Kimi は北京時間 2026 年 10 月 24 日 01:15 に 公式 X アカウント で Kimi K3.1 Pro を公開し、あわせて K3.1 Pro Highspeed も投入しました。先に結論です：
- K3.1 Pro は K3 をベースに後訓練の計算量を増やして得られたバージョンで、総パラメータ数は 2.8T、アクティブパラメータは 104B（MoE）、1M Token のコンテキストとマルチモーダルに対応します。
- Highspeed 版は、公式によると K3.1 Pro の 2〜3 倍の速度です。
- 公式 API のモデル ID は
kimi-k3.1-proとkimi-k3.1-pro-highspeedです。 - 当サイト（aicodewith）で現在対応しているのは
kimi-k3で、K3.1 Pro はまだ提供されていません。 以下の Claude Code のガイドと実機検証は、いずれもkimi-k3で動作を確認しています。K3.1 Pro が公開されたら、モデル ID を置き換えるだけです。
リリースのポイント
以下の内容はすべて Kimi の 技術ブログ と公式の投稿に基づきます：
| 項目 | 公式の説明 |
|---|---|
| リリース時刻 | 北京時間 10 月 24 日 01:15（投稿時刻） |
| 位置づけ | 原文："our most capable 3T-class open-weight model to date" |
| パラメータ | 原文："2.8T total / 104B active params (MoE), Multimodal" |
| コンテキスト | 原文："a 1-million-token context window" |
| Highspeed | 原文："delivers 2-3× the speed of K3.1 Pro" |
| 提供チャネル | 原文："available today on Kimi.ai, Kimi Work, Kimi Code, and the Kimi API" |
| オープンウェイト | 原文："Full model weights will be released by Nov 4, 2026." |
| API モデル ID | 原文："select kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed" |
エンタープライズ版の注意：公式によると、Kimi Enterprise の管理者は組織向けに K3.1 Pro を手動で有効にする必要があります。原文は "access is off by default at launch" です。
公式発表のベンチマーク
以下のスコアはすべて Kimi 公式ブログによる自己申告です。K3.1 Pro のコーディング系の結果は Claude Code harness 上で、推論強度 max で測定されています：
| ベンチマーク | K3.1 Pro | 比較 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | GPT-6 Astra 58.2%、Claude Opus 5.5 66.4% |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon（Kimi 社内ベンチマーク） | 61.2% | K3 55.95% |
| BenchCAD（ツールあり） | 92.7% | Claude Opus 5.5 96.2%、GPT-6 Astra 95.9% |
K3.1 Pro と K3 の違い
| 比較項目 | Kimi K3 | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|---|
| 関係 | ベースモデル | 公式原文："a post-trained version of Kimi K3, with substantially larger post-training compute" |
| API モデル ID | kimi-k3 | kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon（公式の自己申告） | 55.95% | 61.2% |
| ハルシネーション率（Kimi Hallu Bench Hard、公式の自己申告、claim レベル） | 23.4% | 8.3% |
| 当サイト（aicodewith）での利用可否 | 利用可。当サイトの Key で動作確認済み | 未提供 |
ハルシネーション率について、公式は次のように説明しています。エラーが起きやすい場面をあえて作り込んだストレステストであり、"The reported rates do not represent overall error rates in daily use."
Codex ユーザー向けの K3 の接続方法は Kimi K3 を Codex に接続をご覧ください。本記事では Claude Code のみを扱います。
Claude Code への接続手順
1. 当サイトで API Key を作成する
登録・ログイン後、コンソールで API Key を作成します。利用可能なモデルは モデル一覧 のとおりです。
2. グローバルの settings.json に書き込む
次のファイルを開きます： ~/.claude/settings.json（Windows の場合は %USERPROFILE%\.claude\settings.json）。次に、 env に base URL、Key、モデル名を書き込みます。注意： ANTHROPIC_BASE_URL の末尾には、次を付けないでください： /v1。
当サイトで現在使える書き方です（モデルは kimi-k3）：
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.aicodewith.ai",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "<你的 API Key>",
"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3",
"CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "kimi-k3"
}
}
K3.1 Pro の場合は、モデル名を公式のモデル ID kimi-k3.1-pro（Highspeed は kimi-k3.1-pro-highspeed）に置き換えるだけです。モデル ID の出典は Kimi 技術ブログ の原文 "select kimi-k3.1-pro / kimi-k3.1-pro-highspeed" です：
"ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3.1-pro"
K3.1 Pro の更新ポイント： 当サイトではまだ K3.1 Pro を公開していないため、現時点で kimi-k3.1-pro を指定すると、後述の「model not found」の節にあるエラーが返ります。公開後、ここに実機検証の結果を追記します。3. /model で切り替える
Claude Code を起動したら /model と入力するとモデルを切り替えられます。上の設定では Sonnet、Opus、Haiku、サブエージェントの既定モデルをすべて kimi-k3に向けています。こうしておけば、切り替え後や Claude Code がサブエージェントを起動するときに、当サイトにないモデルが選ばれることはありません。
4. 動作を確認する
Claude Code の起動時に次のメッセージが表示されます：
Claude Code doesn't recognize the model "kimi-k3", so it assumes a context window of 200k tokens.
これは Claude 以外のモデル ID に対して Claude Code が出す通知で、呼び出しには影響しません。確認するには小さなタスクを渡して、返ってきた内容を見てください。
実機検証：Claude Code で kimi-k3 を使い、関数を書いてテストを実行する
今回の検証で使ったモデルは kimi-k3で、K3.1 Pro ではありません。テストは北京時間 10 月 24 日の未明に実施し、Claude Code のバージョンは 2.1.309、設定は上の settings.json です。
タスク：空のディレクトリで Python を使い slugify(s)を書きます（小文字化、スペースとアンダースコアをハイフンに変換、それ以外の文字を削除、連続するハイフンを統合、先頭と末尾のハイフンを削除）。続けて unittest のテストを書いて実行します。
結果：
- 所要時間は約 72 秒、全 5 ラウンドで、返却結果のモデルは
kimi-k3でした。 - 生成されたファイルは
slugify.pyとtest_slugify.pyで、テストは全 8 ケースです。ローカルで再実行した結果はRan 8 tests ... OKです。
生成されたコアコード：
def slugify(s):
s = s.lower()
s = re.sub(r"[\s_]", "-", s)
s = re.sub(r"[^a-z0-9-]", "", s)
s = re.sub(r"-{2,}", "-", s)
return s.strip("-")
K3.1 Pro と Highspeed の選び方
公式が両者の違いとして挙げているのは速度だけです。Highspeed は "delivers 2-3× the speed of K3.1 Pro for more responsive interactions" とされています。能力に差があるかどうかについて、公式は説明していません。そのため、次のように選ぶのがよいでしょう。
- 対話的にコードを修正し、頻繁にやり取りする場合：まず Highspeed を試してください。待ち時間が短くなります。
- 長時間のタスク、複数ファイルにまたがるリファクタリング、無人で長時間動かすタスクの場合：K3.1 Pro を使い、ご自身のタスクで両者の結果を比較したうえで決めてください。
価格は Kimi 公式の価格ページ、または当サイトの モデル一覧 に当日表示されている内容を基準にしてください。
よくあるエラー
401：Key が無効
まず ANTHROPIC_AUTH_TOKEN が最後まで正しく貼り付けられているか、余分なスペースが入っていないか、そして同名の環境変数が settings.json を上書きしていないかを確認してください。修正後は Claude Code の再起動が必要です。
429：リクエストが多すぎる
多くの場合、短時間にリクエストを送りすぎたことが原因です。少し待ってから再試行するか、並列タスクやサブエージェントの数を減らしてください。
model not found：モデルが存在しない
当サイトの Key で、まだ公開されていないモデルにリクエストを送ると、Claude Code の実際の出力は次のようになります。
API Error: 400 {"error":"模型 kimi-k3.1-pro 不存在或未上线，请前往 https://aicodewith.ai/zh/dashboard/pricing 查看可用模型列表 (request_id: ...)"}
この場合は、モデル名を kimi-k3に戻し、 ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL と CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL も利用可能なモデルになっているか確認してください。
よくある質問
Kimi K3.1 Pro の API モデル ID は何ですか?
公式が示しているのは kimi-k3.1-pro と kimi-k3.1-pro-highspeed。
現在、当サイトで K3.1 Pro は使えますか?
まだ使えません。当サイトは現在 kimi-k3に対応しています。K3.1 Pro が公開され次第、本記事を更新します。
base URL に /v1 は付けるべきですか?
Claude Code の ANTHROPIC_BASE_URL には https://api.aicodewith.aiと書き、 /v1は付けません。
起動時に "doesn't recognize the model" と表示されますが、問題ありませんか?
呼び出しには影響しません。これは Claude Code が Claude 以外のモデル ID に対して表示する通知です。
K3.1 Proのオープンウェイトはいつ公開されますか?
公式の原文は次のとおりです。"Full model weights will be released by Nov 4, 2026."
CodexからKimiに接続するにはどうすればよいですか?
詳しくは Kimi K3 を Codex に接続するをご覧ください。
