Recueil de prompts Kimi K3.1 Pro Highspeed : 5 scénarios temps réel à copier directement

TL;DR : 5 scénarios temps réel, tous conçus pour les caractéristiques d'accélération de Kimi K3.1 Pro Highspeed — leur point commun : l'utilisateur attend en ligne et est sensible à la latence du premier token. Coût estimé par requête : 0,03–0,09 $ (estimation basée sur 1K–2K en entrée + 1K–3K en sortie). Sous chaque prompt se trouve un lien prérempli : un clic l'insère automatiquement dans la page du modèle. Kimi K3.1 Pro Highspeed est déjà disponible sur HiAPI, ouvrez la page du modèle pour l'essayer directement ; 200 crédits offerts à l'inscription d'un nouvel utilisateur.

Les sorties ci-dessous sont des estimations de référence, et non des résultats issus d'exécutions réelles dans l'environnement de production HiAPI. La sortie réelle dépend de votre génération.

Scénario 1 : chatbot de service client

Le service client en ligne est le plus sensible à la latence. Utilisez un system prompt pour fixer le rôle et le ton, et ne transmettez que le message courant en entrée utilisateur. Placez le system prompt en tête et gardez-le fixe : les conversations répétées passent par le cache à 0,2156 $, et cette partie n'est pas facturée en entrée.

你是一家 SaaS 平台的客服助手，名字叫小 K。规则：
- 语气友好、简洁，每次回复控制在 3 句话以内。
- 能解决就给出步骤，解决不了就说「我帮你转人工」，不要编答案。
- 用户问价格、功能、退款政策时，从下面知识库找答案；找不到就说「这个问题我需要查一下」。

知识库：
- 价格：个人版 $19/月，团队版 $49/月（5 人起），企业版 $99/月。
- 功能：个人版含基础分析和 1 个 workspace；团队版含协作、API 接口和 10 个 workspace；企业版含 SSO、审计日志和无限 workspace。
- 退款：购买 7 天内无条件退款，超过 7 天不退。

当前用户消息：我的数据报告导不出来，点了下载按钮没反应，怎么办？

Générer avec ce prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 500. Environ 1,5K en entrée + 0,3K en sortie, estimation 0,04 $.

Structure du prompt pour le service client : system prompt définissant le rôle + base de connaissances + règles, l'utilisateur ne transmet que la question courante. Lors de conversations répétées, le system prompt passe par le cache et chaque tour suivant ne facture en entrée que le nouveau contenu utilisateur.

Scénario 2 : complétion de code en temps réel

La complétion dans l'IDE exige une latence très faible. Utilisez le style FIM (Fill-in-the-Middle) : fournissez un extrait de code incomplet et demandez uniquement la complétion, sans explication. Réglez reasoning_effort sur low et limitez max_tokens à 200 maximum.

你是一个实时代码补全引擎。规则：
- 只输出应该插入的代码，不要加任何解释、注释或 marker。
- 输出要直接可运行，不要带装饰（如 ``` 或 markdown）。
- 如果当前上下文无法判断意图，输出空。

当前代码：
```python
def calculate_portfolio_risk(positions: list[dict], market_data: pd.DataFrame) -> dict:
    """Calculate VaR and CVaR for a portfolio of positions."""
    weights = np.array([p["weight"] for p in positions])
    returns = market_data.pct_change().dropna()

Générer avec ce prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 200. Environ 1K en entrée + 0,2K en sortie, estimation 0,03 $.

Scénario de complétion de code : réglez reasoning_effort sur low (pas besoin de raisonnement approfondi, seulement de correspondance de motifs) et limitez max_tokens à 200 maximum (une complétion ne dépasse généralement pas 5 lignes). Avec ces deux réglages, le coût par appel peut être réduit très bas.

Scénario 3 : routage des tickets de service client en ligne

Dans un système de service client, entre l'arrivée du message utilisateur et l'attribution à un agent humain, exécutez d'abord une classification automatique. Exigez une sortie JSON structurée, directement exploitable par le système de routage en aval.

根据用户消息，判断问题类别（technical / billing / account / other）、紧急程度（urgent / normal / low）和推荐部门（engineering / support / sales）。严格输出 JSON，格式：

{"category": "...", "urgency": "...", "department": "...", "reason": "一句话判断依据"}

用户消息：我的账号突然登不进去了，重置密码邮件也收不到，现在急着要提交一个项目报告，截止时间是今晚 12 点。

Générer avec ce prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, response_format json_object, max_tokens 200. Environ 0,8K en entrée + 0,15K en sortie, estimation 0,02 $.

Scénario de routage : entrée très courte, sortie réduite à un objet JSON, coût extrêmement faible. Ajoutez response_format pour forcer un JSON valide, que l'aval peut parser directement. reasoning_effort low suffit : une tâche de classification n'a pas besoin de raisonnement maximal.

Scénario 4 : traduction instantanée (avec glossaire)

La traduction de textes produits et de chaînes d'interface exige une faible latence (l'utilisateur clique sur le bouton de traduction et attend). Joignez un glossaire pour éviter que les termes propres soient reformulés à la guise de la traduction automatique.

将下面中文翻译成英文。严格遵循术语对照表，表中的词必须用对应翻译，不得改写。翻译自然流畅，适合产品界面和营销文案场景。

术语对照表：
- 工作空间 = workspace
- 数据看板 = dashboard
- 自动化规则 = automation rule
- 实时协作 = real-time collaboration
- 审计日志 = audit log

中文：
「升级到团队版即可解锁数据看板的实时协作功能，最多支持 10 个工作空间，所有操作记录在审计日志中可追溯。」

Générer avec ce prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 500. Environ 0,8K en entrée + 0,2K en sortie, estimation 0,02 $.

Scénario de traduction : le glossaire est essentiel. Sans glossaire, le modèle peut traduire workspace par work area et dashboard par data panel. Avec le glossaire, la cohérence des sorties s'améliore nettement.

Scénario 5 : interrogation de données en temps réel

L'utilisateur interroge les données métier en langage naturel, le système les convertit en SQL et l'exécute. Dans ce type de scénario, l'utilisateur attend le résultat après sa question : l'accélération triple de Highspeed réduit directement le temps d'attente.

把下面的自然语言问题转成 PostgreSQL 查询，只输出 SQL 语句，不加解释。

数据库 schema：
- orders: id, user_id, amount, status, created_at
- users: id, name, plan (free|personal|team|enterprise), signed_up_at
- order_items: id, order_id, product_name, quantity, unit_price

问题：上个月每个套餐的用户分别下了多少订单？按订单数从高到低排序。

Générer avec ce prompt →

kimi-k3.1-pro-highspeed, reasoning_effort low, max_tokens 300. Environ 1K en entrée + 0,2K en sortie, estimation 0,03 $.

Scénario de génération SQL : fournissez le schema complet, exigez uniquement la sortie SQL sans explication, et choisissez reasoning_effort low (NL2SQL n'a pas besoin de raisonnement maximal). Le format de sortie est propre et directement exécutable en aval.

Comment écrire un prompt (spécifique aux scénarios Highspeed)

1. Placez le system prompt en tête et fixez-le : dans les scénarios de chat et de service client, écrivez le rôle, la base de connaissances et les règles dans le system prompt et gardez-le inchangé ; les requêtes répétées passent par le cache à 0,2156 $, et cette partie n'est pas facturée en entrée.
2. Choisissez reasoning_effort low par défaut : la valeur de Highspeed réside dans la vitesse, pas dans le raisonnement approfondi. Pour le service client, la complétion, la classification, la traduction et le NL2SQL, low suffit. Réservez high/max aux raisonnements complexes.
3. Figez le format de sortie : pour du JSON, écrivez {"category": "...", ...} ; pour du code, dites « ne sortir que le code sans explication » — plus c'est précis, plus le post-traitement est simple.

Questions fréquentes

Ces prompts sont-ils directement utilisables ? Oui. Les 5 prompts sont tous originaux et conçus pour les caractéristiques d'accélération de Highspeed. Cliquez sur « Générer avec ce prompt » sous chacun : la page du modèle se préremplit automatiquement, il suffit de remplacer par vos propres données métier pour l'utiliser directement. Les sorties sont des estimations de référence ; les résultats réels de génération font foi.

À quel point Highspeed est-il plus rapide que Pro ? Les données officielles annoncent 3 fois plus rapide. Le ressenti concret dépend de la longueur d'entrée et de sortie de la requête. Dans les scénarios à entrée courte et sortie courte (service client, complétion), la différence de latence du premier token est la plus nette.

Quand ne pas utiliser Highspeed ? Dans les scénarios à sortie longue où l'utilisateur n'attend pas : traduction par lots, résumés de longs documents, traitement de données hors ligne. Dans ces cas, la différence de vitesse est diluée par la longue sortie, et Pro réduit directement le coût de moitié. Voir le comparatif de prix.

Peut-on exécuter le même prompt de façon répétée ? Oui : fixez le system prompt et remplacez seulement le message utilisateur à chaque fois. Une fois configuré, plus aucun ajustement n'est nécessaire.

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Pour aller plus loin

• Tarifs de l'API Kimi K3.1 Pro Highspeed — 2 fois le prix pour 3 fois la vitesse : déterminez quand choisir Highspeed
• Guide d'intégration de l'API Kimi K3.1 Pro Highspeed — comme pour Pro, seul le model ID change, avec exemples curl et Python
• Tutoriel de l'API Kimi K3.1 Pro — utilisation complète de la version Pro
• Page du modèle Kimi K3.1 Pro Highspeed — essai en ligne, paramètres et tarifs en temps réel