# Kimi K3.1 ProとGemini 4 Argon比較：同価格は11月30日まで

> 入力$2・出力$10の同価格は2026年11月30日まで、12月1日からArgonは2倍です。端末作業と長文脈はK3.1 Pro、知識と物体検出はArgonから試します。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/kimi-k3-1-pro-vs-gemini-4-argon
- Published: 2026-10-25
- Updated: 2026-10-25
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: モデル比較
- Tags: Kimi K3.1 Pro, Gemini 4 Argon, Gemini API, Kimi API, API料金, モデル比較

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ターミナル操作を伴うコーディングエージェント、長い資料をまたぐ推論、報告書や資料づくりのような知識労働なら、まずKimi K3.1 Pro（`kimi-k3.1-pro`）を試してください。知識の正確さが問われる質問、SaaSをまたぐ業務自動化、画像の物体検出（ボックス描画）なら、Gemini 4 Argon（`gemini-4-argon`）が先です。根拠は第三者機関Artificial Analysisの項目別スコアとUltralyticsの物体検出ベンチマーク（2026年10月24〜25日時点）で、総合指数の55対53だけでは使い分けは決まりません。

料金は100万トークンあたり入力$2・出力$10で並んでいますが、同じなのは2026年11月30日までです。12月1日からArgonは入力$4・出力$20になり、K3.1 Proの高速版（Highspeed）と同じ単価になります。キャッシュを多く使うエージェント作業で試算すると、11月中はArgonが約1割安く、12月以降はK3.1 Proの約1.8倍です。12月以降も使い続けるつもりなら、試す段階から12月の単価で費用を見積もってください。

2026年10月25日に、laozhang.aiのAPI経由で両モデルに同じ7問を既定の設定と`high`で1回ずつ投げ、採点結果と費用、時間を比べました。既定のままだとK3.1 Proは費用も時間もArgonを大きく上回り、`high`に下げると採点結果を保ったまま差が縮まったので、初回のテストはK3.1 Proを`high`にして始めるのが目安です。7問は小〜中規模の作業なので、難しい課題での品質はArtificial AnalysisとUltralyticsの数字で判断します。同じ日にOpenRouterの公開カタログで提供元を読み取り、定価で3種類の使い方の費用も再計算しました。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

## 先に試すのは：端末作業と長文脈はK3.1 Pro、知識と画像はArgon

どちらを先に試すかは、作業の種類で分かれます。Artificial Analysisが2026年10月25日時点で公開している10項目の評価は5対5に割れ、K3.1 Proはターミナル操作、長文脈の推論、資料づくりで、Argonは知識の正確さ、難問、業務自動化で上回っています。画像の物体検出は別のベンチマークで、Argonが全体として上です。

| 作業 | 先に試すモデル | 根拠になる評価 | 判断が変わる条件 |
|---|---|---|---|
| ターミナルを操作するコーディングエージェント | K3.1 Pro | Terminal-Bench 4.0 | K3.1 Proの既定`max`が遅すぎるなら`high`に下げて比べる |
| 長い資料をまたぐ推論、長文書への質問 | K3.1 Pro | AA-LCR v1.1 | 11月30日まではArgonのキャッシュ単価が半額 |
| 報告書・分析資料づくり、PDF資料の読解 | K3.1 Pro | AA-Briefcase、GDPval-AA、GDP.pdf | 体裁より事実の正確さが大事ならArgonも試す |
| 事実を答える質問、誤答を減らしたい用途 | Argon | AA-Omniscience、Humanity's Last Exam | 答えの根拠になる資料を丸ごと渡すなら、長文脈に強いK3.1 Proも候補 |
| SaaSをまたぐ業務自動化 | Argon | AutomationBench-AA | 差は5ポイントなので自分の手順で確かめる |
| 科学計算のコード、物理の推論 | どちらでも | SciCode、CritPt | 差が1〜2ポイントしかない |
| 画像の物体検出 | Argon | Ultralytics UL37 v2 | テニスやサッカーなどスポーツ系ではK3.1 Proが上 |

![作業別に先に試すモデルを、K3.1 Proが上回る3項目とArgonが上回る3項目のスコアで並べた図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/kimi-k3-1-pro-vs-gemini-4-argon/img/task-first-model.webp)

最初の印象は既定の設定で大きく変わります。K3.1 ProはAPIの既定の推論強度が最上位の`max`で、Argonの既定は真ん中の`medium`です。既定のまま呼ぶとK3.1 Proは考える量が多いぶん時間も出力トークンも増えるので、初回のテストはK3.1 Proを`high`にしてから始め、Argonは既定と`high`の両方で同じ課題を流すと、設定の差をモデルの差と取り違えずに済みます。

Argonを他社の非公開フラッグシップと比べたい場合は「[Gemini 4 Argon・Opus 5.5・GPT-6.1 Sol比較：Argonは12月に単価2倍](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-argon-vs-claude-opus-5-5-vs-gpt-6-1-sol)」、Google内でもっと安いモデルにするか迷う場合は「[Gemini 4 Argonと3.8 Flashの違い：実測コストと使い分け](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash)」が判断材料になります。

### 同じ7問での比較：K3.1 Proはhighで費用60%減、採点は同じ

2026年10月25日に、laozhang.aiのAPI経由で両モデルに同じ7問を投げました。メールの件名づくり、ペンのセット購入の文章題、`merge_intervals`の実装とテスト、6,723語の英文記事の要約、4ターンの会話で旅行計画を表にまとめる課題、5つの規則に従う`split_csv_line`の実装（12個の非公開テストで採点）、同じ記事への5つの質問（5問目は記事に答えがない）です。K3.1 Proは`reasoning_effort`の指定なし（既定の`max`）と`high`、ArgonはGemini APIの形式で思考設定なし（既定の`medium`）と`thinkingLevel`の`high`で、各1回ずつ計28回呼びました。最大出力は32,768トークンで、28回とも初回でHTTP 200が返り、途中で切れた回答はありません。費用は返ってきたトークン数に両社の定価を掛けたもので、28回の合計は$0.63です。

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| 設定（7問の合計） | 費用（11月30日まで） | 費用（12月1日から） | 出力トークン | 合計時間 |
|---|---|---|---|---|
| K3.1 Pro 既定（max） | $0.2598 | $0.2598 | 21,712 | 616.8秒 |
| K3.1 Pro high | $0.1040 | $0.1040 | 6,136 | 198.2秒 |
| Argon 既定（medium） | $0.0847 | $0.1695 | 3,861 | 84.9秒 |
| Argon high | $0.1769 | $0.3537 | 13,071 | 175.0秒 |

採点できる4問では、設定による差はほとんど出ませんでした。文章題は4つの回答すべてが正解の$41.50、`merge_intervals`は4つとも自分で書いた6つのテストと非公開の6つのテストに合格し、記事への質問は4つとも5問正解で、答えのない5問目にはどれも「記載がない」と答えています。`split_csv_line`はK3.1 Proの既定と`high`、Argonの`high`が12問すべて合格でした。Argonの既定の回答だけは1行が13スペースでインデントされていて`IndentationError`で動かず、その空白を1つ消すと12問すべて合格しました。各1回の結果なので、Argonの既定が書式を崩しやすいという証拠にはなりません。件名、要約、旅行計画の3問は採点していません。

差が大きく出たのは費用と時間です。両方を既定のまま呼ぶと、K3.1 ProはArgonの約3.1倍の費用（12月1日からは約1.5倍）と約7.3倍の時間がかかりました。K3.1 Proを`high`に下げると、採点結果は変わらないまま費用が60%、時間が68%減っています。両方を`high`にそろえると逆にArgonが高く、11月30日まではK3.1 Proの約1.7倍、12月1日からは約3.4倍でした。Argonの既定は7問中6問で思考トークンを0と返しており（思考したのは文章題の587トークンだけ）、既定のArgonが安く速いのはほとんど考えていないためです。

この7問の範囲では、K3.1 Proは`high`から始めるのが妥当です。4つの設定のうち11月30日まではArgonの既定が最も安く、12月1日からはK3.1 Proの`high`が最も安くなります。Argonは`high`にすると費用が約2倍になるので、既定で答えが足りる作業なら上げる必要はありません。ただし、Ultralyticsの物体検出のように1件あたりのトークン消費がK3.1 Proで多くなる作業では、Argonが12月の単価になっても安いままです。

結果には限界もあります。各設定1回ずつの結果で、思考の長さは呼ぶたびに変わります。7問は小〜中規模の作業で、難しいベンチマークではありません。時間はlaozhang.aiを経由し、ストリーミングなしで1回のリクエストが返るまでを計ったもので、Kimiの開発元Moonshot AIやGoogleのAPIに直接つないだ場合の速さとも、最初のトークンが出るまでの時間とも違います。難しい課題での品質は、次の節のArtificial AnalysisとUltralyticsの評価で判断してください。


## 性能の比較：総合55対53より、10項目の勝ち負けを見る

Artificial Analysisの総合指数（Intelligence Index v4.3.2）はK3.1 Proが55、Argonが53です。ただしこの2点差は、10項目の勝ち負けが5対5に割れた結果を平均したもので、どちらの作業に強いかは項目を見ないと分かりません。数字は2026年10月25日時点の[Artificial AnalysisのKimi K3.1 ProとGemini 4 Argon比較ページ](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-kimi-k3-1-pro)によるもので、K3.1 Proの公開から2日後の計測なので今後修正される可能性があります。

| 評価 | 測っている内容 | K3.1 Pro | Argon (High) |
|---|---|---|---|
| AA-Briefcase v1.1 | 分析資料づくりなどの知識労働（Elo） | 1678 | 1486 |
| GDPval-AA v2.1 | 実務に近いエージェント作業（Elo） | 1846 | 1624 |
| GDP.pdf | 専門的なPDF資料の読解と推論 | 31% | 22% |
| Terminal-Bench 4.0 | ターミナル操作を伴うエージェント型コーディング | 67% | 57% |
| AA-LCR v1.1 | 長文脈の推論 | 86% | 80% |
| AutomationBench-AA | SaaSのワークフロー自動化 | 73% | 78% |
| Humanity's Last Exam | 推論と知識の難問 | 52% | 57% |
| AA-Omniscience | 知識の信頼性（誤答で減点、−100〜100） | 30 | 42 |
| SciCode | 科学計算のコード | 61% | 62% |
| CritPt | 物理の推論 | 25% | 27% |

読むときの注意は2つあります。1つ目は設定で、ArgonはHigh（推論強度`high`）で計測されていますが、Gemini APIの既定は`medium`です。K3.1 Pro側には設定の表示がなく、Artificial AnalysisのK3.1 Proのページは既定の`max`を指しています。つまり、どちらも「APIを既定のまま呼んだ結果」ではありません。2つ目はトークン量で、指数1タスクあたりの出力トークンはK3.1 Proが55k、Argonが62kでした。指数タスク1件あたりの費用はK3.1 Proが$2.11、Argonが$1.99ですが、これはArgonの11月30日までの単価での値です。

応答時間は、同じページの計測で最初のトークンまでがK3.1 Pro 2.97秒、Argon 57.01秒と大きく開いています。K3.1 Proは思考の途中経過（`reasoning_content`）をストリーミングで先に返し、Argonは思考を流さないためです。答えの最初のトークンまでで比べると30.19秒対57.01秒、応答全体では37.00秒対63.33秒、出力速度は毎秒73トークン対79トークンでした。チャット画面のように待ち時間が体感に響く用途では、この差が品質より先に気になるかもしれません。

### 画像の物体検出：Ultralyticsの評価ではArgonが上

画像に写った物体を枠で囲む作業では、Argonが全体として上回っています。UltralyticsのGlenn Jocher氏が2026年10月24日に公開した[UltralyticsのKimi K3.1 Pro自動アノテーション評価（中国語版の記事）](https://www.ultralytics.com/zh/blog/kimi-k3-1-pro-auto-annotation)によると、36種類の実データセットから10枚ずつ計360枚を使うUL37 v2で、mAP50はArgon 0.537、K3.1 Pro 0.444でした。K3.1 Proは29モデル中7位です。

K3.1 Proが勝ったデータセットも6つあり、テニス、サッカー、小麦の穂、甲状腺の超音波画像が挙げられています。スポーツ分野だけを見るとK3.1 Proが0.68、Argonが0.60です。費用は1,000枚あたりArgon約$7.60、K3.1 Pro約$22.50、1枚の処理時間の中央値はArgon 4.6秒、K3.1 Pro約22秒でした。K3.1 Proは推論強度`high`で動かしており、`max`では前世代K3の画像の約4割が115秒の制限を超えたと書かれています。これは枠を描く1種類の作業の結果で、画像の説明や読み取り全般の優劣を示すものではありません。

### Kimiが公表している数字は開発元の主張として読む

Kimiの中国語版の発表ページは、Terminal-Bench 4.0でK3.1 Proが65.7%を出し、GPT-6 Astra（58.2%）を上回ってClaude Opus 5.5（66.4%）に迫ったとしていますが、評価の実行環境は書かれていません。英語版の[Kimi K3.1 Proクイックスタート](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart)は、2026年10月25日時点でこの数字の箇所がまだ「[xx.x%]」のままです。どちらのページにもArgonとの比較はありません。

同じページは、意図的に難しくした検証で、主張単位のハルシネーション率が前世代K3の23.35%からK3.1 Proで6.85%に下がったとも書いています。これはK3からの改善幅で、Argonとの比較ではありません。第三者のAA-OmniscienceではArgonが42、K3.1 Proが30なので、事実の正確さが最優先の用途では、今のところArgonから試すほうが筋が通ります。

## 料金は本当に同じか：12月1日からArgonは入力$4・出力$20

同じなのは2026年11月30日までの通常の入力と出力の単価だけです。キャッシュ読み出しは今でもArgonが半額で、12月1日からはArgonのすべての単価が2倍になり、K3.1 Pro Highspeed（通常版の2〜3倍の速度をうたう高速版）と同じになります。単価は100万トークンあたりの米ドルで、Argonは[Gemini APIの料金ページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)（2026年10月22日更新）、K3.1 Proは[Kimi APIの料金ページ](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat)（税抜）によります。

| 単価（100万トークンあたり） | K3.1 Pro | K3.1 Pro Highspeed | Argon（11月30日まで） | Argon（12月1日から） |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | $2.00 | $4.00 | $2.00 | $4.00 |
| キャッシュ読み出し | $0.20 | $0.20 | $0.10 | $0.20 |
| キャッシュ書き込み（5分保持） | $2.00 | $4.00 | 別料金なし（初回は通常の入力単価） | 別料金なし（初回は通常の入力単価） |
| キャッシュ書き込み（1時間保持） | $4.00 | $8.00 | 選べない | 選べない |
| 出力（思考トークンを含む） | $10.00 | $20.00 | $10.00 | $20.00 |

Googleは出力に思考トークンを含むと明記していますが、Kimiの料金ページには思考トークンの扱いが書かれていません。OpenRouterとArtificial Analysisは出力として数えており、下の試算でも出力として扱います。どちらも文脈の長さによる段階料金はありません。

Argonには処理区分もあります。BatchとFlexは11月30日まで入力$1・出力$5、12月1日から$2・$10で、急がない一括処理なら12月以降もK3.1 Proの通常単価と同じ水準に収まります。優先処理のPriorityは$3.60・$18から$7.20・$36に上がります。ArgonはGemini APIの無料枠では使えず、K3.1 Proも$1以上のチャージ後でないと呼べないため、どちらも試すだけで少額の支払いが必要です。

## 1回あたりの費用：キャッシュの多い作業は12月から約1.8倍

2026年10月25日に、上の定価で3種類の使い方の費用を再計算しました。トークン数は仮定の数字で、実際の通信量を測ったものではありません。K3.1 Proは共通の前置き部分を初回に5分保持の書き込み単価で払い、以降はキャッシュ読み出し単価で払う前提です。Argonは初回だけ通常の入力単価で払い、2回目以降は暗黙的キャッシュが当たる前提にしています。トークン数は両モデルで同じと仮定していますが、上の7問のテストでは、短いプロンプトの入力トークンがK3.1 Proで約2倍（106対53）に数えられ、6,723語の英文記事は逆に約9%少なく（10,084対11,102）数えられました。

計算は「トークン数÷100万×単価」の合計です。たとえば使い方Aのコーディングエージェント（共通部分6万トークン、40ターン、毎ターン新しい入力4,000トークンと出力3,000トークン）は、K3.1 Proが6万×$2（初回の書き込み）＋39×6万×$0.20＋40×4,000×$2＋40×3,000×$10で$0.12＋$0.468＋$0.32＋$1.20＝$2.108です。Argonは11月30日までなら$0.12＋$0.234＋$0.32＋$1.20＝$1.874で、12月1日からはすべて2倍の$3.748になります。

| 使い方（仮定） | K3.1 Pro | K3.1 Pro Highspeed | Argon（11月30日まで） | Argon（12月1日から） | Argon÷K3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|---|
| A：コーディングエージェント1セッション（上記） | $2.108 | $3.748 | $1.874 | $3.748 | 0.89倍→1.78倍 |
| B：40万トークンの文書に5分以内で10回質問（毎回300トークン入力、1,500トークン出力） | $1.676 | $2.632 | $1.316 | $2.632 | 0.79倍→1.57倍 |
| C：キャッシュなしの単発呼び出し（入力8,000、出力2,000トークン） | $0.036 | $0.072 | $0.036 | $0.072 | 1.00倍→2.00倍 |

![K3.1 ProとArgonの単価、および使い方A〜CでのArgonとK3.1 Proの費用比が11月と12月以降でどう変わるかを示した図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/kimi-k3-1-pro-vs-gemini-4-argon/img/cost-ratio-before-after-dec1.webp)

11月中にArgonが安くなるのは、キャッシュ読み出しが半額だからです。共通部分の初回分は、Argonの通常の入力単価もKimiの5分保持の書き込み単価も$2で、Aではどちらも$0.12と差がありません。差はキャッシュ読み出しの$0.234対$0.468だけから生じます。12月1日からは3つの使い方すべてでArgonとK3.1 Pro Highspeedの金額が一致します。Kimiのキャッシュは既定で5分しか保持されないため、Bの10回の質問が5分以内に収まらないと、キャッシュが切れて40万トークン分の書き込み費用が再びかかります。1時間保持にすると書き込み単価は$4に上がります。

Argon側の弱点は、キャッシュが暗黙的で、当たる保証がないことです。共通部分が一度もキャッシュに当たらなかった場合、Argonの費用はAが$6.32（12月からは$12.64）、Bが$8.156（同$16.312）まで膨らみます。K3.1 Proと比べると11月中でも約3倍（A）〜約4.9倍（B）、12月からは約6倍〜約9.7倍です。長い共通部分を何度も送る使い方では、請求明細でキャッシュの当たり方を確認してから本番の予算を決めてください。

第三者ベンチマークの費用も、トークン消費が変わらないと仮定して12月の単価に直すと見え方が変わります。Artificial Analysisの指数1タスクあたりの費用は、Argonが$1.99から約$3.98になり、K3.1 Proの$2.11の約1.89倍です。一方Ultralyticsの物体検出では、Argonの1,000枚あたり$7.60が約$15.20になっても、K3.1 Proの$22.50より安いままです（差は約2.96倍から約1.48倍に縮まります）。トークン単価が2倍でも、1件あたりの消費量が少なければ逆転しないということです。

## 混同しやすい数字：2.8兆パラメータと出力100万トークン

「総パラメータ2.8兆、アクティブ1,040億」は前世代Kimi K3の数字です。KimiはK3.1 ProをK3を追加学習したK3.1シリーズ最初のモデルと説明しているだけで、K3.1 Pro自体のパラメータ数は公表していません。Artificial AnalysisのK3.1 Pro欄にも同じ数字が載っていますが、K3.1の新しい仕様として扱わないほうが安全です。

Argonの「出力100万トークン」は、長文生成のための特別な実行方法を使った場合だけの数字です。[Gemini 4 Argonのモデルページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon)によると、入力・思考・出力で共有するコンテキストは1,048,576トークンですが、通常の同期呼び出しで出せるのは1回65,536トークンまでで、それを超える指定は400エラーになります。`background=True`のバックグラウンド実行にすると、最大64Kトークンずつ続きを生成して合計100万トークンまで書けます。

K3.1 Proの公開日は、UTCでは2026年10月23日、日本時間では10月24日です。Kimiのページには日付がなく、OpenRouterのカタログ登録が10月23日17時56分（UTC）、日本時間で10月24日午前2時56分だったため、どちらの日付も同じ公開を指しています。

## 乗り換えで変わるAPIの設定：推論強度、キャッシュ、出力上限

モデル名を書き換えるだけでは同じ条件になりません。特に差が大きいのは、推論強度の既定値、サンプリングパラメータの扱い、キャッシュの仕組み、1回の最大出力の4点です。下の表は[Kimi K3.1 Proクイックスタート](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart)とGemini 4 Argonのモデルページ、思考設定のドキュメント（いずれも2026年10月23〜25日時点）をまとめたものです。

| 項目 | Kimi K3.1 Pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| モデルID | `kimi-k3.1-pro`、`kimi-k3.1-pro-highspeed` | `gemini-4-argon` |
| 呼び出し方 | OpenAI SDK、ベースURL `https://api.moonshot.ai/v1` | Gemini API（Google AI Studio）またはVertex AI |
| 推論の設定 | `reasoning_effort`：`low`、`high`、`max`（既定`max`）。思考は常にオンで切れない | `thinking_level`：`low`、`medium`、`high`（既定`medium`）。`minimal`はない |
| temperatureなど | temperature=1.0、top_p=0.95などは固定で、リクエストから外すよう指示されている | temperature、top_p、top_kは無視される（非推奨） |
| キャッシュ | 繰り返す前置き部分を自動でキャッシュ。保持は既定5分、`prompt_cache_options.ttl`で1時間 | 4,096トークン以上のプロンプトで暗黙的キャッシュ、ヒット分は95%引き。明示的キャッシュ（`cachedContents`）は使えない |
| 1回の最大出力 | `max_completion_tokens`は既定131,072、最大1,048,576 | 同期は65,536まで、それ以上は`background=True`で最大1,048,576 |
| 画像の渡し方 | 公開URLは不可。base64か`ms://<file-id>`で渡す | テキスト、画像、動画、音声、PDFを入力できる |
| 使い始める条件 | platform.kimi.aiで$1以上チャージすると解放。累計チャージ額でレート上限の段階が決まる | Gemini APIの有料枠のみ（無料枠なし） |

K3.1 Proで複数ターンの会話やツール呼び出しを続けるときは、APIが返したassistantメッセージを`content`だけに削らず、丸ごと次のリクエストに入れる必要があります。`content`だけを履歴に残す既存の実装は、そのままでは使えません。出力を構造化したい場合は、`json_schema`の`strict: true`で`content`を縛れます。

Argonに移すときは、Googleの移行案内どおり`max_output_tokens`を32,768以上に上げ、難しいプロンプトではクライアントのタイムアウトを15分以上にしておきます。上限が低いと、思考と答えを合わせた量が上限に達した時点で答えが途中で切れます。K3.1 Proの応答が遅すぎる場合は、`reasoning_effort`を`low`にすると思考量を減らせます。

## いつから・どこで使えるか：日本からはどちらもAPIで使える

Gemini 4 Argonは2026年9月30日に発表され、10月13日に安定版`gemini-4-argon`として一般提供が始まりました。Kimi K3.1 Proは2026年10月23日（UTC）に公開されました。日本からはどちらもAPIで使えます。Gemini APIの[利用可能な地域の一覧](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/available-regions)には2026年10月25日時点で日本が含まれており、Argonは有料枠で呼び出せます。K3.1 Proはplatform.kimi.aiで$1以上チャージすれば呼べますが、Kimiは対応国の一覧を公開しておらず、実際には支払い手段が通るかどうかが入口になります。

APIを使わない場合の条件は別です。GeminiアプリでArgonを選べるのはGoogle AI ProとUltraの契約者で、Google AI Plusや無料プランでは使えません。Antigravityも有料のGoogle AI Pro、Ultra、Enterpriseが対象で、AI Studioのプラン枠で使えるのはUltraだけです。KimiアプリでK3.1 Proが選べるかどうかは、Kimiの会員料金ページにモデル名の記載がなく、公開情報からは分かりません。

「Gemini 4 Pro」という名前のモデルはなく、2026年10月25日時点でGemini APIの料金ページに載っているGemini 4のモデルはArgonだけです。Carbonというコードネームの社内版をGoogleの社員が試しているという報道（Business Insider、2026年10月9日）はありますが、Googleの発表、モデルID、提供時期はどれも出ていません。新世代3モデルのどれが今使えるかは「[Fable 5.5・Gemini 4・GPT-6.1の提供状況比較：使えるのはSolとArgon](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-vs-gpt-6-vs-fable-5-2)」にまとめています。

Googleの請求アカウントを作らずにArgonを試したい場合は、laozhang.aiでも`gemini-4-argon`が入力$2・出力$10の価格で掲載されています。2026年10月25日からは`kimi-k3.1-pro`（入力$2・出力$10、キャッシュヒット$0.2）と`kimi-k3.1-pro-highspeed`（$4・$20）も、OpenAI互換のエンドポイントで掲載されています。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

## 提供元はどちらも開発元だけ：K3.1 Proのウェイトは11月4日までに公開予定

2026年10月25日時点で、K3.1 Proを自分のサーバーで動かすことはできません。Kimiは「完全なモデルのウェイトを11月4日までに公開する」としていますが、Artificial Analysisは両モデルともウェイト非公開と表示しています。今K3.1 Proを使う方法は、Kimiの開発元Moonshot AIのAPIか、それを中継するサービスだけです。

同じ日に、OpenRouterの公開API（`https://openrouter.ai/api/v1/models`と各モデルの`/endpoints`、キーなし）で提供元を読み取りました。K3.1 Proのエンドポイントは2つで、どちらもMoonshot AI（通常版$2・$10、キャッシュ読み出し$0.20と、highspeed版$4・$20）です。Argonは6つあり、すべてGoogle（AI Studio $2・$10、AI Studio Flex $1・$5、Vertex global $2・$10、Vertex US $2.20・$11で最大出力65,536、AI StudioとVertexのPriority $3.60・$18）で、ほかにbatch版が$1・$5です。K3.1 Proの対応パラメータ一覧にはtemperature、top_p、seedがなく、Kimiがこれらを固定していることと一致します。

つまり今は、どちらも障害や混雑が起きたときに逃げられる別の提供元がありません。K3.1 Proはウェイト公開後に他社がホストする可能性がありますが、Argonはウェイトが公開されておらず、提供元はGoogle（AI StudioとVertex AI）に限られます。止まると困る用途で使うなら、もう一方のモデルを切り替え先として用意しておくのが現実的です。カタログは日々変わるので、提供元の数は使う前にもう一度確かめてください。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-10-25。

- [Artificial AnalysisのKimi K3.1 ProとGemini 4 Argon比較ページ](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-kimi-k3-1-pro) (artificialanalysis.ai)
- [UltralyticsのKimi K3.1 Pro自動アノテーション評価（中国語版の記事）](https://www.ultralytics.com/zh/blog/kimi-k3-1-pro-auto-annotation) (ultralytics.com)
- [Kimi K3.1 Proクイックスタート](https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart) (platform.kimi.ai)
- [Gemini APIの料金ページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [Kimi APIの料金ページ](https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat) (platform.kimi.ai)
- [Gemini 4 Argonのモデルページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon) (ai.google.dev)
- [利用可能な地域の一覧](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/available-regions) (ai.google.dev)