Tarifs de l'API Kimi K3 : K3, K3.1 Pro et Highspeed au token, avec du code

Les trois modèles Kimi K3

• Kimi K3 (kimi-k3) : le modèle K3 le plus performant de Kimi, avec compréhension visuelle.
• Kimi K3.1 Pro (kimi-k3.1-pro) : le nouveau modèle de raisonnement phare, lui aussi avec compréhension visuelle, à un prix inférieur à K3.
• Kimi K3.1 Pro Highspeed (kimi-k3.1-pro-highspeed) : K3.1 Pro avec une sortie plus rapide, au double du prix de K3.1 Pro.

Les trois ont une fenêtre de contexte de 1,000,000 tokens et acceptent le format chat completions d'OpenAI. Les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie : une longue chaîne de raisonnement apparaît donc dans le décompte de sortie.

Tarifs de l'API Kimi K3 (novembre 2026)

Prix par million de tokens. Les prix catalogue de Moonshot proviennent de sa page de tarifs, vérifiés le 5 novembre 2026.

La sortie est elle aussi 40 % sous le prix catalogue de Moonshot. OpenRouter affiche Kimi K3.1 Pro à $2.00 en entrée et $10.00 en sortie, comme Moonshot. Pas d'abonnement ni de minimum : vous payez sur crédit prépayé les tokens utilisés par chaque requête, et une requête sans réponse ne coûte rien. Les packs de crédits sont sur la page des tarifs.

Ce que coûte une requête

Une question de code avec 20,000 tokens de contexte et une réponse de 2,000 tokens (raisonnement compris) coûte, sur Kimi K3.1 Pro, $0.024 pour l'entrée plus $0.012 pour la sortie. La même requête sur Kimi K3 coûte $0.036 plus $0.018. Renvoyez le même long préfixe et la partie en cache est alors facturée au tarif d'entrée en cache.

Appeler Kimi K3 avec le SDK OpenAI

Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.revana.si/v1 avec votre clé API Revana et réglez model sur l'identifiant Kimi. Le streaming fonctionne de la même façon.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.revana.si/v1", api_key=os.environ["REVANA_API_KEY"])

resp = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",  # or "kimi-k3", "kimi-k3.1-pro-highspeed"
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a careful senior engineer."},
        {"role": "user", "content": "Find the bug in this function and explain the fix: ..."},
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # prompt, cached and completion tokens for this request

curl https://api.revana.si/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $REVANA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points: ..."}]
  }'

Les trois modèles lisent les images : envoyez-les sous forme de parties image_url dans un message utilisateur, comme pour toute requête de vision OpenAI. La documentation couvre le streaming, les erreurs et les champs usage.

Kimi K3 vs Claude Fable 5 : prix

Kimi K3 est souvent mis en balance avec Claude Fable 5 d'Anthropic. Nous ne publions pas de scores de benchmark ; voici ce que coûte chacun par million de tokens.

Sur Revana, Fable 5 est 65 % sous le prix catalogue d'Anthropic, et les deux familles utilisent la même requête de type OpenAI : vous pouvez donc envoyer un prompt à chacun et comparer les réponses et le usage avant de choisir. La requête ci-dessus, 20,000 tokens en entrée et 2,000 en sortie, coûte $0.07 plus $0.035 sur Fable 5.

Routes et limites

Kimi K3 a deux routes sur Revana : une requête passe donc à la seconde quand la première est saturée ou en panne. Kimi K3.1 Pro et Highspeed ont une route chacun pour l'instant. La page des modèles liste tous les modèles de chat, d'image et de vidéo, et la page de l'API de chat liste tous les modèles de chat avec leur prix.