kimi/kimi-k3
1,048,576 コンテキスト · $1.80 / M 入力トークン · $9.00 / M 出力トークン
Kimi K3 は 2.8 兆パラメータのマルチモーダル reasoning model で、長時間 coding、knowledge work、視覚理解、agentic workflow 向けと公式資料で説明されています。
2026-07-17 06:46:29 UTC
価格
従量課金
初期費用なし。使った分だけお支払いください
API使用方法
APIアクセスガイド
コード例
このモデルにはOurToken APIエンドポイントを使用します。以下の例では、直接HTTPリクエストとモデルファミリーに推奨されるエンドポイントを使用しています。
curl https://api.ourtoken.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello!"
}
],
"max_tokens": 256
}'Chat Completions APIリファレンス
OpenAI Chat Completions互換エンドポイントでチャットレスポンスを作成します。SDK Base URLにはhttps://api.ourtoken.ai/v1を、エンドポイントにはPOST /chat/completionsを使用します。
認証
| Content-Type | application/json |
| Authorization | Bearer YOUR_API_KEY |
リクエスト本文
| フィールド | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| model | string | 必須 | 呼び出すモデルID。 |
| messages | array<object> | 必須 | モデルに送信される会話メッセージ。 |
| max_tokens | integer | 任意 | 最大出力トークン数。 |
| temperature | number | 任意 | サンプリング温度。 |
| top_p | number | 任意 | Nucleusサンプリングパラメータ。 |
| stream | boolean | 任意 | ストリーミングレスポンスを返すかどうか。 |
| stream_options | object | 任意 | ストリーミングレスポンスの追加オプション。 |
| tools | array<object> | 任意 | モデルが使用できるツール。 |
| tool_choice | string | object | 任意 | モデルがツールを選択する方法を制御します。 |
| response_format | object | 任意 | JSONオブジェクトレスポンスなどの構造化出力を制御します。 |
レスポンス本文
| フィールド | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| id | string | 必須 | 一意のチャット補完識別子。 |
| object | "chat.completion" | 必須 | Chat Completions APIによって返されるオブジェクトタイプ。 |
| created | integer | 必須 | レスポンスが作成されたUnixタイムスタンプ。 |
| model | string | 必須 | レスポンスを生成したモデル。 |
| choices | array<object> | 必須 | モデルによって返される候補レスポンス。 |
| choices[].message.role | string | 必須 | 返されたチャットメッセージのロール。 |
| choices[].message.content | string | 任意 | 返されたチャットメッセージ内のテキスト内容。 |
| choices[].finish_reason | string | 任意 | 生成が停止した理由。 |
| usage | object | 任意 | チャット補完のトークン使用量情報。 |
| usage.prompt_tokens | integer | 任意 | 入力トークン数。 |
| usage.completion_tokens | integer | 任意 | 出力トークン数。 |
| usage.total_tokens | integer | 任意 | 合計トークン数。 |
| usage.prompt_tokens_details | object | 任意 | 入力トークン使用量の内訳。 |
| usage.prompt_tokens_details.cached_tokens | integer | 任意 | キャッシュから提供されたトークン。 |
モデル紹介
Kimi kimi-k3
Kimi K3 は 2.8 兆パラメータのマルチモーダル reasoning model で、長時間 coding、knowledge work、視覚理解、agentic workflow 向けと公式資料で説明されています。
公式資料では 1,048,576 token context window と native visual understanding が説明されています。 OurToken の Kimi K3 API で coding、knowledge work、repository、画像、runtime feedback を試せます。
優れて見える理由
- 統合 endpoint から Kimi K3 API にアクセス。
- 長い文書、repository、log に対応する大きな context。
- frontend、ゲーム、CAD、debugging の visual use case。
- 提供された公式参考価格の 60% の platform price。
- 公式の coding と knowledge-work positioning。
主な機能
- モデル ID: kimi-k3
- コンテキスト: 1,048,576 tokens
- パラメータ: 2.8T
- 入力: $1.80 / 1M
- 出力: $9.00 / 1M
- キャッシュヒット: $0.18 / 1M
- プロバイダー: Kimi
仕様
Kimi K3 API の特徴
統合 workflow、透明な Kimi K3 pricing、1M token context、visual understanding、長時間 coding を確認します。
統合 API アクセス
OurToken の Kimi K3 API を一貫した model ID と workflow で利用できます。他の対応モデルと同じ platform で application や agent workflow をテストできます。
透明な価格
Kimi K3 price は公式参考価格と並べ、input、cache hit、output を分離します。Kimi K3 pricing は確認済み 60% rate で、独立した Cache Write 価格は表示しません。
100万トークンのコンテキスト
1,048,576 token context は大きな input、長い文書、project history に適します。codebase、log、specification、task state を扱えます。
長時間のコーディング
Kimi K3 は大きな repository、terminal tool、debugging、runtime feedback を使う coding workflow 向けに説明されています。実際の engineering task で検証してください。
視覚的推論
公式説明には frontend、ゲーム、CAD、debugging の native visual understanding と visual feedback が含まれます。自分の workflow で動作を確認してください。
オープンウェイトモデル
Moonshot Kimi K3 は資料により open-source または open-weight と表現されます。KDA と Attention Residuals は公式 positioning、benchmark 数値は technical report を待ちます。
OurToken で Kimi K3 API を使う方法
API key を作成し、Kimi K3 model ID を選び、リクエストを送り、Kimi K3 API pricing と使用量を確認します。
API キーを作成
OurToken の管理ページで key を作成し、サーバーに保存します。必要なモデルだけ許可し、開発と本番で分けてください。
01モデル ID を選択
検証済みの `kimi-k3` を設定します。client に別の provider label が表示されても、送信値が正しいか確認してください。
02API リクエストを送信
OurToken endpoint と key を設定し、`kimi-k3` で標準 chat request を送ります。長い workflow 前に小さな prompt を試します。
03料金を確認
スケール前に Kimi K3 API pricing を確認します。input、cache hit、output を公式参考価格と比較できます。
04ワークフローをテスト
代表的な coding または knowledge-work task で評価します。context を段階的に渡し、tool/runtime feedback を確認します。
05費用を監視
履歴、token、model cost、budget を確認します。見積もりと実績を比較し、prompt、request size、key limit を調整します。
06Kimi K3 に関する FAQ
Kimi K3 API、Kimi K3 pricing、model ID、release date、open source、coding、公式 benchmarks について回答します。