DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3

DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。

DeepSeek Moonshot AI テキスト生成

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3 の概要

DeepSeek の DeepSeek V4 Pro 0813 と Moonshot AI の Kimi K3 はどちらもテキスト生成カテゴリのモデルで、EmpirioLabs API から利用できます。

主な違い

  • DeepSeek V4 Pro 0813 のほうが新しいリリースです (2026年8月13日)。Kimi K3 のリリースは 2026年7月15日 です。
  • どちらのモデルもコンテキスト長は 1M トークンです。
  • 1 回の応答で DeepSeek V4 Pro 0813 は最大 393,216 出力トークン、Kimi K3 は最大 131,072 を返します。
  • Kimi K3 だけが対応する入力の種類: 画像, 動画。
  • DeepSeek V4 Pro 0813 だけに記載されている機能: structured output。
  • Kimi K3 だけに記載されている機能: multimodal, web search。
  • 入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は DeepSeek V4 Pro 0813 のほうが低くなっています。

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: 仕様

仕様DeepSeek V4 Pro 0813Kimi K3
モデルIDdeepseek-v4-pro-0813kimi-k3
開発元DeepSeekMoonshot AI
リリース2026年8月13日2026年7月15日
コンテキスト長1M トークン1M トークン
最大出力393,216 トークン131,072 トークン
入力
テキスト
テキスト 画像 動画
出力
テキスト
テキスト
構造化出力JSON SchemaJSON Schema
リージョンSingaporeInternational
エンドポイント
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent
機能
reasoning function calling structured output agentic coding
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: API の料金

両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: API のパラメーター

EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。

パラメータDeepSeek V4 Pro 0813Kimi K3
temperature0 から 2 デフォルト: 0.7-
top_p0 から 1 デフォルト: 0.9-
max_tokens1 から 3932161 から 1048576 デフォルト: 131072
stopstringstring
enable_thinkingboolean デフォルト: true-
reasoning_effortnone, low, medium, high, max デフォルト: mediumlow, high, max デフォルト: max
thinking_budget1 から 393216 デフォルト: 32768-
response_formatenumenum
web_search_linkupboolean デフォルト: false-
disable_formattingboolean デフォルト: false-
tool_web_search-boolean デフォルト: false
max_tool_calls-1 から 20 デフォルト: 5

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: 上限と注意点

DeepSeek V4 Pro 0813

思考機能はデフォルトで有効で、無効化も可能です。推論トークンは出力トークンとして請求されます。オプションのリンクアップウェブ検索は、呼び出しされた場合にのみ請求されます。

Kimi K3

テキスト、画像、ビデオ入力をサポートし、1Mトークンコンテキスト、関数呼び出し、JSONスキーマ構造化出力、呼び出しごとに$0.015の組み込みウェブ検索機能。常に思考が有効です。推論深度はreasoning_effortコントロールで調整可能(最大推奨)、推論トークンは出力トークンとして請求されます。温度やその他のサンプリング設定はモデルサービスによって固定されます。APIを通じた多段階関数呼び出しは、reasoning_contentフィールドを保持したままアシスタントメッセージを再生しなければなりません。

DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 の呼び出し方

DeepSeek V4 Pro 0813 は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID deepseek-v4-pro-0813 を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を deepseek-v4-pro-0813 または kimi-k3 に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro-0813",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: テストとガイド

両方のモデルを扱ったプロンプトテストと比較実験です。

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: よくある質問

DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 の違いは何ですか?

DeepSeek V4 Pro 0813 のほうが新しいリリースです (2026年8月13日)。Kimi K3 のリリースは 2026年7月15日 です。 どちらのモデルもコンテキスト長は 1M トークンです。 1 回の応答で DeepSeek V4 Pro 0813 は最大 393,216 出力トークン、Kimi K3 は最大 131,072 を返します。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。

DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 ではどちらが新しいですか?

DeepSeek V4 Pro 0813 のほうが新しいリリースです (2026年8月13日)。Kimi K3 のリリースは 2026年7月15日 です。

DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 ではどちらの料金が低いですか?

入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は DeepSeek V4 Pro 0813 のほうが低くなっています。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。

統合を作り直さずに DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 を切り替えられますか?

はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。

統合する前にブラウザで DeepSeek V4 Pro 0813 と Kimi K3 を試せますか?

はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。

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