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moonshot-ai/kimi-k3.1-proCode agentique et bureautique, à moitié prix d'Opus 5.5
Kimi K3.1 Pro est la version post-entraînée de Kimi K3 par Moonshot AI, sortie le 23 octobre 2026. Il lit texte et images sur 1 048 576 tokens de contexte et, selon Moonshot, il est conçu pour le code de longue haleine, les documents de bureau et la finance. Sur les benchmarks de Moonshot, il obtient 65,7 sur Terminal-Bench 4.0, contre 66,4 pour Claude Opus 5.5, et prend la tête de SWE Marathon avec 51,7.
Il raisonne par défaut, à l'effort maximal : sur un petit calcul de gestion, cela a représenté 2 400 tokens de raisonnement, facturés comme de la sortie. Indiquez reasoning_effort "none" pour une réponse rapide sans raisonnement. Appels d'outils, schémas JSON stricts et mode JSON l'intègrent à vos agents et 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.
Effort maximal, ou aucun sur demande
Bases de code et dossiers entiers en entrée
Lit images et captures avec votre texte
Automatique ou forcé, pour agents et pipelines
Sortie structurée stricte pour vos pipelines
De longues réponses en une seule passe
Lis ce dépôt, trouve pourquoi le test de paiement échoue et corrige-le en expliquant chaque modification.
À partir de ce relevé de ventes, construis un tableau de trésorerie mois par mois et signale les trois mois les plus risqués.
K3.1 Pro est la version plus récente et post-entraînée de Moonshot, et sur Tchavi il coûte moins cher : 4,39 / 21,95 crédits pour 1K tokens en entrée / sortie, contre 6,6 / 32 pour Kimi K3 (model: "kimi-k3"). Les deux ont 1 048 576 tokens de contexte et jusqu'à 943K en sortie. Gardez K3 si vous comptez sur top_p ou les pénalités, que K3.1 Pro ignore.
Envoyez reasoning_effort: "none". Une salutation de trois mots a alors pris 15 tokens de sortie au lieu d'environ 150, et un calcul de gestion complet a répondu en 6 secondes. Omettez le champ pour raisonner à l'effort maximal.
Le 23 octobre 2026, minimal, low, medium et high renvoyaient chacun un raisonnement incohérent jusqu'à max_tokens, sans réponse, facturé en entier. Tchavi les refuse gratuitement avec une erreur 400 tant qu'un nouveau test ne montre pas qu'ils fonctionnent. Omettez le champ, ou utilisez "none".
Les images, oui, envoyées en base64. Les PDF, non : il ne prend pas de documents PDF 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-k3.1-pro" 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-k3.1-pro',
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-k3.1-pro`).
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.