Kimi K3 は、長時間にわたるコーディングとエンドツーエンドのナレッジワークのための Moonshot の旗艦モデルです。Kimi K3 は 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウを読み、常に推論し、low から max までの 3 段階の reasoning-effort ダイヤルを備えます。ネイティブのビジョンは画像と動画の両方を対象とし、重みは公開されています。reAPI では、Kimi K3 はトークン単位で課金され、入力・出力・キャッシュ読み取りがそれぞれ独自の単価を持ち、他のモデルと同じ残高から利用できます。
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Kimi K3 は、長期にわたるコーディングと知識労働全般に向けた Moonshot AI のオープンウェイト・フラッグシップモデルで、reAPI では OpenAI 互換の chat completions エンドポイントとして提供されます。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、1 回の応答でその全長まで出力でき（デフォルトの出力上限は 131,072 トークン）、推論は常時オンで low・high・max の 3 段階から強度を選べます。画像と動画のネイティブ入力、ツール呼び出し、厳密な JSON Schema 出力にも対応。課金は入力トークンと出力トークンで別々の 100 万トークン単価、同じプレフィックスの再送にはコンテキストキャッシュが自動で効きます。
このモデルで構築して本番に出せる、実際のワークフローとユースケースをご紹介します。
Moonshot は Kimi K3 を長時間のコーディングに位置づけ、人間の監督を最小限にしたままエンジニアリング作業を進める姿を描いています。大規模なコードベースを読んで手を入れ、ターミナルのツールを組み合わせて動かす、という姿です。Kimi K3 がテキスト専用のコーディングモデルと違うのは、ビジョンが後付けではなくネイティブだという点です。スクリーンショットや視覚的なフィードバックを入力として受け取り、Moonshot はゲーム開発、フロントエンドエンジニアリング、CAD を具体的に挙げています。これはテキスト専用のモデルには閉じられないループを閉じます。モデルは自分が作ったものを一度見て、次の編集に入る前にレイアウトが本当に崩れているのかを判断できるからです。
API ドキュメントを読む
Kimi K3 のコンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、Moonshot 自身の FAQ は料金がフラットでコンテキスト長による段階分けがないと明言しています。つまりウィンドウを埋めても、1 トークンあたりのコストは他と変わりません。契約書一式、リサーチ資料、1 年分の開示書類がまるごと Kimi K3 に渡せるので、小さなコンテキストを回避することだけが仕事だった検索レイヤーは不要になります。繰り返しの部分はコンテキストキャッシングが引き受けます。Kimi K3 では自動で、キャッシュ ID も TTL も追加パラメータも要りません。安定したプレフィックスの後ろに変化する質問を置く、というのが設計すべき形です。
この世代で 2 つのツール呼び出し制御が入りました。required の tool choice はそのターンで少なくとも 1 回の呼び出しを強制します。調べに行くべき場面でエージェントが記憶から答えてしまうのを止める方法がこれです。K2 系のモデルはこの値を拒否しますが、Kimi K3 は受け付けます。さらに、会話の途中でツールを導入できます。完全な定義を system メッセージに入れるだけなので、大量のツール在庫を毎回のリクエストで前もって宣言する必要はありません。構造化出力と JSON Schema は、ループの最後に Kimi K3 が返すものをパース可能に保ちます。
Moonshot は Kimi K3 に長コンテキスト用の階層を設けていないため、100 万トークンのプロンプトでも短いプロンプトと同じトークン単価で課金されます。作業の途中で価格が跳ね上がる閾値はありません。さらにコンテキストキャッシュは自動で、繰り返し使われる接頭部は入力単価ではなくキャッシュ読み取り単価で課金されます。こちら側でパラメータを渡す必要はありません。サブスクリプションも最低利用額もなく、reAPI 残高からの従量課金です。正確な数値は本ページの料金表にあります。
Kimi K3 は標準の `/api/v1/chat/completions` エンドポイントから提供され、Moonshot 自身の quickstart もこのモデルを OpenAI SDK で動かしています。つまりこの互換性はベンダー側の設計で、こちらが被せた薄皮ではありません。Kimi K3 の採用は base URL とキー、そして model 文字列だけの話です。SDK の入れ替えは不要で、Kimi K3 のための専用クライアントも要りません。
Kimi K3 を呼ぶ reAPI のキーは、Claude、GPT、Gemini の各ファミリーもそのまま呼べます。Kimi K3 をクローズドなフロンティアモデルと直接比べたり、あるプロバイダーの調子が悪い時間帯に切り替えたりするのは model 文字列の変更で済み、2 つめの実装・2 つめの請求書・2 組めの資格情報は要りません。
reAPI ではこの 2 つのトークン単価はほぼ同じで、そのぶん価格はこの比較でいちばん退屈な部分になります。違うのは形です。Kimi K3 は重みが公開され、常に推論し、その推論テキストを返し、動画入力を受け取るモデル。Claude Opus 5 は effort の刻みがより細かく、推論を自分の内に留めるクローズドなモデルです。このうち 2 行が、他社から持ち込んだコードを壊す箇所です。Kimi K3 では思考をオフにできず、その推論テキストはマルチターンの履歴で返し続ける必要があります。
比較は執筆時点で各ベンダーが自ら文書化している挙動に基づきます。レートは金額ではなく関係として記述しています。Kimi K3 の実際の数値は上の料金表にあります。
reAPI にサインインし、API キーの画面でキーを作成します。この 1 本のキーで Kimi K3 とプラットフォーム上の他のすべてのモデルに届き、課金は単一の残高からまとめて行われます。
開くbase URL を reapi.ai の API に、キーを今作ったものに設定します。すでに OpenAI Chat Completions を話しているクライアントはそのまま動作し、Kimi K3 に届くのに SDK の入れ替えは不要です。
開くmodel フィールドを `kimi-k3` にして messages を POST します。長い出力ではストリーミングを有効にし、これまで送っていた temperature や top_p はすべて外し、推論の effort を選んでください。Kimi K3 は常に考え、既定の段階は最も高価なものです。
開くcurl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "Hello" }
],
"reasoning_effort": "high",
"stream": true
}'送信時に同期的に拒否され、問題のフィールドが示されます。列挙値・範囲・URL フィールドを確認してください。課金は発生しません。
401 は Bearer キーの欠落または無効、402 は仮押さえ額が残高を超過。キーとクレジットはコンソールで管理できます。
参照素材と生成結果は自動審査を通過します。拒否されたタスクは明確なエラーで失敗し、全額返金されます。
失敗状態に達したタスクは課金されません。仮押さえは自動返金されます。タスク ID を保持して再試行してください。
このモデルに関するよくある質問。
比較
Kimi K3 vs Claude Opus 5を比較。オープンウェイト、1M文脈、推論、マルチモーダル、API料金、デプロイメント要件の違いを解説。
ガイド
Kimi K3は本当に4GB GPUで動作するのか？1.4TBの重みの計算、レイヤーオフロードの変化、現在のツール対応、実用的なAPI経路を解説します。
ガイド
Kimi K3の仕様、構造、料金、APIを解説。1Mコンテキスト、常時推論、固定サンプリング、OpenAI互換APIでの利用方法をまとめます。
