonshot AI, est disponible sur Tchavi le jour de sa sortie, sous l'identifiant kimi-k3.1-pro. Sur les benchmarks publiés par Moonshot, il talonne Claude Opus 5.5 en code agentique, pour environ la moitié de son prix chez nous. Avant de l'intégrer, lis la partie sur le raisonnement : un seul réglage décide si tu paies 3 F ou 20 F pour la même réponse.
En bref
- Tchavi, une passerelle d'API IA compatible OpenAI que tu paies en mobile money, ajoute Kimi K3.1 Pro :
kimi-k3.1-pro. - Contexte de 1 048 576 tokens, lecture d'images, appel d'outils, schémas JSON stricts.
- 4,39 crédits pour 1 000 tokens en entrée et 21,95 en sortie : à peu près la moitié du prix de Claude Opus 5.5.
- Il raisonne par défaut à l'effort maximal.
reasoning_effort: "none"coupe le raisonnement ; les niveaux intermédiaires sont refusés pour l'instant.
Ce que Moonshot annonce
Moonshot présente K3.1 Pro comme la suite post-entraînée de Kimi K3, pensée pour le code de longue haleine, les documents de bureau et la finance. Quelques chiffres de son propre tableau, publié avec le modèle :
| Benchmark | Kimi K3.1 Pro | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65,7 | 66,4 | 58,2 |
| SWE Marathon | 51,7 | 46,3 | 42,5 |
| Humanity's Last Exam (avec outils) | 70,0 | 67,7 | 57,2 |
| OfficeQA Pro v2 | 64,4 | 62,2 | 54,4 |
| OSWorld V2.1 | 79,6 | 81,8 | 75,8 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 38,1 | 63,3 | 68,1 |
Deux précautions. Ce sont les chiffres de Moonshot, mesurés le plus souvent avec le harnais de Claude Code et à l'effort maximal : personne ne les a encore reproduits. Et le tableau montre aussi une faiblesse nette : sur la science en terminal, K3.1 Pro reste loin derrière. Moonshot annonce les poids du modèle d'ici le 4 novembre ; pour l'instant, seul Moonshot le sert.
Le prix sur Tchavi
| Modèle | Entrée (crédits / 1K tokens) | Sortie (crédits / 1K tokens) |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 4,39 | 21,95 |
| Kimi K3 | 6,6 | 32 |
| Claude Opus 5.5 | 8,8 | 44 |
| GPT-6 Astra | 22 | 110 |
Avec 3 crédits pour 1 F, un million de tokens coûte environ 1 463 F en entrée et 7 317 F en sortie. K3.1 Pro revient moins cher que Kimi K3, qui reste au catalogue.
Ce que j'ai mesuré le jour de l'ajout
En octobre 2026, j'ai passé une trentaine de requêtes courtes par Tchavi avant d'ouvrir le modèle. Trois résultats comptent.
Le raisonnement par défaut est long. Sans réglage, K3.1 Pro réfléchit à l'effort maximal. Pour calculer la marge d'une coopérative de cajou de Bohicon, posée en anglais, il a produit 2 411 tokens de raisonnement avant une réponse juste, en 38 secondes : 60 crédits, soit environ 20 F. La même question en français a atteint la limite de 3 000 tokens sans répondre. Mets max_tokens à 8 000 ou plus.
"none" coupe le raisonnement, et ça marche. La documentation de Moonshot dit que c'est impossible, mais avec reasoning_effort: "none", la question en français est revenue juste en 6 secondes, sans raisonnement : 8,8 crédits, environ 3 F. C'est la démo de la page du modèle.
Les niveaux intermédiaires sont cassés. Avec minimal, low, medium ou high, le modèle a écrit un raisonnement incohérent jusqu'à la limite de tokens, sans réponse, et chaque appel était facturé en entier. Tchavi refuse donc ces valeurs gratuitement, avec une erreur 400 qui explique quoi faire. Je les rouvrirai quand un nouveau test montrera que c'est corrigé.
Le reste fonctionne comme prévu : images en base64, appels d'outils automatiques ou forcés, json_schema et json_object. temperature, top_p et les pénalités sont ignorés, car Moonshot les fixe. logprobs et parallel_tool_calls renvoient une erreur.
Un appel pour l'essayer
curl https://tchavi.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $TCHAVI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"reasoning_effort": "none",
"max_tokens": 1200,
"messages": [
{"role": "user", "content": "Calcule la marge nette : 1 200 kg de cajou vendus à 650 F le kg, 575 000 F de charges et 3 % de frais sur les encaissements."}
]
}'
Retire la ligne reasoning_effort pour qu'il raisonne à l'effort maximal, et augmente alors max_tokens. Le coût de chaque appel est dans l'en-tête de réponse X-Credits-Used. Pour démarrer, suis le guide de démarrage ou la page chat completions.
FAQ
Kimi K3.1 Pro remplace-t-il Kimi K3 ?
Non, les deux restent au catalogue. K3.1 Pro coûte moins cher. Garde K3 si tu comptes sur top_p ou les pénalités, que K3.1 Pro ignore.
Pourquoi reasoning_effort: "low" renvoie-t-il une erreur ?
Parce que cette valeur produisait une réponse inutilisable, facturée en entier. L'erreur est gratuite et indique la marche à suivre : retire le champ ou mets "none".
Lit-il les PDF ?
Non. Il lit le texte et les images. Pour des PDF, prends Claude Sonnet 5 ou GPT-6 Sol.
Ses poids sont-ils ouverts ?
Pas encore. Moonshot les annonce d'ici le 4 novembre 2026, sans avoir précisé la licence.
Puis-je l'utiliser avec le SDK OpenAI ?
Oui. Change l'URL de base pour https://tchavi.com/api/v1, mets ta clé Tchavi et indique kimi-k3.1-pro comme modèle.
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Cet article fait partie de la série « Construire un SaaS IA depuis l'Afrique francophone ». Tchavi est une passerelle d'API IA compatible OpenAI : une seule clé donne accès à plus de 100 modèles de texte, d'image, d'audio et de vidéo, et tu la paies en mobile money, sans carte bancaire (pays et opérateurs). Plus de guides sur le blog. Pour suivre les prochains : LinkedIn et X.