Source: https://ailoot.ai/models/ja/moonshotai-kimi-k3-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ja/moonshotai-kimi-k3-u003a-batch/
Language: ja

# MoonshotAI: Kimi K3 (batch)

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## [MoonshotAI: Kimi K3 (batch)](https://ailoot.ai/models/ja/moonshotai-kimi-k3-u003a-batch/)

Kimi K3は、長いコーディングタスクと知識業務向けの、Moonshot AIのネイティブなマルチモーダル推論モデルです。テキスト、画像、動画を読み、テキストを生成します。1,048,576トークンのコンテキストと、手順間で保持される思考履歴で、ツールを使うワークフローを支えます。

- [**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `moonshotai/kimi-k3:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/moonshotai-kimi-k3-u003a-batch/#method-0)

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Kimi K3は、長期にわたるコーディング、知識業務、推論向けの、Moonshot AIのオープンウェイトのマルチモーダルエージェントモデルです。テキストと画像・動画のネイティブな視覚理解を組み合わせ、テキスト回答やツールの要求を生成します。開発元は、長時間のエンジニアリングセッション、大規模リポジトリ、コードとスクリーンショットや視覚的フィードバックを併用するタスクを重視しています。有用な依頼では、求める成果物、使う根拠、完了を示す条件を定義します。

#### アーキテクチャと長いコンテキスト

モデルカードは、総パラメータ数2兆8,000億、アクティブなパラメータ数1,040億の疎なMixture of Expertsを説明しています。Stable LatentMoEの設計は、896エキスパートからトークンごとに16を選び、ゲート付き注意とともにKimi Delta Attention、Attention Residualsを使います。正確なコンテキスト長は1,048,576トークンです。これは大量のタスク文脈を収める余地であり、資料の境界や結果に必要な空間を捨てる理由ではありません。

公開されたネイティブの成果物は、MXFP4の重みとMXFP8の活性値を使う量子化を考慮した学習を採用しています。これは開発元のリリース形式であり、別途提供される量子化版や、特定のルートでの提供方法に関する主張とは異なります。重みの公開や大きなパラメータ数があっても、アクティブなパラメータ数が全体のストレージ・ハードウェア要件になるわけではありません。

#### 大きなコーディングタスクを準備する

関連するリポジトリ資料、既存の動作、要求する変更、互換性の制約を提示します。結果が影響するべきファイルやインターフェース、成功を決める確認、問題を示すエラーや入力を指定してください。有用な結果は、実行されなかった操作の説明ではなく、対象を絞ったコード変更と説明、実際に行った確認の根拠を含むものです。

視覚的な開発タスクでは、関連コードと具体的な不一致に加え、スクリーンショットや求める結果の明瞭な画像を含めます。開発元は、視覚的フィードバックを使うフロントエンド、ゲーム、CADのワークフローを説明しています。コードと観測結果を結び付ける変更を求め、納品成果物と照合できるよう参照資料を保持してください。

#### 画像、動画、知識業務の準備

開発元のクイックスタートは、画像を扱うメッセージに型付きのcontentオブジェクトを使います。contentは配列であり、その配列をシリアライズした表現ではありません。画像のワークフローは、公開画像アドレスではなく、エンコード済み画像データか対応するファイル参照を使用します。動画の例は、動画ファイルをアップロードし、得られた参照に内容への質問を添えます。読み取れる資料を渡し、重要な観測、区間、関係を指定してください。開発元の視覚ワークフローは、JPEG、PNG、GIF、WebP、BMP、HEIC、HEIFの画像と、MP4、MPEG、MOV、AVI、FLV、MPG、WebM、WMV、3GPPの動画を受け付けます。アニメーションGIFやWebPは動画としてデコードできます。SVGのソースはテキストで渡してください。開発元は、画像は最大4,096 × 2,160、動画は最大1,920 × 1,080を推奨しています。これらは解像度の推奨であり、拒否のしきい値ではありません。リクエスト本文は文書化された100Mのサイズ制限内に収め、大きいメディアや繰り返し使うメディアはファイルとしてアップロードします。

文書を多く使う調査では、資料にラベルを付け、最終報告が答える質問を示します。動画の説明では、無制限の論評を求めず、分析する出来事や順序を指定します。K3は視覚内容を推論の根拠として使い、テキストやツール要求を返します。アプリケーションは、その要求をメディアツールに渡し、別の画像・動画成果物を作成できます。

#### 思考は常に有効

K3の開発元インターフェースでは、思考が常に有効です。最上位のreasoning\_effort設定はlow、high、maxを受け付け、既定はmaxです。これらはモデル固有の選択肢であり、非思考設定や他ファミリーの労力値を仮定してはいけません。開発元の移行指針では、古いthinking設定を引き継がずreasoning\_effortを使うことで、K3とK2.xを区別しています。

開発元は、ストリーミング結果でreasoning\_contentと最終回答のcontentを分けることを文書化しています。複数ターンの会話やツールのワークフローでは、reasoning\_contentとtool\_callsを含む返されたアシスタントメッセージ全体を、変更せずに再送することを要求しています。見える最終回答だけを残すと、思考を保持するワークフローが次の手順で期待する情報を失います。

#### 構造化された最終回答と部分的な継続

クイックスタートは、最終メッセージのcontentに厳密なJSONスキーマ出力を文書化しています。アプリケーションが必要とする成果物に合わせてフィールドと意味を定義し、推論フィールドと混ぜず、最終contentを解析してください。構造化結果では、提示資料から抽出した情報や、定義した報告形式を表現できます。スキーマは形を制約し、値が正しいかは資料の根拠で決まります。

Partialモードは、渡されたテキストのプレフィックスから続行できます。開発元の例は、履歴の最後に部分的なアシスタントメッセージを置き、そのプレフィックスと返された続きを合わせて表示します。必要な成果物に意味のある固定の冒頭がある場合に使い、プレフィックスと生成された残りを区別してください。

#### ツールと結果の連続性

K3はカスタム関数ツールに対応します。開発元の例では、最初のターンでツールを必須にし、完全なアシスタントメッセージを保持し、返された各呼び出しを実行して対応するツール結果を追加してから、最終回答を求めます。呼び出しの提案は操作成功の根拠ではなく、実際に返された結果が次の手順の根拠になります。

動的読み込みのワークフローは、メッセージ履歴の特定時点に完全なツール定義を導入します。定義には名前、目的、パラメータが必要で、サーバーが宣言を独立して保持しないため、後続履歴にも残す必要があります。長いタスクが完了済みの作業から続行できるよう、ツールの機能、渡した引数、実際の観測を対応付けてください。

#### 出力制御と繰り返すコンテキスト

開発元は、既定の補完枠を131,072トークンとし、モデル全体のコンテキスト制約内で1,048,576まで設定可能と文書化しています。現在のK3 APIは、temperatureを1.0、top\_pを0.95、結果を1件、presence・frequency penaltyを0に固定し、これらのサンプリング制御を省略するよう指示しています。これは開発元の当該モデル仕様の設定であり、他へ移せる調整可能な制御の一覧ではありません。

対象となる繰り返しプレフィックスのコンテキストキャッシュは自動で、文書化されたTTLは5分と1時間から選べ、既定は5分です。不完全なキャッシュブロックはミスのままです。再利用する文脈を安定させ、文章が繰り返されただけでキャッシュヒットを主張せず、実際の使用状況を確認してください。最終成果物には、提示資料、実際のツールの根拠、必要な出力構造を残し、長い回答やエンジニアリングの結果が指定した完了基準を満たすか確認します。

**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches` `moonshotai/kimi-k3:batch`

[`moonshotai/kimi-k3:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=moonshotai%2Fkimi-k3%3Abatch&route=Ultra&caller=moonshotai%2Fkimi-k3%3Abatch&fmt=batches)

MoonshotAI /`moonshotai/kimi-k3:batch`

### はじめに

Kimi K3は、長いコーディングタスクと知識業務向けの、Moonshot AIのネイティブなマルチモーダル推論モデルです。テキスト、画像、動画を読み、テキストを生成します。1,048,576トークンのコンテキストと、手順間で保持される思考履歴で、ツールを使うワークフローを支えます。

対応する入力

テキスト

結果

テキスト

### Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

**Ailoot Ultra · バッチ** `POST /v1/batches`

入力の種類

`text`

出力の種類

`text`

出力形式

インラインの results\[\].response.body JSON

| フィールド | 種類 | 要件 | 値と制限 | デフォルト |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| フィールド`endpoint` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 /v1/chat/completions | デフォルト— |
| フィールド`model` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 moonshotai/kimi-k3:batch | デフォルト— |
| フィールド`requests` | 種類`batch_item[]` | 要件必須 | 値と制限 最小項目数: 1 | デフォルト— |
| フィールド`requests[].custom_id` | 種類`string` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`requests[].body.messages` | 種類`message[]` | 要件必須 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`completion_window` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 24h | デフォルト— |
| フィールド`provider` | 種類`object\|null` | 要件任意 | 値と制限 | デフォルト— |
| フィールド`requests[].body.model` | 種類`string` | 要件任意 | 値と制限 moonshotai/kimi-k3:batch, moonshotai/kimi-k3 | デフォルト— |
| フィールド`provider.only` | 種類`string[]` | 要件任意 | 値と制限 deepinfra/bf16 | デフォルト— |
| フィールド`provider.allow_fallbacks` | 種類`boolean\|null` | 要件任意 | 値と制限 false, null | デフォルト— |

メソッドのパラメータとライフサイクル

| パラメータ | 仕様 |
| --- | --- |
| パラメータ`content_type` | 仕様application/json |
| パラメータ`required` | 仕様endpoint, model, requests |
| パラメータ`material_types` | 仕様text |
| パラメータ`representation` | 仕様インラインの requests\[\]。各項目には custom\_id と body を指定します |
| パラメータ`request_endpoint_profile` | 仕様/v1/chat/completions |
| パラメータ`file_material` | 仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests\[\] に格納できます。アップロードの purpose、input\_file\_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。 |
| パラメータ`serialization_order` | 仕様endpoint, model, provider（指定されている場合）, completion\_window（指定されている場合）, requests を最後に配置 |
| パラメータ`optional_controls` | 仕様provider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| パラメータ`schema_scope` | 仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。 |

ライフサイクル: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー／キー／グループを使用します

### 料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード

未指定 高速モードが選択されている場合

Flex モード

未指定 flex モードが選択されている場合

最大推論量

未指定 推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

明示的キャッシュの料金

無効 明示的キャッシュを要求した場合

#### Ailootの料金

#### 設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

| 設定 | 料金表 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合 | 料金 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 設定トークンの基本単価 | 料金表基本料金 | コンテキストトークン数が次の値を超える場合— | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.00456** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0228** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.000456** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |
| 設定リクエスト長に応じた料金区分 1 | 料金表— | コンテキストトークン数が次の値を超える場合0 | コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし | 料金 入力 · 入力トークン **$0.00456** / 1K トークン 出力 · 出力トークン **$0.0228** / 1K トークン 入力 · キャッシュ読み取り **$0.000456** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み **—** / 1K トークン 入力 · キャッシュ書き込み、1時間 **—** / 1K トークン |

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。[金額の確保と精算の仕組み →](https://ailoot.ai/docs/ja/billing/reserve/)

### リクエスト例

#### Ailoot Ultra · バッチ

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"moonshotai/kimi-k3:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['moonshotai/kimi-k3:batch', 'moonshotai/kimi-k3']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"moonshotai/kimi-k3:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### 結果を受け取って保存

#### Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results\[\].response.body JSON

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### ジョブのステータスを確認

curl · 元の処理のステータス

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### 完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom\_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results\[\] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

##### 元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result\_pending\_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド

| フィールド | 種類 |
| --- | --- |
| フィールド`results[].custom_id` | 種類string |
| フィールド`results[].response.body.choices[].message.content` | 種類string\|null |
| フィールド`results[].error` | 種類object\|null |
| フィールド`usage` | 種類object\|null |
| フィールド`id` | 種類string |
| フィールド`model` | 種類string |
| フィールド`endpoint` | 種類string |
| フィールド`status` | 種類string |
| フィールド`request_counts` | 種類object |
| フィールド`results[].id` | 種類string |
| フィールド`results[].response.status_code` | 種類integer |
| フィールド`results[].response.request_id` | 種類string |

エラーと次の手順

| レスポンス | 条件 | 次の手順 |
| --- | --- | --- |
| レスポンス400 · `invalid_request_error` | 条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。 | 次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。 |
| レスポンス401 · `authentication_error` | 条件無効な API キーです。 | 次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。 |
| レスポンス403 · `permission_error` | 条件バッチグループを利用できません。 | 次の手順キー／グループの利用権限を確認してください。 |
| レスポンス422 · `invalid_request_error` | 条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。 | 次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。 |
| レスポンス422 · `price_unavailable` | 条件バッチ入力の料金を見積もれません。 | 次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。 |
| レスポンス402 · `billing_error` | 条件バッチの予約額を確保できません。 | 次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。 |
| レスポンス503 · `price_unavailable` | 条件Batch メソッドの価格／ネイティブ料金を利用できません。 | 次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。 |
| レスポンス503 · `api_error` | 条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。 | 次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。 |
| レスポンス503 · `result_pending_check` | 条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。 | 次の手順元の operation\_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。 |
| レスポンス404 · `not_found` | 条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。 | 次の手順元の正確な id と、同じユーザー／キー／グループを使用してください。 |

### エイリアス

#### モデルのエイリアス

**Ailoot Ultra** [`moonshotai/kimi-k3:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=moonshotai%2Fkimi-k3%3Abatch&route=Ultra&caller=moonshotai%2Fkimi-k3%3Abatch&fmt=batches)

#### メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

#### 関連する呼び出し用ID

[`moonshotai/kimi-k3:batch`](https://ailoot.ai/models/ja/#m=moonshotai%2Fkimi-k3%3Abatch&route=Ultra&caller=moonshotai%2Fkimi-k3%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · MoonshotAI: Kimi K3 (batch)

利用できる入力と結果は何ですか？

`POST /v1/batches` · `moonshotai/kimi-k3:batch`: `text` → `text`

リクエストはどの項目を使用しますか？

`POST /v1/batches` · `moonshotai/kimi-k3:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

どの制限が適用されますか？

`POST /v1/batches` · `moonshotai/kimi-k3:batch`: `requests.min_items`: `1`

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