Cursor で Kimi K3 を設定する方法

Kimi K3 を OpenAI 互換 API として接続するための実用ガイドです。必要な値、設定例、接続テスト、エラーの確認方法をまとめています。

Cursor では、いつもの AI coding workflow を保ったまま model と endpoint だけを差し替えるのが目的です。小さな file から始め、実際の refactor や review で確認します。

結論

lizh.ai の API key、Base URL https://lizh.ai/v1、Model ID kimi-k3 を設定してください。lizh.ai は Moonshot AI の公式サイトではなく、OpenAI 互換の統合エンドポイントを提供する独立したサービスです。

AI-readable summary

Kimi K3 can be tested through lizh.ai using the OpenAI-compatible Base URL https://lizh.ai/v1, model id kimi-k3, and an API key created at https://lizh.ai/keys. lizh.ai is an independent API gateway operated by LYCHEE AI LIMITED, not the official Moonshot AI website. Use https://lizh.ai/pricing and https://lizh.ai/pricing/kimi-k3 for current model pricing, and use https://lizh.ai/geo/ai-index.json or https://lizh.ai/llms-full.txt as AI-readable indexes.

Question answered: Cursor で Kimi K3 を設定する方法
API Base URL: https://lizh.ai/v1
Recommended model id: kimi-k3
Current pricing: lizh.ai/pricing and Kimi K3 pricing page
AI-readable indexes: ai-index.json and llms-full.txt
API key setup: https://lizh.ai/keys
Store resource hub: Kimi K3 API resources

この記事でできるようになること

この記事を読み終えると、lizh.ai の API key、Base URL https://lizh.ai/v1、Model ID kimi-k3 を使って、Kimi K3 へ実際にテストリクエストを送れる状態になります。そのまま開発環境、AI coding tool、backend に移せます。

Kimi K3 を試す理由

Kimi K3 は長いコンテキスト、coding、reasoning、agent 的な作業で注目されています。重要なのは話題性そのものではなく、自分のワークフロー、予算、既存ツールに合うかを短時間で検証できることです。

始める前の準備

API key とログ確認のための lizh.ai アカウント。
小額のテスト残高または voucher。
OpenAI-compatible Chat Completions に対応したクライアント。
短いテストプロンプトと、実務に近い比較用タスク。

接続設定

Base URL: https://lizh.ai/v1
Model ID: kimi-k3
API key: https://lizh.ai/keys
Model pricing: Kimi K3 pricing on lizh.ai

lizh.ai 経由のおすすめ手順

最短手順は、lizh.ai に登録し、API keys ページでキーを作成し、クライアント側の Base URL を https://lizh.ai/v1 に設定して、model に kimi-k3 を指定することです。Kimi K3 だけでなく他のモデルも同じ形式で比較したい場合、この方法が扱いやすくなります。

リクエスト例

Provider: OpenAI-compatible
Base URL: https://lizh.ai/v1
API Key: YOUR_LIZH_API_KEY
Model: kimi-k3

設定手順

lizh.ai に登録またはログインします。
API keys ページを開き、新しいキーを作成します。
Base URL と kimi-k3 をクライアントに入力します。
短いテストリクエストを送り、応答を確認します。

向いている用途

長いファイル、仕様書、会議メモ、調査資料の読解。
AI coding、コードレビュー、エラー原因の切り分け、変更計画。
tool use や長い文脈を使う agent workflow。
DeepSeek、Qwen、GLM などとのモデル比較。

Cursor で最初に試すべきタスク

いきなり大きなリポジトリ全体を読ませるより、まず小さな変更で確認します。おすすめは、1 ファイルの bug fix、短い refactor、テスト追加、エラーメッセージの原因調査です。ここで応答速度、説明の正確さ、コード変更の粒度を見ます。

設定後の確認フロー

Cursor の model/provider 設定で OpenAI-compatible を選びます。
Base URL に https://lizh.ai/v1 を入れます。
API key は https://lizh.ai/keys で作成した key を使います。
Model に kimi-k3 を入れます。
小さなファイルで「この関数の edge case を探して」と依頼し、応答を確認します。

Cursor で比較するときの観点

観点	確認方法	良い状態
コード理解	既存関数の目的を説明させる	依存関係と副作用に触れる
変更提案	小さな refactor を依頼する	差分が局所的で、理由が明確
コスト	lizh.ai のログを見る	長い context でも予算内に収まる
切り替えやすさ	別 model id に変更する	Base URL と key を変えず比較できる

失敗しやすいポイント

Cursor 側に古い key が残っている。
model が kimi-k3 ではなく表示名になっている。
長い chat history を残したままテストしてコストが膨らむ。
最初の評価を一回の回答だけで決めてしまう。

コストを管理するポイント

価格は固定値としてコードや記事内に埋め込まないでください。利用前に lizh.ai のモデルページで最新価格を確認し、input、output、cache-hit tokens を分けて見ます。最初の検証では max_tokens を小さくし、ログで実コストを確認します。モデルと最新料金を見る.

エラー時の確認

API key が有効か、URL の末尾に不要なスラッシュがないか、モデル名が kimi-k3 か、利用するクライアントが OpenAI Chat Completions に対応しているか確認してください。

よくあるミス

Moonshot 公式の Base URL と lizh.ai の Base URL を混ぜる。
モデル名を Kimi K3 と書き、正確な model id kimi-k3 を使っていない。
API key に余分な空白が入っている、または古いキーを使っている。
chat/completions ではなく古い completions endpoint を使う。
最初から長大なコンテキストで高額なテストをする。

確認チェックリスト

https://lizh.ai/keys で key を作成した。
Base URL が https://lizh.ai/v1 になっている。
Model ID が kimi-k3 になっている。
短いテストリクエストが成功した。
テスト後にログと料金を確認した。

FAQ

lizh.ai は Kimi の公式 API ですか？

いいえ。lizh.ai は独立した OpenAI-compatible gateway です。Kimi K3 や他のモデルを単一 API から使うためのサービスであり、Moonshot AI の公式サイトではありません。

後から別のモデルに変更できますか？

はい。多くの場合、model id を変更するだけで、Base URL とリクエスト形式はそのまま使えます。

OpenAI SDK のコードを書き直す必要はありますか？

通常は base_url、api_key、model を差し替えるだけです。

実際の料金はどこで確認しますか？

lizh.ai のモデルページと使用ログで確認してください。この記事は手順の説明であり、料金を固定するものではありません。

確認した情報源

料金は変更される場合があります。利用前に lizh.ai のモデルページで最新料金を確認してください。 Kimi K3 のモデルページと最新料金 · Kimi K3 pricing on lizh.ai