モデル詳細
Kimi K3.1 Pro
Kimi K3.1 Proは、Moonshot AIの最新のマルチモーダル推論モデルで、継続的なコーディング、複雑なツールの使用、専門的な文書作成や知識作業に重点を置いています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを生成します。長いコンテキストにより、大規模なリポジトリと拡張されたエージェントワークフローをサポートします。
モデル仕様
- モデル ID
-
kimi-k3.1-pro
- コンテキスト長
- 1.048576M
- 最大出力
- 1.048576M
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-10
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$2.0000 /1M Tokens
生成
$10.0000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.2000 /1M Tokens
キャッシュ作成
$2.0000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
コード作成
Kimi K3.1 Pro はコードの作成とレビューに向いており、画像を読み取ってテキストと合わせて扱えます。入力はテキスト、画像、動画、出力はテキストに対応します。能力の詳細は下のセクションに記載しています。自分のリポジトリのファイルを 1 つ通して、出力された差分を確認してから採用してください。
使う前に何を確認すべきですか？
1,048,576 context、出力上限 1,048,576
Kimi K3.1 Pro は 1 リクエストで最大 1,048,576 トークンの context を受け取り、最大 1,048,576 トークンを出力します。最も長いプロンプトと想定する回答の両方がこの上限に収まるか確認してから、本番の流量を見積もってください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
base URL の変更だけで Kimi K3.1 Pro を利用
既存の OpenAI クライアントをそのまま使い、base URL だけを差し替えられます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント経由で Kimi K3.1 Pro を呼び出せます。クライアントの base URL を https://api.mixroute.ai/v1 に、モデル ID を kimi-k3.1-pro に設定して、結合テストを再実行してください。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
Kimi K3.1 Proは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
Kimi K3.1 Proは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
Kimi K3.1 Proはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
Kimi K3.1 Proは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
Kimi K3.1 Proはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してKimi K3.1 Proを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合（最大100%）
09
FAQ
Kimi K3.1 Proは推論モデルです。推論にかかる労力は、リクエストごとに調整可能です。低負荷設定では、ルーチン作業の推論トークンとコストを削減します。高負荷設定は、より深い探索が必要な問題のために確保してください。本番環境で1つの設定を修正する前に、2つまたは3つの設定で品質を測定してください。
Moonshot のその他のモデル
Moonshot のすべてのモデル単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。