MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

Kimi K3.1 Pro est un modèle de texte de Moonshot AI, publié par le fournisseur le 2026-10-23. Il est décrit comme le modèle de raisonnement multimodal à poids ouverts phare de Moonshot AI et le successeur post-entraîné de Kimi K3. L'identifiant du modèle sur api14 est moonshotai/kimi-k3.1-pro, et il appartient à la catégorie texte.

Le modèle accepte du texte, des images et de la vidéo en entrée et produit du texte en sortie, il peut donc travailler sur des invites multimédia plutôt que sur du texte seul. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 jetons, soit environ un million de jetons, et la sortie maximale est de 943 718 jetons. Cette combinaison d'une très grande fenêtre d'entrée et d'un très grand budget de sortie est la caractéristique pratique déterminante du modèle.

Ces capacités orientent vers des travaux impliquant des entrées longues et des réponses longues. Les tâches de codage sur un horizon long conviennent, puisqu'un grand dépôt ou une longue spécification peut être conservé dans le contexte pendant que le modèle produit un volume substantiel de code en retour. Il en va de même pour le raisonnement sur des documents longs, et pour les tâches où des images ou de la vidéo font partie de l'entrée et où la réponse est du texte écrit, comme décrire ou analyser du contenu visuel accompagné d'un long brief écrit. Comme la limite de sortie est élevée, on peut demander au modèle des réponses étendues plutôt que de courts résumés.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "moonshotai/kimi-k3.1-pro". Les paramètres de requête pris en charge sont frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, tool_choice et tools. Les paramètres reasoning et include_reasoning, ainsi que reasoning_effort, vous permettent de contrôler la manière dont le raisonnement est demandé et renvoyé, tandis que response_format et structured_outputs sont disponibles lorsque vous avez besoin d'une sortie de forme définie. Les paramètres tools et tool_choice prennent en charge l'appel de fonctions, le modèle peut donc être utilisé dans des flux de travail d'agents ou d'outils.

Il n'y a pas de restrictions indiquées dans les faits au-delà du fait que le modèle produit uniquement du texte, donc si vous avez besoin de génération d'images ou de vidéos, ce modèle ne convient pas. Si votre tâche est courte et purement textuelle, les très grandes limites de contexte et de sortie peuvent être supérieures à vos besoins, et un modèle de texte plus petit pourrait être le choix le plus simple. Pour les travaux à contexte long, à entrée multimodale, à forte composante de raisonnement ou utilisant des outils, ce modèle est l'option appropriée parmi celles décrites ici.