Kimi K3.1 ProはEmpirioLabsで入手可能です。 これはMoonshotの長期コーディングおよびエージェント作業向けのフラッグシップモデルであり、2026年10月23日にKimi K3のポストトレーニング版としてリリースされました。100万トークンの文脈でテキストや画像を読み取り、選択した深さで応答する前に推論し、関数を呼び出し、スキーマに従ったJSONを返し、ウェブ検索やページ閲覧、Pythonの実行も自ら可能です。Moonshotレポートはコーディング、3D作成、金融調査においてKimi K3を上回っています。
モデルが行うこと
テキストと画像の入力。 プロンプトと同じリクエストで、スタンダードに従ってスクリーンショット、図、写真を送ってください image_url コンテンツブロックはウェブアドレスやデータURLとして表示されます。
調整可能な推論。 思考はデフォルトでオンになっています。 理由 努力 その深さは以下の通りです: ロー, メディア, 高く、または マックス、 マックス デフォルトとして。理由のテキストが戻ってきます 理由 内容お問い合わせ.
組み込みツール。 デフォルトでオフになっている3つのツールがあります:ウェブ検索(お問い合わせページを読み取るウェブエクストラクター(tool_web_extractor)、およびPythonコードインタプリタ(tool_code_interpreter).これらは単独で動作するか、関数ツールや構造化出力と連携して、ストリーミングリクエストや非ストリーミングリクエストで動作します。
関数と構造化出力。 関数呼び出しは、思考を前提とした強制的かつ必須のツール選択をサポートします。 response_format JSONスキーマを正確に強制します。繰り返しのプロンプトプレフィックスは自動的にキャッシュされ、キャッシュされた入力レートで請求されます。
ローンチ映像を見る
映画のすべてのプログラムはキミK3.1プロによってEmpirioLabsAPIを通したワンショットで書かれました。レイトレースのブラックホール、GPUで動作するインクシミュレーション、時計塔、大理石の滑り場、ジェットコースター、そして無から成長する都市です。スコアはACE-Step on EmpirioLabsによって制作されました。 YouTubeでご覧くださいお問い合わせ.
Kimi K3.1 Proの呼び方
OpenAI互換のチャット完了エンドポイントを使い、設定してください モデル から kimi-k3-1-pro.このリクエストはウェブ上で検索し、深く考えています:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -h 「認証:ベアラー $EMPIRIOLABS_API_KEY」 \ -H 「Content-Type: application/json」 \ -d '{ "model": "kimi-k3-1-pro", "reasoning_effort": "high", "tool_web_search": true, "messages": [ {"role": "user", "content": "最新の安定版Pythonリリースで何が変わったのか?3つのポイント。"} ]}''回答はモデルが使用したページのSourceリストで締めくくられます。 使用方法 tool_usage.web_search 実行した検索数をカウントします。同じモデルIDは、モデルページに記載されているResponses、Messages、Gemini互換エンドポイントにも適用されます。 「stream」:真お問い合わせ.
推論努力の選択
深さトークンと出力トークン。 推論トークンは出力トークンとして請求され、 ロー 他のレベルに比べてはるかに少ない数で使います。使用 ロー 迅速な返信や定期的なツールコール、そしてキープ マックス ハードコーディングや長時間のエージェント実行に向けて。
思考をオフにする。 enable thinking を使う 設定 偽り 推論自体が失われ、プロンプトに追加されるトークンも削除されますが、出力の質は低下します。ウェブ検索は考えずに動作します。ウェブエクストラクタやコードインタプリタはそうではありません。
キミK3からの移行
何を変えるべきか。 セット モデル から kimi-k3-1-proお問い合わせ. 理由 努力 および お問い合わせ 同じように動作し、思考を停止することも可能です。Kimi K3は引き続き利用可能で、映像入力の選択肢として使われていますが、Kimi K3.1 Proはビデオ入力を受け入れていません。
作戦メモ
max_tokens理由付けも含まれます。 小さな値は推論内で終わり、答えを返さないこともあります。次のようになります。finish_reason設定長さ.両方分のスペースを残すか、設定せずにいてください。内蔵ツールをオンにすれば最低16個です。- ストップストリングは推論にも適用されます。 推論に現れるストップ文字列は、答えのない状態で返答をそこで終わらせます。モデルの思考に現れない文字列を使うか、そのリクエストに対して思考をオフにしてください。
- 検索結果は入力トークンとしてカウントされます。 検索が返すページはモデルの入力に追加され、1つのリクエストで複数の検索を実行することができ、それぞれに料金がかかります。
- サンプリングは固定です.
温度,トップページ、ペナルティ設定は無視されます。 - 検索回答は「出典リスト」で終わります。 セット
disable_formattingから確かに別のプログラムが出力を読み取り、答えだけを期待する場合です。構造化出力はリストを受け取ることはありません。
料金について
トークン使用は1つの入力レート、1つの出力レート、そしてキャッシュ入力に対しては低いレートで請求され、すべてのコンテキスト長で同じです。推論トークンは出力トークンとして請求され、実行されるウェブ検索ごとに1つの検索料金が加算されます。ライブ モデルページ および プライシングページ 現在の金利についてです。
建設を始めろ
Kimi K3.1 Proを試してみてください Playground, 読みます APIドキュメントまたは他のモデルと比較するか、 モデルカタログお問い合わせ.
