Kimi K3とは？
Moonshotは2026年10月23日にKimi K3.1 Proを公開しました。同じモデルに追加の事後学習を施したもので、スコアが高く、トークンあたりの価格は3分の1安く、重みは11月4日までに公開予定とされています。それまではK3がオープンウェ イトの選択肢です。
Kimi K3はMoonshot AIのフラッグシップモデルで、2026年7月16日にKimiアプリとAPIで公開され、7月27日からHugging Faceでオープンウェイトが提供されています。Moonshotはこれを世界初のオープンな3兆パラメータ級モデルと呼んでいます。mixture-of-expertsの設計で、パラメータ数は2.8兆、トークンごとのアクティブは1,040億（104 billion）で、ファインチューニング以降は4ビット（MXFP4）の重みで学習されました。テキスト、画像、動画を読み、テキストを書き、コンテキストは1,048,576トークンです。
思考は常に有効で、強度はlow、high、maxから選べます（既定はmax）。重みは修正版のMITライセンスです。ほとんどの用途で無料ですが、12か月の売上が$20 million（2,000万ドル）を超えるmodel-as-a-service事業を営む企業は別途の契約が必要で、月間ユーザーが1億人（100 million）を超えるか、月間売上が$20 millionを超える製品はKimi K3の名前を表示しなければなりません。
MoonshotのAPI（platform.kimi.ai）での料金は、100万入力トークンあたり$3、キャッシュ済み入力は$0.30、100万出力トークンあたり$15です。Amazon Bedrock、Together、Fireworksも提供しています。
Kimi K3の料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Weights | Free | 修正版MITライセンス |
| Input | $3 per 1M tokens | キャッシュ済み入力$0.30 |
| Output | $15 per 1M tokens |
修正版MITライセンスのオープンウェイトです。Kimi API：1Mトークンあたり入力$3 / 出力$15、キャッシュ済み入力は$0.30です。
Kimi K3は使う価値があるか？
Kimi K3は長いエージェント作業で最も強いオープンウェイトモデルであり、使うのに最も高価なモデルの一つでもあります。Moonshotのモデルカードは、max強度で、2026年7月時点の主要なクローズドモデルであるClaude Fable 5、GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8と比較しています。BrowseComp（91.2）、MCPMark-Verified（94.5）、SWE-Marathon（42.0）で首位に立ち、OSWorld-VerifiedではFable 5に1ポイント以内まで迫りました。Humanity's Last Exam（43.5対53.3）とFrontierSWE（81.2対86.6）ではFable 5に、DeepSWE（67.5対73.0）ではGPT-5.6 Solに劣りました。これらはMoonshotの実行で、一部は社内テストです。
独立した測定では差が縮まります。Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは44で、オープンウェイトのクラスで5位です。指数のタスク1件あたり$2.00で、KimiのAPIでの速度は毎秒37出力トークンと、速度では78モデル中72位です。GLM-5.3-Flashはタスク1件あたり$0.28で42です。Mistralが公表したSurge AIのブラインドのコーディング評価では、K3は5点満点で3.59と、GLM-5.3（3.60）にわずかに及ばず、Mistral Large 4 Preview（3.74）とClaude Opus 5（4.22）にも劣りました。
データに関する条件は注意深く読む必要があります。Moonshotのプライバシーポリシーは、プロンプトや出力を含むユーザーのコンテンツをモデルの学習に使うことを認め、APIの適用除外やオプトアウトについて記載がなく、アカウントが有効な間はシンガポールのサーバーにデータを保持します。機密性の高い入力を扱うチームは、重みを自分で使うか、同じ$3/$15の価格を掲げるAmazon Bedrockのようなホストを使うべきです。
セルフホストはクラスター規模の取り組みです。チェックポイントは約1.56 TBで、vLLMのレシピはNvidia GB300またはAMD MI355XのGPU 8基を最低要件とし、実際のトラフィックには複数ノード構成を想定しています。統合する側は、推論を含むアシスタントのメッセージ全体を毎ターン返す必要もあります。K3は思考履歴を保持した状態で学習されており、Moonshotはマルチターンとツール呼び出しにそれが必要だとしています。
真価を発揮する場面
ディープリサーチエージェントを作るリサーチツールのスタートアップ
何十回ものWeb検索と長いレポートが必要な質問に答える
K3のBrowseCompの91.2と1Mのコンテキストは、長い閲覧と要約のループに向いています。Moonshot自身の実行では300Kトークンでコンテキストを圧縮していました。$3/$15なら、入力500K、出力30Kトークンのタスクはキャッシュ前で約$1.95です。
顧客データをMoonshotに送れないフィンテックのプラットフォームチーム
自社のクラウド契約のもとでフロンティア級のオープンモデルを使う
ユーザーのコンテンツでの学習を認めるポリシーのplatform.kimi.aiではなく、同じ$3/$15のAmazon BedrockでK3を呼び出します。Bedrockでは出力の上限が128Kです。
GPUクラスターを持つAIラボや大企業
エージェントタスクでクローズドなフロンティアモデルと競えるオープンモデルをセルフホストする
1.56 TBのMXFP4チェックポイントを、vLLMまたはSGLangで最低8基のGB300またはMI355Xで配信し、本番では複数ノードにします。社内利用はライセンスの売上条項と表示条項の対象外です。
導入前に確認すること
- 導入
- platform.kimi.aiのOpenAIまたはAnthropic互換APIでkimi-k3を選ぶか、Moonshotがエージェントのハーネスとして推奨するKimi Code CLIを使います。reasoning_contentとtool_callsを含むアシスタントのメッセージ全体を、毎ターン返してください。
- 連携
- MoonshotのAPIでは、画像入力、構造化出力、ツール選択、ツールの動的読み込み、コンテキストキャッシュ。Amazon Bedrock、Together、Fireworksのほか、OpenRouter経由で他のプロバイダーでも使えます。セルフホストにはvLLM、SGLang、TokenSpeed。
- データとプライバシー
- Moonshotのプライバシーポリシーは、APIの適用除外を記載しないままユーザーのコンテンツでの学習を認め、アカウントが有効な間はデータを保持し、シンガポールに保存します。SOC 2やISOの認証は挙げられていません。ライセンスは社内利用を売上条項と表示条項の対象外としています。
- 大規模利用時のコスト
- 100万トークンあたり$3/$15、キャッシュ済みは$0.30で、5分または1時間のキャッシュ書き込みには追加料金がかかります。入力500K、出力30Kトークンのエージェントタスク1,000件は、キャッシュなしで約$1,950です。Fireworksには$2.10/$10.50のエンドポイントもあります。
- 制限
- コンテキストは1,048,576トークンです。OpenRouterのホストの多くは出力943Kトークンまで、Bedrockは128Kまでです。思考は無効にできず、Artificial AnalysisはKimiのAPIで毎秒37トークン、最初のトークンまで3.5秒と測定しています。
良い点
- Moonshotの表で、BrowseComp、MCPMark、SWE-Marathonの首位です
- オープンウェイトで、ライセンスの条件が効くのは売上$20M超からです
- 1Mトークンのコンテキストで、画像と動画を入力できます
- Moonshot、Bedrock、Togetherで同じ$3/$15です
気になる点
- Artificial Analysisのタスク1件あたり$2.00で、クラスの最下位近くです
- KimiのAPIでは毎秒37トークンと遅いです
- Moonshotのポリシーは、APIのコンテンツでの学習を認めており、オプトアウトの記載がありません
- セルフホストにはGB300またはMI355XのGPUが最低8基必要です
おすすめの人
ブラウジングやリサーチのエージェントを作り、オープンウェイトを求め、セルフホストするかフロンティア並みのAPI料金を払えるチーム。
Kimi K3の代替
Kimi K3：よくある質問
- Kimi K3は使う価値があるか？
- Kimi K3はMoonshot自身のエージェント評価表で首位ですが、Artificial Analysisのタスク1件あたり$2で、指数がわずか2ポイント高いだけなのにGLM-5.3-Flashの7倍の費用がかかります。 評価は5点満点中4.3点です。
- Kimi K3の料金は？
- 修正版MITライセンスのオープンウェイトです。Kimi API：1Mトークンあたり入力$3 / 出力$15、キャッシュ済み入力は$0.30です。
- Kimi K3の欠点は？
- Artificial Analysisのタスク1件あたり$2.00で、クラスの最下位近くです; KimiのAPIでは毎秒37トークンと遅いです; Moonshotのポリシーは、APIのコンテンツでの学習を認めており、オプトアウトの記載がありません; セルフホストにはGB300またはMI355XのGPUが最低8基必要です.
- Kimi K3は誰に向いているか？
- ブラウジングやリサーチのエージェントを作り、オープンウェイトを求め、セルフホストするかフロンティア並みのAPI料金を払えるチーム。
- チームや本番環境でKimi K3を使うと費用はいくらか？
- 100万トークンあたり$3/$15、キャッシュ済みは$0.30で、5分または1時間のキャッシュ書き込みには追加料金がかかります。入力500K、出力30Kトークンのエージェントタスク1,000件は、キャッシュなしで約$1,950です。Fireworksには$2.10/$10.50のエンドポイントもあります。
- Kimi K3は企業データを扱っても安全か？
- Moonshotのプライバシーポリシーは、APIの適用除外を記載しないままユーザーのコンテンツでの学習を認め、アカウントが有効な間はデータを保持し、シンガポールに保存します。SOC 2やISOの認証は挙げられていません。ライセンスは社内利用を売上条項と表示条項の対象外としています。
- Kimi K3の代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はKimi K3.1 Pro, GLM-5.3, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4-Pro 、 MiniMax-M3です。
回答確認日：2026年10月26日