L’IA transforme la façon dont les développeurs créent des applications, automatisent des tâches et proposent des expériences numériques plus intelligentes. Une API de modèle permet d’intégrer des capacités d’IA avancées dans un logiciel sans développer les modèles de A à Z. Kimi API donne aux développeurs accès à de puissants modèles de langage pour la génération de texte, le codage, le raisonnement et l’analyse de documents. Ce guide présente Kimi API, ses principales fonctionnalités, ses applications pratiques et les premiers pas pour l’utiliser.
Qu’est-ce qu’une API de modèle ?
Une API de modèle est une interface qui permet aux applications d’accéder à un modèle d’IA par le code. Les applications envoient des requêtes structurées contenant des entrées telles que du texte ou des images et reçoivent des résultats générés par le modèle. Les API de modèles hébergés permettent aux développeurs d’utiliser ces capacités sans entraîner ni exploiter eux-mêmes les modèles sous-jacents.
Kimi API fournit un accès programmatique aux modèles Kimi de Moonshot AI, ce qui permet aux développeurs d’intégrer à leurs applications la génération de texte, les conversations à plusieurs tours, l’assistance au codage, l’analyse de documents et la compréhension visuelle.
Grâce à une interface unifiée, les développeurs peuvent connecter des modèles d’IA à des sites web, des applications logicielles, des outils internes et des workflows automatisés. Cela simplifie l’intégration de l’IA tout en évitant d’avoir à gérer l’infrastructure des modèles sous-jacents.
Types d’API de modèles d’IA
Les API de modèles d’IA prennent en charge différents types d’entrées et de tâches selon le modèle sous-jacent et ses capacités. Les catégories courantes comprennent :
API de génération de texte : génèrent, réécrivent, traduisent et résument du texte à partir de prompts utilisateur. Elles sont couramment utilisées dans les chatbots, les assistants de rédaction et les applications de création de contenu.
API d’embeddings : convertissent du texte ou d’autres données prises en charge en représentations vectorielles numériques. Les développeurs peuvent utiliser ces embeddings pour la recherche sémantique, les systèmes de recommandation et la génération augmentée par récupération (RAG).
API de génération d’images : génèrent ou modifient des images à partir de prompts textuels ou d’images de référence, pour des applications telles que les outils de conception et les plateformes créatives.
API multimodales : traitent plusieurs types d’entrées, tels que du texte et des images, dans une même interaction. Ces API peuvent prendre en charge la réponse à des questions visuelles, l’analyse d’images et d’autres applications multimodales.
API de parole et d’audio : convertissent la parole en texte, génèrent de l’audio parlé ou traitent des entrées vocales pour des applications telles que les assistants vocaux et les outils de transcription.
Certains modèles d’IA prennent en charge plusieurs capacités ; ces catégories ne sont donc pas mutuellement exclusives. Par exemple, les modèles Kimi pris en charge peuvent traiter des tâches textuelles et des entrées visuelles, ce qui permet aux développeurs de créer des applications combinant compréhension du langage et analyse d’images.
Comment les API de modèles s’intègrent aux plateformes d’IA
Une API de modèle est l’interface qu’une application utilise pour appeler un modèle d’IA. Une plateforme d’API d’IA fournit ces interfaces, ainsi que des outils permettant de gérer les clés API, la facturation, l’utilisation et les services associés. Une plateforme peut proposer ses propres modèles, des modèles tiers, ou les deux.
Par exemple, la plateforme Kimi API donne accès aux modèles Kimi de Moonshot AI, ainsi qu’à une console permettant de créer des clés et de surveiller l’utilisation. Les développeurs appellent l’API de modèle depuis leurs applications et utilisent la plateforme pour gérer cet accès. Les deux fonctionnent ensemble dans le même workflow de développement.
Pourquoi utiliser Kimi API ?
Accès aux modèles avancés de Kimi : Kimi API donne aux développeurs accès aux derniers modèles de Moonshot AI, y compris des modèles avancés conçus pour le raisonnement complexe, le codage et les tâches multimodales. Ces modèles offrent de meilleures capacités de résolution de problèmes, une génération de code plus performante et une compréhension des contextes longs, aidant les développeurs à créer des applications capables de gérer des instructions complexes, d’analyser de grandes quantités d’informations et de piloter des workflows exigeants.
Format d’API compatible avec OpenAI : Kimi API prend en charge le format OpenAI Chat Completions API, ce qui permet aux développeurs d’utiliser des SDK OpenAI compatibles. Configurez l’URL de base de Kimi API, la clé API et l’ID de modèle, puis vérifiez les paramètres pris en charge et le comportement spécifique au modèle avant d’adapter une application existante.
Cette compatibilité facilite l’intégration d’une API de modèle d’IA dans des workflows de développement établis.
Réponses en streaming et hors streaming : Kimi API prend en charge les modes de réponse en streaming et hors streaming afin de répondre à différents besoins applicatifs. Les requêtes hors streaming renvoient des réponses complètes, tandis que le streaming transmet progressivement le contenu généré via des événements envoyés par le serveur (SSE).
Cette souplesse rend l’API de modèle adaptée aussi bien au traitement en arrière-plan qu’aux applications de chat interactives qui nécessitent un retour en temps réel.
Intégration flexible : les développeurs peuvent connecter Kimi API à des sites web, des services backend, des applications personnalisées et des workflows automatisés. Son architecture fondée sur les API offre la flexibilité nécessaire pour intégrer les capacités de l’API de modèle dans différents environnements techniques et projets de développement.
Premiers pas avec Kimi API
Il existe plusieurs façons de commencer à utiliser Kimi API, selon que vous souhaitez travailler avec les propres outils de développement de Kimi ou intégrer ses modèles à une application existante. Vous pouvez connecter Kimi API à Kimi Code CLI pour le développement logiciel assisté par IA, ou utiliser des SDK et outils compatibles pour créer vos propres applications.
Utiliser Kimi API avec Kimi Code
Kimi Code CLI est un agent de codage IA en ligne de commande capable de lire et de modifier des fichiers de projet, d’exécuter des commandes, d’analyser du code et d’aider aux tâches de développement logiciel. Vous pouvez le connecter à l’API Kimi Open Platform au moyen d’une clé API et utiliser directement les modèles Kimi dans votre environnement de développement.
Étape 1 : Créez un compte Kimi API
Rendez-vous sur la plateforme Kimi API et créez un compte. Connectez-vous pour accéder à la console développeur, où vous pouvez gérer les clés API et consulter votre utilisation de l’API. Lorsque le montant cumulé de vos recharges atteint 5 (une recharge minimale de 1 $ est requise pour commencer à effectuer des appels API). Consultez la politique de recharge et la console pour connaître les conditions en vigueur.
Étape 2 : Générez une clé API
Ouvrez la section de gestion des clés API dans la console et créez une nouvelle clé API.
Copiez la clé générée et conservez-la en lieu sûr. Évitez de l’intégrer en dur dans votre application ou de l’exposer dans le code côté client.
Étape 3 : Installez Kimi Code CLI
Kimi Code CLI est un agent de codage IA en ligne de commande compatible avec l’API Kimi Open Platform.
Sur macOS ou Linux, installez-le à l'aide du script d'installation officiel :
Sous Windows, ouvrez PowerShell et exécutez :
Avant de lancer Kimi Code CLI sous Windows, assurez-vous que Git for Windows est installé.
Vous pouvez également l'installer avec npm :
L'installation via npm nécessite Node.js 22.19.0 ou une version ultérieure.
Étape 4. Connecter Kimi API à Kimi Code
Accédez au répertoire de votre projet et lancez Kimi Code CLI :
Dans l'interface interactive de Kimi Code CLI, saisissez /login. Sélectionnez Kimi Open Platform API key, puis collez la clé API générée précédemment.
Cet exemple utilise une clé API Kimi Open Platform dans Kimi Code CLI. L'utilisation est facturée sur votre compte API aux tarifs de token applicables, indépendamment des quotas de l'abonnement Kimi Code. Pour connaître les options actuelles d'installation et d'authentification, consultez le guide de démarrage de Kimi Code CLI.
Étape 5. Sélectionner un modèle et commencer à coder
Dans Kimi Code CLI, saisissez /model pour ouvrir le sélecteur de modèles et choisir un modèle disponible.
Une fois le modèle sélectionné, saisissez une tâche de programmation dans la CLI. Par exemple :
Kimi Code peut ensuite vous aider à examiner les fichiers du projet, analyser le code, suggérer des modifications et vous assister dans les tâches de développement.
Intégrer Kimi API à d'autres SDK et outils
Si vous développez votre propre application ou utilisez déjà un framework de développement IA, vous pouvez intégrer les modèles Kimi via des SDK et outils compatibles plutôt que d'utiliser Kimi Code CLI.
Kimi API prend en charge le format OpenAI API. Les applications qui utilisent le SDK OpenAI pour Python ou Node.js peuvent donc généralement se connecter en modifiant l'URL de base de l'API, la clé API et l'ID du modèle. Par exemple, avec le SDK OpenAI pour Python :
Étape 1. Installer le SDK OpenAI
Étape 2. Configurer le client Kimi API
Définissez votre clé API comme variable d'environnement dans le terminal où vous exécuterez Python. Sous macOS ou Linux :
Dans Windows PowerShell :
Créez ensuite le client dans Python :
Cet exemple utilise le point de terminaison de l'API internationale. Si vous utilisez la plateforme de Chine continentale, consultez sa documentation pour https://api.moonshot.cn/v1 et utilisez la clé API et les modèles disponibles pour cette plateforme. Choisissez le point de terminaison correspondant à votre compte de plateforme et à vos identifiants, plutôt que de le modifier uniquement en fonction de votre localisation physique.
Étape 3. Envoyer une requête à un modèle Kimi
Cet exemple utilise l'interface Chat Completions pour envoyer un message à Kimi K3.1 Pro et afficher la réponse générée. Vous pouvez étendre l'intégration avec le streaming, l'appel d'outils et d'autres fonctionnalités API prises en charge.
Autres SDK et outils de développement
Outre le SDK OpenAI, Kimi API peut également être intégré à d'autres clients compatibles et outils de programmation IA. Par exemple, les développeurs peuvent utiliser le SDK Anthropic avec le format Anthropic Messages API, ou configurer des outils tels que Claude Code, Codex, OpenClaw et d'autres agents compatibles pour fonctionner avec les modèles Kimi.
Le processus de configuration varie selon l'outil. Selon l'intégration, vous devrez peut-être spécifier la clé API, l'URL de base, l'ID du modèle et le protocole API. Consultez la documentation de l'outil concerné et le guide de compatibilité API de Kimi avant de configurer la connexion.
Pour en savoir plus, consultez la documentation Kimi API et la liste des modèles.
Comment choisir un modèle Kimi pour votre application
Choisir un modèle Kimi implique de trouver un équilibre entre la qualité des tâches, la vitesse de génération et le coût total de l'API. Commencez par tester un modèle sur des tâches représentatives de votre application, puis comparez ses résultats et sa consommation de token.
Le tableau suivant indique dans quels cas envisager chaque modèle :
| Modèle | Charges de travail recommandées | Pourquoi le choisir |
|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | Nouvelles applications, programmation complexe, recherche et tâches d'agent de longue durée | Un point de départ pratique pour les nouveaux projets, avec les tarifs standards d'entrée et de sortie les plus bas parmi ces trois modèles. |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | Programmation interactive et autres flux de travail dans lesquels les utilisateurs attendent le contenu généré | Les mêmes capacités que K3.1 Pro, avec une vitesse de génération en sortie environ 2 à 3 fois supérieure. Les tarifs standards pour l'entrée, la sortie et l'écriture dans le cache sont plus élevés. |
| kimi-k3 | Applications existantes déjà testées avec K3 | Une option raisonnable pour maintenir une intégration K3 validée ; évaluez les modèles plus récents sur vos propres tâches avant de changer. |
Tarification de Kimi API
Les tarifs ci-dessous s'appliquent à la plateforme API internationale et sont indiqués en USD par million de tokens (1,000,000 tokens), hors taxes applicables. Les trois modèles prennent en charge une fenêtre de contexte de 1,048,576 tokens.
| Modèle | Entrée non mise en cache | Sortie | Accès au cache | Écriture dans le cache (5 min) | Écriture dans le cache (1 h) |
|---|---|---|---|---|---|
| kimi-k3.1-pro | $2.00 | $10.00 | $0.20 | $2.00 | $4.00 |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | $4.00 | $20.00 | $0.20 | $4.00 | $8.00 |
| kimi-k3 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.00 | $6.00 |
Pour l'interface Chat Completions utilisée dans ce guide, les tokens d'entrée relèvent de trois catégories de facturation mutuellement exclusives : entrées non mises en cache, accès au cache et écritures dans le cache. Un token facturé comme écriture dans le cache n'est pas également facturé au tarif des entrées non mises en cache. Utilisez le détail d'utilisation rapporté par l'API pour estimer les coûts.
La mise en cache automatique utilise par défaut un TTL de 5 minutes pour les préfixes éligibles ; un TTL de 1 heure est également disponible. Un accès au cache est facturé au tarif correspondant et renouvelle le TTL existant sans facturation d'écriture supplémentaire. Consultez la page officielle de tarification de l'API et le guide de mise en cache du contexte pour connaître les tarifs et règles de facturation en vigueur.
Lors du choix d'un modèle pour votre application, tenez compte des facteurs suivants :
Qualité des tâches : Utilisez K3.1 Pro comme point de départ pour les nouveaux projets, puis vérifiez s'il répond à vos exigences de précision et de fiabilité. Pour une intégration K3 existante, comparez le comportement sur vos propres tests de régression avant de changer de modèle.
Modalités d'entrée : Les trois modèles prennent en charge la compréhension visuelle native. Vérifiez les formats d'entrée pris en charge par le modèle sélectionné ainsi que les exigences de prétraitement pour votre flux de travail.
Longueur du contexte : Les trois modèles offrent une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Leur taille seule ne les distingue pas : évaluez également la qualité de récupération, la latence et le coût de traitement des longs historiques.
Vitesse de génération : Envisagez K3.1 Pro Highspeed lorsque la rapidité de génération est importante. Sa vitesse de génération environ 2 à 3 fois supérieure ne garantit pas que chaque tâche de bout en bout s'exécutera 2 à 3 fois plus rapidement.
Utilisation totale et coût : comparez les entrées non mises en cache, les lectures et écritures de cache, l'utilisation en sortie et les éventuels outils payants. K3.1 Pro affiche les tarifs standard d'entrée et de sortie les plus bas de cette comparaison. Estimez les coûts de sortie à partir de l'utilisation indiquée, y compris les tokens de raisonnement, plutôt qu'à partir de la seule longueur de la réponse finale.
Pour connaître les ID et les capacités actuels des modèles, consultez la liste des modèles Kimi API. Évaluez les candidats sur votre propre charge de travail avant de choisir un modèle pour la production.
Cas d'utilisation courants de Kimi API
Kimi API prend en charge de nombreux scénarios de développement, des applications conversationnelles et de la génération de contenu à l'analyse de documents et aux flux de travail multimodaux. Les développeurs peuvent intégrer les modèles Kimi à des produits existants ou créer de nouvelles applications basées sur l'IA pour des tâches telles que :
Support client IA et assistants conversationnels : intégrez Kimi API à des plateformes de service client, des chatbots et des assistants virtuels afin de répondre aux questions, d'expliquer les détails des produits et de traiter les demandes d'assistance courantes. En incluant les messages précédents dans les nouvelles requêtes API, les applications peuvent conserver le contexte de la conversation et fournir des réponses plus pertinentes. Kimi API est ainsi utile pour l'automatisation du service client, les outils d'apprentissage interactifs, les recommandations personnalisées et d'autres applications conversationnelles.
Rédaction IA et génération de contenu : créez des assistants de rédaction et des outils de création de contenu qui génèrent du contenu en langage naturel à partir des instructions des utilisateurs et d'informations contextuelles. Les développeurs peuvent utiliser les modèles Kimi pour créer des articles, des descriptions de produits et des textes marketing, mais aussi pour réécrire, traduire et résumer des textes. Ces capacités peuvent également prendre en charge les réponses aux questions, les explications contextuelles et l'extraction d'informations dans les applications de rédaction et de productivité.
Analyse de documents et recherche de connaissances : intégrez les modèles Kimi à des flux de traitement de documents afin d'analyser des contenus volumineux, de résumer des rapports, d'extraire des résultats de recherche et de répondre à des questions sur le contenu fourni. Les développeurs peuvent également associer le traitement de contextes longs à des systèmes de recherche documentaire pour créer des applications fondées sur les connaissances qui exploitent des informations issues de sources multiples. Parmi les applications possibles figurent l'analyse d'articles de recherche, la recherche dans les connaissances internes, les questions-réponses sur les documents et l'organisation de l'information.
Assistants de programmation IA et outils de développement : utilisez Kimi API pour prendre en charge des tâches de développement logiciel telles que la génération de code, le débogage, l'explication de code et la documentation technique. Les développeurs peuvent intégrer les réponses des modèles à des éditeurs de code, des plateformes de développement et des outils d'ingénierie internes. Associés à l'appel de fonctions, les modèles Kimi peuvent aussi interagir avec des services et des fonctions de développement externes, fournissant une base pour les assistants de programmation et des flux de développement basés sur l'IA plus avancés.
Applications multimodales : utilisez les modèles Kimi pris en charge pour traiter des entrées visuelles avec des prompts textuels, afin de permettre aux applications d'interpréter des images et des vidéos et de répondre à des instructions en langage naturel. Les développeurs peuvent combiner la compréhension du texte et des éléments visuels pour créer des applications de questions-réponses basées sur des images, d'analyse de contenu visuel, de compréhension d'images et de vidéos, ainsi que d'autres flux de travail impliquant plusieurs types d'entrée. Les formats d'entrée et les capacités pris en charge dépendent du modèle sélectionné.
Conclusion
En résumé, Kimi API facilite l'intégration de capacités d'IA avancées dans les applications, sans avoir à créer des modèles de A à Z. De la génération de contenu et de l'analyse de documents à la programmation et aux tâches multimodales, elle répond à un large éventail de besoins de développement. Grâce à une API de modèles d'IA flexible, vous pouvez choisir les modèles adaptés et créer des applications pratiques basées sur l'IA.
