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Kimi K3 をめぐる四段の構造図：2.8T の重みは無償 → ホストは 8×GB300 以上 → 報道された最大 30% の収益分配 → 未解決のトークン監査。下段にライセンス 3 条項の閾値（$20M/12 か月・1 億 MAU または月商 $20M・社内利用と認定パートナーは免除）

Kimi K3 ライセンスの商用条件は 3 条項で決まる——「$20M」の読み方と、Azure・AWS・Google に求めた 30% 収益分配

Leo Kaka
三モデルのチェックポイント容量（23.5 / 65.2 / 83.5 GB）を RTX 5090 の VRAM 32 GB の線と並べ、単発 decode 速度 196.9 / 127.1 / 32.0 tok/s を対置した図。著者実測 2026-08-22

FreeToken × RTX 5090——120B MoE が 127 tok/s、その請求書

Leo Kaka
三列の比較図：ルール層は 0.5 µs・費用ゼロ（筆者計測）、埋め込み層（semantic-router + Qdrant）は p50 94 ms・正解率 67.5%、LLM 分類（gpt-5.6-luna）は p50 1,048 ms・正解率 100%（Zenn 実測）。1,000 件あたりの費用は本稿の試算で約 0.0003 ドル対 0.11 ドル

semantic-router と Qdrant で LLM を呼ばずに振り分ける——11 倍速で済む判定、済まない判定

Linden Kern
三条件の精度比較と入力トークン量の対比：都度検索 87.3% / 219.5k tokens、静的注入 96.0% / 48.6k tokens

Skills 静的注入 96.0% vs RAG 都度検索 87.3%——精度で選ぶ前に見る請求書

Leo Kaka