Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro en un coup d'œil

Kimi K3 de Moonshot AI et DeepSeek V4 Pro de DeepSeek appartiennent tous deux à la catégorie Génération de texte et sont disponibles via l'API EmpirioLabs.

Différences clés

• Kimi K3 est la version la plus récente (15 juil. 2026) ; DeepSeek V4 Pro est sorti le 24 avr. 2026.
• Les deux modèles ont une fenêtre de contexte de 1M tokens.
• DeepSeek V4 Pro renvoie jusqu'à 393 216 tokens de sortie par réponse, Kimi K3 jusqu'à 131 072.
• Types d'entrée acceptés uniquement par Kimi K3 : Image, Vidéo.
• Capacités indiquées uniquement pour Kimi K3 : multimodal, agentic coding, web search.
• DeepSeek V4 Pro affiche le tarif le plus bas pour Entrée (par 1M de jetons d’invite) et Sortie (par 1M de jetons générés).

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro : caractéristiques

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro : tarifs de l'API

Tarifs en direct du catalogue EmpirioLabs pour les deux modèles. Chaque grille tarifaire correspond toujours à ce que l'API facture.

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro : paramètres de l'API

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.

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro : limites et notes

Kimi K3

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.

Comment appeler Kimi K3 et DeepSeek V4 Pro

Kimi K3 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 kimi-k3. Les deux modèles s'appellent via le même endpoint. Définissez model sur kimi-k3 ou deepseek-v4-pro. 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": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro : tests et guides

Tests de prompts et comparaisons qui couvrent les deux modèles.

Comparaisons Kimi K3 vs GLM 5.2 vs DeepSeek V4 Pro Comparez Kimi K3, GLM 5.2 et DeepSeek V4 Pro sur EmpirioLabs: trois modèles de raisonnement de jetons 1M, côte à côte sur...

Kimi K3 vs DeepSeek V4 Pro : questions fréquentes

Quelle est la différence entre Kimi K3 et DeepSeek V4 Pro ?

Kimi K3 est la version la plus récente (15 juil. 2026) ; DeepSeek V4 Pro est sorti le 24 avr. 2026. Les deux modèles ont une fenêtre de contexte de 1M tokens. DeepSeek V4 Pro renvoie jusqu'à 393 216 tokens de sortie par réponse, Kimi K3 jusqu'à 131 072. Les caractéristiques, les grilles tarifaires et les paramètres de cette page proviennent du catalogue EmpirioLabs en direct.

Lequel est le plus récent, Kimi K3 ou DeepSeek V4 Pro ?

Kimi K3 est la version la plus récente (15 juil. 2026) ; DeepSeek V4 Pro est sorti le 24 avr. 2026.

Lequel a le tarif le plus bas, Kimi K3 ou DeepSeek V4 Pro ?

DeepSeek V4 Pro 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.

Puis-je passer de Kimi K3 à DeepSeek V4 Pro sans reconstruire mon intégration ?

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.

Puis-je essayer Kimi K3 et DeepSeek V4 Pro dans le navigateur avant d'intégrer ?

Oui. Ouvrez chaque modèle dans le playground EmpirioLabs et lancez le même prompt sur les deux, avec les paramètres exposés par l'API.