Moonshot AI の Kimi K3(Moonshot K3 とも検索されます)に EvoLink の統一チャット API からアクセス。統合前に長いコンテキストでのコーディング、ツール利用、構造化出力を試せます。
ビジュアル重視のフロントエンド試作、大規模リポジトリ、多数の根拠資料、長時間稼働するエージェント、105万 Token の作業コンテキストを活かす複雑な知識タスク向けのプレミアムルートです。
Kimi K3
Moonshot のフラッグシップ推論モデル
kimi-k3スクリーンショットからの UI 再現、インタラクティブな試作、リポジトリ全体の開発、複数文書の統合、ツールを多用するエージェント。
すべての料金は 100 万トークンあたりで、USD とクレジットの両方で表示され、お使いのアカウントの現在の価格を反映します。
統合前に Kimi K3 の 1 リクエストあたりの費用を見積もれます。計算機はお使いのアカウントの現在の料金を使い、公式価格は比較用の参考として表示します。
公式価格の見積 $0.0076 · $0.0004 お得(5%)
最低課金:1 リクエストあたり 0.01 クレジット。
手早いテスト向け
日常的な開発向け
本番評価向け
ビジュアル重視のフロントエンド試作、大規模リポジトリ、エージェント、105 万 Token コンテキスト、プロンプトキャッシュ、2 つの API プロトコルで Kimi K3 を利用できます。
Kimi K3 は EvoLink ではモデル ID kimi-k3 として Chat Completions · Responses · Anthropic Messages で提供され、他のモデルと同じ API キーと残高で使えます。1.05M のコンテキストウィンドウと最大 1.05M トークンの出力に加えて長いコンテキストでのコーディング、ツール利用、構造化出力を備えています。
数値は EvoLink のルート設定に基づき、機能は API が現在提供しているものです。
長いコンテキスト、継続的な推論、再利用可能なプロンプトのプレフィックスを組み合わせて初めて効果が生まれます。容量だけでは品質は上がらず、関連情報、構造、出力予算が必要です。
1,048,576 Token のウィンドウに関連コード、仕様、過去のツール結果を保持し、過度な分割を減らせます。不要な情報による注意分散とコストを避けるため、検索とコンテキスト圧縮は引き続き重要です。
長い分析、計画、実行に向いていますが、推論 Token と最終回答 Token の両方が使用量になります。1,048,576 Token は容量であり、通常の回答長ではありません。
リポジトリ指示、システムプロンプト、参照資料、ツールスキーマの順序と構造が安定しているほどキャッシュを再利用しやすくなります。大きな変更では長いプレフィックスの再処理が発生します。
最新モデルだからという理由だけで Kimi K3 を既定ルートにするべきではありません。長いコンテキスト、継続的な推論、複雑なツール連携によって再試行や人手修正を減らせるタスクで最も価値を発揮します。
アーキテクチャ資料、関連サービス、テスト履歴、複数ファイルの制約を同時に扱う開発に向いています。単独のコード生成品質ではなく、採用できるパッチとレビュー時間で評価します。
仕様書、論文、契約書、ログ、ナレッジベースの根拠を同じ作業コンテキストに保持できます。ただし 1M Token の容量が検索や文書構造の代わりになるわけではありません。
ツール選択、構造化出力、コード実行、外部操作を繰り返すワークフローに適します。アシスタントメッセージ、ツール呼び出し ID、引数、結果をターン間で完全に保持する必要があります。
短い会話、分類、書き換え、単純抽出では最大推論や 1M Token が不要な場合が多いため、難易度が上がったときだけ K3 に切り替えます。
公開直後のコミュニティ検証では、ビジュアル制作やフロントエンドに強みが見られる一方、実運用での速度、コスト、長時間タスクの安定性はまだ評価途中です。Kimi K3 APIは、実際のワークロードで比較することが重要です。
初期のコミュニティテストでは、画像の理解、スクリーンショットからのUI再現、アニメーション、インタラクティブなWeb制作が高く評価されています。Kimi K3 APIは、画面設計やプロトタイプを素早く形にしたいチームにとって有力な選択肢です。
フロントエンドのデモは好評ですが、複雑なバックエンド改修、複数ファイルにまたがる変更、ツール呼び出し、長時間のエージェント実行については、独立した検証がまだ十分ではありません。導入前に、自社リポジトリで成功率と修正品質を確認してください。
Kimi K3 APIの実質的なコストは、入力・出力単価だけでは判断できません。応答開始までの時間、推論で消費するトークン数、再試行回数、レビューを通過したタスク数まで計測し、完了タスク当たりの時間と費用で比較するのが現実的です。
Moonshotは約1.56 TBのKimi K3リポジトリを独自のKimi K3 Licenseで公開しました。2.8兆パラメータという規模と公式の64基以上のアクセラレーター推奨により、セルフホスティングには今も本格的なクラスター設計と運用体制が必要です。
プロダクトのバックエンドやバッチ処理には EvoLink API を、コーディングや分析のワークフローには Codex・Claude・Gemini から Kimi K3 を直接呼び出せます。どちらも同じ EvoLink API キー、残高、モデル ID、リクエスト履歴を共有します。
向いている用途:プロダクトのバックエンド、バッチ処理、自動化パイプライン
OpenAI 互換の Chat Completions(または Anthropic Messages)リクエストを EvoLink に送り、モデル ID、システムプロンプト、出力予算、ツール、構造化出力を自分で制御します。
向いている用途:Codex・Claude・Gemini でのコーディング、レビュー、分析
タスク、含める入力、受け入れ基準を Agent に渡すと、Agent がリクエストを組み立て、EvoLink 経由で Kimi K3 を呼び出し、回答をトークン使用量とともに返します。
この例は最短で実行できるリクエストです:システムプロンプト、ユーザーメッセージ、出力予算を含む OpenAI 互換の Chat Completions 呼び出し。パラメータとレスポンスの完全なリファレンスは API タブを開いてください。
curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "You are a senior engineer reviewing a pull request." },
{ "role": "user", "content": "Review this diff and list every risky change with file and line:\n<diff>" }
],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.2
}'
# The response includes choices[0].message and a usage object
# (prompt_tokens, completion_tokens, and cached tokens when a prefix is
# reused).API リファレンスに照らしてモデル ID、messages 配列、パラメータ範囲を確認し、このルートが対応しないフィールドを削除してください。
Authorization の Bearer トークンを確認し、コンソールで利用可能残高を確かめてください。
プロンプトのトークンが Kimi K3 のコンテキストウィンドウを超えています。必要な情報だけに絞るか検索で取り出し、キャッシュ済みプレフィックスを再利用してください。
バックオフとジッターを入れて再試行し、並列バーストではなくバッチやキューで送ってください。
再試行の前に、センシティブな内容、形式不正の tool-call 引数、JSON スキーマの不一致を確認してください。
適切なワークロードでも、誤ったモデル ID、別製品の上限、欠落したエージェント状態によって失敗します。モデル品質を評価する前に、リクエスト経路と会話状態を確認します。
Chat Completions と Anthropic Messages の両方で kimi-k3 を使用します。
EvoLink ルートは 1,048,576 Token です。一部のコーディングクライアントや Kimi プランではより小さい既定上限が表示されるため、実際のルートと設定を確認します。
マルチターンのエージェントでは、アシスタントメッセージ、推論内容、ツール呼び出し ID、引数、結果が必要です。最終テキストだけでは状態の連続性が失われます。
モデルや主要設定の変更で再利用可能なコンテキストが無効になる場合があります。新しいセッションでキャッシュヒット、出力長、ツール動作を再計測します。
安定したリポジトリ指示、参照ドキュメント、ツールスキーマを再利用できる場合、自動キャッシュ読み取りは専用の低い単価で課金されます。
関連するコード、仕様、ドキュメント、エージェントの状態を 1 つの作業コンテキストに保持できます。上限は目標ではなく容量として扱い、関連する根拠を取得してタスクに合った出力予算を設定してください。
Kimi K3 がプレミアムルートとして妥当なのは、同じ本番タスクで分割、再試行、ツール失敗、人手修正を減らせる場合です。同一のタスクセットで比較します。
K3 が少ない再試行とレビューで利用可能な結果を返すなら、高い Token 単価でも総コストは下がります。その差が出なければ軽量ルートを維持します。
まず Kimi K3 が再試行とレビューを減らすか確認し、その後に料金、コンテキスト、キャッシュ、用途を比較して本番ルートを選びます。
| モデル | Kimi K3 | Claude Opus 4.8 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| 入力 / 出力 | $2.85 / $14.25 | $4.5 / $22.5 | $1.865 / $11.183 |
| コンテキスト | 1.05M | 1M | 1M |
| キャッシュ | 自動キャッシュ読み取り | 読み取り + 書き込み | コンテキストキャッシュ |
| 適した用途 | スクリーンショットからの UI 再現、インタラクティブな試作、リポジトリ全体の開発、複数文書の統合、ツールを多用するエージェント。 | 長時間のコーディングエージェントと複雑なレビュー向けのプレミアム基準。 | 文書中心の作業と視覚的根拠に対応する長文コンテキストのマルチモーダルルート。 |
はい。本番モデルとして利用でき、ライブ料金と公式フォールバック料金に対応しています。
Chat Completions と Anthropic Messages の両方で kimi-k3 を使用します。
はい。同じ EvoLink API Key で Chat Completions または Anthropic Messages 互換リクエストを利用できます。
EvoLink ルートは 1,048,576 Token です。256K は特定の Kimi Code プランやクライアント設定に由来します。
関連するコード、文書、ツール結果を保持しつつ、検索、安定したプロンプトのプレフィックス、コンテキスト圧縮を使い、無理に埋めないでください。
初期のコミュニティテストでは、スクリーンショットからの UI 再現、Web プロトタイプ、アニメーション、視覚的な表現で良い評価が見られます。ただし、デザインの再現性やコード品質は要件によって変わるため、実際の画面と開発ルールを使った検証をおすすめします。
公開直後の報告には、複雑なタスクで思考時間が長くなるという声もあります。単純な応答速度だけでなく、完了までの時間、総トークン数、再試行回数、採用できた成果物の割合を記録し、タスク単位で評価してください。
大きな変更で再利用可能なコンテキストが無効になる場合があります。新しいセッションでキャッシュヒットと出力長を再計測してください。
タスク難易度に合わせて制限し、推論と最終回答の Token を監視します。1,048,576 Token は容量であり通常の目標ではありません。
先にレイテンシとコストを検証してください。短い会話、分類、単純抽出は軽量モデルが適しています。
K3 は長文コンテキストと複雑なエージェント、GPT と Claude は最先端モデルの性能基準、GLM と DeepSeek はコスト基準として評価します。
初回成功率、採用成果物、再試行、出力 Token、キャッシュヒット率、有効なツール呼び出し、所要時間、人手修正、フォールバック率を計測します。
