

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 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。
| 仕様 | DeepSeek V4 Pro 0813 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| モデルID | deepseek-v4-pro-0813 | kimi-k3 |
| 開発元 | DeepSeek | Moonshot 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 Schema | JSON Schema |
| リージョン | Singapore | International |
| 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 |
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。
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 0813 | Kimi K3 |
|---|---|---|
| temperature | 0 から 2 デフォルト: 0.7 | - |
| top_p | 0 から 1 デフォルト: 0.9 | - |
| max_tokens | 1 から 393216 | 1 から 1048576 デフォルト: 131072 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean デフォルト: true | - |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max デフォルト: medium | low, high, max デフォルト: max |
| thinking_budget | 1 から 393216 デフォルト: 32768 | - |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean デフォルト: false | - |
| disable_formatting | boolean 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 |
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。
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 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 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."}
]
}'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。
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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。
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。
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。
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。