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新モデル

Kimi K3.1 Pro が利甚可胜になりたした

FastMetal

Moonshot AI が2026幎10月23日に発衚した Kimi K3.1 Prokimi-k3.1-proが FastMetal で利甚可胜になりたした。API ずチャットの䞡方で䜿えたす。Kimi K3 を、それたでより倧幅に倚い蚈算量で远加孊習した埌継モデルで、料金は Kimi K3 の3分の2です。

特城

  • Kimi K3 の埌継 — Moonshot AI は「3T 玚のオヌプンりェむトモデルずしお最も高性胜」ず䜍眮づけ、新しい K3.1 シリヌズの最初のモデルずしおいたす。重みは2026幎11月4日たでに公開する予定です。
  • コヌディング — 同瀟の公衚倀では、Terminal-Bench 4.0 が 65.7% です。Unity や Unreal Engine、Godot を䜿ったゲヌム開発や、長時間にわたるプログラミングの䜜業を埗意分野に挙げおいたす。
  • 3D・CAD ず金融 — Blender や CAD スクリプトによる3D モデルの䜜成BenchCAD、ツヌルあり 92.7、財務分析の OfficeQA Pro v264.4でも高い数倀を公衚しおいたす。
  • 事実の誀りが枛った — 同瀟のハルシネヌション評䟡Kimi Hallu Bench、難問・ツヌルありでは、䞻匵単䜍の誀り率が Kimi K3 の 23.4% から 8.3% に䞋がったずしおいたす。
  • 100䞇トヌクンの文脈ず画像入力 — FastMetal では 1,048,576 トヌクンの文脈で提䟛しおいたす。画像を読み取れるこずず、ツヌル呌び出しtoolsが動くこずを、提䟛前に実際のリク゚ストで確認したした。PDF の入力ず、JSON スキヌマを厳密に指定した出力には察応しおいたせん。
  • 考えおから答える — 回答の前に考える掚論モデルです。考えた分も出力トヌクンずしお数えられたす。

なお、Moonshot AI はサむバヌセキュリティに関する孊習デヌタを意図的に陀いおおり、その分野の胜力は最先端の非公開モデルに及ばないず説明しおいたす。

料金

100䞇トヌクンあたり入力 Â¥336・出力 Â¥1,680皎別です。キャッシュされた入力は Â¥33.6 で蚈算されたす。Kimi K3入力 Â¥504・出力 Â¥2,520ず比べるず、入力・出力ずもに3分の2です。

前払い制なので、チャヌゞした残高を超えお課金されるこずはありたせん。最新の単䟡はモデルペヌゞ、支払い方法は料金ペヌゞをご芧ください。提䟛元がプロンプトの孊習利甚に぀いお方針を公衚しおいないため、モデルペヌゞの孊習利甚の欄は「䞍明」ず衚瀺しおいたす。

䜿い方

OpenAI 互換の Chat Completions API で、モデル名に kimi-k3.1-pro を指定したす。ツヌルを枡す䟋です。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "倧阪の今の倩気を教えおください。"}],
    "tools": [{
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "郜垂の珟圚の倩気を取埗する",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {"city": {"type": "string"}},
          "required": ["city"]
        }
      }
    }]
  }'

短い質問でも回答の前に考えたす。「ok ず蚀っお」ずいう䞀蚀の䟝頌でも、考えた分を含めお80トヌクンほどを出力したした。難しい問題ではさらに長く考えるため、API で䜿うずきは "stream": true でストリヌミングにするのがおすすめです。max_tokens を指定しない堎合、FastMetal では 32,768 トヌクンたで出力できるようにしおいたす。

コヌドを曞かずに詊すなら、チャットでモデル䞀芧から Kimi K3.1 Pro を遞び、画像を添付しお質問するこずもできたす。

実際の回答を芋おから遞べたす

モデルペヌゞでは、文章の芁玄、プログラムの䞍具合修正、翻蚳など、FastMetal が甚意した43の共通の質問に Kimi K3.1 Pro が実際に回答した内容を公開しおいたす。Kimi K3 やほかのモデルの回答ず芋比べおから詊しおみおください。

察応モデルの䞀芧はモデルカタログでご確認いただけたす。

Kimi K3.1 Proを今すぐ詊す

Kimi K3.1 ProはFastMetalのAPIキヌ1぀で利甚できたす。ブラりザですぐに詊す、たたはOpenAI SDKからそのたた呌び出せたす。

コラム

Kimi K3.1 Pro ず Claude Sonnet 5.5、同じ単䟡で出力費は2.7倍

Kimi K3.1 Pro ず Claude Sonnet 5.5 は、FastMetal では入出力ずも同じ円単䟡です。同じ36問を投げるず、Kimi K3.1 Pro の請求出力トヌクンは2.7倍、応答時間の䞭倮倀は玄10倍。画面に出る文章の量はほが同じでした。

新モデル

Kimi K3 が利甚可胜になりたした

Moonshot AI の Kimi K3 が FastMetal で利甚可胜になりたした。2.8兆パラメヌタのオヌプンりェむト・マルチモヌダル掚論モデルで、104䞇トヌクンの文脈に察応したす。

新モデル

Grok 4.7 が利甚可胜になりたした

SpaceXAI旧 xAIの最新フラッグシップ Grok 4.7 が FastMetal で利甚可胜に。Grok 4.6 の埌継で、コヌディングずナレッゞワヌク向け。50䞇トヌクン文脈、画像入力・ツヌル呌び出しに察応し、Grok 4.6 より安い円建お料金です。