Kimi K2を無料で使う4つの方法

Kimi K2は、真にオープンでエージェント指向のAIモデルとして際立っています。Moonshot AIによって開発されたKimi K2は、1兆個のパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）モデルであり、高度な推論、コーディング、ツール使用のために最適化されています。何よりも、ペイウォール、研究フォーム、待機リストは一切なく、誰でも利用可能です。

このガイドでは、Kimi K2を使用するための4つの実用的で無料の方法を詳しく説明し、Apidog MCP Serverを使用してKimi K2をAPI仕様に接続することで、ワークフローをいかに強化できるかを示します。

プロのヒント：Apidog MCP Server

方法1：公式ウェブサイトからKimi K2を無料で利用する

Kimi K2の公式チャットインターフェースは、モデルを無料で試す最も簡単な方法です。kimi.comにアクセスしてログインするだけです（UIは中国語ですが、Google翻訳がうまく機能します）。ログイン後、ドロップダウンからKimi-K2モデルを選択してください。

主な機能：

• 無制限の利用—トークンや時間制限なし。
• Kimi K2の推論および検索機能への直接アクセス。
• インストールやハードウェア要件なし。

開始方法：

1. kimi.comにアクセスします。
2. ログインまたはアカウントを作成します。
3. 必要に応じてGoogle翻訳を使用します。
4. モデルのドロップダウンから「Kimi-K2」を選択します。
5. チャットを開始し、モデルの機能を探索します。

制限事項：
ウェブUIは、完全なチャットボットというよりもAI搭載の検索ツールのようですが、クイックテストや無制限の無料アクセスには最適です。

方法2：Hugging Face SpacesでKimi K2を無料で試す

より柔軟な環境でKimi K2と対話したい場合は、Hugging Face Spacesが無料デモを提供しています。

• Kimi K2 Instruct Spaceにアクセスします。
• Hugging Faceアカウントでサインインします。
• プロンプトを入力し、Kimi K2がどのように応答するかを確認します。

利点：

• インストール不要。
• プロンプトをテストし、Kimi K2がさまざまなタスクをどのように処理するかを確認するのに最適です。
• コミュニティ主導—最新のモデルバージョンに頻繁に更新されます。

注：
モデルが共有バックエンドリソースで動作するため、パフォーマンスは公式UIよりも遅い場合があります。

方法3：オープンソースのウェイトでKimi K2をローカルで実行する

完全な制御を望む開発者や研究者向けに、Kimi K2のウェイトはオープンソース化されており、ダウンロード可能です。

• Hugging Faceからウェイトを入手します。
• vLLM、SGLang、KTransformers、TensorRT-LLMなどの推論エンジンを使用して、独自のハードウェアにデプロイします。
• 特定のニーズに合わせてモデルをファインチューニングまたはカスタマイズします。

利点：

• 最大限の柔軟性とプライバシー。
• カスタムソリューション、研究、エンタープライズ用途に最適です。
• 使用制限なし—ハードウェアが許す限り多くの推論を実行できます。

注意事項：

• 相当な計算リソース（複数のGPUまたは強力なクラスター）が必要です。
• ホスト型サービスを使用するよりもセットアップとメンテナンスが複雑です。

方法4：OpenRouter API経由でKimi K2を無料で利用する

Kimi K2を独自のアプリケーションやツールに統合したい場合は、OpenRouterがKimi K2用の無料APIエンドポイントを提供しています。

• OpenRouterのKimi K2ページにアクセスします。
• アカウントにサインアップしてAPIキーを取得します。
• コード、チャットボット、または自動化ワークフローでAPIを使用します。

Pythonの使用例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
  api_key="<OPENROUTER_API_KEY>",
)

completion = client.chat.completions.create(
  extra_headers={
    "HTTP-Referer": "<YOUR_SITE_URL>", # Optional. Site URL for rankings on openrouter.ai.
    "X-Title": "<YOUR_SITE_NAME>", # Optional. Site title for rankings on openrouter.ai.
  },
  extra_body={},
  model="moonshotai/kimi-k2:free",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the meaning of life?"
    }
  ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

なぜAPIを使用するのか？

• Kimi K2をIDE、チャットボット、または自動化パイプラインに統合します。
• フリーティアでは入出力トークンの費用はかかりません。
• コーディングエージェントからデータ分析まで、幅広いアプリケーションをサポートします。

ボーナス：Apidog MCP ServerでKimi K2をAPI仕様に接続する

Kimi K2はそれ自体で強力ですが、Apidog MCP Serverを使用してAPI仕様に接続することで、さらに多くの価値を引き出すことができます。

Apidog MCP Serverとは？

Apidog MCP Serverを使用すると、API仕様をAI搭載IDEやツールのデータソースとして利用できます。これにより、以下のことが可能になります。

• API仕様に基づいてコードを生成または変更します。
• AIでAPIドキュメントを検索および分析します。
• コードの更新、DTO生成、ドキュメント作成タスクを自動化します。

Kimi K2でApidog MCP Serverをセットアップする方法

前提条件：

開始する前に、以下を確認してください。

✅ Node.jsがインストールされていること（バージョン18以上、最新のLTS推奨）

✅ MCPをサポートするIDE（例：Cursor）を使用していること

ステップ1：OpenAPIファイルの準備

API定義へのアクセスが必要です。

• URL（例：https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json）
• またはローカルファイルパス（例：~/projects/api-docs/openapi.yaml）
• サポートされている形式：.jsonまたは.yaml（OpenAPI 3.x推奨）

ステップ2：CursorにMCP設定を追加する

これからCursorのmcp.jsonファイルに設定を追加します。

<oas-url-or-path>を実際のOpenAPI URLまたはローカルパスに置き換えることを忘れないでください。

• MacOS/Linuxの場合：

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

Windowsの場合：

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

ステップ3：接続の確認

設定を保存したら、IDEでKimi K2（または任意のAIエージェント）に次のように尋ねてテストします。

Please fetch API documentation via MCP and tell me how many endpoints exist in the project.

動作すれば、エンドポイントとその詳細をリストした構造化された応答が表示されます。動作しない場合は、OpenAPIファイルへのパスを再確認し、Node.jsが正しくインストールされていることを確認してください。

使用例：

• 「MCPを使用してAPI仕様を取得し、『Product』スキーマのJavaレコードを生成してください。」
• 「API仕様に基づいて、『User』DTOに新しいフィールドを追加してください。」
• 「APIドキュメントに基づいて、『Order』クラスの各フィールドにコメントを追加してください。」

なぜApidog MCP Serverなのか？

• APIドキュメントとAIツールのシームレスな統合。
• 反復的なコーディングおよびドキュメント作成タスクを自動化します。
• APIとコードベースを同期させ、手動更新は不要になります。

結論：無料のKimi K2とApidog MCP Serverの力を解き放つ

AIの急速に変化する状況において、Kimi K2はオープンでパワフル、そして誰もがアクセスできるゲームチェンジャーです。チャット、テスト、ローカル実行、またはAPI経由での統合など、ニーズに合った無料の方法があります。

しかし、それだけではありません。Apidog MCP Serverを使用してKimi K2をAPI仕様に接続することで、コード生成を自動化し、ドキュメント作成を効率化し、開発ワークフローを強化できます。Apidogは、AIとAPIの世界を結びつけるオールインワンのAPI開発プラットフォームです。

プロのヒント：Apidog MCP Server

さあ、始めましょう！

• 上記いずれかの方法でKimi K2を無料で試してください。
• Apidog MCP Serverをセットアップし、APIドキュメントをお気に入りのAIツールに接続してください。
• 次世代のインテリジェントで自動化されたAPI開発を体験してください。