

DeepSeek V4 Pro 0813 et Kimi K3 côte à côte : caractéristiques, capacités, paramètres et tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs.
DeepSeek V4 Pro 0813 de DeepSeek et Kimi K3 de Moonshot AI appartiennent tous deux à la catégorie Génération de texte et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.
| Spéc. | DeepSeek V4 Pro 0813 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| ID du modèle | deepseek-v4-pro-0813 | kimi-k3 |
| Auteur | DeepSeek | Moonshot AI |
| Publié | 13 août 2026 | 15 juil. 2026 |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 1M tokens |
| Sortie max | 393 216 tokens | 131 072 tokens |
| Entrée | Texte | Texte Image Vidéo |
| Sortie | Texte | Texte |
| Sortie structurée | JSON Schema | JSON Schema |
| Région | Singapore | International |
| Endpoints | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent |
| Capacités |
Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.
Paramètres de requête indiqués pour chaque modèle sur EmpirioLabs, avec les valeurs autorisées ou la plage le cas échéant. Un tiret signale un paramètre que le modèle n'indique pas.
| Paramètre | DeepSeek V4 Pro 0813 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| temperature | 0 à 2 Par défaut: 0.7 | - |
| top_p | 0 à 1 Par défaut: 0.9 | - |
| max_tokens | 1 à 393216 | 1 à 1048576 Par défaut: 131072 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean Par défaut: true | - |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max Par défaut: medium | low, high, max Par défaut: max |
| thinking_budget | 1 à 393216 Par défaut: 32768 | - |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean Par défaut: false | - |
| disable_formatting | boolean Par défaut: false | - |
| tool_web_search | - | boolean Par défaut: false |
| max_tool_calls | - | 1 à 20 Par défaut: 5 |
La réflexion est activée par défaut et peut être désactivée. Les jetons de raisonnement sont facturés comme des jetons de sortie. La recherche web optionnelle de Linkup n’est facturée qu’en cas d’invocation.
Prend en charge les entrées texte, image et vidéo avec un contexte de jeton 1M, l’appel de fonction, la sortie structurée schéma JSON et la recherche web intégrée à $0.015 par appel invoqué. La réflexion est toujours activée; la profondeur de raisonnement est ajustable avec le contrôle reasoning_effort (Max est recommandé) et les jetons de raisonnement sont facturés comme jetons de sortie. La température et autres réglages d’échantillonnage sont fixés par le service de modèle. L’appel de fonction en plusieurs étapes via l’API doit rejouer le message assistant avec son champ reasoning_content intact.
DeepSeek V4 Pro 0813 sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle deepseek-v4-pro-0813. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur deepseek-v4-pro-0813 ou kimi-k3. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro-0813",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.
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DeepSeek V4 Pro 0813 est la version la plus récente (13 août 2026) ; Kimi K3 est sorti le 15 juil. 2026.
DeepSeek V4 Pro 0813 affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite) et Sortie (par 1M de jetons générés). Les deux grilles tarifaires en direct sont sur cette page et correspondent toujours à ce que l'API facture.
Oui. Les deux modèles utilisent POST /v1/chat/completions avec la même clé API EmpirioLabs : la plupart des intégrations basculent en changeant la valeur model. Vérifiez d'abord le tableau des paramètres de cette page si vous dépendez d'un paramètre propre à un modèle.
Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.