Bedrockに「Kimi K3.1 Pro Highspeed」が登場し、出力速度はK3.1 Proの2〜3倍とMoonshot AIが説明
画像：AWS（公式発表より）
なるほど
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要約版：専門用語を控えて説明しています
「Kimi K3」をすでに使っている開発者は、プログラム内のモデルIDを書き換えるだけで試せます。コードを書かずに試したい場合は、Bedrockの管理画面にある試用の場で選べます。
公式ヘルプの手順を確認してください（AWS Machine Learning Blogの案内）。料金は標準の半額ですが、応答が遅くなることがあります。
同じ指示文の前半を何度も送る場合は、キャッシュ機能で時間と入力コストを減らせます。価格の詳細はBedrockの料金ページで確認できます。
AWSのブログによると、「Kimi K3.1 Pro Highspeed」はAmazon Bedrock（AWSの生成AI基盤）で使えます。対応リージョンはモデルカードとリージョン別提供状況のページで確認できます。
「Kimi K3」を使っている開発者は、既存のコードのモデルIDを変更して試せます。
「Kimi K3.1 Pro Highspeed」は、Moonshot AIが公開したK3.1シリーズの一つです。企業や開発者がアプリに組み込んで使うAIモデルです。
AWSの発表によると、このモデルはKimi K3に追加の学習（後学習）を加えたものです。構造は、約3兆パラメーター級のオープンウェイト（重みを公開したモデル）で、100万トークンの文脈を扱えます。
Moonshot AIは、追加の後学習で長い作業をこなすエージェント型の処理と、事実の誤りの少なさを狙ったと説明しています。財務モデルの作成や業務文書、ゲームエンジン・3Dシーン・CADスクリプトのコーディングも改善したとしています。
Highspeed版は、出力トークン（AIが生成する文章などの単位）を作る速さが上がっています。Moonshot AIによると、Kimi K3.1 Proの2〜3倍です。
ツール呼び出し、構造化出力、推論の度合いの設定、画像入力、ストリーミングに対応します。
エンドポイントとAPIはKimi K3と同じです。コードを書かずに試すなら、Bedrockコンソールの「Test」から「Playground」を開き、「Kimi K3.1」を選びます。
コードからは、bedrock-runtimeエンドポイントで次のAPIが使えます。AWSはChat Completionsを推奨しています。
モデルへは、クロスリージョン推論プロファイルで接続します。
インド限定の設定は、サイソクが以前に報じたKimi K3のインド国内推論と同じ仕組みです。
推論の度合いは、low・high・maxから選びます。未設定ではmaxになるため、簡単な処理では下げると遅延と出力トークンを減らせます。
Flex層は標準価格の半額で、応答が遅くなる可能性があります。モデルの評価、要約、エージェントの裏の処理のように、速さより費用を優先する作業に向きます。リクエストごとに層を選べるため、急ぐ処理にPriority、普段の処理にStandard、費用重視の処理にFlexと使い分けられます。オンデマンドの利用枠は3つの層で共有します。
使うには、service_tierにflexを指定します。Converse APIでは、serviceTierに{"type": "flex"}を指定します。層ごとの利用量は、Amazon CloudWatchのServiceTierとResolvedServiceTierで見られます。AWSは、少量のトラフィックをFlexに回して遅延と費用を比べてから、割合を増やすよう勧めています。
エージェントや開発支援ツールは、システム指示やツール定義のような同じ前半部分を毎回送ります。このモデルは繰り返しの前半部分を自動でキャッシュし、明示的なキャッシュ指定でヒット率を高められます。明示的なキャッシュの条件は次のとおりです。
AWSによると、データはAWSのデータ境界内で処理され、Moonshot AIには共有されず、モデルの学習にも使われません。推論リクエストではゼロデータ保持が常に有効です。ゼロオペレーターアクセスにより、AWSの運用担当者も推論中のプロンプトと応答を見られません。
OpenCodeは、ターミナルで動くオープンソースのコーディングエージェントです。Bedrockのチャット補完API経由で、このモデルをつなげられます。Bedrockコンソールの「API keys」で鍵を作り、設定ファイルにプロバイダーを書きます。
短期の鍵は最長12時間有効で、作成したリージョンでのみ動き、本番用に推奨されています。長期の鍵は試用向けです。
AWSは、速度がエージェント型コーディングで特に効くと説明しています。エージェントは、ファイルの読み込み、変更計画、編集、テスト、修正を何度も繰り返し、各呼び出しが終わるまで次に進めません。出力が速ければ、その1回1回が短くなります。
出力速度が2〜3倍という数値は、Moonshot AIによる説明です。自社の作業で測ってから切り替えることもできます。
判断ガイド
状況ごとのおすすめと理由です。どれを選ぶかは、ご自身の状況で決めてください。
不安Q&A
エンドポイントとAPIはKimi K3と同じで、モデルIDを変えるだけで試せます。ツール呼び出しや構造化出力、画像入力なども同じ機能として挙げられています。
出典・aws.amazon.com今できることテスト環境で既存コードのモデルIDを変え、同じ入力で応答を確認する。
データはAWSのデータ境界内で処理され、Moonshot AIには共有されず、モデルの学習にも使われないと書かれています。推論ではゼロデータ保持が常に有効です。
出典・aws.amazon.com今できること社外に出せない内容を扱う場合は、このページの説明と社内の規定を照らし合わせてから使う。
Flexは標準価格の半額ですが、応答が遅くなる可能性があります。評価や要約など、速さより費用を優先する作業に向くとされています。
出典・aws.amazon.com今できること全体の一部だけFlexに回し、CloudWatchで遅延と費用を比べてから増やす。
コンソールの「Test」から「Playground」を開き、「Kimi K3.1」を選べば、コードを書かずに試せます。コードから使う場合は、bedrock-runtimeエンドポイントを利用します。
対象の推論プロファイルに対し、bedrock:InvokeModelとbedrock:InvokeModelWithResponseStreamが必要です。ベアラートークンで認証するなら、bedrock:CallWithBearerTokenも追加します。
短期キーは最長12時間有効で、作成したリージョンでのみ動き、本番用に推奨されています。長期キーは試用向けとされています。
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背景
新しいモデルの提供の案内です。Kimi K3に追加の後学習を加えたもので、長い作業をこなすエージェント処理と、事実の誤りを減らすことを狙ったと、Moonshot AIが説明しています。
出典・aws.amazon.comすぐにできること
Kimi K3を使っているなら、テスト環境でモデルIDをglobal.moonshotai.kimi-k3.1に変えて速度を測る
速さより費用を優先する処理は、service_tierにflexを指定して少量から試す
簡単な処理は、reasoning_effortをlowにして遅延と出力トークンを減らす
公式窓口
SMSやメールに書かれた連絡先ではなく、ここにある公式の窓口を使ってください。
Amazon Bedrock コンソール
コードを書かずに試せます。Playgroundで Kimi K3.1 を選びます。
発表内容をもとにした一般的な情報です。導入や契約の判断は、公式情報を確かめたうえでご自身で行ってください。
Kimi K3を使っているなら、モデルIDを変えて速度とコストを小さな割合のトラフィックで比べるとよいでしょう。
11/11時点の判定。発表内容をもとにAIで判定しています。最新の提供状況は公式情報をご確認ください。
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本記事は公式発表の文章をもとにAIが要約・解説して自動生成したものです。誤りが含まれる可能性があるため、正確な仕様・料金は公式発表をご確認ください。元記事を読む制作方法と事実確認の手順は編集方針をご覧ください。誤りのご指摘はお問い合わせから受け付けています。
