MuAPIプラットフォーム上のkimi-k3モデルへのプログラムアクセス。高可用性とシームレスなAPI統合を提供します。 対応する入力、出力形式、用途、料金、API連携例をMuapi Playgroundで確認できます。まず無料で試し、統一REST APIから生成タスクを製品や自動化ワークフローへ組み込み、月額サブスクリプションなしの従量課金で利用できます。各モデルの制限や品質、速度も比較でき、導入前に必要な情報を確認できます。
MuAPIの低遅延APIを通じてkimi-k3モデルを統合。従量課金制で柔軟かつスケーラブルに利用可能です。
このモデルについて
MuAPIプラットフォーム上のkimi-k3モデルへのプログラムアクセス。高可用性とシームレスなAPI統合を提供します。
コスト分析
| プロバイダー | 費用 | 備考 |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.0001 リクエスト1回あたり | Token-based 料金 ($3.00/M input tokens, $15.00/M output tokens). |
Token-based 料金 ($3.00/M input tokens, $15.00/M output tokens).
** 競合サービスの料金は類似のモデル構成および利用ティアに基づいて算出された推定値です。
設定スキーマ
| パラメータ | 型 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|---|
| プロンプト | string | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（The user message or instruction for the model.）。 | Explain the architecture of Mixture-of-Experts models. |
| 画像 URL | string | 処理の開始点となる入力元画像のURLまたはBase64データ。 | undefined |
| System プロンプト | string | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Optional system-level instruction to guide model b）。 | You are an expert AI researcher and coding assistant. |
| 温度（創造性） | number | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Controls output randomness (0.0 to 2.0). Lower val）。 | 1 |
| 最大トークン数 | integer | 1回のリクエストで生成するメディアの個数。 | 4096 |
| Top P（核サンプリング） | number | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Nucleus sampling parameter (0.0 to 1.0).）。 | 1 |
| Frequency Penalty | number | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Frequency penalty (-2.0 to 2.0). Reduces likelihoo）。 | 0 |
| Presence Penalty | number | 生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Presence penalty (-2.0 to 2.0). Increases likeliho）。 | 0 |
生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（The user message or instruction for the model.）。
Explain the architecture of Mixture-of-Experts models.処理の開始点となる入力元画像のURLまたはBase64データ。
undefined生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Optional system-level instruction to guide model b）。
You are an expert AI researcher and coding assistant.生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Controls output randomness (0.0 to 2.0). Lower val）。
11回のリクエストで生成するメディアの個数。
4096生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Nucleus sampling parameter (0.0 to 1.0).）。
1生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Frequency penalty (-2.0 to 2.0). Reduces likelihoo）。
0生成プロセスを適切に制御するためのパラメータ設定（Presence penalty (-2.0 to 2.0). Increases likeliho）。
0開発者ドキュメント
MuAPIアクセスキーと必要なパラメータをJSONボディに含め、モデルエンドポイントへPOSTリクエストを送信してください。
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