Kimi K3.1 Pro의 개요
Kimi K3.1 Pro는 Moonshot AI의 플래그십 모델로, 2026년 10월 23일 Kimi 앱, Kimi Work, Kimi Code, Kimi API에 출시됐습니다. 새로운 베이스 모델은 아닙니다. Moonshot은 이 모델을 수백 개 분야에 걸친 강화학습으로 사후 학습을 크게 늘린 Kimi K3라고 설명하며, 코딩, 금융, 에이전트 작업, 사실 정확도에서 개선을 주장합니다. K3와 마찬가지로 파라미터 2.8조(2.8-trillion) 개, 토큰당 활성 파라미터 1,040억(104 billion) 개의 mixture-of-experts 모델이며, 컨텍스트는 1,048,576토큰이고 이미지 입력을 받습니다. 사고(thinking)는 항상 켜져 있고, low, high, max 강도 중에서 고릅니다.
API에서는 kimi-k3.1-pro와, Moonshot이 두세 배 빠르고 가격은 두 배라고 밝힌 Highspeed 변형으로 제공됩니다. Moonshot의 출시 글은 API 고객에게 데이터 무보존(zero data retention)을 제공한다고 밝힙니다. 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개하겠다고 약속했지만, 11월 1일 현재 Moonshot의 Hugging Face 조직에는 K3.1 Pro 저장소가 없고 라이선스도 공개되지 않아 여전히 API 전용입니다. Moonshot은 오픈 웨이트 공개를 위해 학습 데이터에서 사이버 관련 데이터를 뺐다고 말합니다.
Kimi K3.1 Pro의 가격은 얼마입니까?
| 플랜 | 가격 | 포함 내용 |
|---|---|---|
| K3.1 Pro | $2 in / $10 out per 1M tokens | 캐시된 입력 $0.20, 캐시 쓰기 $2(5분) 또는 $4(1시간), batch는 60% |
| K3.1 Pro Highspeed | $4 in / $20 out per 1M tokens | Moonshot에 따르면 두세 배 빠름, 캐시된 입력 $0.20 |
Kimi API: 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10, 캐시된 입력 $0.20. Highspeed는 $4 / $20. Batch는 정가의 60%. Kimi K3보다 3분의 1 저렴합니다. 오픈 웨이트는 2026년 11월 4일까지 공개 예정입니다.
Kimi K3.1 Pro, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Kimi K3.1 Pro는 강력한 에이전트 모델이지만, 출시 당시의 순위는 더 어려운 테스트를 버티지 못했습니다. 출시 때 Artificial Analysis는 Intelligence Index v4.3에서 55점을 매겼고, 전체 4위로 Kimi K3보다 11점 높았습니다. 비공개 테스트 세트를 늘려 10월 27일 도입한 v5.0에서는 46점으로 리더보드 22위입니다. Claude Opus 5.5(58)보다 12점, Gemini 4 Carbon(59)보다 13점 낮습니다. GPT-6.1 Sol은 max 강도에서 55점, medium에서 46점입니다.
새 지수는 이 모델이 잘하는 영역도 보여줍니다. Terminal-Bench 4.0의 67%는 오픈이든 비공개든 Artificial Analysis가 어떤 모델에서든 기록한 최고치이고, Terminal-Bench-Science의 34%는 오픈 웨이트 후보 중 최고입니다. 약점은 폭넓은 추론입니다. HLE-Diamond에서 37%로, Opus 5.5의 68%에 크게 못 미칩니다.
토큰 가격은 낮지만 작업 비용은 싸지 않습니다. 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10으로 Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol과 같습니다. 그러나 지수 평가에서 출력 토큰을 1억 1,000만(110 million) 개 썼고 중앙값은 7,000만(70 million) 개였으므로, 작업 하나에 $3.68가 듭니다. medium 강도의 GPT-6.1 Sol은 같은 46점을 $0.36에 냅니다. 속도도 느립니다. Kimi API에서 초당 30.9토큰으로 196개 중 194위이며, $4/$20인 Highspeed 변형은 바로 이 때문에 있습니다.
Moonshot이 낸 수치는 자체 수치로 읽어야 합니다. Terminal-Bench 4.0에서 65.7%로 Opus 5.5의 66.4%에 조금 못 미치고, OfficeQA Pro v2에서 64.4점을 보고합니다. 또한 사용자가 신고한 대화로 만든 내부 테스트에서 주장 단위 환각률이 23.35%에서 6.85%로 떨어졌다고 말합니다. 출시 과정에도 흠이 있었습니다. Moonshot은 10월 26일 구독 할당량을 소진시킨 요청 한도 문제에 대해 사과했지만, VentureBeat와 South China Morning Post가 보도한, 크리에이터에게 유료 게시물에 표시를 하지 말라고 요청한 지침의 스크린샷에 대해서는 언급하지 않았습니다.
진짜 논거는 가중치입니다. Artificial Analysis는 가중치가 공개되면 이 모델이 v5.0에서 최고의 오픈 웨이트 모델이 되며, 32점인 GLM-5.3과 DeepSeek V4.1 Flash를 14점 앞선다고 말합니다. 가중치가 라이선스와 함께 나오기 전까지는, Sonnet 수준의 가격에 medium 강도 Sol 수준의 점수를 내는 느린 비공개 모델입니다.
제 역할을 하는 곳
이미 Kimi K3로 에이전트를 운영하는 팀
연동을 바꾸지 않고 비용은 줄이고 결과는 높이기
같은 API에서 모델 ID를 kimi-k3.1-pro로 바꿉니다. 입력 500K, 출력 30K 토큰짜리 작업은 캐시 적용 전 약 $1.95에서 $1.30로, Batch API를 쓰면 약 $0.78로 내려갑니다.
터미널 작업이 많은 코딩 에이전트를 만드는 플랫폼 팀
긴 셸 및 저장소 작업에 쓸 모델 고르기
K3.1 Pro의 Terminal-Bench 4.0 67%는 Artificial Analysis 표에서 1위입니다. 대가는 초당 30.9토큰이라는 속도입니다. Highspeed는 $4/$20에 두세 배 빠르지만, 그래도 Opus 5.5와 같은 토큰 가격입니다.
프런티어급 오픈 모델을 자체 하드웨어에서 돌리려는 회사
셀프호스팅 배포 계획 세우기
11월 4일까지 약속된 가중치와 라이선스를 기다립니다. 같은 아키텍처인 Kimi K3는 vLLM에서 Nvidia GB300 또는 AMD MI355X GPU가 최소 8장 필요하며, K3.1 Pro에 필요한 사양을 가늠하는 데 적절한 기준입니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Kimi API Platform에 최소 $1를 충전한 뒤 kimi-k3.1-pro나 kimi-k3.1-pro-highspeed를 호출하거나, Kimi Code에서 /model을 씁니다. 매 턴마다 추론을 포함한 assistant 메시지 전체를 다시 보내야 합니다. temperature와 top_p는 고정이므로 생략해야 합니다.
- 연동
- Kimi 앱(웹, iOS, Android, HarmonyOS), Kimi Work 3.1.0 이상, Kimi Code, Kimi API이며, 도구 호출, 구조화 출력, Batch API를 지원합니다. Artificial Analysis는 API 제공업체를 다섯 곳으로 집계하지만, OpenRouter에는 Moonshot만 올라와 있습니다.
- 데이터와 개인정보
- Moonshot은 API 고객에게 데이터 무보존을 제공한다고 밝힙니다. Kimi의 일반 개인정보 처리방침은 사용자 콘텐츠로 학습하는 것을 허용하므로, 민감한 데이터를 보내기 전에 약관을 확인하십시오. 가중치와 라이선스는 아직 공개되지 않았습니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 100만 토큰당 $2/$10, 캐시된 입력 $0.20이며 장문 컨텍스트 할증은 없습니다. 5분 캐시 쓰기는 $2, 1시간 캐시 쓰기는 $4입니다. 입력 500K, 출력 30K 토큰짜리 에이전트 작업 1,000건은 캐시 없이 약 $1,300, batch로 $780이며, Kimi K3에서는 약 $1,950입니다.
- 제한
- 컨텍스트는 1,048,576토큰입니다. 출력 기본값은 131,072토큰이며 전체 컨텍스트까지 늘릴 수 있습니다. 요청 한도는 누적 충전액에 따릅니다. $1는 분당 요청 3건과 분당 500,000토큰, $10는 100 RPM과 2M TPM, $3,000는 300 RPM과 5M TPM입니다. Artificial Analysis는 초당 30.9토큰, 첫 토큰까지 3.27초를 측정했습니다. 이미지 입력은 공개 URL이 아니라 base64나 파 일 ID로 보내야 합니다.
좋은 점
- Terminal-Bench 4.0 67%로, Artificial Analysis가 측정한 최고치
- 100만 토큰당 $2/$10로 Kimi K3보다 3분의 1 저렴하며, batch는 60%
- Artificial Analysis v5.0 지수에서 오픈 웨이트 모델 중 14점 차로 1위가 될 전망
- API에서 데이터 무보존을 이용할 수 있습니다
아쉬운 점
- 가중치와 라이선스가 아직 공개되지 않았습니다
- v5.0 지수 46점으로, medium 강도 GPT-6.1 Sol과 같은 점수를 작업당 열 배 비용으로 냅니다
- Kimi API에서 초당 30.9토큰으로 느립니다
- HLE-Diamond 37%로, Opus 5.5는 68%
추천 대상
느린 출력을 감수할 수 있고, 가중치가 나오면 셀프호스팅할 오픈 웨이트 모델을 원하는, 긴 터미널 및 코딩 에이전트를 운영하는 팀.
Kimi K3.1 Pro 대안
Kimi K3.1 Pro: 자주 묻는 질문
- Kimi K3.1 Pro, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Artificial Analysis의 더 어려운 v5.0 지수에서 K3.1 Pro는 4위에서 22위로 떨어져, medium 강도의 GPT-6.1 Sol과 같은 점수를 작업당 열 배의 비용으로 냅니다. 이제 이 모델의 가치는 11월 4일 공개 예정인 가중치에 달려 있습니다. 평점은 5점 만점에 4.2점입니다.
- Kimi K3.1 Pro의 가격은 얼마입니까?
- Kimi API: 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10, 캐시된 입력 $0.20. Highspeed는 $4 / $20. Batch는 정가의 60%. Kimi K3보다 3분의 1 저렴합니다. 오픈 웨이트는 2026년 11월 4일까지 공개 예정입니다.
- Kimi K3.1 Pro의 단점은 무엇입니까?
- 가중치와 라이선스가 아직 공개되지 않았습니다; v5.0 지수 46점으로, medium 강도 GPT-6.1 Sol과 같은 점수를 작업당 열 배 비용으로 냅니다; Kimi API에서 초당 30.9토큰으로 느립니다; HLE-Diamond 37%로, Opus 5.5는 68%.
- Kimi K3.1 Pro에 적합한 사람은 누구입니까?
- 느린 출력을 감수할 수 있고, 가중치가 나오면 셀프호스팅할 오픈 웨이트 모델을 원하는, 긴 터미널 및 코딩 에이전트를 운영하는 팀.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Kimi K3.1 Pro의 비용은 얼마입니까?
- 100만 토큰당 $2/$10, 캐시된 입력 $0.20이며 장문 컨텍스트 할증은 없습니다. 5분 캐시 쓰기는 $2, 1시간 캐시 쓰기는 $4입니다. 입력 500K, 출력 30K 토큰짜리 에이전트 작업 1,000건은 캐시 없이 약 $1,300, batch로 $780이며, Kimi K3에서는 약 $1,950입니다.
- Kimi K3.1 Pro에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- Moonshot은 API 고객에게 데이터 무보존을 제공한다고 밝힙니다. Kimi의 일반 개인정보 처리방침은 사용자 콘텐츠로 학습하는 것을 허용하므로, 민감한 데이터를 보내기 전에 약관을 확인하십시오. 가중치와 라이선스는 아직 공개되지 않았습니다.
- Kimi K3.1 Pro의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Kimi K3, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 및 GLM-5.3입니다.
답변 확인일: 2026년 11월 1일.
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