Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5 : programmation et coût

Les résultats de programmation ne désignent pas un modèle pour toutes les tâches. Dans le tableau Terminal-Bench 4.0 de Moonshot, Kimi obtient 65.7% et Claude 66.4% ; les tests CAD et de documents financiers ci-dessous favorisent des modèles différents.

Sources : ³

Résultats publiés par le fournisseur. La méthodologie décrit les paramètres et les sources.

Autres évaluations de tâches publiées par Moonshot

BenchCAD évalue l’écriture de code CAD à partir d’images : Claude obtient 96.2% contre 92.7% pour Kimi. OfficeQA Pro v2 évalue les questions sur des documents financiers : Kimi obtient 64.4 contre 62.2 pour Claude. Les réglages publiés diffèrent : ce sont des résultats de tâches, pas un essai d’endpoints aux conditions identiques.³

Une application conçue pour Claude peut nécessiter des adaptations dans la description des outils et la lecture des réponses. Pour un faible volume d’utilisation, ce travail peut dépasser une petite économie sur les tokens.

Pour un assistant de programmation, comparez le délai jusqu’à un correctif utilisable, tests compris, plutôt que le premier message en streaming. Cette page ne cite pas de mesures temporelles d’endpoints réalisées dans des conditions identiques.

Sources : ⁷

Les prix comparent Kimi sur Novita à l’API Anthropic. Le code utilise l’endpoint Kimi de Novita.⁸²

Sources : ¹²

L’exemple de cache neuf utilise les tarifs d’écriture de 5 minutes. Le préfixe est facturé une seule fois comme écriture et doit être admissible au cache. L’exemple de cache actif suppose une lecture ultérieure réussie.

Chaque ligne fixe les volumes d’entrée et de sortie pour calculer le coût des tokens. La lecture du cache suppose un accès réussi. Outils, exécution du Sandbox, stockage, réseau et taxes sont séparés ; remises négociées et traitement par lots sont exclus.

Claude utilise les tarifs API globaux standard d’Anthropic, hors Fast, inférence uniquement aux États-Unis et revente Novita.

Sources : ²

Les fiches Novita abrègent les limites Kimi en 1M. Le catalogue public précise 1,048,576 tokens pour le contexte et la sortie maximale ; ce tableau utilise ces valeurs exactes. Une même étiquette 1M ne prouve pas des limites identiques entre fournisseurs.¹⁸

Le contexte et la sortie maximale sont des limites publiées, pas la promesse de pouvoir utiliser les deux intégralement dans une requête. Appliquez les règles de contexte total et de génération de l’endpoint.

Sources : ¹⁷⁸

Une approche pratique consiste à essayer Kimi sur un type de tâche avant de modifier toute l’application. Étendez son usage seulement s’il répond aux mêmes exigences pour un coût total inférieur.

Pour comparer le code, Novita Agent Sandbox constitue un environnement séparé facultatif pour exécuter les programmes générés et les tests. L’application contrôle les commandes autorisées, et l’exécution est facturée séparément du modèle. La simple consultation de documents ne nécessite pas de Sandbox, sauf si elle exécute aussi du code.

Découvrir Novita Agent Sandbox · Créer un environnement d’exécution reproductible

Sources : ⁵⁶

Cet exemple demande à Kimi sur Novita un court plan de réalisation. Il n’appelle pas Claude et n’exécute pas le plan.

La génération est limitée à 1,024 tokens, y compris les tokens de raisonnement comptés par l’endpoint. En cas de réponse vide ou interrompue par la limite de tokens, le code affiche un avertissement et ne demande pas automatiquement une autre réponse. Examinez l’utilisation avant d’augmenter la limite.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
    base_url="https://api.novita.ai/openai/v1",
)

for model in ["moonshotai/kimi-k3.1-pro"]:
    reply = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Review a repository bug fix: list the implementation steps and acceptance tests."}],
        max_tokens=1024,
    )
    choice = reply.choices[0]
    content = choice.message.content or ""
    print(model, "finish_reason:", choice.finish_reason)
    print("usage:", reply.usage)
    if choice.finish_reason == "length" or not content.strip():
        print("No complete answer. Inspect usage and adjust the generation budget before another request.")
    else:
        print(content)

Sources : ⁴

Sources : ¹²³⁴⁷