Kimi K3.1 Pro Highspeed プロンプト大全：5つのリアルタイムシーンをそのままコピー可能

TL;DR：5つのリアルタイムシーンはすべて Kimi K3.1 Pro Highspeed の高速化特性に合わせて設計されています。これらのシーンに共通するのは、ユーザーがオンラインで待っており、初回トークン遅延に敏感であることです。1件あたりの推定コストは $0.03–0.09（入力 1K–2K + 出力 1K–3K で試算）。各プロンプトの下には事前入力リンクがあり、クリックするとモデルページに自動入力されます。Kimi K3.1 Pro Highspeed は HiAPI で公開中です。モデルページを開くとすぐに試せます。新規ユーザー登録で200ポイント進呈。

以下の出力は参考推定値であり、HiAPI 本番環境での実測結果ではありません。実際の出力は生成時の結果を基準にしてください。

シーン 1：チャットボットカスタマーサポート

オンラインカスタマーサポートは遅延に最も敏感です。system prompt で役割とトーンを固定し、ユーザー入力は現在のメッセージのみを渡します。system prompt を前に固定しておくと、繰り返しの会話はキャッシュ読み取り $0.2156 となり、この部分は入力料金に計上されません。

あなたは SaaS プラットフォームのカスタマーサポートアシスタントで、名前は小Kです。ルール：
- フレンドリーで簡潔なトーンで、各返信は3文以内に収める。
- 解決できる場合は手順を示し、解決できない場合は「有人対応に切り替えます」と言い、答えをでっち上げない。
- ユーザーが価格、機能、返金ポリシーについて尋ねた場合は、以下のナレッジベースから回答を探す。見つからない場合は「この問題は確認が必要です」と言う。

ナレッジベース：
- 価格：パーソナル版 $19/月、チーム版 $49/月（5人から）、エンタープライズ版 $99/月。
- 機能：パーソナル版は基本分析と1つの workspace を含む。チーム版はコラボレーション、API インターフェース、10の workspace を含む。エンタープライズ版は SSO、監査ログ、無制限の workspace を含む。
- 返金：購入後7日以内は無条件返金、7日を超えると返金不可。

現在のユーザーメッセージ：データレポートがエクスポートできません。ダウンロードボタンを押しても反応がありません。どうすればいいですか？

このプロンプトで生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed、reasoning_effort low、max_tokens 500。約 1.5K 入力 + 0.3K 出力、推定 $0.04。

カスタマーサポートシーンのプロンプト構造：system prompt で役割 + ナレッジベース + ルールを定義し、user には現在の質問のみを渡します。会話を繰り返すときは system prompt がキャッシュされ、以降の各ターンは新しい user コンテンツのみが入力として計上されます。

シーン 2：リアルタイムコード補完

IDE 補完は遅延要件が極めて高いです。FIM（Fill-in-the-Middle）スタイルを使用します。未完成のコードスニペットを与え、補完のみを出力させ、説明は加えません。reasoning_effort は low に設定し、max_tokens は 200 以内に抑えます。

あなたはリアルタイムコード補完エンジンです。ルール：
- 挿入すべきコードのみを出力し、説明、コメント、マーカーは一切加えない。
- 出力はそのまま実行可能で、装飾（``` や markdown など）を含めない。
- 現在のコンテキストから意図が判断できない場合は空を出力する。

現在のコード：
```python
def calculate_portfolio_risk(positions: list[dict], market_data: pd.DataFrame) -> dict:
    """Calculate VaR and CVaR for a portfolio of positions."""
    weights = np.array([p["weight"] for p in positions])
    returns = market_data.pct_change().dropna()

このプロンプトで生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed、reasoning_effort low、max_tokens 200。約 1K 入力 + 0.2K 出力、推定 $0.03。

コード補完シーン：reasoning_effort は low（深い推論は不要でパターンマッチングのみ）、max_tokens は 200 以内（補完は通常5行以内）。この2項目を設定すれば、1回のコストを非常に低く抑えられます。

シーン 3：オンラインカスタマーサポートのチケット振り分け

カスタマーサポートシステムでは、ユーザーメッセージが届いてから有人対応に割り当てるまでの間に、まず自動分類を実行します。構造化 JSON の出力を要求し、下流のルーティングシステムがそのまま消費できるようにします。

ユーザーメッセージに基づき、問題カテゴリ（technical / billing / account / other）、緊急度（urgent / normal / low）、推奨部門（engineering / support / sales）を判定してください。厳密に JSON を出力し、形式は：

{"category": "...", "urgency": "...", "department": "...", "reason": "一言の判断根拠"}

ユーザーメッセージ：アカウントに突然ログインできなくなり、パスワードリセットのメールも届きません。今すぐプロジェクトレポートを提出する必要があり、締め切りは今夜12時です。

このプロンプトで生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed、reasoning_effort low、response_format json_object、max_tokens 200。約 0.8K 入力 + 0.15K 出力、推定 $0.02。

振り分けシーン：入力が非常に短く、出力は JSON オブジェクト1つだけなのでコストは極めて低いです。response_format を追加して有効な JSON を強制すれば、下流でそのまま parse できます。reasoning_effort は low で十分で、分類タスクに max 推論は不要です。

シーン 4：即時翻訳（用語対照表付き）

製品コピーや UI 文字列の翻訳は遅延が求められます（ユーザーは翻訳ボタンを押して待っている）。用語対照表を付けることで、固有名詞が機械翻訳で勝手に書き換えられるのを防ぎます。

以下の中国語を英語に翻訳してください。用語対照表に厳密に従い、表中の語は対応する翻訳を必ず使用し、書き換えてはなりません。翻訳は自然で流暢にし、製品インターフェースやマーケティングコピーのシーンに適したものにしてください。

用語対照表：
- 工作空间 = workspace
- 数据看板 = dashboard
- 自动化规则 = automation rule
- 实时协作 = real-time collaboration
- 审计日志 = audit log

中国語：
「升级到团队版即可解锁数据看板的实时协作功能，最多支持 10 个工作空间，所有操作记录在审计日志中可追溯。」

このプロンプトで生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed、reasoning_effort low、max_tokens 500。約 0.8K 入力 + 0.2K 出力、推定 $0.02。

翻訳シーン：用語対照表が鍵です。対照表がない場合、モデルは workspace を work area、dashboard を data panel と訳すことがあります。対照表を付けると、出力の一貫性が明らかに向上します。

シーン 5：リアルタイムデータ照会

ユーザーが自然言語で業務データを照会し、システムが SQL に変換して実行します。この種のシーンではユーザーが聞いたら結果を待っているため、Highspeed の3倍高速化が待ち時間を直接短縮します。

以下の自然言語の質問を PostgreSQL クエリに変換し、SQL 文のみを出力してください。説明は加えないでください。

データベーススキーマ：
- orders: id, user_id, amount, status, created_at
- users: id, name, plan (free|personal|team|enterprise), signed_up_at
- order_items: id, order_id, product_name, quantity, unit_price

質問：先月、各プランのユーザーはそれぞれ何件の注文を行いましたか？注文数が多い順に並べてください。

このプロンプトで生成 →

kimi-k3.1-pro-highspeed、reasoning_effort low、max_tokens 300。約 1K 入力 + 0.2K 出力、推定 $0.03。

SQL 生成シーン：schema を完全に与え、SQL のみを出力して説明を加えないよう要求し、reasoning_effort は low（NL2SQL に max 推論は不要）。出力形式がクリーンなので、下流でそのまま実行できます。

プロンプトの書き方（Highspeed シーン専用）

1. system prompt を前に置き、固定する：チャットやカスタマーサポートのシーンでは、役割、ナレッジベース、ルールを system prompt に書き込んで動かさないようにすると、繰り返しリクエストはキャッシュ読み取り $0.2156 となり、この部分は入力料金に計上されません。
2. reasoning_effort はデフォルトで low を選ぶ：Highspeed の価値は速度にあり、深い推論ではありません。カスタマーサポート、補完、分類、翻訳、NL2SQL といったシーンでは low で十分です。複雑な推論のみ high/max に上げます。
3. 出力形式を固定する：JSON が必要なら {"category": "...", ...} と書き、コードが必要なら「コードのみを出力し説明は加えない」と書く。具体的であればあるほど、後処理が楽になります。

よくある質問

これらのプロンプトはそのまま使えますか？ 使えます。5つすべてオリジナルのプロンプトで、Highspeed の高速化特性に合わせて設計されています。各項目の下にある「このプロンプトで生成」をクリックするとモデルページに自動入力されるので、ご自身の業務データに置き換えればそのまま使えます。出力は参考推定値であり、実際の生成結果を基準にしてください。

Highspeed は Pro よりどれくらい速いですか？ 公式データでは3倍です。具体的な体感はリクエストの入力長と出力長に依存します。短入力・短出力のシーン（カスタマーサポート、補完）では初回トークン遅延の差が最も顕著です。

Highspeed を使うべきでないのはどんなときですか？ 出力が長く、ユーザーが待たないシーン：バッチ翻訳、長文要約、オフラインデータ処理などです。これらのシーンでは速度差が長い出力に薄められ、Pro を使えばコストが半分になります。詳しくは価格比較をご覧ください。

同じプロンプトを繰り返し実行できますか？ できます。system prompt を固定し、毎回 user メッセージだけを置き換えます。一度設定すれば、以降は調整不要です。

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