요약: Moonshot AI는 Kimi K3.1 Pro를 입력 토큰당 $2, 출력 토큰당 $10에 출시했습니다. 이는 Claude Sonnet 5.5와 일치하며, Claude Opus 5.5의 가격을 절반으로 낮춘 것입니다. 계층별 가격 책정 페널티가 없는 긴 프롬프트의 경우, Kimi K3.1 Pro는 평준화된 요율로 1,048,576 토큰의 컨텍스트를 제공하며, 가격은 두 배이지만 2~3배 빠른 Highspeed 티어도 함께 제공합니다.
Moonshot이 10월 23일에 출시한 것은 무엇인가?
Moonshot AI는 Kimi K3.1 Pro를 2026년 10월 23일, K3.1 시리즈의 첫 번째 모델로 출시했습니다. 이는 Moonshot이 2026년 7월 16일에 공개한 2조 8천억 개 매개변수(parameter) 오픈 가중치(open-weight) 모델인 Kimi K3의 후속 모델입니다. Moonshot은 K3.1 Pro의 전체 모델 가중치를 2026년 11월 4일까지 공개할 것이라고 발표했습니다.
이번 출시는 두 가지 API 모델 ID를 포함합니다: kimi-k3.1-pro 및 kimi-k3.1-pro-highspeed. Moonshot은 오픈 출시 전에 학습 데이터에서 사이버 공격 관련 자료를 제거했습니다. Moonshot 자체 벤치마크에 따르면, Kimi K3.1 Pro는 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%를 기록했으며, 이는 Claude Opus 5.5의 66.4%, GPT-6 Astra의 58.2%와 비교됩니다. 이 벤치마크 수치는 Moonshot 자체 것이며 독립적으로 검증된 것이 아니므로, 가격이 성능을 의미하지 않으니 직접 프롬프트를 테스트해 보시기 바랍니다.
Kimi K3.1 Pro는 얼마인가?
Kimi K3.1 Pro의 비용은 캐시 미스(cache misses) 시 입력 토큰당 1M에 $2, 캐시 히트(cache hits) 시 캐시된 입력 토큰당 1M에 $0.20, 출력 토큰당 1M에 $10입니다. 이전 모델인 Kimi K3는 입력 토큰당 1M에 $3, 캐시된 입력 토큰당 1M에 $0.30, 출력 토큰당 1M에 $15로 책정되어 있어, K3.1 Pro가 대체하는 모델보다 3분의 1 저렴합니다.
더 빠른 버전인 Kimi K3.1 Pro Highspeed는 입력 토큰당 1M에 $4, 캐시된 입력 토큰당 1M에 $0.20, 출력 토큰당 1M에 $20으로 책정되어 있습니다. 두 모델 모두의 캐시 쓰기(Cache writes) 비용은 각각 생존 시간(time to live)이 5분 또는 1시간인 경우 시간에 따라 별도로 청구됩니다. Vercel AI Gateway는 K3.1 Pro의 캐시 쓰기 수수료를 1M 토큰당 $2, Highspeed의 경우 1M 토큰당 $4로 책정하고 있습니다.
Moonshot은 전체 1,048,576 토큰 컨텍스트 창에 걸쳐 평면적인 종량제(pay-as-you-go pricing)를 사용합니다. 컨텍스트 길이가 백만 토큰 한계까지 확장되더라도 가격 계층이나 요율 인상은 없습니다. Moonshot 플랫폼에서 직접 액세스하려면 최소 $1의 충전이 필요하며, 충전 총액이 사용자의 속도 제한(rate-limit) 등급을 결정합니다.
Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol 및 Gemini 4 Argon과 비교하면 어떻게 되나요?
Claude Opus 5.5는 입력 토큰 1M당 $4, 출력 토큰 1M당 $20으로 책정되어 있으며, 이는 Kimi K3.1 Pro의 표준 요율보다 정확히 두 배 높은 수준입니다. Claude Sonnet 5.5는 입력 토큰 1M당 $2, 출력 토큰 1M당 $10으로 Kimi K3.1 Pro와 동일합니다. Anthropic은 두 모델 모두에 대해 전체 1M 토큰 컨텍스트 창을 표준 요율로 청구하며, 캐시 히트(cache hits)는 Opus 5.5의 경우 $0.20, Sonnet 5.5의 경우 $0.10이며, 캐시 쓰기(cache writes)는 Opus 5.5의 경우 $5 또는 $8, Sonnet 5.5의 경우 $2.50 또는 $4로 청구됩니다.
GPT-6.1 Sol은 최대 272K 입력 토큰까지 요청 시 입력 토큰 1M당 $2, 캐시된 토큰 1M당 $0.10, 출력 토큰 1M당 $10으로 책정되어 있습니다. 272K 입력 토큰을 초과하는 경우, GPT-6.1 Sol은 입력 토큰 1M당 $4, 캐시된 토큰 1M당 $0.20, 출력 토큰 1M당 $15로 변경됩니다. Gemini 4 Argon은 2026년 11월 30일까지 입력 토큰 1M당 $2, 출력 토큰 1M당 $10, 캐시된 토큰 1M당 $0.10으로 책정되어 있으며, 이후에는 2026년 12월 1일부터 입력 토큰 1M당 $4, 출력 토큰 1M당 $20, 캐시된 토큰 1M당 $0.20으로 책정됩니다.
Workload A는 리스트 가격 기준으로 1M 입력 토큰과 250K 출력 토큰의 비용을 보여줍니다. 이 워크로드에서 Kimi K3.1 Pro, Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol, 그리고 Gemini 4 Argon(11월 30일까지)은 모두 총 $4.50입니다. Kimi K3는 $6.75이며, Claude Opus 5.5와 Kimi K3.1 Pro Highspeed는 둘 다 $9.00의 비용이 발생합니다.
Bar chart of the cost of USD for 1M input + 250K output tokens at official list prices: Kimi K3.1 Pro $4.50, Claude Sonnet 5.5 $4.50, GPT-6.1 Sol $4.50, Gemini 4 Argon to Nov 30 $4.50, Kimi K3 $6.75, Claude Opus 5.5 $9.00, Kimi K3.1 Pro Highspeed $9.00.
2026년 10월 24일 기준 공식 표준 목록 가격으로 입력 토큰 1M 및 출력 토큰 250K의 비용입니다. 이 가격은 기능이 아닌지라, 사용자가 직접 프롬프트를 테스트해야 합니다.
어떤 모델이 긴 프롬프트에 가장 저렴한가?
워크로드 B는 입력 토큰 500K와 출력 토큰 20K를 사용하는 단일 장문 컨텍스트(long-context) 요청을 측정합니다. 이 요청의 경우, Kimi K3.1 Pro, Claude Sonnet 5.5, 그리고 Gemini 4 Argon (11월 30일까지)은 각각 $1.20의 비용이 발생합니다. 반면, GPT-6.1 Sol은 272K 토큰을 초과하는 구간에 더 높은 요율 등급이 적용되기 때문에 $2.30의 비용이 들며, Claude Opus 5.5와 Kimi K3.1 Pro Highspeed는 각각 $2.40의 비용이 발생합니다.
Bar chart of the cost of USD for one request with 500K input + 20K output tokens at official list prices: Kimi K3.1 Pro $1.20, Claude Sonnet 5.5 $1.20, Gemini 4 Argon to Nov 30 $1.20, GPT-6.1 Sol $2.30, Claude Opus 5.5 $2.40, Kimi K3.1 Pro Highspeed $2.40.
입력 토큰 500K와 출력 토큰 20K를 포함하는 단일 요청 비용입니다. Kimi K3.1 Pro, Claude, 그리고 Gemini 4 Argon은 전체 구간에 걸쳐 하나의 요율을 유지합니다. 반면 GPT-6.1 Sol은 입력 토큰이 272K를 초과할 경우 장문 컨텍스트 요율을 적용하여 청구합니다.
캐싱 경제학(Caching economics)은 반복적인 워크로드에 특정한 차이를 만듭니다. K3.1 Pro의 캐시된 입력 비용은 토큰 1M당 $0.20으로, 기본 입력 가격의 10%입니다. Claude Sonnet 5.5와 GPT-6.1 Sol은 캐시된 토큰 1M당 $0.10을 부과하여, Moonshot 대비 캐시 적중(cache hit) 비용을 절반으로 줄여줍니다.
이러한 차이는 긴 접두사(long prefixes)를 재사용하는 에이전트 루프의 순위를 변화시킵니다. 만약 팀이 동일한 시스템 명령어 또는 문서를 반복적으로 캐싱하는 깊은 다중 턴 세션(multi-turn sessions)을 실행한다면, 세 모델 모두 기본 입력 가격 $2를 공유함에도 불구하고 Sonnet 5.5와 GPT-6.1 Sol이 Kimi K3.1 Pro보다 캐시된 토큰당 비용이 적게 발생합니다.
Highspeed가 두 배의 가치를 지니는 경우는 언제인가?
Kimi K3.1 Pro Highspeed는 입력 토큰 1백만 개당 4달러, 출력 토큰 1백만 개당 20달러의 가격으로 제공되며, 생성 속도가 2~3배 빠릅니다. 이 토큰 가격의 두 배 책정은 Claude Opus 5.5의 가격과 직접적으로 일치합니다. 입력 1백만 개, 출력 25만 개의 워크로드 기준, Highspeed는 표준 등급에서 4.50달러인 것에 비해 9.00달러에 달합니다.
이러한 가격 프리미엄은 특히 지연 시간(latency)이 시스템 성공을 좌우할 때 효과를 발휘합니다. 대화형 개발 도구, 동기식 코드 완성(synchronous code completion), 고객 대면 인터페이스는 생성 시간을 절반 이상 단축하는 이점을 누릴 수 있습니다. Moonshot은 두 등급 모두에서 캐시 적중(cache hit) 가격을 토큰 1백만 개당 0.20달러로 동일하게 유지하지만, 캐시 쓰기(cache write) 비용은 K3.1 Pro의 2달러에 비해 Highspeed에서는 토큰 1백만 개당 4달러가 소요됩니다.
오프라인 평가(offline evaluation), 데이터 추출 또는 야간 배치 처리와 같은 비동기 워크플로우의 경우, 표준 Kimi K3.1 Pro 모델은 절반 가격에 동일한 품질을 제공합니다. 엔지니어링 팀은 Highspeed를 기본 엔드포인트로 설정하기 전에, 사용자 이탈(user drop-off)이나 작업 시간 초과가 토큰 처리량에 대해 두 배의 비용을 지불할 가치가 있는지 측정해야 합니다.
코드에서 무엇을 변경해야 하나요?
Moonshot의 K3.1 Pro 빠른 시작 가이드는 API 요청에서 생략해야 하는 몇 가지 고정 매개변수를 정의합니다. 이 API는 temperature를 1.0으로, top_p를 0.95로, n을 1로, presence_penalty를 0으로, frequency_penalty를 0으로 고정합니다. Moonshot은 호출자들에게 모든 요청에서 이 매개변수들을 제외할 것을 요청합니다.
K3.1 Pro에서는 사고(Thinking) 기능이 항상 켜져 있으며 비활성화할 수 없습니다. reasoning_effort 매개변수는 low, high, max를 허용하며, 기본값은 max로 설정되어 있습니다. Moonshot은 추론 시간(reasoning time)을 줄이기 위해 reasoning_effort를 low로 설정할 것을 제안합니다.
다중 턴 대화(multi-turn conversation) 및 도구 호출(tool calling) 처리는 엄격한 메시지 보존을 요구합니다. 다중 턴 및 도구 호출 흐름에서 애플리케이션은 후속 턴에 전체 어시스턴트 메시지를 변경 없이 다시 전송해야 합니다.
출력 토큰 용량(Output token caps)은 전체 백만 토큰 창(million-token window)에 걸쳐 유연합니다. max_completion_tokens 매개변수는 기본값으로 131,072이며 최대 1,048,576까지 구성할 수 있습니다. 멀티모달 요청의 경우, 공개 이미지 URL은 허용되지 않으므로 이미지는 base64 데이터 URL 또는 업로드된 파일 ID로 제출해야 합니다. Moonshot은 또한 자체 웹 검색 기능이 업데이트 중이며 현재 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않는다고 언급했습니다.
Kimi K2 모델은 어떻게 되나요?
Moonshot은 공지된 일정에 따라 이전 세대 모델을 단계적으로 폐기하고 있습니다. 2026년 10월 31일부터 Kimi K2 시리즈 모델은 Moonshot 플랫폼의 신규 등록 사용자에게 더 이상 제공되지 않습니다. 기존 사용자는 이 변경 사항의 영향을 받지 않습니다.
Moonshot은 2026년 12월 말까지 모든 K2 시리즈 모델을 완전히 단종할 계획입니다. Moonshot은 K2 트래픽을 Kimi K3.1 Pro로 마이그레이션하는 것을 권장합니다. 이미 Kimi K3를 사용 중인 팀의 경우, 이전 대비 절감 효과가 있습니다: 입력 토큰 1M당 $3에서 $2로, 출력 토큰 1M당 $15에서 $10으로 비용을 절약할 수 있습니다.
하나의 API 키로 Kimi K3.1 Pro를 사용하는 방법은 무엇인가요?
Tokely는 Kimi K3.1 Pro의 Moonshot 리스트 가격을 입력 토큰 1M당 $2, 출력 토큰 1M당 $10, 캐시된 토큰 1M당 $0.20으로 명시하고 있습니다. Kimi K3.1 Pro Highspeed 역시 리스트 가격으로 제공되며, 입력 토큰 1M당 $4, 출력 토큰 1M당 $20, 캐시된 토큰 1M당 $0.20입니다. 이 게이트웨이는 OpenAI와 호환되는 인터페이스를 통해 접근을 제공하여 개발자가 모델 식별자(model identifier)를 업데이트함으로써 모델을 전환할 수 있도록 합니다.
단일 Tokely 계정, API 키 및 크레딧 잔액을 통해 Kimi K3.1 Pro와 서구의 플래그십 모델에 접속할 수 있습니다. Tokely에서 Claude Opus 5.5는 입력 토큰당 $3, 출력 토큰당 $15로 책정되어 있으며, Claude Sonnet 5.5는 입력 토큰당 $1.50, 출력 토큰당 $7.50으로 책정되어 있고, GPT-6.1 Sol은 입력 토큰당 $0.80, 출력 토큰당 $4로 책정되어 있으며, Gemini 4 Argon은 입력 토큰당 $1.40, 출력 토큰당 $7로 책정되어 있습니다. Tokely의 가격은 변경될 수 있으므로 개발자는 최신 요율을 확인하기 위해 Tokely models 페이지를 확인해야 합니다.
모델 변형을 나란히 테스트하는 데는 사용자 지정 클라이언트 코드가 필요하지 않습니다. Tokely Playground를 사용하면 팀이 동일한 프롬프트를 Kimi K3.1 Pro 및 경쟁 플래그십 모델에 동시에 실행하여 속도, 추론 깊이, 포맷팅을 평가할 수 있습니다. 다음 코드 스니펫을 사용하여 표준 OpenAI Python SDK로 Tokely의 Kimi K3.1 Pro를 호출할 수 있습니다:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.tokely.me/v1", api_key="YOUR_TOKELY_API_KEY")
...
출처
가격, 매개변수(parameters) 및 마이그레이션 날짜는 2026년 10월 24일에 확인된 개발자 문서를 기반으로 합니다. 고속 캐시 쓰기 가격은 Vercel AI Gateway 모델 목록에서 가져왔습니다. 구현 세부 사항은 [Kimi K3.1 Pro quickstart]에서 검토하고, 현재 요율은 [Kimi API pricing] 페이지에서 확인하십시오. 이 수치들을 [Claude pricing], [OpenAI API pricing], 그리고 [Gemini API pricing]을 통해 서방의 주요(flagship) 문서를 통해 비교하십시오. 학습 데이터 필터링 및 오픈 릴리스 일정에 대한 배경 정보는 [The Next Web on the release]를 읽어보십시오. 확장된 컨텍스트(context) 비용 평가는 저희의 이전 비교 글 [Gemini 4 Argon Pricing vs Claude Sonnet 5.5 and GPT-6.1 Sol]를 참고하십시오.
원래 출판된 곳: [tokely.me]
