API Hop

Kimi K3 API: 요금 및 텍스트 연동

코딩과 문서 분석을 위한 Kimi K3 토큰 요금과 Chat Completions 예제를 확인하세요. 지원 입력, 추론 동작, 연동 제한을 확인하세요.

Kimi K3 API 요금 및 청구

공식 가격

입력
$3.0000 /M
출력
$15.0000 /M
캐시 입력
$0.3000 /M

API Hop 요금 절감 30%

입력
$2.1000 /M
출력
$10.5000 /M
캐시 입력
$0.2100 /M

독립적으로 검증되지 않은 참고 가격입니다. 비용을 비교하기 전에 제공업체의 현재 요금, 청구 단위 및 적용 조건을 확인하세요.

Kimi K3 온라인 채팅 도구

모델 설정

고급 매개변수
0자 이상(0/고정 제한 없음)
고정 글자 수 제한은 없지만 전체 요청은 요청 크기 및 모델 컨텍스트 제한을 따릅니다. 토큰 수가 아닙니다.
0 – 2
0 – 1
-2 – 2
-2 – 2

대화

오늘 무엇을 도와드릴까요?

준비됨

초기화하고 새 대화를 시작할까요?

대화와 보내지 않은 메시지를 지우고 기본 매개변수로 복원합니다.

API Hop 실제 기록 샘플

2026년 10월 22일 API Hop을 통해 기록했습니다. 각 결과는 명시된 모델 및 모드로 실행한 한 번의 요청이며 성공률, 속도, 프로덕션 품질을 보장하지 않습니다. 아래 모델 답변은 원래 언어를 유지합니다.

문단 인용이 포함된 릴리스 결정

kimi-k3 · document-citations ·

원문 발췌

**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.
전체 모델 응답(수정 없음)
**Answer summary:** Production release is **not approved**. Staging established only export-formatting/export v7 verification — nothing about production. **Mei** owns the remaining duplicate-delivery tests; documentation ownership is **unassigned**.

| Conclusion | Exact supporting quote | Paragraph ID | Uncertainty |
|---|---|---|---|
| Production release is not approved; approval was withheld pending tests | "the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass" | P31 | Low — explicit statement |
| No approval or completed test recorded later (cross-check of P04's Friday shipping proposal, which "was not an approval") | "No completed test result or production approval is recorded in this document." | P36 | Low — explicit; P04 proposal superseded by P31/P36 |
| Staging established export formatting checks passed (repeated across components), and verified export v7 on synthetic data only | "staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed." | P18 | Low for staging result; production readiness not established |
| Staging did not measure production latency, charges, or customer outcomes | "no production latency, charge or customer outcome was measured" | P01 (and P02–P03, P05–P17, P19–P30, P32–P35, identical wording) | Low — explicit; applies to all component entries |
| Remaining duplicate-delivery tests are owned by Mei | "Mei owns those tests." | P31 | Low — explicit; tests scheduled, not completed ("Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16," P36) |
| Documentation has no owner; a documentation check was only planned | "Documentation ownership remains unassigned." | P31 (earlier: "Documentation ownership was still unassigned," P04) | Low that it is unassigned as of this document; future owner unknown. Note: component entries say "The named reviewer will check documentation next week" (e.g., P01), but no name is given and no completion is recorded |

**Unresolved questions:**
1. Did the duplicate-delivery tests scheduled for October 16 (P36) pass, and has the release reviewer since granted production approval?
2. Who will be assigned documentation ownership, and did the unnamed "named reviewer" ever complete the documentation check promised for "next week" (P01 et al.)?

문서는 합성 샘플이며 최대 컨텍스트 테스트가 아닙니다. 결론은 입력과 일치하지만 두 보조 인용에서 문장 끝 마침표가 쉼표로 바뀌었습니다. P36 테스트 일정 인용과 P04 문서 담당 인용입니다. 해당 구두점은 원문과 다르므로 수동 인용 검증이 필요합니다.

전체 요청 및 입력

POST /v1/chat-completions

{
  "model": "kimi-k3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Use only the following synthetic document. Answer: Is production release approved? What did staging establish? Who owns the remaining tests and documentation? Return a compact table of conclusion, exact supporting quote, paragraph ID and uncertainty, followed by two unresolved questions. Cross-check proposals against later updates; never infer a completed test or production success. Keep the answer under 500 words. This sample tests citation accuracy on this document, not maximum context length.\n\n[P01] Component 1 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P02] Component 2 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P03] Component 3 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P04] On October 10, the release coordinator proposed shipping export version 7 on Friday. The proposal was not an approval. Documentation ownership was still unassigned.\n\n[P05] Component 5 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P06] Component 6 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P07] Component 7 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P08] Component 8 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P09] Component 9 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P10] Component 10 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P11] Component 11 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P12] Component 12 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P13] Component 13 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P14] Component 14 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P15] Component 15 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P16] Component 16 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P17] Component 17 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P18] On October 11, staging verified export version 7 with three synthetic records. Production deployment and billing checks were not performed.\n\n[P19] Component 19 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P20] Component 20 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P21] Component 21 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P22] Component 22 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P23] Component 23 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P24] Component 24 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P25] Component 25 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P26] Component 26 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P27] Component 27 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P28] Component 28 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P29] Component 29 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P30] Component 30 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P31] On October 12, the release reviewer withheld production approval until duplicate-delivery tests pass. Mei owns those tests. Documentation ownership remains unassigned.\n\n[P32] Component 32 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P33] Component 33 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P34] Component 34 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P35] Component 35 review: staging checks passed for export formatting. Production rollout has not been approved by this entry. The named reviewer will check documentation next week; no production latency, charge or customer outcome was measured. This paragraph records a proposed review, not completion.\n\n[P36] On October 13, Mei scheduled duplicate-delivery tests for October 16. No completed test result or production approval is recorded in this document."
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_tokens": 4096
}
응답 메타데이터 및 보고된 사용량
{
  "requestId": "339d0045e51385a03300d75fa74f0863",
  "jobId": null,
  "responseModel": "kimi-k3",
  "responseAt": "2026-10-22T12:28:31.361Z",
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    "output_tokens_details": null,
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    "sha256": "2f1507aa711a70a17163506c7420517b599e4564fcf69aaef6db8cf5d7b09506",
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    "http": 200,
    "requestId": "339d0045e51385a03300d75fa74f0863",
    "observedAt": "2026-10-22T12:28:31.361Z"
  },
  "assets": []
}
공개 증거 기록 다운로드

Kimi K3 프롬프트 예제

이는 Kimi K3 평가용 프롬프트이며 기록된 모델 출력이 아닙니다. 제공된 텍스트만 분석하고 코드를 실행하거나 프로덕션 시스템을 검사하거나 긴 컨텍스트 성능을 입증하지 않습니다. 인용된 근거와 수용 기준을 확인하고, 프로덕션 사용 전에 응답 메타데이터와 사용량을 검토하세요.

이 문서 예시만 사용하세요: [P1] 내보내기 수정이 스테이징 검사를 통과했습니다. [P2] 금요일 배포는 제안되었지만 승인되지 않았습니다. [P3] Mei는 화요일에 오류 메시지를 검토합니다. [P4] 문서 담당자가 없습니다. 주장, 정확한 근거 인용, 단락 ID, 불확실성 표를 반환하세요. 운영 배포가 승인되었나요? 문서 담당자는 누구인가요? 누락된 사실은 알 수 없음으로 표시하세요. 인용은 예시와 일치해야 하며 스테이징 성공으로 운영 성공을 추론하지 마세요. 이 작은 예시는 최대 컨텍스트 길이를 시험하지 않습니다.

합성 기록을 id, owner, deadline, evidence 필드의 JSON으로 추출하세요: [R1] 이슈 41: Ana가 내보내기 수정을 담당하며 기한은 미정. [R2] 이슈 42: 검토 기한 10월 15일, 담당자 미지정, 연도 미명시. 누락된 값은 null을 사용하고 부분 날짜를 그대로 유지하세요. evidence에 원문을 인용하고 연도나 담당자를 지어내지 마세요. 각 필드를 기록과 대조하세요. 이는 텍스트 서식 작업이며 데이터베이스 작업이 아닙니다.

가상의 2인 팀이 매일 2,000개 보고서를 실행합니다. 30분 이내 완료면 됩니다. 데이터베이스는 있지만 큐 서비스는 없으며 작업은 재시작 후 복구되고 중복 전달을 방지해야 합니다. 데이터베이스 기반 배치와 전용 큐를 비교하세요. 의사결정 표, 조건부 권고, 세 가지 미확인 사항과 선택을 뒤집는 조건 하나를 제시하세요. 벤치마크, 비용 또는 검증된 보장을 지어내지 마세요.

Kimi K3란 무엇인가요?

장기 코딩과 지식 업무를 위한 네이티브 멀티모달 모델

저희는 Kimi K3를 복잡한 작업을 위한 추론 및 에이전트 모델로 봅니다. 컨텍스트를 지속적으로 이해하고 도구를 호출하며 결과에 따라 계획을 수정해야 하는 업무에 주목합니다. Moonshot AI가 개발한 네이티브 시각 기능을 갖춘 멀티모달 모델로 텍스트, 이미지, 영상을 이해하며 프로젝트 코딩, 조사, 여러 단계의 지식 업무에 활용할 수 있습니다.

멀티모달 능력은 이미지 이해와 OCR 등으로 활용 범위를 넓힙니다. 전통적인 OCR과 비교하면 별도 모델을 훈련하지 않아도 좋은 이해력을 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

백만 Token 컨텍스트를 갖춘 공개 가중치 MoE 모델

Kimi K3는 혼합 전문가, 즉 MoE 구조를 사용하며 전체 매개변수는 2.8조 개이고 Token마다 약 1040억 개가 활성화됩니다. 컨텍스트 창은 1,048,576 Token입니다. 전체 모델 가중치는 Kimi K3 License로 공개되었습니다.

백만 Token 컨텍스트의 실용적인 가치는 프로젝트 명세, 여러 모듈의 코드, 이전 논의처럼 관련 자료를 한 번의 분석에 더 많이 포함할 수 있다는 데 있다고 생각합니다. 자체 배포가 필요한 팀에는 공개 가중치를 통해 일부 기업과 사용자가 직접 호스팅할 수 있는 선택지도 생깁니다.

항상 사고하며 세 가지 추론 강도 지원

Kimi K3는 항상 사고합니다. 현재 공식 Kimi API는 reasoning_effort로 low, high, max의 세 가지 수준을 제공하며 기본값은 max입니다.

작업 난도에 맞게 추론 예산을 배분하는 것이 좋습니다. 단순 분류와 정보 추출은 low, 여러 단계 분석은 high에서 시작하고, 제약 조건을 반복 확인해야 하는 복잡한 작업은 max와 비교하세요. 다른 모델을 시험한 저희 경험에서는 max가 반드시 최고의 종합 효율을 제공하지 않았으므로 자신의 사용 사례에서 시험하고 판단해야 합니다.

RequestBeam의 Kimi K3 온라인 도구와 API

RequestBeam을 통해 자신의 작업에서 Kimi K3의 성능을 더 빨리 이해하시기를 바랍니다. 로그인하고 API Key를 만든 뒤 소액을 충전하면 온라인 도구를 사용할 수 있습니다. 먼저 API 연동 코드를 작성하거나 짧은 평가를 위해 고정 구독을 구매할 필요가 없습니다.

Kimi K3의 핵심 기능과 분야별 강점

장기 소프트웨어 개발: 요구 사항 이해부터 문제 수정과 테스트 실행까지

Kimi K3에서 가장 먼저 시험할 만한 능력은 장기 코딩이라고 생각합니다. 에이전트 프레임워크가 파일, 터미널, 테스트 도구를 제공하면 한 줄의 요구 사항으로 코드 조각만 생성하는 데 그치지 않고 코드 읽기, 구현 수정, 테스트 실행, 문제 해결을 계속 이어 갈 수 있습니다.

저희가 모은 고객 경험에서 한 사용자는 Kimi K3가 이전에 멈춰 있던 프로젝트를 여러 개발 단계에 걸쳐 진행하도록 도왔다고 보고했습니다. 다른 개발자들은 파일 간 분석과 모듈 관계 파악을 높이 평가했지만, 첫 수정 제안이 항상 안전하지는 않았고 때로는 새로운 문제를 만들 수 있다고 말했습니다.

이러한 사례는 실제 개발에서 Kimi K3를 어떻게 써야 하는지 보여 준다고 생각합니다. 단순히 “이 버그를 고쳐 줘”라고 요청하기보다 명확한 테스트 사례, 유지해야 할 기존 동작, 수정 가능한 파일 범위를 제공하세요.

백엔드 리팩터링, 복잡한 데이터 처리, 운영 코드에서는 먼저 변경 계획을 설명하게 하고 수정한 다음 자동 테스트로 결과를 확인하는 것이 좋습니다. 모델이 완료를 보고했더라도 코드 리뷰를 건너뛰지 마세요.

시각적 개발: 화면 스크린샷으로 프런트엔드와 상호작용을 계속 개선

Kimi K3의 시각 이해 능력은 인터페이스 스크린샷, 디자인 요구 사항, 코드를 같은 작업에서 처리하게 해 줍니다.

예를 들어 참고 이미지로 웹페이지를 생성하게 한 뒤 브라우저 도구로 실제 렌더링 화면을 촬영할 수 있습니다. 모델은 이를 디자인과 비교하며 레이아웃, 색상, 타이포그래피, 상호작용 세부 사항을 계속 조정할 수 있습니다.

고객 그룹의 피드백에서는 Kimi K3의 프런트엔드, 시각화 프로젝트, 작은 게임 작업을 긍정적으로 평가한 사용자들이 있습니다.

Kimi K3는 제품 프로토타입, 캠페인 페이지, 시각적 대시보드, 스크린샷과 반복 비교가 필요한 개발에 잘 맞는다고 생각합니다. 특히 독립 개발자는 먼저 동작하는 버전을 만든 뒤 페이지 경험을 점진적으로 다듬을 수 있습니다.

에이전트 도구 협업: 여러 단계의 작업에는 명확한 경계가 필요

Kimi K3는 외부 도구와 함께 파일 읽기·쓰기, 터미널 조작, 정보 검색, 여러 단계의 자동화를 수행할 수 있습니다. 다음 행동을 결정하는 것은 모델이고 실제 도구 호출과 실행 환경은 애플리케이션이나 에이전트 프레임워크가 제공합니다.

저희는 같은 모델이라도 에이전트 프레임워크에 따라 작업 완료율이 뚜렷하게 달라질 수 있다는 점을 특히 중요하게 봅니다.

Moonshot AI도 사용자 의도가 불명확하면 Kimi K3가 기대를 넘어서는 결정을 자발적으로 내릴 수 있다고 경고합니다. 따라서 동작을 엄격히 통제해야 하는 작업은 시스템 프롬프트나 AGENTS.md에 작업 권한을 정의하는 것이 좋습니다.

Kimi K3 벤치마크와 성능

이 절에서는 Moonshot의 출시 시점 공식 테스트와 2026년 10월 7일까지 확인할 수 있는 독립 Artificial Analysis 평가를 구분합니다. 아래 공식 Kimi K3 결과는 모두 max 추론 강도를 사용합니다. 실제 작업과의 관련성을 판단할 수 있도록 벤치마크 버전과 주요 조건도 유지합니다.

소프트웨어 엔지니어링: DeepSWE 67.5%, ProgramBench 77.8%

Moonshot이 발표한 Kimi K3 결과는 DeepSWE v1.1에서 67.5%, ProgramBench에서 77.8%입니다. 두 K3 테스트는 모두 Kimi Code 하네스를 사용합니다. 저희는 코드 저장소 작업과 지속적인 코딩 능력의 참고 자료로 활용합니다.

코딩 도우미를 도입하는 팀에는 기존 문제 수정, 작은 기능 개발, 소규모 프로젝트 구현을 각각 시험하는 것을 권장합니다. 첫 시도 완료율, 실패 후 복구 능력, 최종 코드에 필요한 수동 재작업량을 보세요. 이런 결과가 개발 비용과 더 쉽게 연결됩니다.

터미널 작업: Terminal-Bench 2.1과 4.0은 별도로 해석

출시 시점의 공식 테스트에서 Kimi Code와 함께 사용한 Kimi K3는 Terminal-Bench 2.1에서 88.3%였습니다. 현재 Artificial Analysis의 Terminal-Bench 4.0에서 K3 Max는 약 13%입니다.

두 결과는 작업 집합과 실행 하네스가 다릅니다. AA의 4.0 테스트는 더 어려운 터미널 작업 66개를 포함하며 mini-swe-agent를 사용해 각 작업을 세 차례 반복합니다. 실제 업무에서는 다른 하네스도 시험하는 것이 좋습니다.

조사와 도구 호출: BrowseComp 91.2%, MCPMark-Verified 94.5%

공식 보고서는 Kimi K3의 BrowseComp 점수를 91.2%, MCPMark-Verified 점수를 94.5%로 제시합니다. BrowseComp 91.2%는 300K Token에서 컨텍스트 압축을 실행하는 전략을 사용하며, 컨텍스트 관리 없이 1M을 직접 사용하면 90.4%입니다.

이 결과는 조사와 도구 협업이 Kimi K3의 강점임을 보여 주는 동시에 애플리케이션의 컨텍스트 관리 방법도 살펴봐야 한다는 점을 알려 준다고 생각합니다. 저희 경험에서도 컨텍스트 관리가 실제 결과에 큰 영향을 줄 수 있습니다.

긴 문서 추론: AA-LCR v1.1에서 88.7%

Artificial Analysis의 AA-LCR v1.1 전용 페이지에서 Kimi K3 Max는 88.7%입니다. 이 평가는 기업 보고서, 논문, 산업 자료 등 긴 문서의 정보를 종합해야 하는 질문 100개를 포함합니다. 문서 길이는 약 10,000~100,000 Token입니다.

저희는 이 결과를 Kimi K3의 자료 간 분석 능력을 보여 주는 비교적 설득력 있는 근거로 봅니다. 다만 백만 Token에 가까운 실제 입력은 별도 시험을 권장합니다. 과거 테스트에서는 입력이 모델의 허용 한도에 가까워지면 출력이 특히 좋지는 않았습니다.

지능 지수와 응답 속도: 44점, 초당 약 45 Token

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2는 Kimi K3 Max를 44점으로 기록합니다. 출력 속도는 초당 약 45 Token이고 첫 Token까지 약 3.92초, 사고를 포함한 첫 답변 Token까지는 48.58초입니다.

저희는 데이터가 반환되기 시작할 때까지, 실제 답변이 나타날 때까지, 전체 작업이 끝날 때까지의 시간을 따로 측정합니다. 상호작용이 잦은 기능에서는 사용자 경험에 영향을 주며, 복잡한 분석에서는 업무의 결과 품질과 함께 비교해야 합니다.

Kimi K3와 DeepSeek V4 Pro, V4.1 Flash, Claude Fable 5.1, GPT-5.6 Sol 비교

동일한 Artificial Analysis v4.3.2의 데이터를 비교합니다. 아래 항목은 모두 Max 강도이며 Claude Fable 5.1은 평가 페이지의 Default Fallback 구성을 유지합니다. 비교 페이지는 AA-LCR을 정수 백분율로 표시하므로 Kimi K3의 88.7%는 89%로 나타납니다.

표의 작업 비용은 AA가 해당 평가를 위해 계산한 가중 평균으로, 입력, 캐싱, 사고, 답변 사용량을 포함하며 모델 선택의 참고 값입니다. 실제 RequestBeam 요금은 플랫폼 가격과 요청 사용량으로 계산됩니다. 비용 산정 방법

모델과 테스트 설정지능 지수AA-LCR v1.1가중 작업당 비용
Kimi K3 Max4489%$2.00
DeepSeek V4 Pro 0813 Max3680%$0.67
DeepSeek V4.1 Flash Max3984%$0.27
Claude Fable 5.1 Max, Default Fallback5385%$7.63
GPT-5.6 Sol Max4784%$1.99
Artificial Analysis v4.3.2 2026-10-07 · 모든 모델 Max 설정
지능 지수 점수 · 높을수록 좋음
  • Kimi K3 Max 44
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max 36
  • DeepSeek V4.1 Flash Max 39
  • Claude Fable 5.1 Max기본 대체 설정 53
  • GPT-5.6 Sol Max 47
AA-LCR v1.1 백분율 · 높을수록 좋음
  • Kimi K3 Max 89%
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max 80%
  • DeepSeek V4.1 Flash Max 84%
  • Claude Fable 5.1 Max기본 대체 설정 85%
  • GPT-5.6 Sol Max 84%
가중 작업당 비용 USD/작업 · 낮을수록 좋음
  • Kimi K3 Max $2.00
  • DeepSeek V4 Pro 0813 Max $0.67
  • DeepSeek V4.1 Flash Max $0.27
  • Claude Fable 5.1 Max기본 대체 설정 $7.63
  • GPT-5.6 Sol Max $1.99
AA-LCR은 반올림합니다: Kimi K3 88.7% → 89%. AA 작업 비용에는 입력, 캐시, 추론, 답변이 포함되며 API Hop 가격이 아닙니다.

출처: V4 Pro 비교, V4.1 Flash 비교, Fable 5.1 비교, GPT-5.6 Sol 비교.

DeepSeek V4 Pro와 비교: 긴 문서 분석은 강하지만 평가 작업 비용은 높음

이 평가들에서 Kimi K3는 지능 지수, 긴 문서 추론, 지식 업무에서 DeepSeek V4 Pro 0813보다 높습니다. 자료 간 관계가 복잡하고 여러 종류의 근거를 다루는 작업에는 K3를 먼저 검토한 뒤 능력 차이가 수동 정리와 검토 시간을 줄이는지 확인하겠습니다. AA 동일 기준 비교

통과 기준이 명확한 대량의 반복 텍스트 작업에는 V4 Pro도 시험하겠습니다. 이 평가 집합에서는 작업 비용이 더 낮습니다. 출력이 이미 업무 요구를 충족한다면 사용 규모를 늘릴 때 그 비용 차이가 중요해질 수 있습니다.

DeepSeek V4.1 Flash와 비교: 종합과 긴 문서는 우위, 자동화는 다른 선택 기준

Kimi K3는 지능 지수와 AA-LCR에서 앞서지만 AutomationBench-AA는 V4.1 Flash가 69%, K3가 58%입니다. Terminal-Bench 4.0은 각각 27%와 13%입니다. 작업 유형에 따라 모델 순위가 달라질 수 있음을 보여 준다고 생각합니다. AA 동일 기준 비교

긴 자료 분석이 중심인 애플리케이션에는 K3를 집중 검토하는 것이 좋습니다. 워크플로 자동화, 터미널 조작, 빈번한 호출에서는 V4.1 Flash를 중요한 후보로 두고 성공률과 전체 실행 비용을 모두 비교하겠습니다.

Claude Fable 5.1과 비교: 터미널 코딩에는 격차, 긴 문서는 별도 시험 가치

위 Default Fallback 구성에서 Claude Fable 5.1의 지능 지수는 53, Kimi K3는 44이며 Terminal-Bench 4.0은 52%와 13%입니다. 복잡한 터미널 코딩에는 Fable 5.1을 중요한 기준으로 삼겠습니다. K3는 AA-LCR v1.1 점수가 더 높고 평가 작업 비용이 더 낮습니다. AA 동일 기준 비교

여러 자료를 읽고 구체적인 질문에 답하는 애플리케이션에는 K3를 따로 시험하는 것이 좋습니다. 지속적인 터미널 조작, 환경 복구, 엔지니어링 검증이 필요한 작업은 첫 시도 성공률과 수동 개입 횟수를 더 중요하게 보고 추가 모델 비용의 가치를 판단하겠습니다.

GPT-5.6 Sol과 비교: 전체 작업 비용은 비슷하지만 긴 문서 추론 결과는 다름

Kimi K3는 AA-LCR에서 GPT-5.6 Sol보다 높고, GPT-5.6 Sol은 지능 지수와 Terminal-Bench 4.0에서 더 높습니다. 저희가 특히 주목하는 작업 비용은 이 평가 집합에서 각각 약 $2.00과 $1.99로 이미 매우 가깝습니다. AA 동일 기준 비교

따라서 사고, 도구 상호작용, 재시도, 최종 답변을 포함해 전체 작업을 끝낸 뒤의 비용을 비교하는 것이 좋습니다. 정보가 많은 분석은 K3를 우선 비교하고 터미널 엔지니어링 작업은 GPT-5.6 Sol을 핵심 기준으로 삼으세요. 최종 라우팅은 자신의 업무에서 실제 작업이 완료되는지를 바탕으로 결정해야 합니다.

API Hop을 통해 Kimi K3을 사용하는 이유는?

사용량 기반 청구 및 모델 비용 최적화

현재 API Hop 요금과 실제 사용량에 따라 청구됩니다. 필요할 때 충전하세요.

AI 모델과 데이터 API 통합 및 한곳에서 여러 모델 접근

하나의 API 키로 여러 AI 모델과 데이터 서비스에 연결하여 통합 비용을 줄이고 클릭 한 번으로 전환할 수 있습니다. 비즈니스 애플리케이션에는 AI와 데이터가 모두 필요합니다.

모든 호출을 명확하게 확인하는 호출 로그 및 앱 접근 제어

모든 API 호출이 대시보드에 기록됩니다. 애플리케이션별로 별도의 API 키를 만드세요.

작업에 맞춰 출력 평가

API Hop에서 문서에 명시된 모델 ID와 지원 매개변수를 사용하세요. 자체 수용 기준에 따라 출력을 평가하고 프로덕션 사용 전에 사용 기록과 응답 메타데이터를 확인하세요. 모델 이름이나 예제가 모든 결과를 보장하지는 않습니다.

API Hop에서 Kimi K3 사용하기

콘솔에서 API 키를 만든 후 문서에 따라 Kimi K3 사용을 시작하세요.

계정 준비 및 온라인 테스트

로그인하고 잔액을 확인한 후 API 키를 만드세요.

플레이그라운드에서 사용해 보기

플레이그라운드에서 모델 기능을 살펴보고 최적의 사용 방법을 찾으세요.

Kimi K3을 비즈니스에 통합

개발자 문서에 따라 Kimi K3을 비즈니스에 통합하세요.

향후 모델 업그레이드

새 모델로 전환하기 전에 API 키의 모델 카탈로그에서 정확한 ID가 반환되는지 확인하세요. 동일한 엔드포인트와 요청 필드를 지원한다면 모델 ID를 변경한 후 프로덕션 트래픽을 보내기 전에 응답 형식, 스트리밍, 출력 한도, 청구를 테스트하세요. 비동기 이미지나 동영상 작업은 작업 제출, 상태 폴링, 결과 조회도 검증하세요.

Kimi K3 API 자주 묻는 질문

RequestBeam에서 Kimi K3를 호출할 엔드포인트와 모델명은 무엇인가요?

현재 Kimi K3 엔드포인트는 POST https://api.requestbeam.com/v1/chat-completions, 모델 식별자는 kimi-k3이며 인증에는 RequestBeam API Key를 사용합니다. 아래 최소 요청으로 먼저 연결을 확인한 뒤 선택 매개변수를 하나씩 추가하세요. RequestBeam Kimi API 문서

curl -X POST "https://api.requestbeam.com/v1/chat-completions" \
  -H "Authorization: Bearer $REQUESTBEAM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Organize this requirement into goals, constraints, and acceptance criteria: create an admin dashboard for internal employees with email login and password reset."}
    ],
    "stream": false
  }'

이 API Hop 모델은 OpenAI Responses나 Claude Messages가 아닌 통합 Chat Completions 인터페이스를 사용합니다.

Kimi K3는 스트리밍과 후속 질문을 지원하나요?

스트리밍과 비스트리밍 응답을 모두 제공합니다. stream: true는 SSE를 반환하고 stream: false 또는 필드 생략은 완전한 JSON을 반환합니다. 결과를 점진적으로 표시하는 화면에는 스트리밍을 권장합니다. RequestBeam Kimi API 문서

후속 질문에서는 애플리케이션이 연동 프로토콜에 따라 대화 이력을 유지하고 다음 요청에 관련 컨텍스트를 넣어야 합니다. 온라인 도구의 메모리는 현재 대화에서 재사용 가능한 차례를 추가합니다. 질문에 관련된 자료를 유지하고 이력이 늘어날 때 입력 Token 비용을 살펴보는 것이 좋습니다. 온라인 도구 컨텍스트 설명

플레이그라운드 메모리는 세션 간에 유지되지 않습니다. 끄면 이력은 보이지만 새 요청에서 제외됩니다. 실패, 중지, 잘림, 재사용 불가 답변은 정상 이력에 추가하지 않습니다.

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Kimi K3가 백만 Token 컨텍스트를 지원하는데도 답변이 잘리는 이유는 무엇인가요?

먼저 컨텍스트 용량과 출력 예산을 따로 확인합니다. RequestBeam의 max_tokens는 사고와 최종 답변이 공유하는 출력 한도를 설정합니다. 한도가 너무 작으면 답변이 완성되기 전에 finish_reason: "length"로 끝날 수 있습니다. RequestBeam 출력 예산 설명

length가 나타나면 사고와 답변에 충분한 공간을 남겼는지 먼저 확인한 뒤 예산을 늘리거나 작업을 단계로 나누는 것이 좋습니다. 컨텍스트 한도 초과 오류라면 관련 없는 이력과 중복 자료를 제거하세요.

마지막으로 백만 Token 컨텍스트가 그 규모에서 실제로 좋은 결과를 반환한다는 뜻은 아니라는 점을 분명히 해야 합니다. 정확성이 우선이라면 현재로서는 컨텍스트 길이를 제어하는 것이 유일한 선택입니다.

API 클라이언트는 reasoning_content와 최종 content를 구분해야 합니다.

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Kimi K3 호출 시 400, 401, 402, 429 오류는 어떻게 처리하나요?

먼저 HTTP 상태를 확인하고 그다음 응답의 숫자 code를 보는 것이 좋습니다. RequestBeam의 Chat Completions 문서는 일반적인 오류를 다음과 같이 정의합니다. RequestBeam 오류 응답 문서

HTTP 상태숫자 code의미권장 조치
40010000잘못된 요청model, messages, 필드 형식, 선택 매개변수 확인
40120000인증 누락 또는 무효RequestBeam API Key와 Bearer 인증 헤더 확인
40240000사용 가능한 잔액 부족계정 잔액과 요청에 필요한 한도 확인
42940001요청 빈도 제한동시 실행과 빈도를 줄이고 지연을 두어 재시도

최소 요청으로 문제 해결을 시작한 뒤 매개변수를 하나씩 복원하는 것이 좋습니다. HTTP 상태와 응답의 code는 따로 처리하세요. 문제가 계속되면 응답의 요청 식별자와 관련 매개변수를 보관해 구체적인 실패 지점을 찾을 수 있도록 도와주세요.

403은 키에 보이는 카탈로그에서 모델 권한을 확인하세요. 전체 오류 응답으로 502, 503, 504 및 SSE 스트림 내 오류를 진단하세요.

Kimi K3 플레이그라운드는 이미지, PDF 또는 동영상을 입력받나요?

이 페이지는 파일이나 이미지 업로드 없이 텍스트 대화를 제공합니다. 기본 시각 이해 기능은 해당 입력을 지원하는 인터페이스가 필요합니다. 이 도구는 링크된 파일 다운로드, 외부 문서 읽기 또는 자동 웹 검색을 하지 않습니다. 여기서 테스트하려면 관련 텍스트를 먼저 추출하세요.

하나의 요청으로 여러 대안을 받거나 유효한 JSON을 보장할 수 있나요?

Kimi K3는 API Hop을 통해 n=1만 지원합니다. 한 답변 안에 여러 대안을 요청하세요. JSON의 필드, 유형 및 누락 값 처리 방식을 정의한 후 애플리케이션에서 구문, 스키마 및 업무 의미를 검증하세요.

관련 텍스트 API