Kimi K3 は、Moonshot AI のフラッグシップモデルとして Novita AI で利用可能です。2.8 兆の総パラメータ、1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウ、そしてテキスト、画像、動画の入力を備えています。アプリケーションに非常に大きなコンテキストやマルチモーダルな推論が必要な場合は K3 を選択し、トークンあたりのコストが低いこと、コンテキストウィンドウが小さいこと、または確立された K2 固有の統合が重要である場合は Kimi K2 バリアントを選択してください。Novita の現在の K3 料金は、入力 100万トークンあたり $3、出力 100万トークンあたり $15、キャッシュ読み取り 100万トークンあたり $0.30 です（2026 年 7 月 22 日確認）。
重要なポイント
- Kimi K3 は、モデル ID
moonshotai/kimi-k3で Novita AI 上で公開されています。 - モデルページには、100万トークンのコンテキストと最大出力 100万トークン、さらにテキスト、画像、動画の入力機能が記載されています。
- 現在のサーバーレス料金は、入力 $3/100万トークン、出力 $15/100万トークン、キャッシュ読み取り $0.30/100万トークンです。料金は変更される可能性があるため、予算を立てる前にモデルページで確認してください。
- K3 は、大規模なリポジトリ、長文の調査資料、マルチモーダルな知識作業、そして最新のフラッグシップを必要とするワークフローに適した Kimi の選択肢です。
- コスト重視、テキストのみ、または既に統合済みのワークロードには、K2.5 または K2 Instruct の方が適切な選択となる場合があります。
Kimi K3 とは？
Kimi K3 は、Moonshot AI の最新 Kimi モデルであり、Novita AI の Kimi ラインナップに掲載されている中で最も高性能なモデルです。その最大の特徴は規模にあります。Novita のモデルページには、Kimi Delta Attention と Attention Residuals で構築された 2.8 兆パラメータモデルであり、ネイティブの画像理解と 100万トークンのコンテキストウィンドウを備えていると説明されています。
このコンテキストサイズにより、実用的な問いが「モデルはこのプロンプトに答えられるか？」から「モデルに作業対象の全データセットを与えられるか？」へと変わります。コーディングエージェントは、より多くのリポジトリをコンテキスト内に保持できます。リサーチアシスタントは、大胆に分割することなく、大量のドキュメントコレクションを扱えます。マルチモーダルワークフローは、テキストと画像や動画を別々のステップに分割する代わりに、それらを組み合わせて処理できます。
トレードオフはコストです。K3 の出力価格は、Novita 上の古い Kimi エンドポイントに記載されている価格よりも大幅に高いため、大きなコンテキストウィンドウは、それが実際のアプリケーションの複雑さを取り除くか、回答品質を向上させる場合に最も有用です。短いチャットリクエストをすべてフラッグシップに送信する理由にはなりません。
Kimi K3 のスペックと料金
以下の値は、2026年7月22日に確認した Novita AI の Kmi K3 モデルページ からのものです。
| フィールド | Kmi K3 詳細 |
|---|---|
| 公開者 | Moonshot AI |
| モデル ID | moonshotai/kmi-k3 |
| アーキテクチャ注記 | 2.8T パラメータ; Kmi Delta Attention および Attention Residuals |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 トークン (1M) |
| 最大出力 | 1,048,576 トークン |
| 入力 | テキスト、画像、動画 |
| 出力 | テキスト |
| 入力価格 | 100万トークンあたり $3 |
| キャッシュ読取価格 | 00万トークンあたり $0.30 |
| 出力価格 | 100万トークンあたり $15 |
| Novta での利用可能性 | サーバレス API |
| API スタイル | OpeAI互換おび Anthropc互換エンドポイント |
料金表は従量課金制です。専用 GPU をプロビジョニングするのではなく、処理されたトークンに対して支払います。大まかな見積もりとして、1000 万の入力トークンと 100 万の出力トークンの場合、その他のアカウントレベルの料金や記載されたレートの変更がなければ、$45 かかります。特にプロンプトが長く応答が短い場合、ヘッドラインの出力価格よりも実際のトラフィックの構成の方が重要です。
K3 にはキャッシュ読み取り料金も記載されています。安定したシステム指示、ツール定義、または大規模な参照資料を再利用すると、アプリケーションとリクエストパターンがキャッシュをサポートしている場合、繰り返しのリクエストのコストを削減できます。キャッシュ動作は測定すべき最適化として扱い、繰り返されるプロンプトすべてがキャッシュ読み取りレートで課金されることが保証されているわけではありません。
Kimi K3 と Kimi K2 ファミリーの比較
K2 は単一のエンドポイントではありません。このファミリーには、古い K2 Instruct バリアントと新しい K2.5 および K2.6 リリースが含まれており、それぞれに独自の機能と価格プロファイルがあります。したがって、すべての K3 レスポンスが優れているという包括的な主張ではなく、ワークロードベースの比較が適切です。
| 決定要素 | Kimi K3 | Kimi K2 ファミリー |
|---|---|---|
| ポジショニング | Novita Kimi ラインナップの最新フラッグシップ | コストと機能のトレードオフが異なる以前のバリアント |
| コンテキスト | 100万トークン | モデルにより異なります。選択したエンドポイントを確認してください |
| 入力モダリティ | テキスト、画像、動画 | モデルにより異なります; K2.5 はマルチモーダル入力をサポート |
| Novita K3 の現在価格 | 入力 $3/100万、出力 $15/100万、キャッシュ読取 $0.30/100万 | バージョンにより異なります; 比較する前にモデルページを確認してください |
| 選択する最良の理由 | 非常に大規模なワーキングセットと最先端のマルチモーダルワクフロー | 低コスト、既知の動作、または既存の統合 |
| 移行リスク | 新モデル ID と新プロダクションベースライン | 既存のプロンプト、評価、ツールスキーマが既に調整されている可能性あり |
K3 と K2.5 の比較
K2.5 は、100万トークンのコンテキストを必要としないマルチモーダルアプリケーションにとって、依然として合理的な選択肢です。テキスト、画像、動画を処理でき、その Novita モデルページには、K3 よりも小さいコンテキストウィンドウと低い現在のトークンレートが記載されています。プロンプトがその制限内に十分収まり、推論コストを予測可能に保つことが優先事項である場合は、K2.5 を使用してください。
より大きなコンテキストが実際のボトルネック（繰り返しの検索、多数のファイルにわたるリポジトリの要約、長い動画や文書の分析、または圧縮中に重要な状態を失うエージェント実行）を取り除く場合に、K3 に移行してください。ワクフローが主に短い会話や一般的なコーディングの質問である場合、K2.5 の方がコストとレイテシのトレードオフに優れている可能性があります。
K3 と K2 Instruct の比較
K2 Instruct は、テキスト優のチャトおびエージェンティックツール使用向けの、よりシンプルなバリューオプションです。Novita の古い投稿には、128K のコンテキストウインドウと K3 よりも低い価格が記載されています。これは、サポートエージェント、構造化抽出、小規模リポジトリでのコーディング支援、および既に K2 Instruct のプロンプト動作に依存するアプリケーションにとって、依然として十分です。
K3 は、128K では不十文場合、画的な入力がコアワクフローの一部である場合、または古いベースラを維持する代わりに Moonshot AI の現在のフラッグシップを評価したい場合に、より適しています。K3 がより多くのパラメータを持っているからといって移行しないでください。代表的なトラフィックでプロンプト、ツール呼び出し、出力形式、レイテシをテストしてください。
Kimi K3 を使用すべき場合
K3 は、以下の条件の1つ以上が当てはまる場合に、その高価格に見合う価値を発揮します。
大規模リポジトリと長期間実行コーディングエージェント
コードベースの広範囲な視が必なタスク（クロスパッケージのリファクタ、アーキテクチャマッピング、依存関係の移行、ログ、テスト、実装ファイルにまたがるデバッグ）には K3 を使用します。100万トークンのコンテキストが自動的にエージェントを信頼できるものにするわけではありませんが、オーケストレーションレイヤーが状態を要約または破棄する前に、より多くの余裕を与えます。
マルチモーダルな知識作業
K3 はテキスト、画像、動画の入力を受け入れます。そのため、要件と共に製品スクリーンショットをレビューする、記録されたデモンストレーションをドキュメントと合わせて分析する、または複数のメディアから決定事項を抽出するといったワクフローに適しています。出力契約は狭く保ち、結果が自動システムに供給される場合は抽されたフィールドを検証してください。
長文のリサーチとドキュメント合成
質問が多くの一次文書に依存する場合、K3 はワーキングコンテキストを組み立てるために必要な検索とステッチングのコード量を減らすことができます。これは、比較、合成、文書間の質問に最も役立ちますが、権威ある情報源を特定したり、引用を確認したりする必をなくすわけではありません。
フラッグシップ評価
現在の Kimi 世代を新製品向けに評価している場合、K3 がベンチマークする最初のエンドポイントとして自然です。代表的な小さなテストセットから始め、品質、レイテシ、出力長、総コストを K2.5 または K2 Instruct と比較してから、プロダクションのデフォルトを変更してください。
K2 がより良い選択である場合
K3 があらゆるリクエストに対するデフォルトの答えではありません。以下の場合は K2 エンドポイントに留まってください。
- プロンプトが短くテキストのみであり、100万のコンテキストが実質的な利点を提供しない場合。
- アプリケーションが価格に非常に敏感であり、出力トークンが請求の大部分を占める場合。
- プロダクションで既に安定した K2 プロンプト、ツールスキーマ、または構造化出力評価器を持っている場合。
- 既知のレイテンシが必要であり、まだ自分のレートと同時実行プロファイルで K3 をテストしていない場合。
- ワクフローが選択した K2 のコンテキストウィンドウに頻繁な切り詰めや要約なしで収まる場合。
有用なルーティングパターンは、K2.5 または K2 Instruct を高速パスとして維持し、大規模コンテキスト、マルチモーダル、または困難なタスクのみを K3 に送信することです。これにより、追加のコンテキストと機能がコストを回収できるリクエストで K3 を評価できます。
Novita AI で Kmi K3 にアクセスする方法
Kmi K3 ページ には、Playground アクセス、モデルドキュメンテーション、サーバーレス API の詳細が含まれています。OpenAI 互換クライアントの場合、Novita の OpenAI ベース URL と正確なモデル ID を使用します。
最初のリクエスト、料金確認、トラブルシューティングの流れを1か所で行いたい場合は、Kmi K3 API クイックスタート から始めてください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<NOVITA_API_KEY>",
base_url="https://api.novita.ai/openai",
)
response = client.chat.completions.create(
model="moonshotai/kimi-k3",
messages=[
{"role": "user", "content": "この設計における主要なリスクを要約してください。"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)
最初のプロダクションテストは小規模に抑えてください。プロンプトトークン、完トークン、キャッシュ使用量、最初のトークンまでの時間、総レイテンシ、タスク成功を記録します。その後、同じ評価を、通常使用する K2 エンドポイントでも繰り返します。モデルページには Anthropic 互換のアクセスも記載されており、既存のアプリケーションが既にそのクライアント形状を使用している場合に役立ちます。
結論
ジョブが本当にコンテキストヘビーまたはマルチモーダルであり、サーバレス API を通じて Moonshot AI の最新のフラッグシップを評価したい場合は、Novita AI で Kmi K3 を選択してください。その 100万トークンのコンテキスト、画入カ、現在のフラッグシップとしての位置づけは、長期ホライズンのコーディングエージェント、文書中心のリサーチ、および混合メディアワクフローにとって強力な候補です。
ワクフローがより小規模で、テキスト優先、コスト重視、または既に K2 エンドポイントに合わされている場合は、K2.5 または K2 Instruct を選択してください。最良のプロダクション設は、単一の勝者ではなく、ルータである可能性があります。大規模なワーキングセットを必とするリクエストには K3 を予約し、ルーテンなトラフィックには低コストな K2 パスを維持します。
FAQ
Kimi K3 は Novita AI で利用できますか？
はい。Novita は Kimi K3 をモデル ID moonshotai/kimi-k3 のサーバーレスモデルとしてリストしています。可用性と料金は変更される可能性があるため、デプロイ前に対象のモデルページで確認してください。
Novita AI での Kmi K3 の料金はいくらですか？
2026 年 7 月 22 日現在の記載レートは、入力 100万トークンあたり $3、出力 100万トークンあたり $15、キャッシュ読取 100万トークンあたり $0.30 です。プロダクション支出を見積もる前に、モデルページで現在のレートを確認してください。
Kimi K3 は画像と動画をサポートしていますか？
はい。Novita のモデルページには、入カモダリテイとしてテキスト、画像、動画がリストされ、出カはテキストです。
Kimi K2.5 から K3 に移行すべきですか？
ワクフローが K3 の 100万トークンのコンテキスト、新しいフラッグシップポジショニング、またはマルチモーダルなワクフローの恩恵を受ける場合に移行してください。K2.5 が既にプロンプトを適切に処理し、低コストが優先事項である場合は、切り替える前にベンチマークを実施してください。
Kimi K3 のモデル ID は何ですか？
Novita API 設定で moonshotai/kimi-k3 を使用します。
