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# Kimi K3.1 Pro

> 1M トークンのコンテキストとネイティブな視覚理解を備え、コーディングやエージェント処理に適した Moonshot の推論モデル。

Kimi K3.1 Pro は Kimi K3 を基に、コーディング、3D 開発ワークフロー、調査の能力を強化したモデルです。MixRoute の Chat Completions では、以下のモデル ID を指定します。

## モデル情報

| 項目 | 内容 |
| - | - |
| Model ID | `kimi-k3.1-pro` |
| API | `POST /v1/chat/completions` |
| コンテキストウィンドウ | 1M トークン（提供元の仕様） |

> [!NOTE]
>
> 以下の能力と制限は提供元のモデル仕様に基づきます。実際の利用可否、リクエスト制限、料金は MixRoute のルートとモデルマーケットプレイスに従います。

## リクエスト例

`MIXROUTE_API_KEY` に MixRoute の API キーを設定してください。例では推論強度を `low` に設定します。

**cURL**

```bash theme={null}
curl "https://api.mixroute.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $MIXROUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Suggest three ways to simplify this application architecture."}],
    "reasoning_effort": "low"
  }'
```

**Python**

```python theme={null}
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MIXROUTE_API_KEY"],
    base_url="https://api.mixroute.ai/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Suggest three ways to simplify this application architecture."}],
    reasoning_effort="low",
)
print(response.choices[0].message.content)
```

**Streaming**

```python theme={null}
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MIXROUTE_API_KEY"],
    base_url="https://api.mixroute.ai/v1",
)
stream = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Suggest three ways to simplify this application architecture."}],
    reasoning_effort="low",
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)
```

## リクエスト項目

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| - | - | - | - |
| `model` | string | はい | `kimi-k3.1-pro` を指定します。 |
| `messages` | array | はい | `role` と `content` を含むメッセージ配列。 |
| `reasoning_effort` | string | いいえ | `low`、`high`、`max`。デフォルトは `max`。思考は常に有効です。 |
| `max_completion_tokens` | integer | いいえ | 出力トークン予算。提供元のデフォルトは 131072、上限は 1048576。コンテキストとルートの制限も適用されます。 |
| `stream` | boolean | いいえ | `true` で SSE ストリーミングを有効にします。 |
| `tools` | array | いいえ | OpenAI 形式の関数定義。 |
| `tool_choice` | string | いいえ | `auto`、`none`、`required`。 |

## 利用上の注意

* 固定のサンプリング設定 `temperature=1.0`、`top_p=0.95`、`n=1`、`presence_penalty=0`、`frequency_penalty=0` は省略してください。K2.x の `thinking` パラメータは送信しません。
* 複数ターンの会話やツール呼び出しでは、`reasoning_content` と `tool_calls` を含む assistant メッセージ全体をそのまま返してください。`content` だけを残さないでください。
* 画像入力では `content` を配列にし、`image_url` に base64 の data URL を指定します。提供元は公開画像 URL を受け付けません。上流サービスのファイル ID を MixRoute のファイルとして流用しないでください。
* ストリーミングでは `reasoning_content` と最終回答の `content` が分かれています。ストリーミング例は最終回答のみを出力します。

[Chat Completions のリクエスト形式](https://mixroute.ai/docs/ja/api-reference/endpoint/chat-openai.md)


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