Kimi API 8개 모델 동일 태스크 비교: JSON 반환 성공 모델 3가지와 HTTP 200 상태 코드에서도 사용 불가했던 응답

기업 개발을 가정하여 코드를 검토하고, 계약서의 항목을 추출하며, 요구사항을 검증하기 위해 어떤 Kimi API 모델을 선택해야 할지 조사했습니다. 2026년 11월 10일, 당일 API 디렉터리에 있던 8가지 모델 ID에 동일한 태스크를 전송했을 때, 완전한 JSON을 반환한 것은 kimi-k2.7-code-highspeed, kimi-k2.7-code, 그리고 kimi-k2.5의 세 가지였습니다.

고속 버전은 8.48초 만에 완료되었으며, 현재 플래그십 모델인 kimi-k3.1-pro는 180초 타임아웃에 도달했습니다.

본 문서는 API를 통해 구조화된 데이터를 다루고자 하는 개발자들을 위한 내용입니다. 텍스트만으로 이루어진 단발성 요청이므로, 100만 토큰의 컨텍스트, 이미지/영상 입력, 또는 리포지토리를 조작하는 코딩 Agent에 대한 평가는 아닙니다.

저는 이번 결과만 놓고 본다면, 초기 연결 확인에는 kimi-k2.7-code-highspeed를 선택하겠습니다. 다만, K2.5는 공식 플랫폼에서 제공이 종료되었고, K2.6과 K2.7 Code는 신규 등록 사용자에게의 제공을 중단하고 있습니다. API 디렉터리에 ID가 남아있다는 것과 공식적인 제공 기간은 별도로 확인해야 합니다.

전송 조건은 모든 모델에 공통입니다.

• 비스트리밍(Non-streaming) Chat Completions 요청
  max_tokens=5000

• temperature는 미설정

• 각 모델 1회씩

• 타임아웃 180초

• 동일한 기업 개발 태스크 사용

태스크는 3부 구성입니다. 배열 순서에 따라 할인율이 달라지는 JavaScript 버그 분석, 합성된 조달 계약서로부터의 항목 추출, 중복 주문/재실행/감사 기록을 포함하는 야간 배치 요구사항 검증을 수행했습니다.

평가는 코드 분석 30%, 문서 추출 25%, 요구사항 검토 25%, 형식 및 호출 신뢰성 20%로 계산되었습니다. 0점은 '이번 조건에서는 평가 가능한 결과물이 없었다'는 의미이며, 모델의 일반적인 능력을 0점으로 간주하는 것은 아닙니다.

7개 모델이 HTTP 200을 반환했지만, 완전한 JSON을 얻은 것은 3개 모델뿐이었습니다. 저는 이 점이 단순한 통신 확인과 실무 사용 가능성의 차이라고 생각합니다. 상태가 성공적이라도 후속 파서(parser)가 처리할 수 있는 내용인지는 알 수 없습니다.

고속 버전은 kimi-k2.7-code와 동일하게 4.9점을 받았으며, 이번 응답 시간은 8.48초였습니다. 출력을 생략하여 빠르게 만든 것이 아니라, 코드 리뷰, 계약서 추출, 요구사항 검증의 세 부분이 모두 갖추어져 있습니다.

코드 문제에서는 배열을 순차적으로 처리하며 할인율을 덮어쓰는 구현이 원인임을 특정하고, 순서가 다른 티어(tier), 정확히 경계값에 해당하는 금액, 해당 티어 없음, 유효하지 않은 규칙의 네 가지 회귀 케이스를 제시했습니다.

계약서에서는 총액 186,500위안, 선지급금 55,950위안, 잔액 130,550위안을 혼동하지 않았으며, 계약일, 양사명, 3년 보증도 정확하게 추출했습니다.

요구사항에서는 '중복 ID는 마지막 레코드를 남긴다'와 '감사를 위해 최초 입력 기록을 남긴다'의 충돌을 지적했고, 23:00부터 다음 날 00:00까지 약 1시간이라는 처리 시간 제약도 감지했습니다. 저는 이 세 가지 포인트를 확인하여 첫 번째 검증 후보로 충분히 사용할 수 있다고 판단했습니다.

kimi-k2.7-code는 36.53초가 걸렸지만, 요구사항 검토의 깊이가 고속 버전과 다릅니다. 중복 레코드와 처리 시간에 더해, 실패 레코드 재실행 및 이중 지불 방지 같은 멱등성(idempotency)까지 지적하며 미확인 사항을 8가지 항목 제시했습니다. 저는 코드를 재검토하고 요구사항을 다시 확인할 때 사용하고 싶은 모델입니다.

kimi-k2.5는 32.26초 만에 완료되었으며, 코드와 계약서는 정확했습니다. 요구사항에서는 충돌이 하나, 미확인 사항이 세 가지를 명시했고, 출력은 4,930 토큰이었습니다. 출력 문자 수는 고속 버전보다 많더라도, 요구사항의 커버 범위가 좁았기 때문에 저는 범용 모델과의 비교 기준으로 취급합니다.

다만, 이는 이번 답변 내용에 기반한 사용처 구분입니다. K2.5는 제공 종료되었고, K2.7 Code는 전환 기간에 있으므로 장기 이용 가능 여부는 별도의 확인 항목입니다.

kimi-k2.8-preview는 코드와 계약서 내용은 확인할 수 있었으나, 요구사항 검토 도중에 JSON이 끊겼습니다. 이미 반환된 부분에는 활용 가치가 있기 때문에, 태스크를 분할하여 재검증할 후보로 적합합니다.

kimi-k3, kimi-k3.1-pro-highspeed, kimi-k2.6은 5,000 토큰의 출력 상한에 도달했고, content는 비어 있었습니다. kimi-k3.1-pro는 180초 타임아웃이었습니다.

이러한 결과를 바탕으로 저는 응답을 채택하기 전에 다음 항목들을 확인합니다.

• content가 비어있지 않은지.
• finish_reason은 무엇인지.
• JSON으로 파싱 가능한지.
• 필수 항목과 금액 등의 업무 값이 정확한지.

HTTP 200만을 완료 조건으로 삼으면, 빈 응답이나 중간에 끊긴 객체를 후속 단계로 전달할 가능성이 있습니다.

저는 '이번에 호출할 수 있었는지'와 '앞으로도 사용할 수 있는지'를 구분하여 기록하고 있습니다. 이번 성공은 공식 제공 기간을 연장하는 것은 아닙니다.

K3.1 Pro는 K3 이후 추가 훈련을 강화한 모델입니다. Moonshot AI는 코드, 3D 제작, 금융 리서치, 장시간 Agent 태스크를 대상으로, 강화학습(RL) 프레임워크, 장문 컨텍스트 추론, 샌드박스, 스케줄링을 개선했다고 설명했습니다.

공개 벤치마크에서는 Terminal-Bench 4.0이 65.7%, SWE-Marathon v1.1이 51.7%, BenchCAD with tools가 92.7%, OfficeQA Pro v2가 64.4, DeepSWE v1.1이 75.5%입니다. 이 수치들은 공식 모델 카드상의 수치이며, 저의 API 검증 점수와는 별개입니다.

The Decoder의 2026년 10월 23일 기사에 따르면, Artificial Analysis의 Intelligence Index는 K3보다 11점 높은 55점을 기록하며 당시 4위로 소개되었습니다. 이는 공개 시점의 외부 관측이며 영구적인 순위가 아닙니다.

이는 2026년 11월 10일에 확인한 Kimi 공식 오픈 플랫폼의 요금입니다. 단위는 위안화(RMB)/100만 토큰이며, 이번 검증에 사용된 집계 API의 요금이나 실제 청구 금액이 아닙니다.

K3 계열은 캐시 쓰기 TTL(Time To Live)이 5분과 1시간으로 나뉘며, K3.1 Pro와 K3의 배치 API는 표준 요금의 60%입니다. K3.1 Pro의 입력 및 출력 단가는 K3보다 약 3분의 1 낮지만, 추론 출력, 캐시, 재시도, 도구 호출에 따라 총 사용량은 달라집니다.

Kimi Code는 별도의 회원 제도입니다. 신규 플랜은 Plus가 월 99위안, Pro가 월 199위안, Max가 월 699위안, Ultra가 월 1,399위안이며, 연간 결제 시 월 환산액은 각각 79위안, 159위안, 559위안, 1,119위안입니다. Go에는 Kimi Code 이용 범위가 없으며, Plus부터 이용할 수 있습니다. Highspeed와 최대 1M 컨텍스트는 Pro 이상 등급에서 제공됩니다. 회원 전용 영역과 오픈 플랫폼 API의 청구액은 혼합되지 않습니다.

공식 Hugging Face의 moonshotai/Kimi-K3.1-Pro에는 가중치(weights)와 Kimi K3.1 Pro 라이선스가 공개되어 있습니다. 저는 모델 카드와 라이선스를 확인했지만, 다운로드하거나 로컬에 배포하지는 않았습니다. 공식 측에서는 vLLM, SGLang, TokenSpeed 등을 안내하고 있지만, 2.8조 파라미터의 모델을 구동하려면 저장 용량, VRAM(Video RAM), 추론 비용 계산이 필요합니다.

사용 진입점은 용도별로 나뉩니다.

• Kimi Web 및 앱: 일반적인 대화나 문서 처리용입니다.
• Kimi Work: 버전 3.1.0 이후부터 K3.1 Pro를 이용할 수 있습니다.
• Kimi Code: 데스크톱, CLI(Command Line Interface), VS Code에서 모델을 선택합니다. 회원 등급에 따라 이용 조건이 다릅니다.
• Kimi 오픈 플랫폼: kimi-k3.1-pro와 kimi-k3.1-pro-highspeed를 사용합니다. 추론은 상시 유효합니다.
• 집계 API (Aggregated API): 이번에는 Crazyrouter의 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용했으며, 기본 URL(Base URL)은 https://api.crazyrouter.com/v1이었습니다. 모델 ID는 Crazyrouter의 모델 디렉토리에서 확인할 수 있습니다. 동일한 프롬프트를 비교하고 싶다면, 비교 환경에서 테스트를 거친 후 자신의 애플리케이션에서도 결과를 검증하시기 바랍니다.

Q: Kimi K3.1 Pro의 0점은 플래그십 모델을 사용할 수 없다는 의미인가요?
A: 아닙니다. 이번에 180초 이내에 평가 가능한 내용이 없었다는 의미입니다. 공식 사양, 공개 벤치마크, 단발 API 결과는 각각 별개의 증거입니다.

Q: Kimi K3.1 Pro의 추론을 비활성화할 수 있나요?
A: 할 수 없습니다. 공식 API 문서에서는 상시 유효하다고 되어 있습니다. 추론 강도는 변경할 수 있지만, 추론 자체를 비활성화할 수는 없습니다.

Q: Kimi K2.5는 고득점이었지만, 새로운 프로젝트에 사용할 수 있나요?
A: 저는 이번 점수만으로는 결정할 수 없습니다. 이번에는 완전한 JSON을 반환했지만, 공식 플랫폼에서는 제공이 종료되었습니다. 집계 API로 언제까지 제공될지는 별도로 확인이 필요합니다.

Q: Kimi Code에 kimi-k2.7-code를 그대로 입력할 수 있나요?
A: 그대로 복사하지 마십시오. Kimi Code에 표시되는 것은 k3.1-pro, k3.1-pro-highspeed, k3, k3-256k, kimi-for-coding, kimi-for-coding-highspeed입니다.

입니다. 클라이언트 ID와 집계 API의 루트 ID는 별도로 확인하겠습니다.

이번 결과만으로 하나를 고른다면?

저는 kimi-k2.7-code-highspeed를 선택하겠습니다. 완벽한 JSON을 8.48초 만에 반환했기 때문입니다. 장기 프로젝트에서는 루트의 제공 기간을 확인하고, K3.1 Pro에서도 짧은 태스크로 재검증할 예정입니다.

• Kimi K3.1 Pro 공식 기술 블로그: 개발 배경, 공개 벤치마크, 안전상의 판단.
• Kimi 공식 모델 목록 및 변경 이력: 모델 상태와 버전 이력.
• Kimi 공식 API 요금: 입력(Input), 출력(Output), 캐시(Cache), 배치(Batch) 비용.
• Kimi K3.1 Pro의 Hugging Face 리포지토리: 가중치(Weight), 모델 카드, 라이선스.
• Kimi Code의 모델 설정 및 회원 규칙: 클라이언트의 모델 ID와 회원 조건.
• The Decoder 공개일 보고서: Artificial Analysis 공개 시점의 관측.