タイプ
仕様
料金
入力
1Mプロンプトトークンあたり
$2.00
出力
生成された1Mトークンあたり
$10.00
暗黙のキャッシュ読み取り
1Mのキャッシュ入力トークンごとに
$0.184
ウェブ検索(リンクアップ)
呼び出し時の通話ごと
$0.013
Kimi K3.1 Pro と DeepSeek V4 Pro 0813 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。
Moonshot AI 
DeepSeek テキスト生成Moonshot AI の Kimi K3.1 Pro と DeepSeek の DeepSeek V4 Pro 0813 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 | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| モデルID | kimi-k3-1-pro | deepseek-v4-pro-0813 |
| 開発元 | Moonshot AI | DeepSeek |
| リリース | 2026年10月23日 | 2026年8月13日 |
| コンテキスト長 | 1M トークン | 1M トークン |
| 最大出力 | 131,072 トークン | 393,216 トークン |
| 入力 | テキスト 画像 | テキスト |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| 構造化出力 | JSON Schema | JSON Schema |
| リージョン | Germany | Singapore |
| エンドポイント | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3-1-pro:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813: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 | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 から 131072 デフォルト: 131072 | 1 から 393216 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean デフォルト: true | boolean デフォルト: true |
| reasoning_effort | low, medium, high, max デフォルト: max | none, low, medium, high, max デフォルト: medium |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| disable_formatting | boolean デフォルト: false | boolean デフォルト: false |
| 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 |
| thinking_budget | - | 1 から 393216 デフォルト: 32768 |
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を備えたテキストおよび画像入力をサポートします。リンクアップウェブ検索はweb_search_linkupを通じて利用可能で、呼び出しごとに$0.013を追加します。思考機能はデフォルトでオンで、reasoning_effortで深さを設定する(最大がデフォルト)、enable_thinkingでオフにすると出力品質が低下します。推論トークンは出力トークンとして請求されます。ストップ文字列は解答だけでなく推論にも適用されるため、推論に現れるストップストリングは応答を早期に終了させます。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。
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 K3.1 Pro 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 kimi-k3-1-pro 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 kimi-k3-1-pro または deepseek-v4-pro-0813 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": "kimi-k3-1-pro",
"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。
Kimi K3.1 Pro のほうが新しいリリースです (2026年10月23日)。DeepSeek V4 Pro 0813 のリリースは 2026年8月13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 K3.1 Pro 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。
Kimi K3.1 Pro のほうが新しいリリースです (2026年10月23日)。DeepSeek V4 Pro 0813 のリリースは 2026年8月13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。
