Moonshotの代表的な推論モデルで、長時間コーディングとエージェント作業に向けられており、1Mトークンコンテキスト、画像入力、ウェブ検索、コードインタープリタを備えています。
Moonshot AIテキスト生成1M コンテキストリリース 2026年10月23日Germany独自エンドポイント新着Moonshotの代表的な推論モデルで、長時間コーディングとエージェント作業に向けられており、1Mトークンコンテキスト、画像入力、ウェブ検索、コードインタープリタを備えています。
テキストおよび画像入力、関数呼び出し、JSONスキーマ構造化出力、組み込みツールをサポートしています:呼び出された呼び出しごとに$0.015請求されるウェブ検索、追加料金無料のウェブエクストラクタとコードインタプリタ。Thinkingはデフォルトでオンで、reasoning_effortコントロール(maxがデフォルト)とenable_thinkingスイッチがあります。推論トークンは出力トークンとして請求されます。プロンプトキャッシュは自動です。ストップ文字列は解答だけでなく推論にも適用されます。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。ビデオ入力、明示的なキャッシュ制御、バッチ処理、ファインチューニングはサポートされていません。
別名 Kimi K3.1, Moonshot AI Kimi K3.1 Pro
kimi-k3-1-pro/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1beta/models/kimi-k3-1-pro:generateContentkimi-k3.1-promoonshotai/kimi-k3.1-proEmpirioLabs カタログのライブ従量課金料金です。使った分だけの支払いで、月額最低料金はありません。
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。 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."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3-1-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)EmpirioLabs 上の Kimi K3.1 Pro API が対応するリクエストパラメーターです。フィールドを省略した場合はデフォルト値が適用されます。
| パラメータ | タイプ | デフォルト | 範囲 / 値 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| max_tokens | number | 131072 | 1 から 131072 | 最大出力トークン。推論トークンもこの制限にカウントされます。 |
| stop | string | - | - | 最大4つの文字列で、モデルはこれ以上のトークン生成を停止します。 |
| enable_thinking | boolean | true | - | 答える前に「推論」を有効にしてください。オフにすると出力品質が下がります。 |
| reasoning_effort | enum | max | low, medium, high, max | Kimi K3.1 Pro Reasoning Effort。高い努力は回答前により多くの Reasoning Tokens(論理トークン)を消費します。Maxが推奨され、デフォルトです。 |
| tool_web_search | boolean | false | - | リアルタイムの情報をウェブで検索しましょう。呼び出しごとにリクエストコストが$0.015増加します。 |
| tool_web_extractor | boolean | false | - | URLからコンテンツを抽出し読みます。ウェブ検索と思考が必要です。 |
| tool_code_interpreter | boolean | false | - | サンドボックスでPythonコードを動かす。考える必要がある。 |
| disable_formatting | boolean | false | - | ウェブ検索で追加されるソースリストを表示せずに回答を返す。 |
| response_format | enum | - | - | 出力を有効なJSONに制限します。任意のJSONオブジェクトにJSONモードを使うか、正確なレスポンス形状を強制するためのJSONスキーマを提供してください。 |
テキストおよび画像入力をサポートし、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に対応しています。組み込みツールはデフォルトでオフです。呼び出しごとに$0.015ウェブ検索、追加料金なしでウェブエクストラクタとコードインタプリタが利用できます。1つのリクエストは複数回の検索を実行でき、各検索は請求されます。思考機能はデフォルトでオンで、深さを設定reasoning_effort(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。ウェブエクストラクタとコードインタプリタは思考が必要で、ウェブエクストラクタもウェブ検索が必要です。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文字列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。
このモデルが単一のリクエスト内でツール(ウェブ検索、コードインタプリタなど)を呼び出す場合、応答には正規化されたusage.tool_usageマップがトークン数とともに表示されます。以下の例は形状、正確なフィールド名、単位、そして提供者によってわずかに異なるツールを示しています:
"usage": {
"prompt_tokens": 123,
"completion_tokens": 456,
"cost_usd": 0.0042,
"tool_usage": {"web_search": 3, "code_interpreter": 1}
}ツール数はすでにcost_usdに含まれており、透明性を保つために表示されているため、ツールごとの請求を監査できます。ツールが起動されていない場合は、このフィールドは省略されます。
EmpirioLabs では Kimi K3.1 Pro は従量課金です: 入力 $2.00 1Mプロンプトトークンあたり; 出力 $10.00 生成された1Mトークンあたり; 暗黙のキャッシュ読み取り $1.80 1Mのキャッシュ入力トークンごとに; ウェブ検索 $0.015 呼び出し時の通話ごと; ウェブエクストラクター $0.00 呼び出し時の通話ごと; コードインタプリタ $0.00 呼び出し時の通話ごと。このページのライブ料金表は常に API の請求額と一致します。
Kimi K3.1 Pro は 1M トークンのコンテキストウィンドウに対応しています(1回の応答あたり最大 131,072 出力トークン)。
はい。Kimi K3.1 Pro は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供しているため、既存の OpenAI SDK は base_url を https://api.empiriolabs.ai/v1 に向けてモデル ID を kimi-k3-1-pro に設定するだけで動作します。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンドでは API と同じパラメーターで Kimi K3.1 Pro をブラウザ上で実行できるので、コードを書く前にプロンプトを試せます。
EmpirioLabs アカウントを作成し、ダッシュボードの API Keysでキーを生成してください。課金は従量制クレジットなので、実行したリクエストの分だけ支払います。
