100万トークンの共有コンテキスト
1,048,576トークンの入出力ウィンドウ内で、大規模なリポジトリ、技術仕様書、長大なドキュメントセット、および拡張されたエージェント履歴を処理します。
Kimi K3.1 Pro
GPTProtoを通じてMoonshot AIのKimi K3.1 Proにアクセスし、リポジトリ規模のコーディング、画像からコードへの変換タスク、財務調査、長時間実行エージェントにご活用ください。1つのGPTProtoキーと残高で、200種類以上のテキスト、画像、動画、音声モデルと組み合わせてテストできます。
API 利用例
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Kimi K3.1 Pro 料金
チャット、コーディングエージェント、ドキュメント作業。1Mトークン単位の料金 — 入力、キャッシュ入力、出力は別々に課金。
| シナリオ | MoonshotAI リスト | OpenRouter | GPTProto | 月間の節約 |
|---|---|---|---|---|
| 個人10M トークン / 月（キャッシュ 4.8M） | $27.36 | $28.86 | $27.36 | −$0.00≈ $0.00 / 年 |
| チーム100M トークン / 月（キャッシュ 48M） | $273.60 | $288.65 | $273.60 | −$0.00≈ $0.00 / 年 |
| ビジネス500M トークン / 月（キャッシュ 240M） | $1368.00 | $1443.24 | $1368.00 | −$0.00≈ $0.00 / 年 |
月あたり $0.00 節約
年間節約 ≈ $0.00 · 従量課金
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MoonshotAI · 1.05M context · $2/M input · $10/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
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モデル
価格: GPTProto
公式比
OpenRouter比
コンテキスト
安定性
Kimi K3.1 Pro現在
MoonshotAI
$2.00 / $10.001M トークンあたり
—
-5%
1.05M
コーディングおよび長期エージェント向け Kimi K3.1 Pro API
Kimi K3.1 Proは、1,048,576トークンのコンテキストウィンドウと、ネイティブな視覚理解、常時稼働の推論、ツール呼び出し、そして非常に長いテキスト出力を組み合わせたモデルです。Moonshotは、Terminal-Bench 4.0で65.7%、内部のKimi Code Bench 3.0 Long-horizon評価で61.2%のスコアを報告しています。GPTProtoは、他のサポートされているモデルで使用しているものと同じアカウントを通じて、サードパーティのAPIアクセスを提供します。
マルチステップ作業のための長文出力
APIのデフォルトの最大出力トークン数は131,072ですが、残りのコンテキスト容量が許す限り、共有の100万トークンの上限まで引き上げることが可能です。
コーディングパフォーマンスの報告
Moonshotは、Terminal-Bench 4.0で65.7%、Kimi Code Bench 3.0 Long-horizonで61.2%のスコアを報告しています。結果はハーネス、ツール、推論設定に依存します。
推論およびエージェント制御
推論は低、高、または最大努力設定で有効に保たれます。また、ストリーミング、ツール選択、構造化出力、マルチステップのツール呼び出しもサポートしています。
Kimi K3.1 Pro APIとは？
Kimi K3.1 Proは、Moonshot AIのK3.1シリーズにおける最初のモデルです。これはKimi K3のポストトレーニング（事後学習）によるアップグレード版であり、3兆クラスの基盤モデルをベースに、コーディング、エージェント業務、金融、3D制作の分野でより多くの強化学習用計算リソースを投入しています。APIはテキストと画像の入力を受け付け、テキストを出力します。テキスト・ツー・テキストのアプリケーションでは、ビジョンパスを使用せずにチャットメッセージ、ドキュメント、コード、ツール実行結果を送信できます。
このモデルは「Preserved Thinking（思考の保持）」を採用しています。推論は常に有効であり、マルチターンのアプリケーションでは、次のリクエスト時にreasoning_contentを含むアシスタントのメッセージ全体を返す必要があります。開発者は、推論の強度としてlow、high、またはmaxを選択できます。これらの制約は、既存のKimi統合を移行する際に重要となります。
| 仕様 | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| 開発者 | Moonshot AI |
| モデルクラス | 3Tクラスのポストトレーニング済み推論モデル |
| 公式モデルID | kimi-k3.1-pro |
| 入出力 | テキストおよび画像からテキストへ |
| 共有コンテキストウィンドウ | 1,048,576トークン |
| デフォルト最大出力 | 131,072トークン |
| 設定可能な出力上限 | 最大1,048,576トークン（共有コンテキスト制限に準拠） |
| 推論 | 常に有効。low、high、またはmax（デフォルト） |
| ツール選択 | auto、none、またはrequired |
| ストリーミングおよび構造化出力 | サポート済み |
| オープンウェイト状況 | API公開中。完全なウェイトは2026年11月4日までにリリース予定 |
Kimi K3.1 Pro APIの活用例
リポジトリ規模のコーディング。 ソースファイル、インターフェース、テスト、設定を提供します。コードを変更する前に依存関係を追跡するようモデルに指示し、パッチとテスト計画を要求します。巨大なコンテキストウィンドウにより、関連するモジュールを無関係なプロンプトに分割する必要性が低減されます。
長期的なエージェント業務。 ファイルの検査、ドキュメント検索、コマンド実行、計画修正を行うエージェントに対し、関数呼び出しとストリーミングされたツール引数を使用します。権限、タイムアウト、受け入れテストはエージェント側で管理してください。
金融リサーチ。 決算資料、スプレッドシートの抜粋、計算ルール、ソースノートを提供し、根拠と明示的な前提条件に基づいた追跡可能な分析を要求します。使用前にすべての重要な数値を検証してください。
ビジュアル・ツー・コードおよび3Dワークフロー。 フロントエンドの実装、Three.jsシーン、Blenderスクリプト、CADタスクのために、スクリーンショット、スケッチ、または参照画像を使用します。生成されたコードやジオメトリを実行・検査します。
長文の技術出力。 移行計画、大規模なパッチ、または複数ファイルのドラフトを生成します。入力と生成された出力は100万トークンのウィンドウを共有するため、出力予算を設定してください。
Kimi K3.1 Pro と Kimi K3 の比較
K3.1 Pro は K3 のコンテキストサイズを拡張した後継モデルではありません。両モデルとも 100 万トークンのウィンドウとネイティブな視覚理解能力を備えています。主なアップグレードは、ポストトレーニング（事後学習）、測定されたタスクパフォーマンス、およびリリース時の価格設定にあります。
| 判断基準 | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 位置付け | 現行の K3.1 フラッグシップ | 前世代の K3 フラッグシップ |
| ベースモデルと学習 | K3 ベースのモデルで、大幅に強化されたポストトレーニング計算量 | オリジナルの 2.8T K3 ベースモデル |
| コンテキスト | 1,048,576 トークン | 1,048,576 トークン |
| 視覚入力 | 対応 | 対応 |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | 55.95% |
| Moonshot リリース時の定価 | 100 万トークンあたり入力 2 ドル / 出力 10 ドル | 100 万トークンあたり入力 3 ドル / 出力 15 ドル |
| オープンウェイト | 2026 年 11 月 4 日までに予定 | リリース済み |
| 最適な用途 | 新しいコーディング、リサーチ、および長時間実行されるエージェントのデプロイ | アップグレードを必要としない既存の K3 デプロイメント |
上記のベンチマーク値は Moonshot AI によって報告されたものであり、GPTProto が独自に再現したものではありません。本番環境のトラフィックを切り替える前に、同じプロンプト、ツール、トークン制限、および受け入れテストを使用して両方のモデルを実行してください。
Kimi K3.1 Pro と他のコーディングおよびエージェントモデルの比較
リーダーボードの順位だけに頼るのではなく、API の挙動とワークロードへの適合性を比較してください。
| モデル | 特徴 | 選択の目安 |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 100 万の共有コンテキスト、長いデコード、ネイティブな視覚理解、常時稼働の推論、およびオープンウェイトへの道筋 | コーディングエージェント、大規模コンテキストのリサーチ、視覚情報からコードへの変換、または将来的なセルフホスティング |
| DeepSeek V4.1 Flash | より低いトークンレートと Flash デプロイメントプロファイル | コストとスループットが最優先される大量のワークロード |
| Gemini 4 Argon | Google エコシステム内でのテキスト、画像、音声、動画、および PDF 入力 | 広範なマルチモーダルアプリケーション、または Gemini を中心としたチーム |
| GPT-6 Astra | コンピュータ使用機能および OpenAI の Codex と Responses エコシステム | 画面ベースのエージェントおよびコンピュータ使用ワークフロー |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic は Terminal-Bench 4.0 で 66.4% を報告 | プロジェクトの評価で Anthropic のツール挙動が好まれる場合のエージェント型コーディング |
プロバイダーのベンチマークは、異なるハーネスや設定を使用しています。GPTProto プレイグラウンドで候補を比較し、同じワークロードでタスク完了率、無効なツール呼び出し、レイテンシ、出力の使用量、および総コストを評価してください。
Kimi K3からアップグレードする前の移行チェック
Kimi K3とK3.1 Proはリクエストパラメータの制約を共有しているため、ほとんどのK3統合では、GPTProtoのライブAPI使用状況タブに表示されている識別子にモデル選択を変更するだけで済みます。
K2形式の
thinkingパラメータは送信しないでください。K3シリーズの推論は常に有効になっています。トップレベルの
reasoning_effortをlow、high、またはmaxに設定してください。デフォルトはmaxです。マルチターンチャットやツールループの実行中は、
reasoning_contentを含むアシスタントメッセージ全体を返してください。サポートされているサンプリングのデフォルト値を維持し、共有コンテキストウィンドウ内の出力予算を再確認してください。
すべてのトラフィックを新しいモデルにルーティングする前に、実際のリポジトリとツールスキーマでカナリアテストを実行してください。
Kimi K3.1 Proを選ぶべきタイミングは？
コードベースの移行、リサーチエージェント、財務分析、CADスクリプト作成など、大規模なコンテキスト、視覚的な参照、繰り返しのツール使用が必要な作業には、Kimi K3.1 Proを選択してください。
コンピュータ制御、音声または動画入力、最低トークンレート、あるいはプロバイダー固有のツールエコシステムが優先される場合は、別のモデルを選択してください。GPTProtoを使用すると、アプリケーションは1つのキーとバランスでサポートされている代替モデルをテストできます。
Kimi K3.1 Pro API よくある質問
GPTProtoでのKimi K3.1 Pro APIの利用料金はいくらですか？
ページ公開時点で、GPTProtoはKimiのリスト料金（入力トークン100万あたり2ドル、出力トークン100万あたり10ドル、キャッシュ書き込みトークン100万あたり2ドル、キャッシュヒットトークン100万あたり0.20ドル）を適用しています。ライブパネルが請求の信頼できる情報源となります。GPTProtoの料金ページをご確認ください。
Kimi K3.1 Pro APIキーを取得し、Playgroundにアクセスするにはどうすればよいですか？
アカウントとGPTProto APIキーを作成し、Playgroundでテストを行ってください。API使用状況から現在のエンドポイントとモデル識別子をコピーしてください。同じキーで他のサポートされているモデルにもアクセス可能です。
Kimi K3.1 Proのコンテキストウィンドウと出力制限はどのくらいですか？
このAPIは1,048,576トークンの共有コンテキストウィンドウを備えています。max_tokensはデフォルトで131,072に設定されており、最大1,048,576まで設定可能ですが、入力と生成された出力の合計が共有ウィンドウ内に収まる必要があります。
Kimi K3.1 Proはテキスト・ツー・テキスト（text-to-text）APIですか？
はい。テキストプロンプトを受け取り、チャット、コーディング、抽出、リサーチ、エージェントワークフローのためのテキストを返します。基盤となるモデルは画像入力も受け入れるため、テキスト専用と呼ぶのはその能力を過小評価することになります。
Kimi K3.1 Pro APIで推論を無効にすることはできますか？
いいえ。Preserved Thinking（思考プロセス保持）は常に有効です。思考モードを無効にするのではなく、reasoning_effortを「low」「high」「max」に設定して推論予算を制御してください。
Kimi K3.1 Proはツール呼び出しと構造化出力をサポートしていますか？
はい。auto、none、requiredのtool_choice値、ストリーミングツール引数、およびJSONスキーマ構造化出力をサポートしています。実行と検証はアプリケーション層で行ってください。
Kimi K3.1 ProはコーディングにおいてKimi K3より優れていますか？
Moonshotの報告によると、Kimi Code Bench 3.0 Long-horizonにおいて、K3.1 Proは61.2%を記録し、K3の55.95%を上回っています。ご自身のレポジトリやエージェントハーネスでその改善をご確認ください。
GPTProtoはプライベートなKimi K3.1 Pro APIアクセスを提供していますか？
GPTProtoは公開チャットではなく、アカウントスコープのAPIキーを使用します。データ保持ゼロ（Zero Data Retention）、地域処理、または契約上のプライバシー条項については、規制対象データを送信する前に、サポートに連絡してGPTProtoの適用ポリシーをご確認ください。
Kimi K3.1 Proはオープンウェイトですか？
MoonshotはAPIを先行公開しており、モデルの全ウェイトは2026年11月4日までに公開予定です。公開されるまでは、セルフホスティングの要件は保留中として扱ってください。
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