Kimi K3.1 Pro API

料金比較：公式 API・OpenRouter・Wokey

100 万トークンあたりの USD。公式 API と OpenRouter の料金は 2026-10-24 に手作業で確認した税抜価格で、Wokey の料金はリアルタイムの料金表から取得しています。

2026-10-24 に確認 · 公式の料金ページ · OpenRouter のエンドポイント一覧

Claude Code で使う

このモデルは Wokey で /v1/messages に対応しています。以下の環境変数を設定してから claude を起動してください。

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wokey.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$WOKEY_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="kimi-k3.1-pro"

Kimi K3.1 Pro の概要

リリース日

2026-10-23：K3.1 Pro と K3.1 Pro Highspeed が初日から Kimi の Web 版とモバイルアプリ、Kimi Work、Kimi Code、Kimi API で提供開始されました。Moonshot は 11 月 4 日までに Hugging Face で完全な重みを公開すると約束しています

モデル

K3 を追加学習（ポストトレーニング）したモデルです。同じ総パラメーター 2.8T・アクティブ 104B の MoE ベースに、はるかに多くの強化学習ポストトレーニング計算量を投入しています。1,048,576 トークンのコンテキストで、テキスト・画像・動画の入力にネイティブ対応しています

公式価格

K3.1 Pro は 100 万トークンあたり入力 $2 / 出力 $10、キャッシュヒット $0.20、キャッシュ書き込み $2（5 分）または $4（1 時間）で、K3（$3 / $15）より 3 分の 1 安くなっています。Highspeed は入力・出力・書き込みが 2 倍（$4 / $20）ですが、キャッシュヒットは $0.20 のままです

Highspeed

同じモデルで、Moonshot によると 2–3 倍高速です。Wokey の 10-24 の実測（Kimi Code エンドポイント、effort=high）では、Pro が 64–67 トークン/秒、Highspeed が 118–129 トークン/秒で約 1.9 倍高速でした。同じ条件で K3 は約 45 トークン/秒でした

thinking とパラメーター

thinking 専用です。thinking を無効にすると 400 を返します。reasoning_effort は low / high / max を受け付け、デフォルトは max です。temperature、top_p などのサンプリングパラメーターは固定で、K3 と同じ制約です

独立評価

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2：55、215 モデル中 4 位。上位は Claude Opus 5.5（58）、Sonnet 5.5（56）、Muse Wonder Full（56）のみで、K3 より 11 ポイント高い結果です。タスクあたり $2.11 で、Opus 5.5 の約 3 分の 1 です

API と提供チャネル

モデル ID は Kimi プラットフォームでは kimi-k3.1-pro と kimi-k3.1-pro-highspeed、Kimi Code では k3.1-pro と k3.1-pro-highspeed です。Wokey は /v1/chat/completions と /v1/messages（Claude Code で利用可能）を提供しています

確認日 2026-11-02 · 出典: Moonshot · K3.1 Pro quickstart · Pricing · Kimi Code models · Artificial Analysis

公式ベンチマーク：Kimi K3.1 Pro vs Opus 5.5 vs GPT-6 Astra vs Fable 5.1 vs GLM-5.3 vs DeepSeek

Moonshot の K3.1 Pro 技術ブログより。ベンダー自身による測定結果で、「—」はスコアが公開されていないことを示します。社内評価とサイバーセキュリティ評価は除外しています。

K3.1 Pro のスコアはすべて reasoning_effort=max、temperature=1.0、top_p=0.95 で測定され、コーディングのベンチマークは Claude Code のハーネスで実行されています。3 つのプロプライエタリモデルは max でフォールバックありで実行されました。ProgramBench の行は二値スコア（95% 以上に達したタスクをカウント）なので、K3 ページの生スコアとは比較できません。GLM-5.3 の HLE-Full スコアはテキストのみのサブセットでの値です。

どれを使うか：K3.1 Pro、Claude Opus 5.5、K3、GLM-5.3

Claude Opus 5.5 との比較

Artificial Analysis の Intelligence Index v4.3.2 では、Opus 5.5（max）が 58、K3.1 Pro が 55 とわずか 3 ポイント差ですが、タスクあたりのコストは $5.98 対 $2.11 で、K3.1 Pro は約 3 分の 1 です。Moonshot の表では Terminal-Bench 4.0 でほぼ互角（65.7% vs 66.4%）で、tbench.ai のコストデータではタスクあたり K3.1 Pro が約 $5.25、Opus 5.5 が $14.30 です。K3.1 Pro は SWE-Marathon v1.1（51.7% vs 46.3%）、ツールありの HLE（70.0% vs 67.7%）、OfficeQA Pro v2 で上回り、Opus 5.5 は ProgramBench（65.0% vs 31.5%）、Terminal-Bench Science（63.3% vs 38.1%）、ツールなしの HLE（59.8% vs 51.1%）で明らかに強く、速度も上です（約 96 vs 77 トークン/秒）。長時間動くコーディングエージェント、文書・財務分析、予算を重視する大量処理には K3.1 Pro を、一度で動く必要がある複雑なプログラムや科学的な作業には Opus 5.5 を選んでください。

K3 からのアップグレード

トークン課金の API 利用なら、アップグレードをおすすめします。K3.1 Pro はインデックスで K3 より 11 ポイント高く（55 vs 44）、公式価格は 3 分の 1 安く、Wokey の測定では出力速度が約 64–67 トークン/秒（K3 は 45）です。リクエストの制約は K3 と同じなので、model を kimi-k3 から kimi-k3.1-pro に変えるだけで切り替えられます。Kimi は新しいセッションを始めることを推奨しています。K3 のセッションの途中で切り替えるとキャッシュが無効になり、出力品質が下がることがあります。Kimi Code の枠は事情が異なります。10-27 以降、新プランでは同じトークンでも K3.1 Pro の枠消費が K3 の 11×（入力）と 14×（出力）になっており（Wokey の本番データ）、枠が限られたサブスクリプションでは K3 のほうがはるかに多く使えます。

GLM-5.3・DeepSeek V4.1 Flash との比較

どちらも Artificial Analysis で 45 と、K3.1 Pro より 10 ポイント低いスコアです。GLM-5.3 はタスクあたり $2.01 で K3.1 Pro の $2.11 とほぼ同じなので、同じ費用なら K3.1 Pro のほうが明らかに強く、画像や動画も扱えます。DeepSeek V4.1 Flash 1017 はタスクあたりわずか $0.26 と K3.1 Pro の約 8 分の 1 で、DeepSWE では K3.1 Pro をわずかに上回ります（77.0% vs 75.5%）が、Terminal-Bench 4.0 は 42.3% にとどまります。単純な大量処理には DeepSeek を、複雑なエージェント作業やマルチモーダルのタスクには K3.1 Pro を使ってください。

Pro と Highspeed

同じモデルで、ベンチマークスコアも同じです。Highspeed は料金が 2 倍で、Kimi Code では約 2 倍の枠を消費します。Wokey の測定では約 1.9 倍高速（118–129 vs 64–67 トークン/秒）で、最初のトークンも約 1 秒早く届きます。回答を待つ人がいる対話型のコーディングには Highspeed を、バックグラウンドのエージェント、バッチ処理、トークン予算のある作業には Pro を選んでください。

effort の選び方

thinking はオフにできず、reasoning_effort は low、high、max のみを受け付け、デフォルトは max です。Moonshot が公開した Terminal-Bench 4.0 のコスト曲線では、high がタスクあたり約 $4.16 で 52.8%、max が約 $5.25 で 65.7% です。max は 26% 高いコストで 12.9 ポイント上がります。コーディングとエージェントには max を、単純な Q&A やフォーマット変換には low を使ってください。推論トークンは出力料金で課金され、Artificial Analysis はインデックス全体で 150M の出力トークン（中央値 87M より 70% 多い）を記録しているため、出力の予算には余裕を持たせてください。

Kimi のドキュメント

第三者とコミュニティの評価

• Artificial Analysis: Intelligence Index v4.3.2：55、215 モデル中 4 位。インデックス全体で 150M の出力トークンを使用し（中央値 87M）、タスクあたり $2.11、出力速度は約 77 トークン/秒、最初のトークンまで約 3.1 秒です。重みが公開されるまではプロプライエタリとして掲載されています。Wokey のすべての料金項目は公式価格の 40% なので、同じタスクは約 $0.84 になります。
• Hacker News（542 ポイントのスレッド）: 最も議論されたのは、Moonshot がサイバーセキュリティ関連の資料を学習データから除外したことです。拒否よりも堅牢だと見る人もいれば、一般的なコーディング能力への影響を心配する人もいます。次に多かったのは Kimi のサブスクリプション枠で、$99 プランのあるユーザーは 1 つのセッションで 47 分のうちに 5 時間枠を使い切りました。ほかにも、中国での価格が K3 より約 30% 安いことや、Artificial Analysis で GPT-6 Astra や Fable 5.1 より上位になったことが指摘されています。
• Wokey の実測: Wokey は 10-24 に Kimi Code エンドポイントで、同じプロンプト（約 900 語の技術解説）を各モデル 3 回ずつ実行しました（effort=high）。K3.1 Pro は 64–67 トークン/秒、Highspeed は 118–129 トークン/秒、K3 は約 45 トークン/秒でした。chat/completions と Claude Code が使う messages 形式のどちらでも thinking は正常に返ります。thinking の無効化、top_p≠0.95、公開画像の URL はいずれも 400 を返します。

Claude Code での K3.1 Pro の使い方と確認すべきリクエストのルール

これらのルールは Kimi のドキュメントと、Wokey が 10-24 に両モデルで行ったテストによるものです。K3 から切り替える前や、初めて接続する前に確認してください。

• モデル ID：Kimi プラットフォームと Wokey では kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed を使い、Kimi Code 会員のキーでは k3.1-pro / k3.1-pro-highspeed が必要です。Wokey のテストでは、Kimi Code に kimi-k3.1-pro を送ると 400「Your model id does not exist」が返りました。
• thinking はオフにできません。thinking: {"type": "disabled"} は 400「K3.1 Pro does not support disabled thinking mode」を返します。思考量はトップレベルの reasoning_effort（low / high / max）で制御してください。
• temperature、top_p、n、presence_penalty、frequency_penalty はそれぞれ 1.0、0.95、1、0、0 に固定されており、Kimi は省略するよう求めています。top_p=1 は 400「invalid top_p: only 0.95 is allowed for this model」を返します。Wokey ゲートウェイも同じルールを適用するため、どのアップストリームがリクエストを処理しても結果は変わりません。
• マルチターンの会話やツール呼び出しでは、API が返した assistant メッセージを reasoning_content と tool_calls を含めてそのまま送り返してください。
• 画像は data:image/png;base64,... のような base64 データ URL で渡します。Wokey の 10-24 のテストでは、公開画像の URL は K3 と同様に 400「unsupported image url」を返しました。動画も base64 で渡します。
• Claude Code では、ANTHROPIC_BASE_URL を https://api.wokey.ai、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を Wokey の API キー、ANTHROPIC_MODEL を kimi-k3.1-pro に設定します。Wokey は 10-24 に Claude Code が使う /v1/messages 形式で両モデルをテストし、thinking ブロックとテキストは正常に返りました。料金は 100 万トークンあたり入力 $0.80 / 出力 $4.00 です。OpenCode などの OpenAI 互換クライアントは、ベース URL https://api.wokey.ai/v1 で /v1/chat/completions を使います。

画像を含むリクエストボディ（/v1/chat/completions）

{
  "model": "kimi-k3.1-pro",
  "reasoning_effort": "max",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": [
      { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgo..." } },
      { "type": "text", "text": "Rebuild this CAD sketch as a parametric Blender script" }
    ]
  }]
}

カタログ料金のスナップショット

価格は 100 万トークンあたりです。精算にはリクエスト時点の価格が適用されます。

公式価格のソース: https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat

Wokey での実測

直近 28 日間（2026-10-13〜2026-11-09）、毎週月曜日に更新 · 80+ アカウントの実際のリクエスト

最初のトークンまでの時間（短いプロンプト）

2.7 秒 (中央値 · 入力 8K トークン未満 · p90 5.9 秒)

最初のトークンまでの時間（エージェント規模）

5.1 秒 (中央値 · 入力 32K–128K トークン)

プロンプトキャッシュヒット率

96% (入力トークンのうちキャッシュから読み込まれた割合)

主なクライアント: Magpie 81%, DeepSeek Harness 13%. 識別できたクライアントのリクエストに占める割合。クライアントを識別できたリクエストは 44%.

測定方法

最初のトークンまでの時間は、Wokey ゲートウェイがリクエストを受け取ってから最初のストリーミング出力（本文、推論の要約、または拒否）までを計測します。キューでの待ち時間、別アカウントでの再試行、モデルの思考時間を含むため、上流自体の最初のトークンまでの遅延より長くなります。成功したストリーミングリクエストのみを対象とし、プロンプトの長さ（入力とキャッシュの読み書きの合計）で区分しています。

キャッシュヒット率 = キャッシュ読み込みトークン ÷ 入力トークン（成功したリクエストのみ）。クライアントと使い方によって変わります。クライアント別の内訳はキャッシュヒット率のページをご覧ください。

エンタープライズアカウントと Wokey 自身のテストアカウントは除外しています。モデルは、直近 28 日間に 20 人以上のユーザーが利用し、かつ 1 人のユーザーのリクエストが 50% を超えない場合に表示します。同じ紹介チェーンで登録されたアカウントは 1 人のユーザーとして数えます。最初のトークンまでの時間の各数値には 500 件以上のリクエストが必要です。

クライアント別のキャッシュヒット率

モデルの機能

Context

1,048,576 tokens

最大出力

1,048,576 tokens

Streaming

対応

Tools

対応

Vision

対応

対応 API 形式

/v1/chat/completions · /v1/responses · /v1/messages

リクエストを送信

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kimi-k3.1-pro","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

/v1/responses

curl https://api.wokey.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kimi-k3.1-pro","input":"Hello"}'

/v1/messages

curl https://api.wokey.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $WOKEY_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kimi-k3.1-pro","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

お使いのツールで Kimi K3.1 Pro を使う

ゲートウェイは https://api.wokey.ai（OpenAI 互換クライアントでは通常 https://api.wokey.ai/v1）、モデル ID は kimi-k3.1-pro です。お使いのクライアントのガイドを開いてください。

• Claude Code で Kimi K3.1 Pro を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• Codex で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Responses · base URL と API キーの設定
• Claude Desktop で Kimi K3.1 Pro を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• opencode で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• pi で Kimi K3.1 Pro を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• DeepSeek Harness で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Z Code で Kimi K3.1 Pro を使う: Anthropic Messages · base URL と API キーの設定
• Cherry Studio で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• WorkBuddy で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• OpenClaw で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Hermes Agent で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Magpie で Kimi K3.1 Pro を使う: OpenAI Chat Completions · base URL と API キーの設定
• Kimi API 料金計算ツール：Kimi K3.1 Pro の月額はいくら？: 使用量とキャッシュヒット率から、Kimi API と Wokey の月額費用を比較します。
• Kimi Code 使用制限の実測：プランで Kimi K3.1 Pro をどれだけ使えるか: 5時間枠と 1 か月あたりの実測トークン数と、API 料金に換算した価値。
• OpenRouter の代替：Wokey と OpenRouter を比較: トークン料金、決済手数料、API 形式、upstream の供給元を比較します。
• 検証可能な AI API：レスポンス証明が付くモデルと API 形式: レスポンス証明の対象は現在、公式ルートでそのまま転送される Claude Messages と GPT Responses のレスポンスのみです。

よくある質問

関連モデルとドキュメント

• Kimi K3.1 Pro Highspeed
• Kimi K3
• Kimi K2.8 Preview
• API ドキュメント
• すべてのモデルと料金
• Provider Node