Essayez gratuitement l'API Text-to-Text Kimi K3 pour le codage de longue durée, le raisonnement, le travail intellectuel et les workflows d'agents évolutifs grâce à un accès Flaq AI stable pour les équipes.
Exemples d'API
Exemple d'envoi
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'kimi-k3-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise Java beginner tutorial outline.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2000,
top_k: 50
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
Exemple d'envoi
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'kimi-k3-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise Java beginner tutorial outline.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2000,
'top_k': 50,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
Exemple d'envoi
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise Java beginner tutorial outline."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2000,
"top_k": 50
}'
Tarifs de Kimi K3 Text to Text
| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
README
API Kimi K3 Text-to-Text pour le développement de longue durée et les agents d’IA
L’API Kimi K3 Text-to-Text met le modèle de raisonnement phare de Moonshot AI à la disposition des développeurs via une API textuelle prête pour la production sur Flaq AI. Conçu pour le développement de longue durée, les travaux intellectuels complexes et le raisonnement en plusieurs étapes, Kimi K3 peut suivre des instructions détaillées, traiter un contexte technique étendu et produire des réponses structurées pour des applications exigeantes. Flaq AI fournit une intégration simple de chat completions aux équipes qui conçoivent des assistants de programmation, des workflows de recherche et des agents textuels à grande échelle.
Principales fonctionnalités de l’API Kimi K3 Text-to-Text
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Intelligence pour le développement de longue durée : Traitez des tâches d’ingénierie complexes, l’analyse de codebases, le débogage, la refactorisation et la planification d’implémentations avec un modèle conçu pour un raisonnement technique soutenu.
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Raisonnement avancé pour les travaux intellectuels : Analysez des informations denses, reliez les éléments probants dans de longues entrées et élaborez des réponses cohérentes pour la recherche, la stratégie, la documentation et l’aide à la décision professionnelle.
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Compréhension de contextes étendus : Traitez de grands volumes de texte et maintenez la continuité au fil de conversations détaillées, de spécifications, de documents techniques et de tâches en plusieurs étapes.
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Suivi fiable des instructions : Utilisez des directives claires en langage naturel pour contrôler les objectifs, la structure des réponses, le niveau de détail, le ton et le format de sortie afin de créer des workflows applicatifs reproductibles.
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Contrôles flexibles de génération de texte : Ajustez la longueur des réponses et le comportement d’échantillonnage pour équilibrer réponses concises, analyses approfondies et exigences de sortie propres à l’application.
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Intégration évolutive de l’API de chat : Connectez Kimi K3 aux assistants existants, aux outils internes et aux pipelines textuels automatisés via le point de terminaison unifié de chat completions de Flaq AI.
Utiliser l’API Kimi K3 Text-to-Text sur Flaq AI
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Entrée : Messages textuels structurés contenant des demandes utilisateur, des instructions, un historique de conversation, du code ou des documents de référence.
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Sortie : Réponses textuelles en langage naturel pour le raisonnement, la programmation, l’analyse, la rédaction et d’autres workflows textuels.
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Contrôles de génération : Configurez la longueur des réponses et l’échantillonnage des tokens, puis choisissez une diffusion en streaming ou non selon l’expérience de votre application.
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Route API : Envoyez les requêtes via le point de terminaison de chat completions de Flaq AI en utilisant kimi-k3-text-to-text comme identifiant de modèle.
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Capacités : Développement de longue durée, raisonnement complexe, synthèse de connaissances, rédaction structurée, analyse technique et interaction textuelle multitour.
Meilleurs cas d’usage pour l’intégration de l’API Kimi K3
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Assistants de programmation et agents d’ingénierie : Créez des outils pour développeurs capables d’examiner le code, d’expliquer les échecs, de planifier les modifications et de prendre en charge des tâches d’implémentation plus longues en plusieurs étapes.
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Analyse de codebases à contexte étendu : Examinez l’architecture, suivez les comportements entre les fichiers, résumez des dépôts inconnus et préparez des plans de migration ou de refactorisation à partir d’un vaste contexte technique.
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Recherche et synthèse des connaissances : Transformez de longs rapports, des documents sources et de la documentation interne en constats, comparaisons, résumés et notes structurés prêts à éclairer les décisions.
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Workflows métier complexes : Prenez en charge la planification, l’analyse des politiques, la documentation opérationnelle et les tâches de raisonnement en plusieurs étapes qui nécessitent un contexte cohérent et des réponses structurées.
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Rédaction technique et documentation : Générez des spécifications, des guides d’implémentation, des explications d’API, des plans de test et une documentation claire destinée aux développeurs à partir d’exigences détaillées.
Remarque Veillez à ce que les messages et le contenu généré respectent les exigences applicables en matière de sécurité, de confidentialité et de traitement des données. Cette route de modèle Flaq AI accepte les messages textuels ; ne supposez pas que les entrées multimodales ou les outils intégrés au produit Kimi sont disponibles via ce point de terminaison.
Kimi K3 face à ses concurrents : analyse comparative
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Kimi K3 vs. Kimi 2.7
Kimi 2.7 reste adapté aux workflows établis de conversation et de programmation. Kimi K3 est positionné pour le développement de longue durée plus exigeant, les travaux intellectuels plus approfondis et le raisonnement soutenu en plusieurs étapes lorsque les tâches nécessitent des capacités globales supérieures. -
Kimi K3 vs. Claude Fable 5
Claude Fable 5 cible les workflows premium de raisonnement propriétaire et de développement agentique. Kimi K3 offre une puissante alternative de Moonshot AI, fondée sur un modèle ouvert, dotée d’atouts pour les contextes étendus et d’un accès pratique à l’API pour les équipes qui évaluent différentes stacks de production. -
Kimi K3 vs. GPT 5.6 Sol
GPT 5.6 Sol fournit un vaste écosystème propriétaire pour la programmation avancée et les agents polyvalents. Kimi K3 se distingue par l’accent mis par Moonshot AI sur le développement de longue durée et offre aux développeurs une autre option évolutive pour les workflows complexes d’ingénierie textuelle et de connaissances. -
Kimi K3 vs. GLM 5.2
GLM 5.2 est un modèle polyvalent compétitif pour le raisonnement et les applications destinées aux développeurs. Kimi K3 met l’accent sur l’exécution soutenue dans de vastes contextes techniques, ce qui le rend particulièrement pertinent pour l’analyse de codebases à grande échelle, la planification étendue et les tâches intellectuelles exigeantes.