Kimi K3.1 Pro, 자사 전작보다 저렴하게 출시: $2/$10와 더 거친 벤치마크 시트

Moonshot AI는Kimi K3.1 Pro를 2026년 10월 24일에 공개했는데, 이번 출시에서 가장 중요한 숫자는 벤치마크 차트에 있지 않다. 그 숫자는 요금표에 있다. 백만 입력 토큰당 $2.00, 백만 출력 토큰당 $10.00이며, 이는 토대가 된 Kimi K3의 $3.00, $15.00과 대비된다. 전작보다 3분의 1이나 저렴한 후속 모델은 그것만으로 앞세울 만큼 이례적인데, 벤치마크 점수와 달리 누구의 하네스가 테스트를 돌렸는지에 좌우되지 않기 때문이다. 이미 Kimi K3에 비용을 지불하고 있다면, 업그레이드의 명분은 더 작아진 청구서에서 시작된다.

문샷이 주목하길 바라는 것은 두 번째 숫자다. Terminal-Bench 4.0에서 65.7%로, GPT-6 Astra의 58.2%, Claude Opus 5.5의 66.4%와 비교된다. 이는 새 모델을 공급사 자체 표에서 1위가 아니라 2위에 올려놓는다. 출시일에 공개하기에 정직한 수치이며, 이번 릴리스가 어떻게 포지셔닝되는지를 보여준다. Kimi K3.1 Pro는 세계에서 가장 강력한 모델로 판매되는 것이 아니다. 완료된 작업당 비용에서 이기기에 충분히 프런티어에 가까운, 더 저렴한 모델로 판매되고 있다.

K3와 K3.1 Pro 사이에서 실제로 달라진 점은 무엇인가요?

Moonshot은 이것이 새로운 아키텍처가 아니라 포스트 트레이닝 릴리스임을 분명히 밝힙니다. 회사는 Kimi K3.1 Pro를 훨씬 더 큰 포스트 트레이닝 컴퓨트로 학습된 Kimi K3의 포스트 트레이닝 버전이라고 부르며, 여기에는 수백 개의 다운스트림 도메인에 걸친 대규모 공동 강화 학습이 포함됩니다. 컨텍스트 윈도는 1,048,576 토큰으로 변경되지 않았습니다. 비전 및 비디오 입력은 변경되지 않았습니다. 100만 토큰 출력 상한은 변경되지 않았습니다.

실제로 이것이 의미하는 것은 기본 모델의 지식과 추론 능력은 이전과 동일한 자산이며, 차이는 행동 방식에 있다는 것입니다. Moonshot은 해당 후속 학습 실행이 가능하도록 RL 프레임워크, 장문맥 추론, 학습 효율성, 샌드박스 인프라, 롤아웃 스케줄링, 환경 품질 점검을 재작업했다고 말합니다. 이는 모델이 어떻게 만들어졌는지에 관한 엔지니어링 주장이며, 외부에서 검증하기는 어렵습니다. 행동에 관한 주장은 테스트하기 더 쉽고, 출시 수치는 바로 거기에 있습니다.

파라미터 수는 공급업체의 표현이 모호해지는 지점이다. Moonshot은 이를 3T급 오픈웨이트 모델이라고 부른다. 출시 당시 보도를 보면 백본은 총 2.8조 개 파라미터에 약 1040억 개가 활성이며, 이는 Kimi K3와 동일한 전문가 혼합(MoE) 구성이다. 둘 다 사실일 수 있다. ‘3T급’은 포지셔닝 문구이고, 2.8T는 그 범주로 반올림된다. 청구서와 지연 시간에 중요한 것은 활성 파라미터 수이며, 활성 수가 달라졌다는 증거는 없다.

벤치마크 시트, 그리고 그것을 얼마나 신뢰해야 하는가

Moonshot은 14개 코딩, 과학, 지식 노동 평가 전반에 걸친 결과를 발표했다. 패턴은 일관된다: 회사가 훈련하는 과제에서는 큰 폭의 향상, 나머지에서는 폐쇄형 최전선 모델과 거의 동등한 성능, 그리고 한 가지 회귀를 의도적으로 공개한 점이다.

• 최전선의 코딩 — Terminal-Bench 4.0: Kimi K3.1 Pro 65.7%, Claude Opus 5.5 66.4%, GPT-6 Astra 58.2%. 벤더 자체 실행.

• 장기 호라이즌 코딩 — Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon: K3.1 Pro는 61.2%, Kimi K3는 55.95%입니다. 이는 이 세트에서 가장 깔끔한 전작 비교이며, 벤치마크와 하네스가 모두 Moonshot의 것이기 때문에 가장 벤더 통제적이기도 합니다.

• 3D 및 CAD — 도구 사용 시 BenchCAD: K3.1 Pro 92.7, Opus 5.5 96.2, GPT-6 Astra 95.9, Claude Fable 5.1 92.6. 도구 미사용 시: 72.8로, Opus 5.5의 73.0, Fable 5.1의 60.6과 비교됩니다. 도구 사용 시 격차는 재실행 시 순위가 바뀔 수 있을 만큼 좁습니다.

• 환각 — Kimi Hallu Bench Hard: 도구 사용 시 클레임 수준 비율 8.3%로, Kimi K3의 23.4%에서 감소했습니다. GPT-6 Astra는 5.5%, Opus 5.5는 15.0%입니다. 도구 없이 사용할 경우 이 비율은 5.4%로, Astra의 4.2%, Opus의 6.8%와 대비됩니다.

• 금융 및 운영 — Frontier Finance 58.6; 내부 Financial Modeling 57.6 대 K3의 50.4; 내부 Financial Research 70.4 대 58.8; 내부 Business Operation 37 대 8.9. 마지막 세 가지는 Moonshot 자체 평가이므로, 공개 경쟁 환경에서의 순위가 아니라 회사가 선택한 과제에서의 개선도를 측정한 것입니다.

• {{1}}회귀{{/1}} — xdev-bench-hard pass@3는 81.0%입니다. 회사의 위험 감소 조치 없이 훈련된 체크포인트는 동일한 테스트에서 90.5%를 기록했습니다. Moonshot은 그 격차를 공개하고 이를 표적화된 안전 작업과 훈련 데이터 통제에 기인한다고 밝혔습니다. 그 절충을 어떻게 보든, 9.5포인트의 역량 비용을 공개하는 것은 출시 게시물이 보통 읽히는 방식이 아닙니다.

솔직히 요약하자면, 이는 아직 독립적인 재현 없이 벤더가 보고한 수치입니다. Kimi K3는 7월 출시 당시 Artificial Analysis Intelligence Index 57을 기록했으며, K3.1 Pro에 대해서는 출시일 당시 이에 상응하는 제3자 점수가 존재하지 않았습니다. 여기서 하네스는 매우 중요합니다. Terminal-Bench 결과는 스캐폴딩에 따라 수십 포인트씩 달라지므로, 서로 다른 하네스에서 서로 다른 연구소가 산출한 65.7%와 58.2%는 7.5포인트 격차를 깔끔하게 측정한 값이 아닙니다. 이 표는 격차의 크기가 아니라 방향에 관한 주장으로 봐야 합니다.

가격 인하가 실제로 워크로드에 미치는 영향

API 가격은 전체 1M 토큰 구간에서 동일하며, 장문 컨텍스트 추가 요금이 없습니다. 100만 토큰당 미국 달러 기준 전체 요금표는 다음과 같습니다:

• Kimi K3.1 Pro — 입력 $2.00, 출력 $10.00, 캐시 적중 $0.20, 5분 TTL 기준 캐시 쓰기 $2.00, 1시간 TTL 기준 $4.00.

• Kimi K3.1 Pro Highspeed — 입력 $4.00, 출력 $20.00, 캐시 적중 $0.20, 캐시 쓰기 $4.00 및 $8.00. 동일한 모델, 출력 속도는 2~3배, Kimi Code에서 할당량 소비는 약 2배.

• Kimi K3 — 입력 $3.00, 출력 $15.00, 캐시 적중 $0.30, 캐시 쓰기 $3.00 및 $6.00.

1M 입력 토큰을 읽고 200K 출력을 쓰는 요청의 비용은 Kimi K3에서 $6.00, Kimi K3.1 Pro에서 $4.00입니다. 현실적인 프롬프트 캐싱을 추가해도 격차는 약 3분의 1 수준으로 유지되는데, 캐시 적중 가격도 $0.30에서 $0.20으로 떨어졌기 때문입니다. 매 턴마다 대규모 저장소나 긴 금융 문서를 다시 읽는 에이전트에게 이는 비용을 회수하는 워크플로와 그렇지 않은 워크플로를 가르는 차이입니다. Moonshot은 사실상 이번 업그레이드를 프리미엄이 아니라 마진 축소로 책정했는데, 거의 모든 면에서 더 나은 수치를 막 발표한 모델로서는 이상한 행보이며, K3 청구서 때문에 다른 모델을 알아보고 있던 사람에게는 반가운 행보입니다.

작동 방식에는 함정이 있다. Kimi K3.1 Pro는 항상 사고한다. 추론은 끌 수 없고, reasoning_effort 필드는 low, high, max를 받으며 기본값은 max다. 샘플링 매개변수는 temperature 1.0과 top_p 0.95로 고정되어 있으며, 다른 값을 전달하면 오류가 반환된다. 대화 중간에 추론 강도를 바꾸면 prefix-cache 적중이 무효화되어, 계획했던 튜닝 루프의 실효 비용이 조용히 올라간다. 더 저렴한 토큰 가격은 사실이다. 더 저렴한 워크플로는 컨텍스트 중간에 얼마나 자주 마음을 바꾸느냐에 달려 있다.

어디에서 실행할 수 있는지, 그리고 출시보다 더 중요한 날짜

Kimi K3.1 Pro는 웹, iOS, Android, HarmonyOS의 Kimi 소비자용 앱과 Kimi Work 데스크톱 버전 3.1.0 이상, 그리고 Kimi Code에서 모델 선택기를 통해 사용할 수 있습니다. API에서는 Moonshot 자체 플랫폼을 통해 kimi-k3.1-pro 및 kimi-k3.1-pro-highspeed로 제공되며, 제로 데이터 보존이 제공되고 출시 시 기업 액세스는 기본적으로 꺼져 있습니다. 또한 타사 추론 플랫폼을 통해서도 등장하고 있는데, 이는 이 규모의 모델에서는 정상적인 일이며 그중 어느 플랫폼이 이 모델을 얼마나 잘 제공하는지에 대해서는 아무것도 말해주지 않습니다.

더 중요한 날짜는 2026년 11월 4일이다. Moonshot은 그때까지 전체 모델 가중치를 공개할 것이라고 말한다. 그것이 '오픈 웨이트'라는 설명을 단순한 마케팅 이상으로 만드는 이유이며, 비용 이야기가 다시 바뀌는 지점이기도 하다. 2.8T 매개변수 전문가 혼합(MoE) 모델을 자체 호스팅하는 것은 저렴하지 않지만, 허용적인 라이선스는 GPU를 보유한 이들에게 토큰당 과금 부담을 없앤다. 가중치가 실제로 공개되기 전까지는 위의 가격 비교가 비교의 전부다.

K2 세대를 아직 사용 중인 팀을 위한 운영 관련 추가 안내입니다. Moonshot의 가격 페이지에 따르면 K2 시리즈 모델은 2026년 10월 31일부터 신규 등록 사용자가 이용할 수 없게 되며, 12월 말에 서비스 종료가 예정되어 있습니다. K2.6 또는 K2.7 Code를 사용 중이시라면 마이그레이션 결정은 이미 자동으로 이루어지는 셈이며, K3.1 Pro가 목적지입니다.

첫날부터 전환해야 할까요?

워크로드가 코딩, 에이전트형 도구 사용 또는 금융 문서 작업이라면 더 낮은 가격과 공급업체가 보고한 더 나은 점수의 조합은 시험 사용을 정당화하는 명확한 근거가 됩니다. 안정적인 프롬프트를 사용하는 장문 컨텍스트 검색이라면 캐시 적중 가격이 모델링해야 할 핵심 수치이며, 이 역시 새 모델에 유리합니다.

프로덕션 경로가 재현 가능한 샘플링에 의존한다면, 마이그레이션하기 전에 고정 매개변수 제약을 읽어 보십시오. Temperature 1.0은 모든 작업에서 중립적인 기본값이 아니며, 다른 값을 받아들이기를 거부하는 모델은 그 값을 받아들이는 모델과는 다른 종류의 의존성입니다.

독립적인 증거가 필요하다면 기다리세요. Moonshot 밖에서는 아직 아무도 K3.1 Pro 평가를 발표하지 않았습니다. 출시 수치는 내부적으로 일관성이 있고 안전 관련 회귀에 대해 이례적으로 솔직하지만, 그것은 여전히 벤더가 자기 숙제를 채점하는 것입니다. 이렇게 저렴한 모델은 빠르게 테스트될 것입니다. 첫 독립 하네스 결과가 65.7%가 다른 사람의 스캐폴딩과 맞물렸을 때도 살아남는지를 알려줄 것입니다.

이미 OrcaRouter를 통해 라우팅하고 있는 팀에게 실질적인 변화는 출시가 시사하는 것보다 작습니다. 저희 카탈로그에는 현재 kimi/kimi-k3가 Moonshot의 정가에 0% 마크업으로 실려 있으므로, 이 비교의 K3 쪽은 여러분 스택의 나머지와 동일한 키에서 이미 라이브 상태입니다. Kimi K3.1 Pro는 이 글을 쓰는 시점에 카탈로그에 없습니다. 추가되면 한 세대에서 다른 세대로 옮기는 것은 두 번째 계약과 새 SDK가 아니라 모델 문자열 변경이 됩니다. 가격 인하가 주목할 이유이며, 패스스루 모델이기 때문에 Moonshot이 공표한 것과 동일한 숫자로, 마크업이 붙지 않은 채 저희 쪽에도 나타날 것입니다.

한 문단으로 정리한 출시

Kimi K3.1 Pro는 Kimi K3의 포스트트레이닝 업그레이드로, 이전 모델 가격의 3분의 2에 판매되며, 벤더가 제공한 강력한 벤치마크표, 환각 제어에서의 실질적 개선, 하나의 적대적 코딩 테스트에서 공개된 안전 관련 성능 저하, 그리고 아직 독립적 검증이 없다는 점이 특징입니다. 이번 출시가 진짜 뉴스인 이유는 모델이 새로운 아키텍처라서가 아니라 가격과 가중치 공개 약속 때문입니다. 주목해야 할 날짜는 11월 4일로, 이날 가중치가 공개될 예정이며 본격적인 외부 평가가 처음 도착하기 시작할 것입니다.