Kimi K3 API

Kimi K3 は Moonshot AI の長文脈エージェントモデルで、ここでは /v1/chat/completions の OpenAI 互換エンドポイント 1 本として提供しています。最大 256 メッセージ、合計 1,000,000 トークンまでを読み、1 回の返答で最大 1,048,576 トークンを返せます。

リクエストの項目は messages、max_tokens、tools、tool_choice、response_format、reasoning_effort、stop の 7 つです。推論の強さは low・high・max で、max から始まります。temperature と top_p は Moonshot が固定しているため、ここでは受け付けません。メッセージにはテキストと image_url のパートを含められ、返答は Server-Sent Events でストリーミングされます。

調整できるのは reasoning_effort だけ

サンプリングは Moonshot が固定しているので、調整するのはモデルがどれだけ考えるかです。短い機械的なターンには low、通常のレビューには high、マイグレーションや証明には max を使います。別のモデルからコピーしたサンプリングの値は黙って無視されず、すぐにエラーになるため、どの環境でもリクエストの意味が変わりません。

パッケージを読んで、ファイルを返す

入力 100 万トークン、返答は最大 1,048,576 トークン。コードベースを丸ごと渡し、書き直したファイルも丸ごと受け取れます。どのパスでもリポジトリの残りが見えているので、分割処理のパイプラインで失われがちな文脈が保たれます。

テキストと画像を同じメッセージで

user メッセージには、detail を auto・low・high から選べる image_url パートとテキストを混ぜられ、各パートは入力トークンとして計量されます。不具合の出ている画面のスクリーンショットと、それを描画するソースを一緒に渡せます。動画のパートはありません。

リポジトリ全体の書き直しをファイル単位で

パッケージ内のファイルをすべて送り、差分の説明ではなく移行済みのファイルを 1 つずつ求めます。返答の上限が大きいので大きなファイルも丸ごと戻り、関数の途中で続きに切り替わって何かが抜け落ちることがありません。

項目が固定されたエージェントループ

最大 128 個のツールを宣言し、tool_choice は auto のままループを回します。ループ全体で reasoning_effort を固定すれば、反復ごとに変わるのは会話だけなので、問題が起きたときもエージェントの記録が読みやすく保てます。

本 1 冊の翻訳と再構成

原稿全体と用語集を読み込ませ、呼び出しごとに 1 章ずつ翻訳や再構成を依頼します。モデルは本の残りも見ているので、前の章が同じリクエストにある分、用語や名前がぶれません。

curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
  -d '{
  "model": "moonshot/kimi-k3/chat",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
    }
  ],
  "stream": true
}' \
  | jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'

認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。