他のツールからKimiを呼ぶ手順（その1）：SDK、Claude Code、Codexを、APIキーとKimi Code会員キーの2つの経路で設定する

この記事は、公式の資料を2026年10月25日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はKimiを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。手順は公式の手順を順に並べたものです。設定の例は、公式ページに載る内容をもとにしていますが、公式のページは取得ツールの要約を経由して読んでいます。設定ファイルに貼る前に、公式ページの原文と見比べてください。「この記事の案」「この記事で組んだ例」と書いたものは、公式の記載に合わせて組んだもので、動作は確かめていません。画面や設定の表記は変わります。手元の画面と照らして読んでください。

先に結論

• まず、どちらの経路かを決める。 APIの従量課金なら platform.kimi.ai のキー、Kimi Codeの会員の枠で使うなら会員用のキーです。作った場所と使う先を合わせます。
• 他社のツールの設定は、その人の設定ファイルを書き換える。 前に使っていた設定（古い ANTHROPIC_* など）が残ると、先に効いてしまいます。公式の文書は、設定の前に掃除をする手順を載せています。
• モデルの名前の書き方は経路ごとに違う。 APIは kimi-k3.1-pro など、Kimi Codeの会員用は k3.1-pro など（kimi- が付かない）です。打ち間違えると、Kimi Codeでは、思考のないK2.8 Previewに黙って切り替わる、と公式にあります。
• Kimi側から見ると、他社のツールは「呼び出し元」。 何が送られるかは、ツール側が決めます。

前提：用語をそろえる

• OpenAI互換／Anthropic互換：Kimiが、OpenAIのAPIの形（Chat Completions、Responses）と、AnthropicのAPIの形（Messages）の、両方の呼び出し口を用意している、という意味です。
• ベースURL：呼び出し先の住所です。ツールの設定で、ここをKimiに向けます。
• 環境変数：ツールがキーなどを読む、端末の設定値です。
• settings.json の env：Claude Codeの設定ファイルの中の、環境変数を書く欄です。
• wire_api：Codexの設定で、どのAPIの形で話すかを決める項目です（公式の例は responses）。
• サブエージェント：メインのAIから仕事を頼まれる、別のAIの呼び出しです。Claude Codeでは、モデルを決める変数が別にあります。
• 思考（thinking）：答える前に考える動作です。K3.1 Pro系は、思考なしの要求を受け付けない、と公式のページが書いています。

2つの経路の早見表

• キーは、platform.kimi.ai のものは https://api.moonshot.ai/v1 でしか使えない、と公式のCodex向けのページにあります。ずれると401です。
• Kimi Codeの会員用の枠は、CLI、VS Code、デスクトップ、第三者のツールの要求が、すべて同じ枠に数えられる、と公式の「Membership Benefits」に書かれています（この検査で読み直して確認。ほかに、5時間ごとの枠と、旧プランの7日ごとの枠の記載もあります）。数字は04と、公式のそのページを見てください。

手順1：SDKやcurlから、Kimiを直接呼ぶ（経路A）

呼び出しの準備は05の節F、場面ごとの決まりは06の場面8です。ここでは、他の形式を足します。

OpenAI互換（Chat Completions）

公式の概要のページに、Python、curl、Node.jsの例があります。基本は、OpenAIのSDKに base_url="https://api.moonshot.ai/v1" とキーを渡すだけです。

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.ai/v1",
)

Anthropic互換（Messages）

公式のMessages APIのページの内容は次のとおりです。

• ベースURLは https://api.moonshot.ai/anthropic、エンドポイントは POST /anthropic/v1/messages です。
• 認証は、Authorization: Bearer に MOONSHOT_API_KEY を入れる形で書かれています。取得した内容には x-api-key ヘッダの記載はありませんでした。
• max_tokens が必須です。messages の役割は user と assistant のみ。system は文字列か、テキストブロックの配列です。
• 思考の強さは output_config の effort（low、high、max、既定は max）で決めます。
• キャッシュ（cache_control）は、トップレベルだけで効き、messages の中に置いたものは無視されます。
• input_tokens には、キャッシュの読み書きの分が含まれません。合計の入力は3つの合計、とページにあります。ChatCompletionsやResponsesとは数え方が違う、とも書かれています。
• ページに載るモデルは kimi-k3.1-pro、kimi-k3.1-pro-highspeed、kimi-k3 の3つです。
• Anthropic SDKの呼び出しコードは、このページには載っていませんでした。

この記事で組んだ最小のcurl（動作は確かめていません。ヘッダの過不足は、公式のページで確かめてください）：

curl https://api.moonshot.ai/anthropic/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MOONSHOT_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'

手順2：Claude CodeからKimiを使う（経路A：API）

公式の「Claude Code with Kimi」（platform.kimi.ai）の順です。Claude Code自体はAnthropicの製品です。Kimiの文書は、つなぎ方を案内するもので、公式のサポートとは書いていません（03を参照）。

手順

1. Claude Codeを入れる。 公式のページは、macOS・Linuxはネイティブのインストールスクリプト、Windowsは irm ... | iex 形式のインストーラ、またはnpm（npm install -g @anthropic-ai/claude-code、Node.js 22以降）を案内しています。スクリプトの全文は、Kimiのそのページと、Anthropicの公式の文書で、原文を見てください。初回のインストールでは、~/.claude.json に hasCompletedOnboarding を入れる、ページ内のスクリプトを一度実行する、とあります（この記事は中身を写していません。原文で確認）。
2. 古い設定を掃除する。 以前にClaude Codeを設定していた場合のために、ページに掃除のスクリプトがあります。~/.claude/settings.json の env から、呼び出し先、認証、モデルの変数を消し、他の設定には触れない、と書かれています。そのうえで ~/.zshrc、~/.bashrc、Windowsなら環境変数に、古い ANTHROPIC_* の設定が残っていないかを確かめ、あれば消します。
3. APIキーを作る。 Kimi Platformのキーのページで作ります（05の節F）。
4. ~/.claude/settings.json の env に書く。 公式のページに載る例の内容は次のとおりです。YOUR_MOONSHOT_API_KEY は、自分のキーに替えます。

json { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.moonshot.ai/anthropic", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_MOONSHOT_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3[1m]", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k2.7-code", "ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL": "kimi-k3[1m]", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "kimi-k3[1m]", "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "1000000", "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max" } }

公式のページは、このように複数のモデルの変数を書く理由を、主な会話、各段階のタスク、サブエージェントで、別の変数を使うからと説明し、1つでも抜けると、その場面が気づかないうちに失敗しうる、と注意しています。保存したら、Claude Codeを再起動します。 5. 確かめる。 公式の順は、(a) 任意でcurlで呼び出し先とキーを確かめる（正常なJSONが返れば両方通っている。401はキーが無効か、プラットフォームの不一致。公式のcurlの例はモデルに kimi-k3.1-pro を使っていて、設定の kimi-k3[1m] とは違うので、そこでのモデルの「見つからない」は認証の問題ではない、とのこと）、(b) Claude Codeで /status を実行し、呼び出し先がKimiのURL、モデルが kimi-k3[1m] と出ることを確かめる、(c) /model で設定されたモデルを見る、(d) 「hello」などを送って返事を確かめる、です。

公式が書く注意

• settings.json の env は、同じ名前の端末の環境変数より優先されます。
• ファイルにAPIキーが平文で入ります。Gitに入れない。
• kimi-k2.7-code は思考が強制的にオンです。Claude Codeで思考を有効にしてから（macOSは Option+T、Windows・Linuxは Alt+T）使います。思考がオフだと、要求は400で失敗します。
• 同じページの表は、kimi-k3 を「思考は既定でオン、オフにできる」と書きます。一方、K3のクイックスタート（06の場面8、05の「思考の強さ」）は「K3は常に思考し、止められない」と書いています。公式のページ同士で書き方が違うので、どちらかに決めず併記します。
• ANTHROPIC_API_KEY と ANTHROPIC_AUTH_TOKEN が両方あると衝突することがあり、ANTHROPIC_API_KEY を消すよう書かれています。
• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN は、保存された /login より優先されます。保存したログインを消すには /logout です。
• よくある失敗は、401（キーと呼び出し先）、モデルが見つからない（綴り、余計な引用符や空白）、バックグラウンドやサブエージェントの失敗（Haiku、Fable、サブエージェントの変数の抜け）です。

手順3：Claude CodeからKimiを使う（経路B：Kimi Code会員）

公式の「Claude Code」（Kimi Code Docs、第三者のツール）の順です。このページはキーを ANTHROPIC_API_KEY に入れる形で、経路Aのページ（ANTHROPIC_AUTH_TOKEN）とは変数名が違います（くわしくは末尾の「気をつけること」）。

手順

1. 前提。 Kimiの会員に入り、Kimi Codeの特典を有効にします。
2. キーを作る。 Kimi Code Consoleで、キーの作成を押し、名前を入れて確定し、コピーします。閉じると全文は見られません（05の節G）。
3. Claude Codeを入れる。 Anthropicの公式のインストールの案内に従い、まだ起動しません。
4. 掃除のスクリプトを実行する。 ページのNodeのスクリプトを、初回の起動前に実行します。やることは2つです。(a) ~/.claude.json を更新して、Anthropicの標準の導入画面を飛ばし、サードパーティのモデルを使えるようにする。(b) ~/.claude/settings.json の env から、古い呼び出し先、認証、モデルの記載を消す。そのうえで、シェルの設定ファイル（~/.zshrc など）に古い ANTHROPIC_* が残っていないか見ます。スクリプトの中身は、この記事では写していません。原文を見て実行してください。
5. ~/.claude/settings.json に書く。 公式ページは、この方法を「persistent, recommended」と書いています（公式が書く言い方）。K3.1 Pro（256K）の例の内容は次のとおりです。

json { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.kimi.ai/coding/", "ANTHROPIC_API_KEY": "Your API Key", "ANTHROPIC_MODEL": "k3.1-pro", "ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL": "k3.1-pro", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "k3.1-pro", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "k3.1-pro", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "k3.1-pro", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "k3.1-pro", "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max", "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "262144", "CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS": "262144" } }

1Mの文脈にするときは、モデルの値を k3.1-pro[1m]、2つの窓の値を 1048576 にする、とページにあります。ただし、ページの表では、k3.1-pro が1048576なのは「Pro以上／Allegretto以上」の欄で、「Plus／Moderato」の欄は k3.1-pro が262144です（その欄で1Mと書かれるのは kimi-for-coding のみ）。保存したら再起動します。 6. もう1つの方法は、同じ変数を、端末（ターミナル）で毎回 export（Windows PowerShellは $env:）する形です。そのターミナルの間だけ有効で、新しい端末ではもう一度必要です。ページは、2つの方法を混ぜないよう書いています。 7. フォルダを信頼する。 初回の起動で、APIキーの確認と、信頼するプロジェクトのフォルダの選択が出ます。 8. 確かめる。 /status で、Base URLが https://api.kimi.ai/coding/ と出ることを確かめます。モデル名はClaudeの名前のままに見えても、要求はKimiに行く、と書かれています。

環境変数の意味（公式の表）

VS Code上のClaude Code拡張で使う場合（公式の記載）

1. 上の設定を済ませます。
2. 拡張を開き、セッションを始め、ログインのページで「Run claude in terminal」を選びます。
3. ターミナルで、信頼するフォルダとAPIキーを確認します。
4. VS Codeを完全に終了し、開き直します。ターミナルでの確認を飛ばすと、ログインのページが再び出ることがある、と書かれています。

公式が書く注意

• キーは平文で保存されます。コミットしない、公開しない。
• K3.1 Pro系は思考のみ。思考をオフにした要求は拒否されます。
• 公式は、Kimi Codeの会員の元のプロトコルを使うよう書き、プロキシのツールで変換すると、挙動が一定しないことがある、と注意しています。
• モデルを替えるときは、モデルの変数をすべて更新します。
• セッション中の思考の強さは /effort、思考のオンオフは Option+T（macOS）、Alt+T（Windows・Linux）。
• 会員の種類とモデルの対応は、Plus／Moderato：k3.1-pro、k3、k3-256k、kimi-for-coding。Pro以上／Allegretto以上：これに k3.1-pro-highspeed、kimi-for-coding-highspeed が加わります。Go（新プラン）はコーディングの枠がありません。ページは、回数の数字を載せていません。

手順4：Codexを、APIキーでKimiにつなぐ（経路A）

公式の「Codex with Kimi」（platform.kimi.ai）の順です。

手順

1. Codexを入れる。 公式のCodexの文書に従って入れ、一度起動します。デスクトップ版は、公式のサイトから、またはCLIを入れてから codex app で開く、とあります。
2. Kimiのキーを作る。 Open Platformのコンソールで作って、保存します。
3. 環境変数 KIMI_API_KEY に置く。 Codexは環境変数からキーを読むので、config.toml には書かない、とあります。macOS・Linuxで、入力がシェルの履歴に残らない方法として、公式が載せている形は次のとおりです。

bash read -s KIMI_API_KEY export KIMI_API_KEY

このセッションだけ有効です。常に使うには、~/.zshrc（Linuxは ~/.bashrc）に export を足しますが、そのファイルにはキーが平文で残るので、権限を絞るよう、とあります。Windows（PowerShell）は、$env:KIMI_API_KEY="YOUR_KIMI_API_KEY" で、常に使うには、環境変数の設定の画面に KIMI_API_KEY を足す、とあります。 4. ~/.codex/config.toml（Windowsは %USERPROFILE%\.codex\config.toml）を書く。 すでに model や model_provider があれば、値を置き換えます。公式の例の内容は次のとおりです。

```toml model = "kimi-k3.1-pro" model_provider = "kimi" model_context_window = 1048576

[model_providers.kimi] name = "Kimi" base_url = "https://api.moonshot.ai/v1" env_key = "KIMI_API_KEY" wire_api = "responses" ```

wire_api = "responses" は、Responses APIに直接つなぐ指定で、中継は不要と書かれています。model_context_window は、モデルの1Mの文脈に合わせる値で、これがないと、既定のメタデータが使われて性能に響きうる、とあります。 5. Desktopで確かめる。 Desktopを終了して起動し直し、モデル選択で kimi-k3.1-pro を選びます（表示は「Custom」になることがある、とのこと）。「hi」を送り、返事を確かめ、さらに「このリポジトリを見て構成をまとめて」のような、ツールを使う作業を頼んで、ツールの結果が返ったあとに最終の答えが出ることを確かめます。 6. CLIで確かめる。 同じ設定を使います。動いていれば一度終了し、プロジェクトに移って codex を起動し、現在のモデルに kimi-k3.1-pro が出ること、「hello」の返事を確かめます。

公式が書く注意

• platform.kimi.ai のキーは https://api.moonshot.ai/v1 でだけ使えます。ずれると401です。
• Codexは起動時にだけ config.toml を読みます。変更したら再起動し、-c フラグやプロファイルが上書きしていないか確かめます。
• CC Switchを使っていた場合は、その設定のRoutingでCodexを切ってください。切らないと設定を上書きし続けます。
• /v1/responses が404なら、ベースURLの間違い（古いローカルのアドレスなど）が多い、とあります。
• web_search.search_context_size の400は、未対応のパラメータです。Codexは既定では送らないので、足していたら消します。
• 「Model metadata for kimi-k3.1-pro not found」の警告は出ますが、文脈の設定があるので害はない、とあります。
• CodexのCLIは、文字と画像を受け取り、動画は直接渡せません。

手順5：Codexを、Kimi Codeの会員でKimiにつなぐ（経路B）

公式の「Codex」（Kimi Code Docs、第三者のツール）の順です。

手順

1. 前提。 キーをKimi Code Consoleで作ります。Codex CLIは npm install -g @openai/codex で入れます。
2. モデルのカタログ models.json を作る。 場所は、macOS・Linuxが ~/.codex/models.json、Windowsが C:\Users\<ユーザー名>\.codex\models.json です。公式のカタログは、k3.1-pro と k3.1-pro-highspeed の2つのモデルを、1,048,576トークンの文脈、文字と画像の入力、low／high／maxの思考の段階で宣言しています。中身は、項目が多く（shell_type、truncation_policy など）、この記事は写しません。ページのStep 1にある全文を、原文から写してください。
3. config.toml を書く。 場所は ~/.codex/config.toml（Windowsは C:\Users\<ユーザー名>\.codex\config.toml）です。公式のページの例の内容は次のとおりです。

```toml model = "k3.1-pro" model_provider = "kimi" web_search = "live" model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.kimi] name = "Kimi" base_url = "https://api.kimi.ai/coding/v1" env_key = "KIMI_API_KEY" wire_api = "responses"

[desktop] enabled-reasoning-efforts = ["low", "high", "max"] ```

速さがほしいときは、model を k3.1-pro-highspeed にします。[desktop] は、デスクトップ版のモデル選択だけに効きます。ベースURLは、例が国際版の https://api.kimi.ai/coding/v1、項目表が中国向けの https://api.kimi.com/coding/v1 で、地域に合わせて選びます。 4. キーを環境変数 KIMI_API_KEY に置く。 公式は、これを「recommended」と書いています（公式が書く言い方）。macOSは ~/.zshrc に export KIMI_API_KEY="sk-kimi-..." を足して source ~/.zshrc、Linuxは ~/.bashrc、Windows PowerShellは setx KIMI_API_KEY "sk-kimi-..." です。 5. macOSのデスクトップ版だけの注意。 Dockから起動したアプリは、端末の変数を読みません。launchctl setenv KIMI_API_KEY "..." を実行し、Cmd+Qで完全に終了して開き直します。再起動すると消える、とあります。 6. 予備の方法。 環境変数が効かないときは、プロバイダの表に experimental_bearer_token = "..." を入れて env_key を消す方法がありますが、両方は設定しません。この場合、キーは設定ファイルに平文で残ります。 7. 確かめる。 新しい端末で、プロジェクトに移って codex を起動し、「hello」を送ります。起動の表示に model: k3.1-pro と provider: kimi が出て、「Model metadata not found」の警告が消えていることを確かめます。 8. デスクトップ版。 同じ2つのファイルを読みます。アプリを再起動し、新しいスレッドでKimiのモデルを選びます。アプリがプラグインやMCPサーバーを config.toml に自動で書き足すので、それは残して、Kimiの設定も残す、とあります。 9. 思考の強さ。 CLIで /model を打ち、いまのモデルを選び直して、low／high／maxを選びます。K3.1 ProとK3の既定は high、K2.8 Previewは max です。切り替えたあとは新しいセッションにする、とあります。

公式が書く注意

• K3.1 Proは思考のみ。思考をオフにした要求は拒否されます。
• 公式の models.json の例は、K3.1 Proの既定の思考を max と宣言しています。一方、同じページの切り替えの表は、既定を high と書いています（ページ内で食い違い。どちらかに決めず併記します）。
• 動画は使えません。文字と画像のみで、動画はキーフレームを取り出して渡す、とあります。
• サンドボックスが制限された環境（bwrapがENOSPCを返すなど）では、codex exec のコマンドが失敗することがあります。--sandbox danger-full-access で直りますが、隔離がなくなるので、信頼できる作業にだけ使う、と書かれています。

Cursorなど、他のツール

• Cursor：Kimi側のドキュメントに、Cursorのモデル設定を説明するページは、読んだ範囲では見つかりませんでした。Kimiのダウンロードのページには、IDEとの統合の一覧に「Cursor（Open VSX）」があり、Kimi Codeの拡張を、Open VSX経由で入れる形と読めます（手順の本文は読めていません）。
• Cline、Rooなど：Kimi Codeのヘルプの一覧に、これらを説明するページは載っていませんでした。
• 公式が互換と書くもの：Kimi Codeの約束ごとのページは、Kimi CLI、VS Code、Claude Code、OpenCode、OpenClawとの互換を挙げています。

Kimi Codeの会員キーを、他のツールで使うときの約束ごと

公式の「Community guidelines」の要点です（短い語句の引用のみ）。

まとめ：何が渡り、どう外すか

渡るもの（共通）：SDK、Claude Code、Codexのいずれでも、設定した呼び出し先、つまりMoonshot AIのサービスに、会話の内容が送られます。ツールが会話に何を含めるか（読んだファイル、コマンドの出力など）は、そのツールの文書の範囲で、Kimi側の公式のページは説明していません（読んだ範囲では見つからなかった）。ツールが読んだ内容は送られる前提で見る、というのは僕らの見立てです。保管と学習への利用は、Open Platform（API）のプライバシーポリシーの記載を01と04にまとめています。Kimi Codeの会員用の呼び出し先で何が保管されるかは、読んだ範囲では見つからなかった。

つまずきの早見表

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はKimiを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。公式の資料を、2026年10月25日に読んだ範囲です。
• 設定ファイルの例は、取得ツールの要約を経由しています。貼る前に、公式ページの原文と見比べてください。とくに、Codexの models.json の全文は、この記事に書いていません。
• ツールは、版によって画面や設定が変わります。公式の2本のClaude Code向けのページも、同じ注意を書いています。
• 読めなかったもの：Anthropic SDKの呼び出しの例（Messages APIのページに記載なし）、Kimi Code Consoleの画面と、キーの取り消しの手順、Kimi Codeの会員の枠の数字、各ツール側の権限の仕組み。
• 公式のページ同士で、書き方が違うところがあります。Claude Codeでは、APIの側のページはキーを ANTHROPIC_AUTH_TOKEN に、Kimi Codeの側のページは ANTHROPIC_API_KEY に入れる形です。モデル名は、APIの側が kimi-k3[1m] など、Kimi Codeの側が k3.1-pro などです。また、Kimi Codeの /login でAPIキーを入れる先を、platform.kimi.com または platform.kimi.ai と書くページと、platform.kimi.ai とするページがあります。どちらかに決めず併記しました。
• 他社のツールが何を送るかは、そのツールの文書の範囲です。機密の情報を含むフォルダやファイルを、つなぎ先のツールに読ませる前に、送られる先を確かめてください。
• 規約の解釈は、公式の規約や専門家に確認してください。この記事は法律の助言ではありません。

出典

• Kimi API Platform Overview（Kimi API Platform、確認日 2026-10-25）
• Kimi Messages API（Kimi API Platform、確認日 2026-10-25）
• Kimi K3 Quickstart（Kimi API Platform、確認日 2026-10-25）
• Claude Code with Kimi（Kimi API Platform、確認日 2026-10-25）
• Codex with Kimi（Kimi API Platform、確認日 2026-10-25）
• Kimi Code CLI（Kimi API Platform、確認日 2026-10-25）
• Claude Code（Kimi Code Docs、第三者のツール、確認日 2026-10-25）
• Codex（Kimi Code Docs、第三者のツール、確認日 2026-10-25）
• Model Configuration（Kimi Code Docs、確認日 2026-10-25）
• Community guidelines（Kimi ヘルプ、確認日 2026-10-25）
• Membership Benefits（Kimi ヘルプ、確認日 2026-10-25）
• Kimi Code ヘルプの一覧（Kimi ヘルプ、確認日 2026-10-25）
• Downloads（Kimi、確認日 2026-10-25）