長期的なコーディング、推論、知識業務、拡張可能なエージェントワークフローに対応し、チームが安定した Flaq AI アクセスを通じて無料で試せる Kimi K3 Text-to-Text API。推論と知識業務を組み合わせた長期プロジェクトや、チームで運用するエージェント開発にも幅広く活用できます。
API 例
送信例
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
Accept: 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
model: 'kimi-k3-text-to-text',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Write a concise Java beginner tutorial outline.'
}
],
stream: true,
max_tokens: 2000,
top_k: 50
})
});
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = '';
let assistantText = '';
while (true) {
const { done, value } = await reader.read();
if (done) break;
buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
const frames = buffer.split('\n\n');
buffer = frames.pop() || '';
for (const frame of frames) {
const lines = frame.split('\n').filter(Boolean);
let eventName = 'message';
const dataLines = [];
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('event:')) {
eventName = line.slice(6).trim();
} else if (line.startsWith('data:')) {
dataLines.push(line.replace(/^data:\s*/, ''));
}
}
const raw = dataLines.join('\n').trim();
if (raw === '[DONE]') {
console.log('\nFinal text:', assistantText);
continue;
}
let payload;
try {
payload = JSON.parse(raw);
} catch {
continue;
}
if (eventName === 'error' || payload.error) {
const msg = payload.error?.message ?? payload.message ?? 'Chat request failed';
throw new Error(msg);
}
const delta = payload.choices?.[0]?.delta;
if (delta?.content) {
assistantText += delta.content;
console.log(assistantText);
}
}
}
送信例
import json
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Accept': 'text/event-stream',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model': 'kimi-k3-text-to-text',
'messages': [
{
'role': 'user',
'content': 'Write a concise Java beginner tutorial outline.',
}
],
'stream': True,
'max_tokens': 2000,
'top_k': 50,
},
stream=True,
)
response.raise_for_status()
event_name = 'message'
assistant_text = ''
for raw_line in response.iter_lines(decode_unicode=True):
if not raw_line:
event_name = 'message'
continue
if raw_line.startswith('event:'):
event_name = raw_line.replace('event:', '', 1).strip()
continue
if raw_line.startswith('data:'):
raw_data = raw_line.replace('data:', '', 1).strip()
if raw_data == '[DONE]':
print('\nFinal text:', assistant_text)
continue
payload = json.loads(raw_data)
if event_name == 'error' or payload.get('error'):
error = payload.get('error') or payload
raise RuntimeError(error.get('message', 'Chat request failed'))
choices = payload.get('choices') or []
if choices:
delta = choices[0].get('delta') or {}
content = delta.get('content')
if content:
assistant_text += content
print(content, end='', flush=True)
送信例
curl -N -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-text-to-text",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Write a concise Java beginner tutorial outline."
}
],
"stream": true,
"max_tokens": 2000,
"top_k": 50
}'
Kimi K3 Text to Textの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
長期的なコーディングと AI エージェント向け Kimi K3 Text-to-Text API
Kimi K3 Text-to-Text API は、本番環境に対応したテキスト API を通じて、Moonshot AI のフラッグシップ推論モデルを開発者に提供します （Flaq AI 上で利用可能）。長期的なコーディング、複雑な知識作業、複数ステップの推論向けに設計された Kimi K3 は、 詳細な指示に従い、長大な技術コンテキストを処理し、要求の厳しい アプリケーション向けに構造化された応答を生成できます。Flaq AI は、コーディングアシスタント、 調査ワークフロー、テキストベースのエージェントを大規模に構築するチーム向けに、シンプルなチャット補完統合を提供します。
Kimi K3 Text-to-Text API の主な機能
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長期的なコーディング能力： 継続的な技術推論向けに設計されたモデルにより、複雑なエンジニアリングタスク、コードベース分析、デバッグ、 リファクタリング、実装計画に取り組めます。
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知識作業向けの高度な推論： 情報量の多い内容を分析し、長い入力全体から根拠を結び付け、 調査、戦略、ドキュメント作成、専門的な意思決定支援に役立つ一貫した回答を作成します。
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長大なコンテキストの理解： 大量のテキストを処理し、詳細な 会話、仕様書、技術文書、複数段階のタスク全体で一貫性を維持します。
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確実な指示追従： 明確な自然言語の指示を使用して、目的、応答構造、 深さ、トーン、出力形式を制御し、再現性のあるアプリケーションワークフローを実現します。
-
柔軟なテキスト生成制御： 応答の長さとサンプリング動作を調整し、簡潔な回答、より深い 分析、アプリケーション固有の出力要件のバランスを取れます。
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拡張可能なチャット API 統合： Flaq AI の統合チャット補完エンドポイントを通じて、Kimi K3 を既存のアシスタント、社内ツール、自動テキスト パイプラインに接続できます。
Flaq AI で Kimi K3 Text-to-Text API を使用する方法
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入力： ユーザーの要求、指示、会話履歴、コード、参考 資料を含む構造化テキストメッセージ。
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出力： 推論、コーディング、分析、執筆、その他のテキストベースのワークフロー向けの自然言語テキスト応答。
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生成制御： 応答の長さとトークンサンプリングを設定し、アプリケーションの使用体験に合わせてストリーミング配信または非ストリーミング配信を 選択します。
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API ルート： kimi-k3-text-to-text をモデル 識別子として使用し、Flaq AI のチャット補完エンドポイントを通じてリクエストを送信します。
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機能： 長期的なコーディング、複雑な推論、知識の統合、構造化された文章作成、技術分析、 複数ターンのテキスト対話。
Kimi K3 API 統合に最適なユースケース
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コーディングアシスタントとエンジニアリングエージェント： コードを調査し、不具合を説明し、変更を 計画し、複数ステップにわたる長期的な実装タスクを支援できる開発者ツールを構築します。
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大規模コンテキストでのコードベース分析： アーキテクチャを確認し、ファイルをまたいで動作を追跡し、不慣れな リポジトリを要約し、広範な技術コンテキストから移行またはリファクタリング計画を作成します。
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調査と知識の統合： 長いレポート、情報源となる資料、社内ドキュメントを整理された 調査結果、比較、要約、意思決定に使える概要資料へ変換します。
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複雑なビジネスワークフロー： 一貫したコンテキストと構造化された応答が必要な計画策定、方針分析、業務文書作成、複数段階の 推論タスクを支援します。
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技術文書とドキュメント作成： 詳細な要件から、仕様書、実装ガイド、API の説明、テスト計画、 開発者向けの明確なドキュメントを生成します。
注記 メッセージと生成コンテンツが、適用される安全性、プライバシー、データ処理の要件に準拠していることを確認してください。 この Flaq AI モデルルートはテキストメッセージを受け付けます。このエンドポイントでマルチモーダル入力や Kimi 製品側のツールが 利用できるとは想定しないでください。
Kimi K3 と競合モデルの比較分析
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Kimi K3 と Kimi 2.7 の比較
Kimi 2.7 は、確立された会話およびコーディングワークフローに引き続き適しています。Kimi K3 は、 より高度な長期的コーディング、深い知識作業、継続的な複数ステップの推論を想定しており、 より強力な総合能力が求められるタスクに適しています。 -
Kimi K3 と Claude Fable 5 の比較
Claude Fable 5 は、高性能な独自推論とエージェント型開発ワークフローを対象としています。 Kimi K3 は、オープンモデルを基盤とし、長大なコンテキストに強みを持つ強力な Moonshot AI の選択肢として、 異なる本番環境スタックを評価するチームに実用的な API アクセスを提供します。 -
Kimi K3 と GPT 5.6 Sol の比較
GPT 5.6 Sol は、高度なコーディングと汎用 エージェント向けに幅広い独自エコシステムを提供します。Kimi K3 は Moonshot AI の長期的コーディングへの注力によって差別化され、開発者に、 複雑なテキストベースのエンジニアリングおよび知識ワークフロー向けの、拡張可能なもう一つの選択肢を提供します。 -
Kimi K3 と GLM 5.2 の比較
GLM 5.2 は、推論と開発者向けアプリケーションに適した競争力のある汎用モデルです。Kimi K3 は大規模な技術コンテキスト全体での継続的な実行を重視しており、コードベース規模の 分析、長期的な計画、高度な知識タスクに特に適しています。