コードを検討・検証
関連ファイル、失敗するテスト、期待する動作を渡します。変更案とテストを求め、テスト結果を返して再検討させます。その過程でモデルはツールを要求できますが、実行を制御し、レビューに進めるか判断するのはアプリケーションです。
リクエスト形式を見るKimi K3.1 Pro — タスク全体を通して推論
大規模なコードベース、複数の文書、視覚的な証拠を一つの会話にまとめられます。Kimi K3.1 Pro は100万トークンのコンテキストに推論とツール呼び出しを組み合わせ、回答を採用する前に細部を検討できます。
- モデルの特徴
- 常時有効な推論 · ツール呼び出し · 構造化出力
- 主な用途
- コードレビューと文書分析
- 入力
- テキストと画像。動画は公式文書に記載
- 出力
- テキストとツール呼び出し
Kimi K3.1 Pro· Chat Completions
Kimi K3.1 Pro に質問
入力欄のプロンプトから始めるか、例を選んでください。
料金
クレジット制 — 1クレジット = 0.001 USD。完了した生成のみお支払いいただきます。
初回テストコスト
$0.01212 credits
最安ティアで 1K トークンのプロンプトと 1K トークンの回答。
テスト予算ガイド
クレジット追加$10
約 833 回のテスト
$50
約 4166 回のテスト
$100
約 8333 回のテスト
- 入力
- $2.0
- 料金 · 1M tokens
- 出力
- $10.0
- 料金 · 1M tokens
- キャッシュ読み取り
- $0.1
- 料金 · 1M tokens
Kimi K3.1 Pro とは？
Kimi K3.1 Pro は、Kimi K3 をさらに学習させた、Moonshot AI のコーディングと知識業務向け推論モデルです。1,048,576トークンのコンテキストに、資料、会話履歴、回答を収められます。視覚入力を読み取り、テキストや関数呼び出しを返します。ツールの提供と結果の確認はアプリケーションが行います。失敗するテストや提示した文書の比較など、検証できる実際のタスクから試してください。
このモデルで作れるもの
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。
複数の文書を横断分析
仕様書と実装メモを照合したり、複数の報告書の主張を突き合わせたりできます。結論ごとに根拠となる箇所を示し、証拠不足と記述の矛盾を区別するよう求めてください。コンテキストには、より多くの資料をまとめて保持できます。モデルの引用と計算は原文で確認してください。
視覚的な証拠を提示
スクリーンショットと期待する動作を渡し、違いを説明させます。画面の不具合調査では、画像、コンポーネントのコード、明確なテストを組み合わせてください。Moonshot は動画理解も文書化していますが、現在の reAPI の動画検証では非対応と返されました。検証済みの視覚入力には画像を使用してください。
Kimi K3.1 Pro に reAPI を選ぶ理由
自分のタスクで評価
大きなワークフローを構築する前に、プレイグラウンドで回答を確認できます。内容を把握しているタスクを使い、修正案、根拠、総使用量を比較してください。料金表では入力、出力、キャッシュ入力を分けているため、繰り返すコンテキストも費用計画に反映できます。
会話を完全に保持
チャット形式は既存の OpenAI 互換クライアントで利用できます。次のリクエストにモデルが必要とする状態を渡せるよう、推論やツール呼び出しを含む assistant メッセージ全体をターン間で保持してください。文書にはツール結果の往復と、4言語のコード例があります。
回答形式を選択
説明にはプレーンテキスト、情報抽出には JSON Schema、証拠の取得にツールが必要な場合は関数呼び出しを使います。プレイグラウンドで選択できます。正しい構造はアプリケーションによる読み取りを助けますが、内容の正しさは独自の検証で判断してください。
機能
大きなタスクを収めるコンテキスト
入力と出力を合わせて1,048,576トークンに対応します。大きなリクエストを組み立てる際は、回答の領域も確保してください。
長文出力
Moonshot の文書では、出力枠の初期値は131,072トークンで、共有コンテキスト内でさらに高い上限が示されています。実測した制限の挙動はドキュメントをご覧ください。
推論強度
常に推論し、low、high、max を選択できます。公式の初期値は max です。独自の受け入れテストで設定を比較してください。
ツールと構造化応答
関数呼び出しと JSON Schema 出力を提供します。要求されたツールはアプリケーションで実行し、結果を次のターンに返してください。
視覚的な証拠の確認
統合検証でテスト用画像を読み取れました。公開画像URLは reAPI が処理します。動画は公式文書に記載されていますが、現在の検証では非対応と返されました。
プロンプトキャッシュ
プレフィックスキャッシュに対応します。繰り返す資料は先頭に置き、同じプロンプトなら必ずヒットすると考えず、報告されたキャッシュ使用量を確認してください。
よくある質問
このモデルに関するよくある質問。
reAPI の Kimi K3.1 Pro は有料モデルです。生成された推論を含めてトークン単位で計測し、入力、出力、キャッシュ入力に別々の料金を適用します。用途を決める前に最新の料金表をご確認ください。小さな疎通テストでは、長いエージェントセッションの費用は予測できません。
Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 の比較
どちらも大きなコーディングや分析タスクに利用できます。Kimi K3.1 Pro と Claude Opus 5.5 を、同じ証拠と検証可能な結果で比較してください。表は公式のモデル仕様を説明しています。リンク先のガイドでは、ベンチマーク結果と実用的なアプリケーションで必要な検証が異なる理由を解説します。
判断のポイント
Kimi K3.1 Pro
Claude Opus 5.5
コンテキスト
入力と出力を合わせて1,048,576トークン
1Mコンテキスト。通常の出力上限は128K
思考
常時有効。強度は low、high、max
常時有効の適応型思考
初期の推論強度
Max
Medium
ツール呼び出しの強制
required と名前指定の関数選択を文書化
auto と none に対応。any や名前指定による強制は非対応
会話履歴
推論を含む assistant メッセージ全体を返す
ネイティブの思考ブロックと署名を保持
測定するもの
タスクの正確さ、ツール結果、総トークン使用量
同じ受け入れ基準とタスク全体の使用量
公式文書の確認日：2026年10月24日。Batch 専用の制限と Highspeed の主張は比較対象外です。reAPI 経由で観測した日付付きの挙動は Kimi K3.1 Pro のAPIドキュメントをご確認ください。
docs/api/kimi-k3-1-pro
curl https://reapi.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"kimi-k3.1-pro","messages":[{"role":"user","content":"Review this function for edge cases."}],"reasoning_effort":"low"}'パラメータ検証エラー
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。
認証または残高の問題
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。
コンテンツまたは素材の拒否
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。
タスクの失敗またはタイムアウト
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。