Kimi K3.1 Pro APIの使い方：完全ガイド 2026

TL;DR

Kimi K3.1 Pro は Moonshot AI のフラッグシップ 3T クラスモデル（合計 2.8T／アクティブ 104B パラメータ、1M トークンのコンテキスト）で、2026年10月23日にリリースされました。OpenAI 互換の API から、モデル ID kimi-k3.1-pro（標準）または kimi-k3.1-pro-highspeed（2～3倍高速）で利用できます。

最もシンプルなマルチモデル運用やしばしば低価格を実現するには、同じモデル ID を用いて CometAPI の Kimi K3.1 Pro API を使用してください。本モデルは常に推論を行い（reasoning_effort: low / high / max を使用）、長期的なコーディング、3D/CAD、財務分析、エージェント型ワークフローに最適です。完全なオープンウェイトは 2026年11月4日までに提供予定です。

本ガイドは、基本的な HTTP リクエストが可能で、CometAPI 経由で Kimi K3.1 Pro を使って構築したい開発者向けです。モデルへのアクセス権を持つ CometAPI アカウント、API キー、cURL、Python 3.9+、または対応する Node.js 環境が必要です。まずはテキストリクエストから始め、アプリに必要な機能を追加していきます。

Key Takeaways

• OpenAI Python/Node SDK で base_url と model だけを変更すれば、5分以内に開始できます。
• アクセス経路は2つ：公式 Moonshot API または CometAPI のような統合ゲートウェイ（多くのチームに推奨）。
• 推論は常時オン—reasoning_effort（low、high、max。デフォルトは max）で深さを制御。
• Highspeed 版はコストが高い代わりに出力速度が 2～3倍。対話的コーディングに最適。
• ビジョン（画像＋動画）、ツール呼び出し、構造化 JSON 出力、1M トークンのコンテキストをサポート。
• モデルを切り替える際は新しいセッションを開始し、キャッシュヒットと出力品質を維持。
• CometAPI は現在、標準ティアで公式より約20%低い競争力のある料金で Kimi K3.1 Pro を提供。1つのキーで500以上のモデルにアクセス可能。

Kimi K3.1 Pro API specifications

まずは model と messages を指定します。必要に応じて reasoning_effort や stream を追加し、ツール呼び出しや構造化出力には tools と response_format を使用します。経路でサポートされる出力バジェットを設定し、本番前にオプション機能をテストしてください。

What Is the Kimi K3.1 Pro API?

Kimi K3.1 Pro は Moonshot AI が 2026年10月23日に発表したフロンティア推論モデルです。Kimi K3 基盤の上に大幅なポストトレーニング強化学習を施し、複雑なソフトウェア工学、3D モデリング、財務分析、多段階エージェントワークフローを改善しています。

この API により、モデルをホスティングせずにプログラム的に活用できます。開発者は Kimi をコーディングアシスタント、ドキュメント解析システム、リサーチパイプライン、拡張コンテキストや外部ツールを必要とするアプリケーションに組み込めます。

Why Learn to Use Kimi K3.1 Pro Now?

Kimi K3.1 Pro はコーディングエージェント分野で最強クラスのプロプライエタリモデルと数ポイント差（Terminal-Bench 4.0: 65.7%、Claude Opus 5.5 は 66.4%）であり、100万トークンのコンテキストウィンドウとオープンウェイト計画を提供します。長期的なソフトウェア工学、パラメトリック 3D モデリング、財務タスクでの虚偽生成の低減に強みがあり、開発者のツールキットに高い価値をもたらします。

How does reasoning effort work?

• low: 分類、抽出、短いコード解説など、推論オーバーヘッドを最小にしたい用途の出発点。
• high: デバッグ、コードレビュー、バランスのとれた深さが有効なドキュメント推論向け。
• max: 困難な設計判断、計画、長時間のエージェントタスク向けの最大推論バジェット（推奨デフォルト）。

思考機能はどのレベルでも有効のままです。既存クライアントが none や disabled のような設定を送る場合は、K3.1 Pro リクエストの前にそれらを削除してください。

初期リクエストではサンプリング制御は指定しないでください。Moonshot は temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penalty の固定値を文書化しているため、他モデルから設定を持ち込むと検証エラーになる場合があります。

Access Options Compared

How to Use Kimi K3.1 Pro API ?

ツールやマルチモーダル入力を導入する前に、まずテキスト応答を得る手順を踏みます。以降の Python 例は、Python セットアップ例で初期化したクライアントを再利用します。

Step 1: Get your API key

• 公式ルート：Kimi API Platform → Console → API Keys → 新しいキーを作成。環境変数 MOONSHOT_API_KEY に保存。フラッグシップモデルは最低 $1 のチャージ後に解放。
• CometAPI ルート（大半のユーザーに推奨）：CometAPI ウェブサイト にサインインして API キーを作成し、選択した Kimi モデルにアクセスできることを確認。キーはサーバー側に保管。Moonshot 発行キーは CometAPI キーの代替にはなりません。

キーはソースコードに埋め込まず、環境変数に保存してください。

Bash

export COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"

PowerShell

$env:COMETAPI_API_KEY="your-cometapi-api-key"

デプロイ済みアプリではサーバー側の環境変数を使用してください。API キーをブラウザの JavaScript、公開リポジトリ、クライアント側の設定ファイルに露出しないでください。

Step 2: Make your first request with cURL

この OpenAI 互換設計により、既存の LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Claude Code の設定は base_url とモデル名の置き換えだけで機能します。

Chat Completions エンドポイントに最小リクエストを送信します。

Bash

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "kimi-k3.1-pro",    "messages": [      {        "role": "user",        "content": "Explain the purpose of API rate limiting in three sentences."      }    ]  }'

成功すると、choices[0].message.content にモデルの応答が含まれる completion が返ります。

高度なオプションを追加する前に、response status、finish_reason、トークン使用量を確認してください。

Step 3: Use Kimi K3.1 Pro API with Python

OpenAI Python SDK をインストールします。

Bash

python -m pip install --upgrade openai

CometAPI の base URL でクライアントを初期化します。

Python

import osfrom openai import OpenAI​client = OpenAI(    api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"],    base_url="https://api.cometapi.com/v1",)​response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3.1-pro",    messages=[        {            "role": "system",            "content": "You are a software engineering assistant."        },        {            "role": "user",            "content": "Explain how to debug a Python memory leak."        }    ])​print(response.choices[0].message.content)print("Finish reason:", response.choices[0].finish_reason)print("Token usage:", response.usage)

この実装は既存の OpenAI 互換バックエンドに適しています。model 値を変更するだけで、アプリ全体の構成を変えずにモデル比較が可能です。

Step 5: Switch to Kimi K3.1 Pro Highspeed

クライアント設定を変えずに応答時間を比較するには、CometAPI の Kimi K3.1 Pro Highspeed API を選択します。

モデル ID を変更するだけです：

Python

response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3.1-pro-highspeed",    messages=[        {            "role": "user",            "content": "Find potential bugs in this API design."        }    ],)​print(response.choices[0].message.content)

比較中はプロンプトと出力バジェットを変えないでください。両方の実行で観測されたレイテンシーと課金使用量を記録してください。追加の速度が高いレートに見合うかは「料金」セクションで説明しています。

Build Kimi K3.1 Pro Agents with Streaming, Tools and Vision

Controlling Reasoning Effort

Kimi K3.1 Pro は常に推論します。トップレベルの reasoning_effort パラメータで深さを制御します：

• low — 高速・低コスト。単純なコーディングや抽出に十分
• high — バランス型
• max — 最深の推論（デフォルト）。複雑なアーキテクチャ、デバッグ、多段計画に最適

速度最適化の第一手としては、Highspeed に切り替えるより reasoning_effort を下げる方が有効なことが多いです。

Streaming for Better UX

段階的な出力には stream=True（JSON では stream: true）を追加します。長いコーディングセッションやエージェントループに必須です。長い推論は時間がかかることがあります。ストリーミングなら、完了を待たずにアプリが増分を処理できます。

Kimi は推論の増分と最終回答の増分を分離します。API 経路によっては、推論が reasoning_content に、ユーザー向け出力が content に現れます。

Multi-Turn Conversations & Tool Calling

次ターンには必ずアシスタントメッセージ全体（reasoning_content を含む）を返し、キャッシュヒットと推論の一貫性を維持してください。モデルは標準的な関数呼び出しと構造化 JSON 出力をサポートします。公式ツール（ウェブ検索、コード実行など）は Formula API チャネルで提供されます。

messages.append(completion.choices[0].message)  # whole message, not .contentmessages.append({"role": "user", "content": "Now add tests."})

Vision and Multimodal Input

標準の OpenAI ビジョン形式で、messages 配列に画像や動画フレームを渡します。3D 再構成、UI→コード、図表解析、ドキュメント理解に最適です。

Kimi K3.1 Pro は視覚理解をサポートしており、スクリーンショット、図面、スキャン文書、デザイン参照の分析に有用です。

互換性のため、ローカル画像は構造化メッセージで Base64 エンコードできます。

import base64from pathlib import Path​image_data = base64.b64encode(    Path("dashboard.png").read_bytes()).decode("utf-8")​response = client.chat.completions.create(    model="kimi-k3.1-pro",    messages=[        {            "role": "user",            "content": [                {                    "type": "image_url",                    "image_url": {                        "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"                    }                },                {                    "type": "text",                    "text": (                        "Review this dashboard screenshot. "                        "Identify three usability problems "                        "and suggest improvements."                    )                }            ]        }    ])​print(response.choices[0].message.content)

このコードは作業ディレクトリに dashboard.png が存在することを前提としています。大きなビジュアル入力を使う前に、CometAPI 経路の画像フォーマット対応とアップロードサイズ上限をテストしてください。

動画については、Moonshot はファイルベースの入力も文書化しています。動画のアップロードとファイル識別子はプロバイダ依存性が高いため、Moonshot ネイティブの ms:// 識別子がすべてのゲートウェイでそのまま動作するとは想定しないでください。

Using with Popular Coding Agents

• Kimi Code（公式）：/model で K3.1 Pro または Highspeed を選択。切り替え後は新規セッションを開始。
• Claude Code / Codex / Cursor / Continue：base URL を Moonshot または CometAPI に向け、モデル ID を設定。
• ベストプラクティス：セッション全体で同じモデルと reasoning effort を維持し、コンテキストキャッシュを最大化（キャッシュヒットは $0.20 / M tokens）。

How Much Does the Kimi K3.1 Pro API Cost?

Kimi K3.1 Pro はトークンベースの料金体系です。CometAPI は標準版と Highspeed 版の両方を、公開されている Moonshot API 価格より低いレートで提供しています。

以下の比較は、2026年10月26日に確認した CometAPI の価格に基づく、100万個の未キャッシュ入力トークン／生成出力トークンあたりの USD です。

標準の K3.1 Pro API は、未キャッシュ入力・出力トークンレートで Kimi K3 より約33.3%安価です。

このレートでは、Highspeed は標準の2倍の単価です。ユーザーが実際に体感する応答時間の改善と追加支出を比較検討してください。

Kimi K3.1 Pro API cost example

アプリケーションが 100,000 の未キャッシュ入力トークンを処理し、10,000 の出力トークンを生成するケースを想定します。

推定コストは：

コスト = (入力トークン × 入力レート + 出力トークン × 出力レート) / 1,000,000

この例では、本番のキャッシュや追加課金前でも、Kimi K3 から標準の K3.1 Pro に移行すると、1 リクエストあたり $0.12 を節約できます。

実際の支出は、生成される推論トークン、コンテキスト再利用、リトライ、ツール操作、タスク完了数に依存します。

本番予算の策定前に、最新の CometAPI における Kimi K3.1 Pro API 料金 を確認してください。

How can caching reduce Kimi K3.1 Pro API costs?

Kimi は再利用可能な入力プレフィックスに対して自動コンテキストキャッシングをサポートします。公式キャッシュ機構はデフォルト5分の有効期限と、オプションで1時間の有効期限を提供します。

同じ手順や参照資料を繰り返し送信するアプリでは、キャッシュにより繰り返しコンテキストのコストを低減できます。

実務的なリクエスト設計として、安定した情報を先頭に、頻繁に変わる内容を末尾に配置します：

1. 安定した system 指示
2. 再利用可能なツール定義
3. 参照ドキュメントやリポジトリのコンテキスト
4. 現在のユーザー質問

例えば、ドキュメント解析アシスタントは固定のポリシードキュメントを再利用しながら多様な質問に回答できます。コーディングエージェントは、安定したリポジトリ方針を保持しつつ、アクティブな課題やテスト結果のみを変更できます。

すべての繰り返しリクエストがキャッシュヒットになると想定しないでください。キャッシュされたトークン使用量と、適用されるゲートウェイの課金ルールを確認してください。プロバイダのキャッシュ価格や TTL オプションは、CometAPI におけるキャッシュ課金と自動的に一致するわけではありません。

When to Choose Standard vs Highspeed

Best Practices for Cost and Quality

1. モデルや主要な reasoning effort を変更する際は、新しい会話を開始する。
2. プロンプトキャッシュを積極活用—system プロンプトや大規模コードベースを安定化。
3. まずは low の reasoning effort を使用し、品質が低下した場合のみ段階的に引き上げる。
4. 応答メタデータでトークン使用量（特に推論トークン）を監視する。
5. 本番ではフォールバックルーティングを実装（CometAPI ならプロバイダ横断で容易）。
6. 可能な限り、重いプロキシ変換よりもネイティブの OpenAI または Anthropic プロトコルエンドポイントを優先。

Conclusion

Kimi K3.1 Pro は、推論集約型アプリ、コーディングエージェント、財務ドキュメントアシスタント、長コンテキストワークフローを構築する開発者にとって強力な選択肢です。改善されたモデル能力と、馴染みのある API 連携、前世代より低い標準トークン価格を兼ね備えています。

最も効果的な導入戦略は、最小限の CometAPI リクエストから開始し、推論とストリーミング動作を検証したうえで、アプリの要件に応じて構造化出力、ビジュアル入力、ツール、キャッシュを追加することです。

コスト重視のワークフローでは標準の K3.1 Pro を選び、応答遅延が重要な場合に Highspeed を評価してください。本番前に実際のワークロードで両者を比較し、検証済みのフォールバックを確保しましょう。