역량 면에서 Kimi K3.1 Pro는 K3보다 눈에 띄게 향상됐어요. 제3자 기관 Artificial Analysis의 종합 점수는 44점에서 55점으로 올랐고, 코딩 에이전트 터미널 벤치마크 Terminal-Bench 4.0 점수는 13%에서 67%로 상승했어요. 반면 가격은 30% 낮아져 입력·출력·캐시 단가가 모두 K3보다 33% 저렴해졌어요. 다만 출력량이 더 많고 항상 추론하기 때문에, 실제 작업 하나를 실행하는 데 드는 비용은 K3와 비슷해요.
아래에 근거를 제시하고, 각 정보의 출처를 ‘공식 자체 발표’, ‘제3자’, ‘미확인’ 세 가지로 구분해 표시했어요. 이 글은 출시 행사 내용을 그대로 되풀이하거나 모두에게 당장 바꾸라고 권하는 글이 아니에요. K3를 사용 중인 개발자가 자신의 업무에 모델 교체가 필요한지, 언제 교체할지, 교체할 때 무엇을 주의해야 할지 판단하는 데 도움을 드리는 것이 목적이에요.
1. 이전 세대와 비교한 Kimi K3.1 Pro의 핵심 차이 5가지
K3.1 Pro는 처음부터 새로 학습한 모델이 아니라, K3를 기반으로 대규모 ‘후처리 학습’을 진행한 모델이에요. 후처리 학습은 기본 모델을 학습한 뒤 추가 데이터와 피드백을 활용해 모델의 작업 방식을 조정하는 과정이에요. 공식 발표에 따르면 K3.1 Pro는 ‘K3.1 시리즈의 첫 번째 모델’이자 ‘가장 강력한 3T급 오픈 웨이트 모델’이에요. 오픈 웨이트란 모델 파라미터 파일이 공개되어 다운로드 후 직접 배포할 수 있다는 뜻이에요. Artificial Analysis에 따르면 총 파라미터 수는 2.8T이고, 매번 실제 계산에 참여하는 활성 파라미터 수는 104B예요.
| 항목 | Kimi K3 | Kimi K3.1 Pro | 출처 |
|---|---|---|---|
| 학습 방식 | 기본 버전 | K3 기반 후처리 학습, 후처리 학습 연산량 대폭 증가 | 공식 자체 발표 |
| 종합 역량 | Intelligence Index 44 | 55점, 전체 4위 | 제3자(AA, 2026-10-23) |
| 단가 | 입력 $3 / 출력 $15 | 입력 $2 / 출력 $10, 33% 인하 | 공식 가격 |
| 작업당 출력량 | 평균 48K tokens | 평균 55K tokens, 14% 증가 | 제3자(AA) |
| 컨텍스트 / 모달리티 | 1M / 텍스트+이미지 | 1M / 텍스트+이미지, 변화 없음 | 공식 자체 발표 |
토큰은 모델의 과금과 측정에 사용되는 기본 단위예요. 대략 ‘단어 조각’이라고 생각하면 되고, 한자 한 글자는 보통 1~2토큰에 해당해요. 표에서는 우선 두 가지 변화를 확인해 보세요. 역량 점수는 올랐고 단가는 낮아졌어요. 세 번째 항목인 ‘작업당 출력량’은 가격 인하로 실제 비용을 얼마나 절약할 수 있는지를 결정해요. 이 내용은 4절에서 자세히 살펴볼게요.
가중치와 관련해 공식 발표에서는 2026-11-04까지 전체 가중치를 공개하겠다고 약속했어요. 현재 시점(2026-10-24)에는 아직 이행되지 않았으므로 ‘미확인’ 상태예요. Artificial Analysis는 가중치가 공개되면 K3.1 Pro가 해당 기관의 순위표에서 가장 높은 점수를 받은 오픈 웨이트 모델이 될 것으로 전망해요. 오픈 웨이트 모델과 폐쇄형 모델 간 최고 점수 차이는 12점에서 3점으로 줄어들 것으로 예상돼요.
2. Kimi K3.1 Pro 벤치마크 비교: 공식 발표와 제3자 측정 결과
먼저 한 가지 짚고 넘어갈게요. 아래 두 표는 서로 다른 기관이 각기 다른 테스트 환경에서 측정한 결과이므로 한데 묶어 비교하면 안 돼요. 대표적인 예가 Terminal-Bench 4.0이에요. 공식 발표 점수는 65.7%, Artificial Analysis의 독립 측정 점수는 67%로, 각각 별도로 진행한 테스트의 결과예요. 같은 점수의 오차 범위로 봐서는 안 돼요. 공식 측정 결과에는 K3의 Terminal-Bench 4.0 점수가 없으며, K3의 13%는 Artificial Analysis의 결과예요.
2.1 Kimi K3.1 Pro 공식 발표 벤치마크
출처: Moonshot 공식 블로그. 테스트 조건: 별도 표시가 없는 경우 모두 reasoning_effort=max(추론 강도를 최대로 설정), temperature=1.0, top_p=0.95예요. ‘내부’로 표시된 항목은 Moonshot이 자체 구축한 테스트 세트로, 외부에서는 재현할 수 없어요.
| 항목 | K3.1 Pro | 비교 대상 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 65.7% | GPT-6 Astra 58.2%, Claude Opus 5.5 66.4% | Opus 5.5는 Claude Code harness로 테스트 |
| Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon | 61.2% | K3 55.95% | 내부 테스트, 장기 프로그래밍 작업 |
| BenchCAD | 92.7%(도구 사용) | Opus 5.5 96.2%, GPT-6 Astra 95.9% | 여러 시점의 도면을 CAD 코드로 복원 |
| OfficeQA Pro v2 | 64.4 | K3보다 높음 | 실제 재무 보고서 분석, 공식 발표 기준 SOTA |
| Financial Modeling / Research | K3보다 각각 7.2점 / 11.6점 높음 | K3 | 내부 테스트 |
| Business Operation | K3의 약 4.2배 | K3 | 내부 경영 시뮬레이션 |
| Kimi Hallu Bench Hard | claim 수준 환각률 8.3% | K3 23.4% | 내부 사실성 스트레스 테스트 |
| xdev-bench-hard(pass@3) | 81.0% | 안전 제한을 적용하지 않은 비교 버전 90.5% | 취약점 탐지 |
몇 가지 용어를 설명할게요. harness는 테스트 중 모델 외부에 씌우는 ‘실행 프레임워크’를 뜻해요. 도구를 호출하고 명령을 실행하는 역할을 하며, 프레임워크가 달라지면 점수도 달라질 수 있어요. 따라서 Opus 5.5의 해당 점수는 따로 살펴봐야 해요. pass@3은 같은 문제에 세 번 도전해 한 번이라도 정답을 맞히면 통과로 계산하는 방식이에요. 마지막 항목은 공식 버전에서 안전을 위해 모델의 취약점 탐지 능력을 의도적으로 제한했다는 뜻이에요. 정식 버전의 점수는 제한을 적용하지 않은 내부 버전보다 약 9.5%포인트 낮아요.
2.2 Kimi K3.1 Pro 제3자 벤치마크 결과(Artificial Analysis)
출처: Artificial Analysis, 데이터 기준일 2026-10-23. 테스트는 해당 기관이 동일한 절차로 진행했으며, K3와 K3.1 Pro에 같은 방법을 적용했어요.
| 지표 | K3.1 Pro | K3 | 변화 |
|---|---|---|---|
| Intelligence Index | 55(4위) | 44 | +11 |
| GDPval-AA(실제 업무 과제 Elo) | 1846(3위) | 1534 | +312 |
| Terminal-Bench 4.0 | 67% | 13% | +54%p |
| AutomationBench-AA(SaaS 워크플로) | 73% | 58% | +15 |
| Humanity’s Last Exam | 52% | 47% | +5 |
| CritPt / SciCode | 25% / 61% | 23% / 59% | +2 / +2 |
| AA-Omniscience Index | 30 | 20 | +10 |
| 환각률 / 정확도 | 44% / 51% | 53% / 48% | 환각률 -9 |
| 과제당 평균 출력 토큰 수 | 55K | 48K | +14% |
Artificial Analysis 순위에서 K3.1 Pro는 4위예요. 앞선 모델은 Claude Opus 5.5(58), Claude Sonnet 5.5(56), Muse Wonder Full(56)입니다. Terminal-Bench 4.0에서 기록한 67%는 해당 기관이 테스트한 모든 모델 가운데 최고 점수예요. Sonnet 5.5는 64%를 기록했어요.
두 평가의 환각률은 같은 방향으로 개선됐지만, 구체적인 수치는 크게 달라요. 공식 내부 스트레스 테스트에서는 23.4%에서 8.3%로 낮아졌고, AA에서는 53%에서 44%로 낮아졌어요. 두 기관은 서로 다른 문제와 테스트 난이도, 통계 방식을 사용했어요. 외부에 인용할 때는 출처를 명시하고, 두 수치를 합쳐 “환각률이 8%로 낮아졌다”와 같이 표현하지 마세요.
3. Kimi K3.1 Pro가 눈에 띄게 강해진 5가지 분야
이 절에서는 두 데이터 세트에서 모두 개선이 확인됐거나, 개선 폭이 충분히 큰 분야만 다뤄요.
- 코딩 에이전트와 터미널 작업. 에이전트는 스스로 작업을 나누고 도구를 호출해 여러 단계를 수행하는 AI 도우미예요. AA 측정 결과 Terminal-Bench 4.0 점수는 13%에서 67%로 올랐고, 공식 내부 장기 코딩 테스트 점수는 55.95%에서 61.2%로 상승했어요. K3로 코드 에이전트를 실행할 때 명령 실행, 파일 조작, 여러 단계의 오류 해결에서 자주 막혔다면 이 분야의 개선이 가장 크게 체감될 거예요.
- 실제 업무 과제. GDPval-AA는 Elo 점수로 모델의 실제 직업 과제 수행 능력을 평가해요. Elo는 대전 결과를 바탕으로 순위를 매기는 점수예요. 체스 랭킹에도 쓰이며, 점수 차이가 클수록 승률 차이도 커져요. K3.1 Pro는 K3보다 312점 높아 3위에 올랐어요. 제안서 작성, 표 작업, 자료 정리 같은 일상 업무에서 성능이 크게 향상됐다는 뜻이에요.
- SaaS 워크플로 자동화. AutomationBench-AA는 여러 온라인 소프트웨어에서 자동화 흐름을 수행하는 모델의 능력을 측정해요. 예를 들면 이메일을 읽고, 업무 티켓을 수정하고, 스프레드시트를 동기화하는 작업이죠. 점수는 58%에서 73%로 올랐어요. 공식 내부 시뮬레이션 경영 테스트(Business Operation)에서는 K3의 약 4.2배 성능을 기록했어요. 이 결과도 장기 작업 수행 능력이 향상됐음을 보여주지만, 내부 데이터이므로 참고용으로만 봐야 해요.
- 사실 정확성과 환각. 환각은 모델이 실제로 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 지어내는 현상이에요. 공식 내부 테스트에서 주장 단위 환각률(개별 사실 진술 기준)은 23.4%에서 8.3%로 낮아졌어요. 사실 오류가 한 곳 이상 포함된 답변 수는 K3의 42.4% 수준으로 줄었고요. AA 측정에서도 환각률은 53%에서 44%로 낮아졌으며, 정확도는 48%에서 51%로 올랐어요.
- 금융 모델링과 리서치 보고서. 공식 발표에 따르면 OfficeQA Pro v2 점수는 64.4로 SOTA(현재 최고 성적)를 기록했어요. 내부 Financial Modeling과 Financial Research 점수도 각각 K3보다 7.2점, 11.6점 높았어요. 이 결과들은 아직 제3자가 독립적으로 재검증하지 않았으므로 ‘공식 자체 발표’로 분류해요.
과학적 추론 지표(Humanity’s Last Exam, CritPt, SciCode)도 개선됐지만, 상승 폭은 2~5%포인트에 그쳤어요. 주로 학술 질의응답이나 과학 연구 코드 작업에 모델을 쓴다면 K3.1 Pro의 개선 폭은 에이전트 작업만큼 크지 않아요. 이런 사용자라면 이 몇 가지 지표만 보고 서둘러 전환할 필요는 없어요.
4. Kimi K3.1 Pro에서 크게 달라지지 않은 점과 실제 비용
4.1 Kimi K3.1 Pro에서 변하지 않은 세 가지
- 컨텍스트 윈도우는 여전히 1M: 1,048,576토큰으로 K3와 같아요. 컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 ‘읽을’ 수 있는 콘텐츠의 총량이라고 이해하면 돼요.
- 모달리티는 여전히 텍스트 + 이미지: 오디오, 동영상 등의 입력 방식은 추가되지 않았어요.
- 공식 속도 벤치마크는 공개되지 않았어요: AA 측정 기준 출력 속도는 초당 80.7토큰으로, 해당 기관의 4단계 속도 분류에서 2단계에 해당해요. 공식 발표에 따르면 highspeed 버전은 2~3배 빠르지만, 재현 가능한 테스트 조건은 공개되지 않았어요. 따라서 이 내용은 현재 ‘미검증’으로 분류해요.
4.2 Kimi K3.1 Pro 5개 항목 가격 비교
아래는 공식 가격이에요. 2026-10-24 수집 기준, 백만 토큰당 달러, 세금 별도.
| 모델 | 입력 | 출력 | 캐시 적중 | 5분 저장 | 1시간 저장 |
|---|---|---|---|---|---|
kimi-k3.1-pro |
$2.00 | $10.00 | $0.20 | $2.00 | $4.00 |
kimi-k3 |
$3.00 | $15.00 | $0.30 | $3.00 | $6.00 |
캐시 적중은 시스템 프롬프트나 동일한 장문 문서처럼, 반복해서 보내는 같은 접두부 콘텐츠를 두 번째 요청부터 낮은 가격으로 계산하는 방식이에요. 5분 저장과 1시간 저장은 콘텐츠를 캐시에 저장할 때 부과되는 요금으로, 오래 저장할수록 비용이 높아져요. 에이전트나 장문 문서 기반 질의응답에서는 캐시가 큰 도움이 돼요. 프롬프트 구조가 안정적이라면 입력 비용을 꽤 아낄 수 있어요.
4.3 Kimi K3.1 Pro의 비용 부담: 가격 인하가 곧 비용 절감은 아니에요
K3.1 Pro는 항상 추론을 수행해요. 즉, 답변을 생성하기 전에 매번 내부 추론을 거치며, 이 과정은 출력 토큰으로 계산돼요. AA 측정 기준 작업당 평균 출력량은 55K토큰으로, K3의 48K보다 14% 많아요.
단가만 보면 33% 인하된 만큼 비용을 꽤 줄일 수 있을 것 같지만, AA가 측정한 작업당 비용은 약 $1.98(모델 상세 페이지에는 $2.11로 표시)로 K3와 거의 같아요. 해당 기관은 비용 세부 내역을 공개하지 않아, ‘왜 비용이 줄지 않았는지’에 대한 공식 설명은 아직 없어요. 에이전트 작업에서 여러 차례 모델을 호출하는 동안 입력 토큰도 함께 늘어났을 가능성이 있지만, 이는 추측일 뿐이며 ‘미검증’ 정보예요.
또한 highspeed 버전은 표준 버전보다 가격이 두 배예요. 비용에 민감한 팀이라면 전환 전에 실제 작업을 일부 추려 실행해 총비용을 확인하는 것이 좋아요. 단가만 비교해서는 안 돼요.
같은 코드에서 K3와 K3.1 Pro의 실제 비용을 비교하고 싶다면, 먼저 APIYI apiyi.com의 OpenAI 호환 인터페이스를 연결해 kimi-k3를 기준 모델로 실행해 보세요. 플랫폼에서 제공하는 K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼 모델 목록을 확인해 주세요. 이 모델은 최대한 빠르게 출시할 예정이에요.
5. Kimi K3.1 Pro 추천 시나리오: 언제 전환하고, 언제 서두르지 않아도 될까요?
작업 유형별로 결론을 정리했어요. 기존 K3 사용자가 참고해 보세요.
| 작업 유형 | 결론 | 이유 |
|---|---|---|
| 코딩 에이전트, 터미널 자동화 | 가급적 빨리 전환하는 것을 추천해요 | Terminal-Bench 4.0에서 제3자 평가 점수가 13%→67%로 상승했고, 긴 작업 흐름의 코딩에서도 공식 점수가 5점 이상 높아졌어요 |
| 문서 분석, 리서치 보고서, 금융 모델링 | 전환을 추천해요 | GDPval Elo가 312점 상승했고, 재무제표와 리서치 보고서 관련 공식 테스트에서 전반적으로 K3를 앞섰어요. 환각도 눈에 띄게 줄었어요 |
| SaaS 워크플로, 여러 단계의 업무 프로세스 | 전환을 추천해요 | AutomationBench-AA가 58%→73%로 상승했어요 |
| 대량의 단순 작업(분류, 추출, 문장 다듬기) | 서두르지 않아도 돼요 | 작업당 비용은 K3와 비슷하고, 항상 추론하므로 출력량이 늘어요. 간단한 작업에서는 성능 향상의 이점이 크지 않아요 |
| 지연 시간에 민감한 시나리오(실시간 대화, 온라인 고객 상담) | 먼저 테스트한 뒤 결정하세요 | 공식 속도 데이터가 공개되지 않았어요. 항상 추론하면 첫 토큰까지 걸리는 시간이 길어질 수 있고, highspeed는 가격이 두 배예요 |
‘서두르지 않아도 된다’고 해서 K3가 부족하다는 뜻은 아니에요. K3는 간단한 작업에 이미 충분히 쓸 만하고, 지연 시간과 비용도 더 예측하기 쉬워요. 종합 점수가 더 높다는 이유만으로 기존 배치 처리 파이프라인 전체를 다시 구성할 필요는 없어요. K3.1 Pro 가중치가 공개되고 제3자 속도 데이터가 더 충분히 나온 다음에 평가해도 늦지 않아요.
5.1 Kimi K3.1 Pro를 선택하기 좋은 대표 시나리오
- 모델이 직접 명령어를 실행하고, 오류를 확인한 뒤 수정해야 하는 코드 저장소 단위의 버그 수정, 리팩터링, 테스트 작성
- 사실 정확성이 중요한 장문의 재무제표, 계약서, 리서치 보고서 질의응답과 요약
- 여러 온라인 도구를 넘나들며 하나의 작업에서 10단계 이상을 실행하는 자동화 워크플로
5.2 당분간 Kimi K3를 유지하기 좋은 대표 시나리오
- 매일 수십만 건의 라벨 분류와 필드 추출처럼 건당 비용을 기준으로 관리하는 작업
- 안정적으로 낮은 지연 시간이 필요한 실시간 상호작용으로, 이미 K3에 맞춰 타임아웃과 재시도 매개변수를 조정한 경우
선택 팁: 가장 확실한 방법은 실제 업무 데이터에서 샘플 50~100개를 골라 두 모델에 각각 실행하고, 완료율과 총비용을 비교하는 거예요. APIYI(apiyi.com)에서는 API 키 하나로 여러 모델을 전환할 수 있어 이런 비교 테스트에 적합해요. K3.1 Pro가 출시되기 전에는
kimi-k3로 기준선을 측정해 보세요. K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼의 모델 목록을 확인해 주세요. 해당 모델도 최대한 빨리 출시할 예정이에요.
6. Kimi K3.1 Pro 마이그레이션 권장 사항 및 유의점
6.1 Kimi K2 시리즈 서비스 종료 일정
아직 K2 시리즈를 호출하고 있다면 이 부분부터 우선 처리하세요. 공식 문서에 따르면 2026년 10월 31일부터 신규 가입자는 K2 시리즈를 사용할 수 없으며, 2026년 말까지 모든 서비스가 종료됩니다. 기존 사용자는 당분간 계속 사용할 수 있지만, 종료 직전까지 미루지 말고 앞으로 두 달 안에 K3 또는 K3.1 Pro로 마이그레이션하는 것을 권장해요.
6.2 Kimi K3.1 Pro로 전환할 때 기억해야 할 세 가지
- 새 세션을 시작하고, 진행 중에 모델을 바꾸지 마세요. 공식 권장 사항은 새 세션에서 K3.1 Pro를 사용하는 것입니다. 기존 K3 대화 기록을 K3.1 Pro에 연결해 이어서 사용하면 컨텍스트 형식이나 사고 내용이 호환되지 않을 수 있어요.
- 가능하면 기본 인터페이스를 사용하세요. 공식적으로는 Responses, Chat Completions, Messages 세 가지 기본 인터페이스가 가장 안정적이라고 합니다.
- 모델 이름을 정확하게 입력하세요. 서드파티 도구에
kimi-k3.1-pro를 잘못 입력하면 요청이 K2.8 Preview로 전환되고, 사고 기능도 작동하지 않습니다. 이때 오류가 표시되지 않고 결과만 나빠지기 때문에 원인을 찾는 데 시간이 많이 걸릴 수 있어요. 배포 전에 응답에 포함된 모델 필드를 확인하세요.
6.3 Kimi Code 멤버십 등급별 차이
Kimi Code에서 새 모델을 사용하려면 멤버십 등급 조건을 충족해야 해요.
k3.1-pro를 사용하려면 Plus 이상 멤버십이 필요합니다.- 1M 컨텍스트를 사용하려면 Pro 이상 멤버십이 필요합니다.
- highspeed 버전은 Pro 이상 멤버십이 필요하며, 할당량을 약 2배 소비합니다.
Plus 멤버십으로도 K3.1 Pro를 사용할 수 있지만, 1M 컨텍스트를 온전히 이용할 수는 없어요. 긴 컨텍스트로 코드 저장소 전체를 읽는 것이 주된 용도라면, 멤버십 등급을 확인한 후 업그레이드 여부를 결정하세요.
6.4 API 연동 점검 목록
base_url을https://api.apiyi.com/v1로 설정하세요. APIYI apiyi.com의 OpenAI 호환 주소이며, 기존 OpenAI SDK 코드는 이 값과 API 키만 바꾸면 됩니다.- 먼저
model에kimi-k3를 입력해 흐름을 확인한 다음, 플랫폼의 모델 목록에서 K3.1 Pro의 정확한 모델명을 확인해 입력하세요. K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼의 모델 목록을 기준으로 확인해 주세요. 해당 모델은 최대한 빠르게 출시할 예정입니다. - 계속 사고하는 특성상 단일 응답 시간이 길어질 수 있으니 타임아웃을 적절히 늘리세요.
max_tokens를 너무 낮게 설정하지 마세요. 사고 내용이 본문 출력 공간을 차지할 수 있습니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1: Kimi K3.1 Pro는 무엇이고, K3와는 어떤 관계인가요?
K3.1 Pro는 Moonshot이 K3를 기반으로 사후 학습에 더 많은 연산 자원을 투입해 만든 새 버전으로, 공식적으로 K3.1 시리즈의 첫 번째 모델이라고 소개했어요. 컨텍스트와 입력 모달리티는 K3와 동일하며, 프로그래밍 에이전트, 실제 업무 과제, 사실 정확성 측면에서 주로 개선됐어요.
Q2: Kimi K3.1 Pro의 Terminal-Bench 점수는 65.7%인가요, 67%인가요?
두 점수 모두 맞지만 출처가 달라요. 65.7%는 공식 발표 수치이고, 67%는 Artificial Analysis가 독립적으로 측정한 결과예요. 테스트 환경과 하네스가 다르므로 같은 점수로 보면 안 돼요. 인용할 때는 출처를 밝혀 주세요.
Q3: Kimi K3.1 Pro의 단가가 33% 낮아졌는데, 왜 비용은 줄지 않나요?
K3.1 Pro는 항상 추론하며, 작업당 평균 출력량이 K3보다 14% 많아요. AA의 실측 기준 작업당 비용은 약 $1.98이고, 모델 페이지에는 $2.11로 표시돼 있어요. K3와 거의 비슷한 수준이죠. 해당 기관은 구체적인 원인을 분석해 공개하지 않았으니, 자체 작업으로 테스트해 보는 것을 권장해요.
Q4: Kimi K3.1 Pro의 가중치는 언제 공개되나요?
공식 발표에 따르면 전체 가중치는 2026-11-04까지 공개될 예정이에요. 2026-10-24 현재는 아직 약속만 발표된 상태로, 실제 공개되지는 않았어요. 자체 배포를 계획하고 있다면 공식 공개 여부를 확인해 주세요.
Q5: API로 Kimi K3.1 Pro와 K3를 빠르게 비교하려면 어떻게 해야 하나요?
APIYI apiyi.com에 가입하면 API 키와 무료 테스트 크레딧을 받을 수 있어요. OpenAI 호환 인터페이스를 사용해 먼저 `kimi-k3`를 기준 모델로 실행해 보세요. 플랫폼에서 제공하는 K3.1 Pro의 모델명과 가격은 모델 목록을 확인해 주세요. 해당 모델은 최대한 빨리 출시할 예정이며, 출시 후에는 `model` 매개변수만 바꾸면 비교할 수 있어요.
Q6: Kimi K3.1 Pro에 알려진 제한 사항은 무엇인가요?
– 공식적으로 공개된 속도 벤치마크가 없으며, highspeed 버전은 가격이 두 배예요.
– 항상 추론하므로 지연 시간이 매우 짧아야 하는 환경에는 적합하지 않아요.
– 눈에 띄는 성능 중 일부는 내부 테스트 세트에서 나온 결과라 외부에서 재현하기 어려워요.
– 보안 제한이 적용되어 있어 취약점 탐지 능력이 필터링되지 않은 버전보다 낮아요.
Q7: 아직 K2를 사용 중인데, 바로 K3.1 Pro로 마이그레이션해야 하나요?
K2 시리즈는 2026-10-31부터 신규 사용자에게 제공되지 않고, 연말 전에 서비스가 종료되므로 마이그레이션이 필요해요. 프로그래밍 에이전트나 문서 관련 업무는 K3.1 Pro로 바로 옮겨도 되고, 소규모 작업을 대량 처리한다면 K3로 옮기는 편이 더 간편해요. APIYI apiyi.com에서 먼저 `kimi-k3`를 사용해 마이그레이션을 진행할 수 있어요. K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼 모델 목록을 확인해 주세요. 해당 모델은 최대한 빨리 출시할 예정이에요.
Kimi K3.1 Pro 핵심 요점
- 성능이 크게 향상됐어요: AA 종합 점수가 44점에서 55점으로 올라 4위를 기록했어요. 앞선 모델은 모두 폐쇄형 모델이에요.
- 코딩 에이전트 성능이 가장 크게 향상됐어요: Terminal-Bench 4.0 제3자 실측 점수가 13%에서 67%로 올랐어요.
- 두 데이터는 구분해서 봐야 해요: 공식 자체 측정과 AA의 측정 기준이 다르므로, 인용할 때는 출처를 밝혀야 해요.
- 가격 인하가 비용 절감을 뜻하진 않아요: 단가는 33% 낮아졌지만, 작업당 비용은 K3와 거의 같아요.
- 기본 사양은 그대로예요: 컨텍스트 윈도우는 1M이며 텍스트와 이미지를 지원해요. 공식 속도 데이터는 공개되지 않았어요.
- 마이그레이션할 때 모델명을 정확히 입력해야 해요: 잘못 입력하면 추론 기능이 없는 K2.8 Preview로 돌아가요.
- 연동 방법: 먼저 APIYI apiyi.com에서 K3 기준 성능을 확인할 수 있어요. K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼 모델 목록을 기준으로 확인해 주세요. 이 모델도 최대한 빨리 제공할 예정이에요.
요약: Kimi K3.1 Pro로 마이그레이션할 가치가 있을까요?
Kimi K3.1 Pro는 이전 세대와 비교했을 때 세 가지 측면에서 달라졌어요.
- 성능: 코딩 에이전트, 터미널 작업, 실제 업무, SaaS 자동화, 사실성 모두 눈에 띄게 향상됐어요. 제3자 측정과 공식 데이터의 결과도 같은 방향을 가리켜요.
- 가격: 5개 구간의 단가가 모두 K3보다 33% 낮아졌어요. 하지만 항상 추론하는 방식이라 출력이 길어지고, 작업당 비용은 거의 줄지 않았어요.
- 마이그레이션: 코딩 에이전트와 문서·리서치 보고서 관련 업무에는 빠른 전환을 권장해요. 대량의 소규모 작업이나 지연 시간에 민감한 환경은 먼저 테스트한 뒤 결정해도 좋아요. K2 사용자는 연말 전에 마이그레이션을 완료해야 해요.
APIYI apiyi.com에서는 현재 kimi-k3(입력 $3 / 출력 $15) 등 Kimi 모델을 제공하고 있어요. 동일한 API 키와 OpenAI 호환 인터페이스를 사용해 비용과 성능의 기준선을 먼저 마련할 수 있어요. Kimi K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼 모델 목록을 기준으로 확인해 주세요. 이 모델도 최대한 빨리 제공할 예정이며, 출시되면 모델명만 바꿔 바로 비교할 수 있어요.
참고 자료
- Moonshot 공식 블로그: Kimi K3.1 Pro 출시 안내 및 공식 자체 보고 벤치마크 점수
- 설명: 본문의 ‘공식 자체 보고’ 데이터 출처예요. 테스트 조건은
reasoning_effort=max,temperature=1.0,top_p=0.95예요. - Moonshot 공식 문서: 가격, K2 서비스 종료 일정, 모델 전환 권장 사항 및 Kimi Code 멤버십 안내
- 설명: 가격은 2026-10-24에 수집한 자료이며, 세금은 제외된 백만 토큰당 미국 달러 기준이에요.
- Artificial Analysis: 독립적인 제3자 모델 평가
- 링크:
artificialanalysis.ai - 설명: 본문의 ‘제3자’ 데이터 출처예요. 데이터 기준일은 2026-10-23이에요.
작성자: APIYI 기술팀
기술 문의: APIYI 공식 홈페이지에서 문의해 주세요. 더 많은 연동 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요. Kimi K3.1 Pro의 모델명과 가격은 플랫폼 모델 목록을 기준으로 확인해 주세요. 해당 모델은 최대한 빠르게 제공할 예정이에요.
