Kimi K3의 개요
Moonshot은 2026년 10월 23일 Kimi K3.1 Pro를 공개했습니다. 같은 모델에 사후 학습을 더한 것으로, 점수는 더 높고 토큰당 가격은 3분의 1 낮으며, 가중치는 11월 4일까지 공개하겠다고 밝혔습니다. 그때까지는 K3가 오픈 웨이트 선택지입니다.
Kimi K3는 Moonshot AI의 플래그십 모델이었습니다. 2026년 7월 16일 Kimi 앱과 API로 출시됐고, 7월 27일부터 Hugging Face에 오픈 웨이트가 올라왔습니다. Moonshot은 이를 세계 최초의 오픈 3조(3-trillion)급 모델이라고 부릅니다. mixture-of-experts 설계로 파라미터는 2.8조(2.8 trillion), 토큰당 활성 파라미터는 1,040억(104 billion)이며, 파인튜닝 단계부터 4비트(MXFP4) 가중치로 학습했습니다. 텍스트, 이미지, 동영상을 읽고 텍스트를 쓰며, 컨텍스트는 1,048,576 토큰입니다.
사고(thinking)는 항상 켜져 있고 강도는 low, high, max 중에서 고릅니다(기본값은 max). 가중치는 수정된 MIT 라이선스를 따릅니다. 대부분의 용도에는 무료지만, 12개월 매출이 $20 million(2,000만 달러)을 넘는 model-as-a-service 사업자는 별도 계약이 필요하고, 월간 사용자가 100 million(1억) 명을 넘거나 월 매출이 $20 million을 넘는 제품은 Kimi K3라는 이름을 표시해야 합니다.
Moonshot의 API(platform.kimi.ai)에서는 입력 100만 토큰당 $3, 캐시된 입력은 $0.30, 출력 100만 토큰당 $15입니다. Amazon Bedrock, Together, Fireworks에서도 제공합니다.
Kimi K3의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| Weights | Free | 수정된 MIT 라이선스 |
| Input | $3 per 1M tokens | 캐시된 입력 $0.30 |
| Output | $15 per 1M tokens |
수정된 MIT 라이선스의 오픈 웨이트입니다. Kimi API: 1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15, 캐시된 입력 $0.30.
Kimi K3, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Kimi K3는 긴 에이전트 작업에서 가장 강한 오픈 웨이트 모델이며, 사용 비용이 가장 비싼 모델 중 하나이기도 합니다. Moonshot의 모델 카드는 max 강도의 K3를 2026년 7월 기준 선두 폐쇄형 모델인 Claude Fable 5, GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8과 비교합니다. BrowseComp(91.2), MCPMark-Verified(94.5), SWE-Marathon(42.0)에서 1위였고, OSWorld-Verified에서는 Fable 5와 1점 이내 차이였습니다. Humanity's Last Exam(43.5 대 53.3)과 FrontierSWE(81.2 대 86.6)에서는 Fable 5에, DeepSWE(67.5 대 73.0)에서는 GPT-5.6 Sol에 뒤졌습니다. 이는 Moonshot이 직접 돌린 결과이며 일부는 내부 테스트입니다.
독립 측정에서는 격차가 좁아집니다. Artificial Analysis는 Intelligence Index에서 44점을 매겼습니다. 오픈 웨이트 부문 5위이며, 지수 과제당 $2.00, Kimi API에서 초당 출력 37 토큰으로 속도는 78개 중 72위입니다. GLM-5.3-Flash는 과제당 $0.28에 42점입니 다. Mistral이 공개한 Surge AI의 블라인드 코딩 평가에서 K3는 5점 만점에 3.59점으로, GLM-5.3(3.60)에 근소하게 뒤지고 Mistral Large 4 Preview(3.74)와 Claude Opus 5(4.22)보다 낮았습니다.
데이터 조건은 꼼꼼히 읽어야 합니다. Moonshot의 개인정보 처리방침은 프롬프트와 출력을 포함한 사용자 콘텐츠를 모델 학습에 쓸 수 있게 하며, API 예외나 옵트아웃은 설명하지 않고, 계정이 활성 상태인 동안 싱가포르 서버에 데이터를 보관합니다. 민감한 입력을 다루는 팀은 가중치를 직접 쓰거나, 같은 $3/$15 가격을 내건 Amazon Bedrock 같은 호스트를 써야 합니다.
셀프 호스팅은 클러스터 규모의 프로젝트입니다. 체크포인트는 약 1.56 TB이고, vLLM 레시피는 최소 Nvidia GB300 또는 AMD MI355X GPU 8장을 요구하며, 실제 트래픽에는 멀티 노드 구성을 씁니다. 통합하는 쪽은 매 턴마다 추론을 포함한 어시스턴트 메시지 전체를 돌려보내야 합니다. K3가 사고 기록을 보존한 채 학습됐고, Moonshot은 멀티 턴과 도구 호출에 이것이 필요하다고 말합니다.
제 역할을 하는 곳
딥 리서치 에이전트를 만드는 리서치 도구 스타트업
수십 번의 웹 검색과 긴 보고서가 필요한 질문에 답하기
BrowseComp 91.2점과 1M 컨텍스트는 긴 탐색·요약 루프에 맞습니다. Moonshot 자체 실행에서는 300K 토큰에서 컨텍스트 압축을 썼습니다. $3/$15 기준으로 입력 500K, 출력 30K 토큰 과제 하나는 캐싱 전 약 $1.95입니다.
고객 데이터를 Moonshot에 보낼 수 없는 핀테크 플랫폼 팀
자사 클라우드 계약 아래에서 프런티어급 오픈 모델 쓰기
사용자 콘텐츠 학습을 허용하는 platform.kimi.ai 대신 Amazon Bedrock에서 같은 $3/$15로 K3를 호출합니다. Bedrock의 출력 상한은 128K입니다.
GPU 클러스터를 갖춘 AI 연구소나 대기업
에이전트 작업에서 폐쇄형 프런티어 모델과 겨루는 오픈 모델을 셀프 호스팅하기
1.56 TB MXFP4 체크포인트를 vLLM이나 SGLang으로 GB300 또는 MI355X GPU 최소 8장에서 서빙하고, 프로덕션에는 멀티 노드를 씁니다. 내부 사용은 라이선스의 매출 조항과 표시 조항에서 면제됩니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- platform.kimi.ai에서 OpenAI 또는 Anthropic 호환 API로 kimi-k3를 선택하거나, Moonshot이 에이전트 하네스로 권장하는 Kimi Code CLI를 씁니다. 매 턴마다 reasoning_content와 tool_calls를 포함한 어시스턴트 메시지 전체를 돌려보냅니다.
- 연동
- Moonshot API에서 비전 입력, 구조화 출력, tool choice, 동적 도구 로딩, 컨텍스트 캐싱을 지원합니다. Amazon Bedrock, Together, Fireworks 등과 OpenRouter를 통해서도 쓸 수 있습니다. 셀프 호스팅에는 vLLM, SGLang, TokenSpeed가 있습니다.
- 데이터와 개인정보
- Moonshot의 개인정보 처리방침은 사용자 콘텐츠 학습을 허용하며 API 예외는 설명하지 않습니다. 계정이 활성 상태인 동안 데이터를 보관하고 싱가포르에 저장합니다. SOC 2나 ISO 인증은 언급되지 않습니다. 라이선스는 내부 사용을 매출 조항과 표시 조항에서 면제합니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 100만 토큰당 $3/$15, 캐시 $0.30이며, 5분 또는 1시간 캐시 쓰기에는 추가 요금이 붙습니다. 입력 500K, 출력 30K 토큰 에이전트 과제 1,000건은 캐시 없이 약 $1,950입니다. Fireworks는 한 엔드포인트를 $2.10/$10.50에 올려 두었습니다.
- 제한
- 컨텍스트는 1,048,576 토큰입니다. OpenRouter 호스트 대부분은 출력 943K 토큰, Bedrock은 128K까지 허용합니다. 사고는 끌 수 없으며, Artificial Analysis는 Kimi API에서 초당 37 토큰, 첫 토큰까지 3.5초를 측정했습니다.
좋은 점
- Moonshot 표에서 BrowseComp, MCPMark, SWE-Marathon 1위
- 오픈 웨이트이며, 라이선스 조건은 매출 $20M을 넘어야 적용됨
- 이미지와 동영상 입력을 지원하는 1M 토큰 컨텍스트
- Moonshot, Bedrock, Together에서 같은 $3/$15
아쉬운 점
- Artificial Analysis 과제당 $2.00로 부문 최하위권
- Kimi API에서 초당 37 토큰으로 느림
- Moonshot 방침상 API 콘텐츠로 학습할 수 있고, 옵트아웃이 명시되지 않음
- 셀프 호스팅에 GB300 또는 MI355X GPU 최소 8장 필요
추천 대상
오픈 웨이트를 원하고, 셀프 호스팅을 하거나 프런티어급 API 가격을 낼 수 있는, 브라우징·리서치 에이전트를 만드는 팀.
Kimi K3 대안
Kimi K3: 자주 묻는 질문
- Kimi K3, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Kimi K3는 Moonshot 자체 에이전트 점수표에서 1위지만, Artificial Analysis 과제당 $2로 GLM-5.3-Flash의 7배 비용을 들여 지수 점수 2점을 더 얻는 데 그칩니다. 평점은 5점 만점에 4.3점입니다.
- Kimi K3의 가격은 얼마입니까?
- 수정된 MIT 라이선스의 오픈 웨이트입니다. Kimi API: 1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15, 캐시된 입력 $0.30.
- Kimi K3의 단점은 무엇입니까?
- Artificial Analysis 과제당 $2.00로 부문 최하위권; Kimi API에서 초당 37 토큰으로 느림; Moonshot 방침상 API 콘텐츠로 학습할 수 있고, 옵트아웃이 명시되지 않음; 셀프 호스팅에 GB300 또는 MI355X GPU 최소 8장 필요.
- Kimi K3에 적합한 사람은 누구입니까?
- 오픈 웨이트를 원하고, 셀프 호스팅을 하거나 프런티어급 API 가격을 낼 수 있는, 브라우징·리서치 에이전트를 만드는 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Kimi K3의 비용은 얼마입니까?
- 100만 토큰당 $3/$15, 캐시 $0.30이며, 5분 또는 1시간 캐시 쓰기에는 추가 요금이 붙습니다. 입력 500K, 출력 30K 토큰 에이전트 과제 1,000건은 캐시 없이 약 $1,950입니다. Fireworks는 한 엔드포인트를 $2.10/$10.50에 올려 두었습니다.
- Kimi K3에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- Moonshot의 개인정보 처리방침은 사용자 콘텐츠 학습을 허용하며 API 예외는 설명하지 않습니다. 계정이 활성 상태인 동안 데이터를 보관하고 싱가포르에 저장합니다. SOC 2나 ISO 인증은 언급되지 않습니다. 라이선스는 내부 사용을 매출 조항과 표시 조항에서 면제합니다.
- Kimi K3의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Kimi K3.1 Pro, GLM-5.3, Qwen3.8-Max, DeepSeek-V4-Pro 및 MiniMax-M3입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 26일.
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