

Kimi K3 と DeepSeek V4 Pro 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 の Kimi K3 と DeepSeek の DeepSeek V4 Pro 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 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| モデルID | kimi-k3 | deepseek-v4-pro |
| 開発元 | Moonshot AI | DeepSeek |
| リリース | 2026年7月15日 | 2026年4月24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 動画 | 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 | International | Germany |
| エンドポイント | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro: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 | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 から 1048576 デフォルト: 131072 | 1 から 393216 |
| stop | string | string |
| reasoning_effort | low, high, max デフォルト: max | none, low, medium, high, max デフォルト: medium |
| tool_web_search | boolean デフォルト: false | - |
| max_tool_calls | 1 から 20 デフォルト: 5 | - |
| response_format | enum | enum |
| 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 |
| enable_thinking | - | boolean デフォルト: true |
| thinking_budget | - | 1 から 393216 デフォルト: 32768 |
| web_search_linkup | - | boolean デフォルト: false |
| disable_formatting | - | boolean デフォルト: false |
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。
Kimi K3 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 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 または deepseek-v4-pro 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",
"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 のほうが新しいリリースです (2026年7月15日)。DeepSeek V4 Pro のリリースは 2026年4月24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 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。
Kimi K3 のほうが新しいリリースです (2026年7月15日)。DeepSeek V4 Pro のリリースは 2026年4月24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 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。