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moonshot-ai/kimi-k3Des réponses très longues sur un contexte d'un million
Kimi K3 est le modèle phare de Moonshot AI, annoncé le 17 juillet 2026 : un modèle ouvert de 2,8T de paramètres, conçu selon Moonshot pour le code de longue haleine, le travail de connaissance et le raisonnement. Il lit texte et images sur 1 048 576 tokens de contexte.
Son atout sur Tchavi : la sortie. Il peut écrire jusqu'à 943 718 tokens en une seule réponse. Traduire un livre entier, produire un long rapport, réécrire un dépôt fichier par fichier. Appels d'outils et mode JSON permettent de l'intégrer à des agents et à des pipelines.
Sur Tchavi, vous le payez en mobile money, sans carte bancaire ni KYC. Un seul compte et une seule clé API ouvrent 100+ modèles : changez l'URL de base, gardez votre SDK OpenAI, et vos crédits n'expirent jamais.
Une très longue réponse en une seule passe
Bases de code et archives entières en entrée
Lit images et captures avec votre texte
Pilote agents et pipelines à fonctions
Sortie structurée pour vos pipelines
Publié par Moonshot sous licence Kimi K3
Rédige la spécification technique complète d'une passerelle de paiement mobile money : chaque endpoint, chaque cas d'erreur et chaque webhook.
Lis tout ce dépôt et réécris-le des callbacks vers async/await, fichier par fichier, sans changer le comportement.
Kimi K3 offre 1 048 576 tokens de contexte et jusqu'à 943K en sortie. Kimi K2.5 (model: "kimi-k2.5") a 262K de contexte et 235K de sortie, et suffit pour les boucles d'agent courantes. Prenez K3 quand la sortie ou le contexte dépassent K2.5.
DeepSeek V4 Pro (model: "deepseek-v4-pro") a aussi 1M de contexte mais s'arrête à 384K de sortie et ne lit que du texte. Kimi K3 écrit bien plus long et lit les images. Pour du code agentique en texte seul, comparez les deux.
1 048 576 tokens en entrée, jusqu'à 943 718 en sortie. Le plafond est une capacité réelle : limitez max_tokens pour ne pas payer une réponse plus longue que nécessaire.
Les images, oui. Les PDF, non : il ne prend ni documents PDF ni fichiers joints sur Tchavi. Pour des PDF, choisissez Claude Sonnet 5 ou GPT-6 Sol.
Remplacez l'URL de base par celle de Tchavi, utilisez votre clé Tchavi et indiquez model: "kimi-k3" sur /v1/chat/completions. Le reste de votre code ne change pas.
Oui. Rechargez votre compte Tchavi avec Orange Money, MTN MoMo, M-Pesa ou un autre opérateur mobile money : aucune carte bancaire n'est nécessaire. Les crédits arrivent dès que le paiement est confirmé et sont débités à l'usage.
Oui. Gardez votre SDK OpenAI actuel, remplacez simplement l'URL de base par celle de Tchavi (visible dans l'onglet API) et utilisez votre clé Tchavi. Le reste de votre code ne change pas.
import Tchavi from '@tchavi/sdk';
const client = new Tchavi({ apiKey: 'API_KEY' });
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'kimi-k3',
messages: [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
console.log('Credits used:', response.tchavi.credits_used);Tous les paramètres acceptés par ce modèle. Consultez le SDK pour les types complets.
modelRequisIdentifiant du modèle de chat (ex. `kimi-k3`).
messagesRequisMessages de la conversation. Chaque élément a un `role` (system/user/assistant) et un `content` qui peut être soit une chaîne simple, soit un tableau de blocs de contenu (`text`, `image_url`, `document_url`).
temperature1Température d'échantillonnage entre 0 et 2. Plus haut = plus aléatoire.
max_tokensNombre maximum de tokens à générer dans la réponse.
max_completion_tokensAlias OpenAI pour `max_tokens`. Les deux fonctionnent ; si les deux sont fournis, `max_completion_tokens` prime.
streamfalseSi vrai, les deltas de message partiels sont streamés en Server-Sent Events.
toolsOutils pour le function-calling. Passe un tableau de `{ type: "function", function: { name, description, parameters } }`. Les appels d'outils renvoyés sont dans `choices[].message.tool_calls`. Réservé aux modèles avec `supportsTools: true`.
tool_choiceComment le modèle choisit parmi les outils : `"auto"` (par défaut), `"none"` pour forcer une réponse texte, ou `{ type: "function", function: { name } }` pour forcer un outil précis. Uniquement avec `supportsTools: true`.
response_formatContraint la sortie. Passe `{ type: "json_object" }` pour forcer un JSON valide (le modèle a quand même besoin d'une instruction JSON dans le prompt). Uniquement avec `supportsJsonMode: true`.
top_p1Échantillonnage nucleus : seuls les tokens dans la masse de probabilité `top_p` sont considérés.
seedGraine entière pour une sortie déterministe. Même seed + même requête = même complétion, quand le fournisseur le supporte. OpenAI l'honore ; Anthropic l'ignore.
n1Nombre de complétions à générer en un appel. Défaut 1 ; chaque complétion supplémentaire est facturée.
stream_optionsOptions de streaming, ex. `{ "include_usage": true }` pour recevoir un dernier chunk SSE avec les compteurs d'usage. Effectif uniquement quand `stream: true`.
stopJusqu'à 4 séquences après lesquelles l'API cesse de générer.
frequency_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives pénalisent les tokens fréquents.
presence_penalty0Entre -2.0 et 2.0. Les valeurs positives encouragent à parler de nouveaux sujets.
userIdentifiant utilisateur final transmis au fournisseur pour le suivi modération / abus. Doit rester stable par utilisateur.
logit_biasBiais logit par token `{ "<tokenId>": <-100..100>, ... }`. Spécifique OpenAI ; Anthropic l'ignore.
messages[].content[].image_urlAttachez une image à un message utilisateur. Passez un bloc de contenu `{ "type": "image_url", "image_url": { "url": ... } }`. PNG / JPEG / WebP, jusqu'à 4 par requête. Seuls les modèles avec `supportsImageInput: true` acceptent ce bloc (ex. `gpt-4o`, `claude-opus-4-7`).
Estimation sur 30 jours, pour un message type : ~500 tokens en entrée + ~150 en sortie, facturé au millième de crédit.