【この記事には、Runpodのプロモーションも含まれます】
【動画で解説】Runpodで話題のAIの使い方
RunpodでKimi K3を使う方法 – How to Use Kimi K3 with Runpod
視聴時間：4分3秒
Runpodで簡単にAIが使えた！
Runpodとの付き合い
Runpodは、2024年10月から使い始めています。
当初は、AIボイスチェンジャーのRVC WebUIを安定的に使える環境の構築を求めてRunPodを使い始めました。
その当時の心境は、以下の記事
Runpodを使い始めた経緯
：RVC WebUIを救いたい。日本のAIボイスチェンジ挑戦者の未来のために
にまとめてあります。
時間はかかりましたが、2024年12月に、無事にRVC WebUIのための環境を構築でき、一連のチュートリアル
Runpod編 – RVC WebUIのチュートリアル
：【Runpod編】RVC WebUIをはじめよう – AIボイスチェンジャー（一覧）
を公開することができました。
その後、月日が経ち、画像・動画生成AIにも興味を持ち始めたこともあり、2026年1月から、ComfyUI（コンフィユーアイ）を安定的に使える環境の構築するために試行錯誤を繰り返していました。
こちらもRVC WebUIの時と同様に、その当時の心境を、以下の記事
RunPodでComfyUIを使って感じた課題
：ComfyUIを救いたい。日本のComfyUI難民の未来のために
にまとめてあります。
RVC WebUIの時よりも時間がかかりましたが、2026年7月に、Wan2.2を安定的に使えるComfyUIの環境を構築でき、一連のチュートリアル
Runpod編 – ComfyUIチュートリアル
：【Runpod編】Wan2.2：ComfyUIチュートリアル
を公開することができました。
RunpodでAIを使うことは難しい・・・
ここまでのRunpodの付き合いを通して感じていたことは
「 Runpodで、プログラミングの専門知識なしで、話題のAIを安定的に使うのは難しい・・・」
といったことでした。
そのため、RVC WebUIとWan2.2用に構築したComfyUIの環境を使うこと以外には
・ほとんどRunpod上でAIを使っていない
状態でした。
転機：Runpodが「Kimi K3」に対応
気軽に安定的にAIを使うことに対して、苦手意識のあったRunpodではありましたが、突然、転機が訪れました。
それは、こちらのページ
RunpodがKimi K3に対応：
Kimi K3 on Runpod | Runpod
の情報を知ったことでした。
2026年7月にリリースされて話題となっている大規模言語モデル（LLM）のKimi K3が、Runpodでも使えるようになったことを伝えてくれているページですが、まず始めに読んで感じたことは
「 Kimi K3が使える環境を構築するまでが大変なんですよね・・・」
と言うことでした。
その後、情報を調べていく中で要点がわかってきました。
それは、今回のリリースでは
・パターン１：初学者向け
Playgroundでサクッと使う
・パターン２：AIアプリ開発者向け
APIとして使う
・パターン３：本格派・事業者向け
大量のGPUをレンタルするプラン（cluster）で、オープンソースのKimi K3の学習モデルから自分だけの環境を構築する
があることがわかりました。
いずれも、Runpodに課金した範囲のクレジット（Runpodサービス内で使えるお金）で、Kimi K3が使えるようでしたので、元々、他のAIを使う用途でRunpodに登録されているRunPodユーザーの方にとって、ありがたいですね。
そこで今回は、事始めとして
・パターン１：初学者向け
Playgroundでサクッと使う
ための手順を、動画でまとめておくことにしました。
動画を見ていただくと感じるのではないかと思いますが、公式で公開されているKimiのサービスのWebアプリに比べると、簡易的な感じを受けるのではないかと思います。
この記事を初回公開時点までに試した範囲の情報では
・会話内容の履歴を振り返ることができない
ようでしたので、必要な情報は適宜、コピー＆ペーストして自分の環境に保存しておく必要があるかもしれません。
Runpodで様々なAIが使える！
Kimi K3以外にも、Runpodでは
・Hubの「Public Endpoints」
＊画像をクリックすると拡大されます
で、様々なAIを、Playground上ですぐに使えるようになっているようでした。
【AIのリスト】 36アプリ：2026年7月30日時点
・moonshot / kimi
・alibaba / wan 2.1 i2v 720p
・alibaba / wan 2.2 i2v 720p
・alibaba / wan 2.2 i2v 720p lora
・alibaba / wan 2.5 i2v
・alibaba / wan 2.6 t2v
・black-forest-labs / flux.1 schnell
・black-forest-labs / flux.1 [dev]
・black-forest-labs / flux.1 kontext [dev]
・openai / sora 2 i2v
・openai / sora 2 pro i2v
・google / veo 3.1 fast image-to-video
・google / nano banana 2
・google / nano banana edit
・google / nano banana pro edit
・bytedance / seedream 4.0 t2i
・bytedance / seedream 4.0 edit
・ibm / ibm granite 4.0 h small
・minimax / hailuo 2.3 fast
・minimax / hailuo 02 standard
・minimax / minimax speech 02 hd
・pruna / p-video
・vidu / vidu q3 text-to-video
・vidu / vidu q3 image-to-video
・tongyi-mai / z image turbo
・kwaivgi / kling v2.1 i2v pro
・kwaivgi / kling v2.6 standard motion control
・qwen / qwen image
・qwen / qwen image edit
・qwen / qwen image lora
・qwen / qwen image edit 2511
・qwen / qwen image edit 2511 lora
・qwen / qwen3 32b awq
・resembleai / chatterbox turbo
・pruna / pruna image edit
・pruna / pruna image t2i
・meigen-ai / infinitetalk
【追加分：AIのリスト】
・pruna / P-Video-Edit（2026年9月）
その他にも、AIのリクエストも受け付けているようですので、今後、使えるAIのリストが増えてくるのではないかと思います。
今回の情報を知れたことで、自分の今後のAI活用の幅が広がりそうです。
Runpod：新規登録者ボーナス特典付きの紹介リンク
【PR：Runpod】
Runpod – 子供プログラマー（RehabC – デジタルで、遊ぶ。）の紹介リンク
上記のRunpod紹介リンクから、Runpodにアカウントを登録し「10ドル（以上）を使用」すると「最大500ドル（5ドル〜500ドルの範囲でランダムに報酬額が選ばれるようです）の無料クレジットがもらえる」可能性を秘めた特典の付与がありますので、RunPodをこれから使い始めたい方は、ご活用いただけますと幸いです。
＊ヨーロッパ以外の顧客には、5ドルから500ドルのランダムな加重ボーナスが支給
＊ヨーロッパの顧客には固定5ドルのボーナスが支給
Runpodの新規登録方法や課金方法などの手順を、以下の記事
Runpodの始め方・使い方
：【Wan2.2】RunpodでComfyUIを使う方法（要点解説）
にまとめてあります。
Runpodの導入方法がわからない方は、ご参照ください。
【おまけ】Kimi K3用「System prompt」- コーディング支援編
System prompt（システムプロンプト）
あなたは10年以上の経験を持つシニアソフトウェアエンジニアです。
以下のルールに従ってコーディング支援を行ってください。
【基本方針】
・コピー&ペーストでそのまま動作するコードを提示する
・コードには必要最小限のコメントを日本語で付ける
・複数の実装方針がある場合は、トレードオフを簡潔に比較してから推奨案を示す
【品質基準】
・エラーハンドリングとエッジケース（null、空配列、境界値）を考慮する
・パフォーマンス上の問題がある場合は指摘する
・セキュリティリスク（インジェクション、秘密情報のハードコード等）に言及する
・最新の安定版APIを優先し、非推奨の書き方は避ける
【回答形式】
・コードブロックには言語名を付ける
・修正依頼の場合は、変更箇所と理由を先に簡潔に説明する
・不明な点があれば推測で答えず、確認質問をする
【開発環境】
・OS: Windows 11
・言語: Python 3.12 / TypeScript 5.x
・フレームワーク: Next.js 14（App Router）＊注：【開発環境】の箇所をカスタマイズして使ってみてください
コーディングにおける「System Prompt」の要点としては
・「動作するコードを」と指示
→ 断片的な疑似コードではなく、実行可能な完全コードを出しやすくなる
・「確認質問をする」と指示
→ 要件が曖昧な時のハルシネーション（推測で作り上げる）の抑制
・変更理由の説明を要求
→ レビューしやすく、自分自身のプログラミングの学習効果も上がる
・「OS・言語バージョン・ライブラリ」で環境を明記
→ 環境に合わないコードの提案を防げます。最も費用対効果が高い指示方法
などが重要そうです。
Kimiの能力そのものは「System Prompt」で劇的に変わることはないようですが、
・回答の品質や形式のばらつきを減らし実用度を上げる
可能性を秘めているようです。
基本的に、「System Prompt」を記載する際の効果が高い要素として、以下の4つが挙げられるようです。
①役割と専門性の明示
例：「シニアエンジニアとして」など
②出力形式の指定
例：コード全体を出すか差分か、コメント言語など
③品質基準の明示
例：エラーハンドリング、セキュリティ、非推奨APIの回避
④曖昧さへの対応方針
例：推測で答えない、確認質問をする
また、「System Prompt」を上記のように設定した状態でも、回答品質を最も左右する要因としては「Prompt」（プロンプト）に
・エラーメッセージ全文・関連コード・期待する動作などを貼る
ことが大切そうです。
実際に使用してみた感じとしては
Additional Setting（その他の設定）
・Reasoning effort（推論強度・思考の深さ：AIが答える前にどれくらい深く考えるかを調整する設定）
：Low（高速・思考が浅い）
でも、自分が期待するプログラムの修正作業の際に役立っています。
「high」（思考が深い）「Max」（最高）の設定で、大量のコードを「Prompt」に貼ると、「Max tokens」（最大トークン数）を調整してもKimi k3でキャパオーバーとなり返答が得られない場合も経験していましたが、現状では
・System Promptを工夫
することで
・Reasoning effort
：Low
でも自分が期待する挙動をサクッと示してくれているので助かります。
参考までに、以下が「Prompt」の例です。
Prompt
以下が現状のプログラムです。
プログラム
-
（現在のプログラムを貼り付ける）
-
現在のプログラムでは、
・〜（現在のプログラムの挙動を伝える）
となる仕様になっています。
今回の修正では
・〜（修正・変更したい仕様を伝える）
する仕様に修正してください。Kimi K3を使う上での注意点としては
・Input type：Prompt（インプット形式：プロンプト）
では
・今この瞬間にする質問のみに回答する
仕様になっているようですので、その前にした質問の内容は覚えていませんのでその都度、すべての必要な情報を入力する必要がありますので注意してください。
一方
・Input type：Messages（インプット形式：メッセージ）
では、メッセージを追加していくことで
・一連のやり取りの内容を記憶する
使用となっているようでしたので、うまく使い分けてみてください。
「Messages」の方は、確認時点（2026年9月6日時点）では
・「Input type」を「Prompt」に切り替える
・Runpod内の他の画面に移動する
などの操作をすると今までの会話の内容がリセットされる仕様となっていましたので、気をつけてください。