MoonshotAI: Kimi K3

Kimi K3はMoonshot AIのマルチモーダル推論モデルで、2026年7月16日にプロバイダーからリリースされました。2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、api14ではテキストカテゴリに位置づけられていますが、入力としてテキスト以外も受け付けます。Moonshot AIはこれを複雑なコーディング、ナレッジワーク、長期的なエージェントワークフロー向けと位置づけています。

入力側では、Kimi K3はテキスト、画像、動画を受け付け、出力としてテキストを生成します。コンテキストウィンドウは1,048,576トークンで、非常に長い文書、拡張された会話履歴、あるいはかなりの規模のコードベースを単一のリクエストに収められるだけの大きさです。最大出力は943,718トークンなので、タスクがそれを必要とする場合、応答自体も極めて長くできます。推論はモデル設計の一部であり、APIはそのための制御を公開しています。これにはreasoningパラメータ、reasoning_effort設定、推論内容を表に出すためのinclude_reasoningフラグが含まれます。

これらの機能はいくつかの実用的な用途を示します。大規模リポジトリのレビュー、長いレポートの要約や照会、多段階のエージェント実行を通じた状態維持といった長コンテキスト作業は、コンテキストウィンドウとエージェント重視の設計に適合します。画像や動画をテキストと一緒に渡せるため、視覚資料と書面による指示を混在させたタスク、たとえばスクリーンショット、図、クリップの説明や情報抽出を扱えます。構造化出力、ツール呼び出し、推論制御により、モデルが関数を呼び出す、JSONを返す、難しい問題により多くの計算を割く必要があるパイプラインにも適しています。

Kimi K3は、モデルID「moonshotai/kimi-k3」を使用してapi14のOpenAI互換API経由で呼び出します。サポートされるリクエストパラメータはfrequency_penalty、include_reasoning、logit_bias、logprobs、max_tokens、min_p、presence_penalty、reasoning、reasoning_effort、repetition_penalty、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_logprobs、top_pです。サンプリング制御（temperature、top_p、top_k、min_p、ペナルティ系パラメータ、seed、stop）で出力を調整でき、response_formatとstructured_outputsが整形された応答を、toolsとtool_choiceが関数呼び出しを担います。トークンレベルの確率が必要な場合はlogprobsとtop_logprobsを利用でき、max_tokensは最大出力の範囲内で応答長を制限します。

ここには価格、レイテンシ、スループットに関する情報はないため、これらは最新の価格表と自身のテストで確認する価値があります。このモデルはテキスト出力専用なので、生成画像、音声、その他の出力モダリティが必要な場合は別のモデルが必要です。ワークロードが小さく、短いコンテキストで、推論やマルチモーダル入力の利点がない場合、より単純なモデルの方が適している可能性があります。