Kimi、まだまだ研究中

AI界隈でKimiの話題を見かけ、Raspberry Pi上のCodex CLIからも試せないか調べました。Kimi Codeは待機リストの状態でしたが、APIは取得できそうでした。ただ、CodexとKimiでは対話に使う形式が異なるため、単にAPIキーを設定するだけでは足りません。

二つの形式の間を取り持つ変換サーバーを、すでにローカルアプリを動かしているRaspberry Piへ置くことにしました。実装はCodexに助けてもらい、サーバー自体は完成します。最初のAPIエラーも、課金前のクレジットの条件を確認し、少額の課金を行うことで解決しました。

接続できた後は、モデルの違いを確かめるため、長い指示と複数の参考画像を読む漫画執筆を比較対象に選びました。しかし変換サーバーが重い入力を扱い始めると、Raspberry PiのCPU使用率が限界に達し、Codexもまとめて停止しました。モデルの得意不得意を比べる前に、ローカル側の性能不足が現れた形です。

便利な接続を作れても、同じ小さな環境がすべての重い用途を支えられるとは限りません。今回の停止は、変換処理、長文、画像入力という負荷を分けて考える必要を教えてくれました。無理なベンチマークは保留し、まずは軽い用途から試す判断に切り替えます。

それでもRaspberry PiのCodex CLIからKimiを使えたこと自体は一つの到達点です。新しい選択肢を増やすことと、どんな作業でも安定して実行できることは別の課題です。私はまず「使えた」成果を残し、次に試す用途を慎重に選ぶことにしました。