# Tarifs de l'API Kimi K3.1 Pro : $2 par million en entrée

> Kimi K3.1 Pro coûte $2.00 par million de tokens d'entrée et $10.00 en sortie. Neuf requêtes réelles montrent le coût par appel et le poids du cache.

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- Published: 2026-11-01 (updated 2026-11-01)
- Author: Kiki, COO at OmniaKey
- Language: fr
- Category: Cost control
- Reading time: 9 min
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[Kimi K3.1 Pro](https://omniakey.com/fr/kimi-k3-1-pro) coûte $2.00 par million de tokens d'entrée, $10.00 par million de tokens de sortie et $0.20 par million de tokens d'entrée lus dans le cache sur la page de prix de Moonshot (vérifiée le 1er novembre 2026). Sur neuf requêtes réelles, un appel a coûté entre $0.0026 et $0.0556, et les tokens de sortie, majoritairement du raisonnement, ont pesé le plus lourd dans huit des neuf.

**Réponse courte**

- **$2.00 en entrée, $10.00 en sortie, $0.20 en cache.** Le tarif ne change pas avec la longueur du prompt, jusqu'au contexte complet de 1 048 576 tokens (guide de démarrage K3.1 Pro de Moonshot, vérifié le 1er novembre 2026).
- **La sortie porte la facture.** Le raisonnement est facturé comme de la sortie, et la sortie a représenté plus de la moitié du coût dans huit de nos neuf requêtes, dont 84% à 97% dans sept d'entre elles.
- **Le cache a réduit le coût d'entrée de 88%.** Nous avons posé trois questions sur le même catalogue de 7 300 tokens : l'entrée a coûté $0.01468 au premier appel et environ $0.00175 aux deux suivants.
- **Réglez vous-même le niveau d'effort.** L'effort haut a coûté 43% de plus que le bas sur la même explication et 82% de plus sur la même tâche de code.

## Combien coûte Kimi K3.1 Pro ?

|Modèle|Entrée|Sortie|Entrée en cache|
|-|-|-|-|
|K3.1 Pro|$2.00|$10.00|$0.20|
|K3.1 Pro Highspeed|$4.00|$20.00|$0.20|
|Kimi K3|$3.00|$15.00|$0.30|

Tous les montants sont en USD par million de tokens, d'après la [page de prix de Moonshot](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat) (vérifiée le 1er novembre 2026). Highspeed double l'entrée et la sortie, l'entrée en cache reste à $0.20. [Kimi K3](https://omniakey.com/fr/kimi-k3), le précédent fer de lance, se situe entre les deux paliers K3.1.

Le tarif est identique à toutes les longueurs : un prompt proche de la limite de 1 048 576 tokens paie les mêmes $2.00 par million qu'un prompt court, et le plafond de sortie vaut 131 072 par défaut, relevable à 1 048 576 ([guide de démarrage](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart), vérifié le 1er novembre 2026).

Un token d'entrée en cache coûte $0.20 au lieu de $2.00, soit 90% de moins, et chaque lecture relance la durée de vie de l'entrée ; 5 minutes par défaut. Une écriture de 5 minutes coûte $2.00 par million, comme l'entrée fraîche, et une écriture d'une heure $4.00 par million.

|Modèle|Écriture 5 min|Écriture 1 h|
|-|-|-|
|K3.1 Pro|$2.00|$4.00|
|K3.1 Pro Highspeed|$4.00|$8.00|
|Kimi K3|$3.00|$6.00|

Le Batch s'applique à 60% du tarif public, soit $1.20 en entrée et $6.00 en sortie, pour `kimi-k3.1-pro` et Kimi K3, avec les frais d'écriture de cache et des lectures de cache best-effort ([page de prix Batch](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/batch.md), vérifiée le 1er novembre 2026). Sur la [plateforme chinoise](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat) de Moonshot, le même modèle coûte ¥13.00 en entrée, ¥68.00 en sortie et ¥1.30 en cache.

Les outils sont facturés à l'appel : $0.002 pour Web Search Basic, $0.003 pour Web Search Pro, $0.002 pour URL Fetch et $0.005 pour l'outil `web_search` de la Responses API ; les recherches échouées ou vides sont gratuites ([tarifs des outils](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/websearch), vérifiés le 1er novembre 2026). Les prix s'entendent hors taxes.

## Comment un appel est-il facturé ?

Trois lignes décident de la facture : l'entrée non mise en cache, l'entrée mise en cache et la sortie.

```text
coût = entrée non cachée  / 1M × $2.00
     + entrée en cache    / 1M × $0.20
     + sortie             / 1M × $10.00
```

Le raisonnement est compris dans la ligne de sortie. Le [guide des modèles de raisonnement](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-thinking-models.md) de Moonshot indique que `reasoning_content` compte dans votre quota de tokens d'entrée et de sortie. Le raisonnement ne se désactive pas non plus ; à la question de savoir comment faire, le guide de démarrage de Moonshot répond : « You can't — K3.1 Pro always thinks. If the reasoning takes too long, set reasoning\_effort to low » (vérifié le 1er novembre 2026).

Une requête d'explication de notre jeu de test : 117 tokens d'entrée frais, 470 tokens de sortie, dont 298 de raisonnement. L'entrée a coûté 117 / 1M × $2.00 = $0.00023, la sortie 470 / 1M × $10.00 = $0.00470, donc l'appel a coûté **$0.00493**, à 95.3% de la sortie.

## Combien ont coûté neuf requêtes réelles ?

Nous avons lancé neuf requêtes le 1er novembre 2026 avec `kimi-k3.1-pro` via l'API compatible OpenAI d'OmniaKey, en streaming, avec `max_tokens` à 4 000 pour les questions de catalogue, 8 000 pour les explications et 32 000 pour le code. Les trois questions de catalogue ont renvoyé le même CSV de 450 lignes, environ 7 300 tokens. Les coûts viennent du champ `usage` de l'API aux tarifs publics de Moonshot, pas à ceux d'OmniaKey : $2.00 en entrée, $0.20 en cache, $10.00 en sortie.

|Requête|Effort|Tokens d'entrée|Sortie (raisonnement)|Coût|Résultat|
|-|-|-|-|-|-|
|Catalogue, question 1|low|7 340|4 096 (4 093)|$0.05564|Plafond atteint, réponse vide|
|Catalogue, question 2|low|156 + 7 168 en cache|927 (911)|$0.01102|25 répondu, la bonne réponse est 26|
|Catalogue, question 3|low|152 + 7 168 en cache|87 (69)|$0.00261|Correct|
|Explication|low|117|470 (298)|$0.00493|133 mots|
|Explication|high|117|680 (517)|$0.00703|126 mots|
|Explication|défaut|117|472 (304)|$0.00495|129 mots|
|Code|low|275|318 (57)|$0.00373|10/10 tests|
|Code|high|275|624 (354)|$0.00679|10/10 tests|
|Code|défaut|19 + 256 en cache|310 (49)|$0.00319|10/10 tests|

Les neuf appels ont coûté $0.09989 au total, de $0.00261 à $0.05564. Les questions sur le CSV étaient des recherches dans le fichier, l'explication demandait environ 120 mots sur le cache de prompt, et le code demandait une fonction `merge_bookings` vérifiée par 10 tests unitaires.

### Le cache de prompt a-t-il aidé ?

Oui, sur les deux appels qui ont touché le cache. Aux questions 2 et 3, 7 168 des quelque 7 320 tokens d'entrée venaient du cache, et la ligne d'entrée est passée de $0.01465 à $0.00175, soit 88% de moins ; la question 3 a coûté $0.00261 au lieu de $0.01551. Nous n'avons envoyé aucun réglage de cache ; les lectures sont apparues dans l'usage renvoyé par l'API d'OmniaKey, avec 0 token d'écriture de cache. 10 000 recherches comme la question 3 coûtent environ $26.08 avec le cache et $155.10 sans.

### Combien reasoning\_effort change-t-il la facture ?

L'effort haut a coûté 43% de plus que le bas sur l'explication et 82% de plus sur le code, parce qu'il a écrit 45% et 96% de sortie en plus : 680 contre 470, et 624 contre 318. Les trois exécutions de code ont réussi 10 tests sur 10.

Le [guide de l'effort de raisonnement](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort) de Moonshot liste `low`, `high` et `max`, avec `max` par défaut (vérifié le 1er novembre 2026). Dans nos exécutions, le défaut s'est comporté comme low : 472 contre 470 tokens de sortie sur l'explication, 310 contre 318 sur le code. C'est une exécution par réglage, donc fixez le niveau et mesurez. Low a son propre coût : il a répondu 25 là où le bon compte du catalogue était 26.

## Où dépense-t-on trop ?

- **Un plafond que le raisonnement avale.** Avec `max_tokens` à 4 000 et l'effort bas, la première requête de catalogue s'est arrêtée au plafond. L'API a annoncé 4 096 tokens de sortie, dont 4 093 de raisonnement, et une réponse vide ; l'appel a quand même coûté $0.05564, dont $0.04096 de sortie. Réglez `max_completion_tokens` au-dessus de la réponse plus son raisonnement.
- **Le niveau d'effort par défaut.** La documentation de Moonshot donne `max` comme défaut. Sur Hacker News, willmorrison a écrit le 23 octobre 2026 à propos de l'abonnement à $100/mois, pas de l'API : « Bought the $100/month subscription and hit my 5-hour limit with one prompt on default settings (max effort) in their CLI harness. »
- **Highspeed au tarif double.** La même explication de 117 tokens en entrée et 470 en sortie coûte $0.00987 sur `kimi-k3.1-pro-highspeed` au lieu de $0.00493.
- **La verbosité.** [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro) a compté 110M tokens pour K3.1 Pro sur ses évaluations de l'Intelligence Index, contre une médiane de 70M, et chiffre une tâche de l'index à $3.68 en moyenne à partir des tokens consommés par chaque tâche (vérifié le 1er novembre 2026).

## Comment se compare-t-il à Claude Sonnet 5.5, Opus 5.5, GPT-6 Astra et GLM-5.3 ?

Kimi K3.1 Pro affiche les mêmes prix d'entrée et de sortie que Claude Sonnet 5.5, et pourtant les deux sont très éloignés sur le coût d'une tâche terminée.

|Modèle|Entrée|Sortie|Entrée en cache|Coût par tâche d'index|
|-|-|-|-|-|
|Kimi K3.1 Pro|$2.00|$10.00|$0.20|$3.68|
|Claude Sonnet 5.5|$2.00|$10.00|$0.10|$0.78|
|Claude Opus 5.5|$4.00|$20.00|$0.20|$10.04|
|GPT-6 Astra|$10.00|$50.00|$1.00|$3.66|
|GLM-5.3|$1.40|$4.40|$0.26|$1.57|
|Kimi K3|$3.00|$15.00|$0.30|$2.37|
|DeepSeek V4 Pro|$1.32|$3.96|$0.044|—|

Les prix des tokens viennent d'[Anthropic](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing), d'[OpenAI](https://developers.openai.com/api/docs/pricing), de [Z.ai](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing) et de [DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing), tous vérifiés le 1er novembre 2026 ; DeepSeek V4 Pro affiche les tarifs de pointe, moitié prix hors pointe. La dernière colonne est le coût moyen par tâche de l'Intelligence Index d'Artificial Analysis (vérifié le 1er novembre 2026), que sa page laisse vide pour DeepSeek V4 Pro.

Aux mêmes $2.00 et $10.00, Kimi K3.1 Pro coûte $3.68 par tâche d'index contre $0.78 pour Sonnet 5.5, soit 4.7 fois plus. Un benchmark maison va dans l'autre sens : thefourthchime a écrit sur Hacker News le 23 octobre 2026 que « Kimi K3.1 Pro ties Sonnet 5.5 at 93, for $0.68 and 11 min vs Sonnet's $1.61 and 14 min. » C'est votre tâche qui décide du résultat que vous obtenez, alors chiffrez d'abord quelques-unes des vôtres ; notre [avis sur K3.1 Pro](https://omniakey.com/fr/blog/kimi-k3-1-pro-review) donne les scores des benchmarks.

Les tarifs actuels des cinq concurrents sont sur les pages modèles de [Claude Sonnet 5.5](https://omniakey.com/fr/claude-sonnet-5-5), [Claude Opus 5.5](https://omniakey.com/fr/claude-opus-5-5), [GPT-6 Astra](https://omniakey.com/fr/gpt-6-astra), [GLM-5.3](https://omniakey.com/fr/glm-5-3) et [DeepSeek V4 Pro](https://omniakey.com/fr/deepseek-v4-pro).

Les tarifs de DeepSeek en heures pleines et en heures creuses sont expliqués dans [Tarifs de l'API DeepSeek V4 Pro](https://omniakey.com/fr/blog/deepseek-v4-pro-api-pricing).

## Comment réduire la facture ?

1. Réglez `reasoning_effort` vous-même : le défaut est `max`, l'effort haut a coûté 43% à 82% de plus que le bas dans nos exécutions, et low a réussi les 10 tests de code.
2. Gardez de la marge de sortie pour le raisonnement : il est facturé comme de la sortie et peut remplir le plafond, comme l'a montré la première exécution à 4 093 tokens.
3. Placez la partie stable du prompt en tête et gardez-la identique d'un appel à l'autre : notre CSV est revenu trois fois, et les deux derniers appels ont lu 7 168 tokens dans le cache à $0.20 au lieu de $2.00.
4. Envoyez les tâches hors ligne dans Batch à 60% du tarif public, $1.20 en entrée et $6.00 en sortie par million ; l'explication coûterait environ $0.00296, et les lectures de cache en Batch restent best-effort.
5. Restez sur le palier standard tant que l'attente coûte moins que les tokens ; Highspeed double les deux tarifs.

Kimi K3.1 Pro passe aussi par l'API compatible OpenAI d'OmniaKey, celle qu'ont utilisée nos neuf exécutions : une clé couvre ce modèle et les cinq concurrents ci-dessus. Les tarifs actuels sont sur la [page modèle de Kimi K3.1 Pro](https://omniakey.com/fr/kimi-k3-1-pro) et la [page des tarifs](https://omniakey.com/fr/pricing).

## Questions fréquentes

### Combien coûte Kimi K3.1 Pro par million de tokens ?

$2.00 en entrée, $10.00 en sortie et $0.20 pour l'entrée en cache, par million de tokens (page de prix de Moonshot, vérifiée le 1er novembre 2026). Highspeed double l'entrée et la sortie, et l'entrée en cache reste à $0.20.

### Les tokens de raisonnement de Kimi K3.1 Pro sont-ils facturés ?

Oui. Le guide des modèles de raisonnement de Moonshot indique que `reasoning_content` compte dans votre quota de tokens d'entrée et de sortie, donc le raisonnement est facturé au tarif de sortie de $10.00. Dans nos exécutions, il a représenté de 15.8% à 99.9% des tokens de sortie.

### Peut-on désactiver le raisonnement de Kimi K3.1 Pro ?

Non. Le guide de démarrage de Moonshot indique que K3.1 Pro réfléchit toujours et conseille de régler `reasoning_effort` sur `low` quand le raisonnement prend trop de temps. Low, high et max sont les trois niveaux, max par défaut.

### Combien faut-il recharger pour utiliser Kimi K3.1 Pro ?

$1. La [page des limites](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/limits) de Moonshot (vérifiée le 1er novembre 2026) indique qu'une recharge minimale de $1 débloque le modèle, avec 1 requête simultanée, 3 requêtes par minute, 500 000 tokens par minute et 1 500 000 tokens par jour. Une recharge cumulée de $5 apporte un bon de $5, et $10 cumulés portent la limite à 100 requêtes par minute sans plafond journalier ; les bons ne comptent pas dans le total.

### Que devient le tarif de Kimi K2 ?

Les modèles K2 ont fermé aux nouveaux utilisateurs le 31 octobre 2026, les utilisateurs existants gardent l'accès, et chaque modèle K2 disparaît d'ici fin décembre 2026 (page de prix de Moonshot, vérifiée le 1er novembre 2026). [Kimi K2.7 Code](https://omniakey.com/fr/kimi-k2-7-code) (`kimi-k2.7-code`) affiche $0.95 en entrée, $4.00 en sortie et $0.19 pour l'entrée en cache par million, avec un contexte de 262 144 tokens.

## Sources vérifiées

- [Moonshot : tarifs des modèles de chat](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat)
- [Moonshot : guide de démarrage](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart)
- [Moonshot : effort de raisonnement](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-reasoning-effort)
- [Moonshot : modèles de raisonnement](https://platform.kimi.ai/docs/guide/use-thinking-models.md)
- [Moonshot : limites de débit](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/limits)
- [Moonshot : tarifs Batch](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/batch.md)
- [Moonshot : tarifs des outils](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/websearch)
- [Moonshot : tarifs de la plateforme chinoise](https://platform.kimi.com/docs/pricing/chat)
- [Anthropic : tarifs de l'API](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)
- [OpenAI : tarifs de l'API](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)
- [Z.ai : tarifs des modèles](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)
- [DeepSeek : tarifs de l'API](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)
- [Artificial Analysis : K3.1 Pro](https://artificialanalysis.ai/models/kimi-k3-1-pro)
- [Hacker News : thefourthchime sur K3.1 Pro et Sonnet 5.5](https://news.ycombinator.com/item?id=50216342)
- [Hacker News : willmorrison sur l'effort par défaut](https://news.ycombinator.com/item?id=50214409)