GPT-6.1 Terra vs Kimi K3.1 Pro: 두 배 가격에 7점 더 높은 지수

GPT-6.1 Terra와 Kimi K3.1 Pro는 같은 리더보드에서 두 계단 떨어져 있고, 가격은 두 배 차이다. Artificial Analysis는 Kimi K3.1 Pro를 Intelligence Index 55로 전체 4위, GPT-6.1 Terra를 48로 25위에 올린다. OrcaRouter 카탈로그에서 Kimi는 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $10이고, Terra는 $1과 $5다. 폐쇄형이면서 더 저렴하고 더 빠른 모델은 7점 덜 유능하고, 오픈 웨이트 도전자는 가격이 두 배이며 데스크톱 자동화에서는 5.4점 더 낫다. 이 사실들 중 어느 것도 구매 결정을 확정짓지 못한다.

이 비교는 신중하게 수행할 가치가 있습니다. 두 모델은 가격이 시사하는 방식의 대체재가 아니기 때문입니다. 두 모델은 출력 길이에서 7배 차이가 나고, 라이선스가 오픈인지 클로즈드인지에서 다르며, 각 공급업체의 제품 라인업에서 차지하는 위치도 다릅니다. 이 글은 동일한 워크로드를 두 모델 모두에 대해 가격을 산정하고, 어떤 수치가 독립적인지와 어떤 수치가 공급업체의 주장인지를 표시하며, 실제로 우리가 사용할 분담 방식으로 마무리합니다.

카드들

• GPT-6.1 Terra — 백만 토큰당 입력 $1 / 출력 $5, 캐시된 입력 $0.05, 1,050,000토큰 컨텍스트, 최대 입력 922,000, 최대 출력 128,000, 지식 컷오프 2026년 6월 1일, 6단계 추론 강도 설정, 텍스트 및 이미지 입력, 텍스트 출력.

• Kimi K3.1 Pro — OrcaRouter에서 백만 토큰당 입력 $2 / 출력 $10, 1,048,576토큰 컨텍스트, 최대 출력 943,718토큰, 오픈 웨이트는 2026년 11월 4일까지 제공 예정, 2026년 10월 23일 출시.

컨텍스트 윈도는 약 100만 토큰으로 사실상 동일합니다. 출력 상한은 다릅니다. Terra는 128,000토큰에서 멈추고, Kimi는 943,718토큰을 허용합니다. 채팅에서는 그 차이가 보이지 않지만, 장문 생성, 전체 파일 코드 출력, 또는 트랜스크립트 규모의 요약에서는 한 번의 호출과 청킹 파이프라인 사이의 차이입니다.

여기서 지수 7포인트가 왜 큰 의미인지

대략 38에서 60까지 걸쳐 있는 리더보드에서 7점은 반올림 차이가 아니라 25위와 4위 사이의 격차입니다. OpenAI가 고성능 등급으로 판매하는 모델인 GPT-6.1 Sol은 52에 있습니다. 55인 Kimi K3.1 Pro는 그보다 위에 있습니다. 플래그십인 GPT-6 Astra는 53입니다. 따라서 Moonshot의 오픈 웨이트 모델은 Terra와 경쟁하는 것이 아니라, 종합 점수에서 OpenAI의 최상위 두 모델과 경쟁하며 2~3점 차로 앞서고 있습니다.

에이전트에 중요한 차원에서도 이 패턴은 유지된다. OSWorld 2.1에서 Kimi K3.1 Pro는 79.6%로 Terra의 74.2%를 앞선다 — 5.4포인트 차이이며 GPT-6 Astra의 75.8%도 웃돈다. 코딩에서는 커버리지 보고서들이 Kimi가 Claude Opus 5.5를 바짝 뒤쫓는다고 설명하며, Opus 5.5의 58점은 이 비교에서 최고 점수다. Terra의 Coding Agent Index 48은 Sol보다 6포인트, Astra보다 29포인트 낮다. Kimi는 그 수준에는 못 미친다.

균형을 맞추는 요소는 Terra가 그러한 비교에서 이기려 하지 않는다는 점이다. OpenAI의 포지셔닝은 경계가 분명한 작업—양식, 스크린샷, 인보이스, 초안 작성—이며, 여기서는 48이면 충분하고 과제당 $0.40이라는 점이 핵심이다. 7점의 지능 격차는 Terra가 판매 대상으로 삼지 않은 과제에서 가장 중요하다.

가격 산수: 두 배의 가격은 언제 이기는가?

표준 100,000 입력, 5,000 출력 요청은 Terra에서 $0.125, Kimi에서 $0.25입니다. 장문 컨텍스트 임계값을 넘는 400,000 입력, 4,000 출력 요청은 Terra에서 $0.83, Kimi에서 $1.66입니다. 두 모델이 동일한 토큰 수로 한 번의 시도에서 작업을 해결한다면 Terra는 정확히 절반 가격이며 그 외에 논할 것은 없습니다.

흥미로운 경우는 토큰 수나 시도 횟수가 같지 않을 때입니다. Terra가 첫 시도에서 80%, Kimi가 92% 성공하는 문서 추출 워크로드를 생각해 보겠습니다. 시도당 입력 3,000토큰, 출력 400토큰의 고정 호출 기준으로 Terra의 성공당 예상 비용은 약 $0.0055이고 Kimi는 약 $0.0092입니다. Terra가 여전히 비용에서 우세합니다. 2배 토큰 가격이 더 적은 재시도로 상쇄되려면 정확도 격차가 엄청나야 하기 때문입니다.

이제 모델이 시도당 입력 30,000개와 출력 2,000개 토큰을 필요로 하고, 실패 모드가 재시도가 아니라 잘못된 패치인 에이전트형 코딩 작업을 생각해 보자. 77레벨 코딩이 필요한 작업에서 48레벨 코딩의 Terra는 20% 더 자주 실패하는 것이 아니라 질적으로 실패하며, 실행은 되지만 문제를 해결하지 못하는 변경을 만들어 낸다. 그것은 재시도 비용이 아니라 엔지니어 시간 비용이며, 두 배의 가격이 오히려 저렴한 선택인 경우다.

오픈 가중치는 첫해가 아니라 두 번째 해를 바꾼다

Moonshot은 2026년 11월 4일까지 Kimi K3.1 Pro 가중치를 공개하겠다고 약속했습니다. 이는 세 가지 이유로 중요하며, 그중 어느 것도 오늘의 청구서와는 관련이 없습니다. 첫째, 자체 호스팅은 토큰당 가격을 한계 비용 계산에서 완전히 제거하고 이를 GPU 시간으로 대체합니다. GPU 시간은 지속적인 고볼륨에서는 더 저렴하고 저볼륨에서는 훨씬 더 비쌉니다. 둘째, 오픈 가중치는 공급업체를 단일 장애점에서 제거하며, 이는 기술적 논거라기보다 조달 논거입니다. 셋째, 다운로드 가능한 모델은 미세 조정, 내부 평가, 버전 고정이 가능하지만, 이 중 어느 것도 폐쇄형 API로는 가능하지 않습니다.

약속과 함께 두 가지 유의점이 따라붙습니다. 가중치는 아직 공개되지 않았으므로, 이에 관한 모든 진술은 하나의 주장일 뿐입니다. 그리고 공개된 모델은 API 모델과 동일하지 않습니다. 보도에 따르면 Moonshot은 공개 전에 사이버 관련 학습 데이터를 제거했는데, 이는 보안과 인접한 프롬프트에서의 동작을 바꿉니다. 이는 의도적인 선택이며, 오픈 가중치와 API 엔드포인트가 모든 워크로드에서 서로 대체 가능한 것은 아니라는 뜻입니다.

GPT-6.1 Terra에는 대응 경로가 없습니다. 폐쇄형이고 API 전용이며, 파인튜닝에 사용할 수 없고, 어떤 자체 호스팅 방식으로도 제공되지 않습니다. 이식성이 요구 사항이라면, 벤치마크가 시작되기도 전에 비교는 끝난 것입니다.

지연 시간은 비교할 수 없으며, 바로 그 점이 핵심이다

Kimi K3.1 Pro는 OrcaRouter 모델 페이지에서 p50이 약 6.95초로 표시됩니다 — 실제 트래픽 전반에 걸친 플랫폼 수준의 지연 시간 수치입니다. GPT-6.1 Terra의 공개된 지연 시간 수치는 Artificial Analysis의 최대 노력 추론 벤치마크에서 첫 토큰까지 133.64초이며, 이는 모델이 어려운 질문에 답하기 전에 얼마나 오래 생각하는지를 측정한 것이지 일반적인 요청이 얼마나 걸리는지를 측정한 것이 아닙니다. 이 두 수치를 나란히 놓는 것은 의미가 없습니다.

동일 벤치마크에서 비교할 수 있는 것은 처리량입니다. Artificial Analysis는 Terra를 초당 90.9 출력 토큰, GPT-6.1 Sol을 73.5로 측정합니다. Kimi의 대응 수치는 같은 페이지에 없습니다. 솔직히 말하면, Terra는 OpenAI 모델 중에서 확실히 빠르며, Kimi가 귀하의 워크로드에서 보이는 속도는 읽어서 아는 것이 아니라 직접 측정해야 하는 것입니다.

각자가 이기는 곳

• Terra — 검토 단계를 전제로 컴퓨터 사용 통과율 74%가 허용되는 대량의 범위 한정 작업, 문서 및 인보이스 파이프라인, 초안 작성 및 편집, 더 최신인 2026년 6월 컷오프가 도움이 되고 작업당 $0.40이 누적되는 모든 작업.

• Kimi K3.1 Pro — 7점의 지능 격차가 결과를 바꾸는 에이전틱 코딩 및 장기 지평 작업, 79.6이 74.2를 능가하는 데스크톱 자동화, 943,718 토큰 상한이 청킹 계층을 제거하는 장출력 생성, 그리고 오픈 웨이트, 자체 호스팅 또는 고정 가능한 버전이 필요한 모든 배포.

• 어느 쪽도 아님 — 감독 없이 되돌릴 수 없는 컴퓨터 사용. OSWorld에서 81.8점을 기록한 Claude Opus 5.5가 선두이며, 이 두 모델과의 격차는 두 모델 사이의 격차보다 크다.

이들을 나란히 실행하기

Kimi K3.1 Pro는 OrcaRouter 카탈로그에 $2/$10에 올라와 있으며 1,048,576토큰 컨텍스트를 제공하고, base URL을 우리 엔드포인트로 지정하면 OpenAI SDK를 통해 호출할 수 있습니다. 작성 시점 기준 GPT-6.1 Terra는 카탈로그에 없으므로 Terra군은 OpenAI를 대상으로 직접 시험해야 합니다.

그 비대칭성은 일시적이지만 유용하다. 즉 Kimi 쪽은 오늘날 실제 트래픽에서, 정가 그대로 마크업 없이, 카탈로그의 나머지 — GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5 — 와 나란히 측정할 수 있고, Terra 쪽은 OpenAI의 API와 병행하여 측정할 수 있다. Terra가 출시되면 비교는 이미 구축되어 있으며, 라우팅 계층은 어떤 블로그 글이 더 높이 평가한 모델이 아니라 각 작업에서 승리하는 쪽으로 작업을 보낼 수 있다.

우리가 사용할 분할

작업이 범위가 한정되어 있고, 반복적이며, 검토가 이루어지는 경우라면 Terra의 절반 가격이 Kimi의 7점을 앞선다. 작업이 개방형이거나 코드 형태를 띠거나 특정 벤더 없이 실행되어야 한다면 Kimi의 7점이 Terra의 절반 가격을 앞서며, 개방형 가중치 덕분에 2년 차 비용은 토큰 계산으로 짐작되는 것보다 더 저렴해진다.

실수는 전체 워크로드에 하나의 모델을 선택하는 것입니다. 증거는 분할을 뒷받침합니다: 대량 처리 계층에는 Terra, 고난도 계층에는 Kimi, 그리고 그 사이에 측정 기반 폴백을 두는 것입니다. 이는 모델 결정이 아니라 라우팅 결정이며, 이 비교가 실제로 정당화하는 결론입니다.