Modèles propriétaires et à poids ouvert
Accédez à GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, MiMo et plus encore via TextCortex. Choisissez les modèles dans le catalogue disponible sur votre compte.
API TextCortex · Modèles et routage
Kimi K3. Hébergé dans l’UE. Compatible OpenAI.
Accédez à Kimi K3 via l'API de TextCortex, hébergée dans l'UE et compatible avec OpenAI. Utilisez la même intégration pour les GPT, Claude, Gemini et autres modèles pris en charge.
Une API. Toutes les familles de modèles.
GPTOpenAI
ClaudeAnthropic
GeminiGoogle
GLM5.3
DeepSeek
KimiK3
MiMo
TextCortex
Pourquoi TextCortex
Créez des assistants capables de traiter des demandes complexes.
Le Kimi K3 est un choix de modèle dans le catalogue API plus large du TextCortex. Créez avec l'inférence européenne pour cette charge de travail, puis acheminez les autres requêtes vers les modèles dont votre application a besoin.
Une API compatible OpenAI
Utilisez un client familier, une clé API TextCortex et une URL de base commune. Modifiez l'identifiant du modèle pour basculer entre les modèles pris en charge.
Options de modèles hébergés dans l’UE
Utilisez des routes hébergées dans l’UE pour les exigences d’inférence européennes. L'hébergement dépend du modèle et de l'itinéraire sélectionnés ; le catalogue plus large comprend également d’autres déploiements.
Utilisez Kimi K3 via une API familière
Utilisez une tâche de codage ou un flux de travail d'analyse de documents comme première évaluation. Conservez l'invite, le résultat accepté et les autorisations de l'outil explicites afin de pouvoir comparer Kimi K3 avec d'autres modèles via la même API.
Gardez votre client modèle pointé sur https://api.textcortex.com/v1.. Sélectionnez l'identifiant de modèle renvoyé pour votre compte, avec le déploiement hébergé dans l'UE requis par votre application.
Un hébergement européen, sélectionné délibérément
Choisissez l'itinéraire Kimi hébergé dans l'UE pour les demandes nécessitant le traitement d'un modèle européen. Gardez cette exigence attachée à l'itinéraire lors de la modification des versions ou de l'ajout d'un comportement de secours.
Votre application peut également utiliser d'autres modèles du catalogue. Leurs modalités d'hébergement peuvent différer, alors conservez une liste explicite des déploiements autorisés pour chaque charge de travail.
Faites votre première requête API
Créez un Compte TextCortex et générez une clé API dans les paramètres du compte. Installez le package Python OpenAI sur votre serveur. Stockez la clé dans TEXTCORTEX_API_KEY et définissez TEXTCORTEX_MODEL sur un identifiant renvoyé par GET /models.
Cet exemple conserve les informations d'identification dans les variables d'environnement. La même configuration client fonctionne lorsque vous choisissez un autre modèle pris en charge. Lisez le Référence API pour connaître les paramètres spécifiques au point final.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["TEXTCORTEX_API_KEY"],
base_url="https://api.textcortex.com/v1",
)
for model in client.models.list():
print(model.id)
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ["TEXTCORTEX_MODEL"],
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)Un modèle aujourd'hui. Plus de choix quand vous en avez besoin.
Utilisez la même connexion TextCortex pour comparer le Kimi K3 avec les GPT, Claude, Gemini et d'autres modèles à poids ouvert. Attribuez des modèles à différentes tâches à l’aide de la configuration de routage de votre application.
Examinez les fonctionnalités de la version choisie avant d’activer les outils, la sortie structurée, la diffusion en continu ou les paramètres de raisonnement. Le guide de sélection de modèle vous aide à créer une évaluation reproductible.
Explorez les points de terminaison associés hébergés dans l’UE
Conservez une intégration API tout en élargissant les modèles disponibles pour votre produit.
Questions
Réponses à vos prochaines questions.
Quel identifiant de modèle dois-je utiliser pour Kimi K3 ?
Utilisez l'identifiant Kimi K3 disponible dans votre catalogue de compte TextCortex. Récupérez les identifiants avec GET /models et sélectionnez le déploiement prévu hébergé dans l’UE. Les noms d’affichage et les identifiants d’API ne sont pas interchangeables.
Puis-je utiliser un client compatible OpenAI ?
Oui. Configurez le client avec l'URL de base et la clé API TextCortex. Utilisez un identifiant de modèle TextCortex et les paramètres pris en charge par ce modèle. La découverte de modèles, les achèvements de chat et les réponses sont documentés dans la référence de l'API.
Tous les modèles du catalogue sont-ils hébergés dans l’UE ?
TextCortex propose des itinéraires modèles hébergés dans l'UE et un catalogue multi-fournisseurs plus large. Sélectionnez le déploiement hébergé dans l'UE requis par votre application ; L'adhésion au catalogue ne permet pas à elle seule d'établir où une demande particulière est traitée.
Comment l'utilisation de l'API est-elle tarifée ?
Utilisez les tarifs correspondant au modèle et au compte sélectionnés. Estimez les jetons d’entrée et de sortie séparément et incluez tous les jetons mis en cache, jetons de raisonnement ou autres frais applicables. La consommation d'API est distincte d'un abonnement à un espace de travail.
TextCortex AI
Une intégration. Votre choix de modèles.
Inscrivez-vous à TextCortex, créez une clé API et commencez à créer avec les modèles dont votre application a besoin.
Sources et documentation
Documentation produit et sources des fournisseurs utilisées pour ce guide. Vérifiées le 5 octobre 2026.