Kimi K3 vs GLM 5.2

Kimi K3 と GLM 5.2 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 Z.ai テキスト生成

Kimi K3 vs GLM 5.2 の概要

Moonshot AI の Kimi K3 と Z.ai の GLM 5.2 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

  • Kimi K3 のほうが新しいリリースです (2026年7月15日)。GLM 5.2 のリリースは 2026年6月16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。
  • Kimi K3 だけが対応する入力の種類: 画像, 動画。
  • Kimi K3 だけに記載されている機能: multimodal, agentic coding。
  • 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 GLM 5.2 のほうが低くなっています。

Kimi K3 vs GLM 5.2: 仕様

仕様Kimi K3GLM 5.2
モデルIDkimi-k3glm-5-2
開発元Moonshot AIZ.ai
リリース2026年7月15日2026年6月16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131,072 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 SchemaJSON モード
リージョンInternationalSingapore
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/glm-5-2:generateContent
機能
reasoning function calling multimodal agentic coding web search
reasoning function calling web search

Kimi K3 vs GLM 5.2: 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。

Kimi K3 vs GLM 5.2: 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Kimi K3GLM 5.2
max_tokens1 から 1048576 デフォルト: 1310721 から 131072 デフォルト: 65536
stopstringarray
reasoning_effortlow, high, max デフォルト: maxnone, minimal, low, medium, high, xhigh, max デフォルト: max
tool_web_searchboolean デフォルト: falseboolean デフォルト: false
max_tool_calls1 から 20 デフォルト: 5-
response_formatenumenum
temperature-0 から 1 デフォルト: 1
top_p-0.01 から 1 デフォルト: 0.95
enable_thinking-boolean デフォルト: true
preserve_thinking-boolean デフォルト: false
do_sample-boolean デフォルト: true
search_recency_filter-oneDay, oneWeek, oneMonth, oneYear, noLimit デフォルト: noLimit
count-1 から 50 デフォルト: 10
search_domain_filter-string
search_prompt-string
search_result-boolean デフォルト: true

Kimi K3 vs GLM 5.2: 上限と注意点

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。

Kimi K3 と GLM 5.2 の呼び出し方

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 glm-5-2 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": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

Kimi K3 vs GLM 5.2: 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。

Kimi K3 vs GLM 5.2: よくある質問

Kimi K3 と GLM 5.2 の違いは何ですか?

Kimi K3 のほうが新しいリリースです (2026年7月15日)。GLM 5.2 のリリースは 2026年6月16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。 Kimi K3 だけが対応する入力の種類: 画像, 動画。 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 と GLM 5.2 ではどちらが新しいですか?

Kimi K3 のほうが新しいリリースです (2026年7月15日)。GLM 5.2 のリリースは 2026年6月16日 です。

Kimi K3 と GLM 5.2 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 GLM 5.2 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 Kimi K3 と GLM 5.2 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 Kimi K3 と GLM 5.2 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。

より良いエンドポイントを使う準備はできていますか?

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