Kimi K3.1 Pro vs GPT-6 Astra: 가격은 5분의 1, 점수는 2점 뒤지는

GPT-6 Astra는 두 과금 항목 모두에서 Kimi K3.1 Pro의 다섯 배입니다. 입력 토큰 100만 개당 $10.00 대 $2.00이고, 출력 토큰 100만 개당 $50.00 대 $10.00입니다. 두 모델을 측정하는 독립 지수에서는 더 저렴한 쪽이 앞섭니다. Artificial Analysis는 Kimi K3.1 Pro를 55점, GPT-6 Astra를 53점으로 평가합니다. 하지만 더 저렴한 모델의 자체 벤더 표에서는 격차가 일정하지 않습니다. Kimi는 터미널 에이전트 벤치마크에서 7.5점 앞서고, CAD 및 환각 벤치마크에서는 완전히 뒤집니다. 이 비교의 정직한 결론은 더 나은 모델과 더 나쁜 모델 사이에서 고르는 것이 아니라는 점입니다. 당신이 정확도 1점에 얼마의 가치를 두는지, 그리고 가중치를 직접 소유해야 하는지를 고르는 것입니다.

두 모델 모두 100만 토큰 컨텍스트를 갖춘 현행 플래그십이며, 둘 다 어떤 식으로든 게이트되거나 제한되어 있고, 둘 다 공개된 정가로 OrcaRouter를 통해 호출할 수 있습니다. 마이그레이션을 결정하는 차이점은 가격 배수가 시사하는 것보다 좁으며, 그중 세 가지는 측정 가능합니다.

두 요금표와 실제 청구 금액

• 입력 — Kimi K3.1 Pro는 백만 토큰당 $2.00인 반면, GPT-6 Astra는 $10.00입니다.

• 출력 — $50.00 대비 $10.00. 출력은 에이전트 작업이 비용을 가장 많이 지출하는 부분이며, 따라서 가장 중요한 항목입니다.

• 캐시 — 두 공급사 모두 90% 캐시 할인을 적용하며, Artificial Analysis는 두 곳 모두 동일한 수치를 기록한다. 따라서 캐시 적중은 절대 금액 기준으로 Kimi에서 5배 더 저렴한데, 이는 가격의 5분의 1의 10%에 불과하기 때문이다.

• 컨텍스트 — Kimi K3.1 Pro에서 1,048,576 토큰, GPT-6 Astra에서 1,050,000 토큰. 사실상 동일합니다.

• 최대 출력 — Kimi K3.1 Pro의 943,718 토큰 대 GPT-6 Astra의 128,000 토큰. 이는 이 카드에서 가장 적게 논의되면서도 가장 중대한 차이입니다. 한 번의 응답으로 900,000 토큰을 작성할 수 있는 모델은 클라이언트 측 스티칭 전략 없이도 대규모 마이그레이션을 완료하고, 긴 문서를 생성하거나, 에이전트를 무한 루프를 통해 이끌 수 있습니다. Astra의 128K 상한은 2025년 기준으로 넉넉하지만, 이 모델에 비하면 제한적입니다.

토큰당 가격은 그 격차를 과소평가하는 동시에 과대평가하기도 하는데, 평가자의 과업당 비용 수치가 유용한 이유가 바로 여기에 있습니다. Artificial Analysis는 Kimi K3.1 Pro를 Intelligence Index 과업당 $2.11, GPT-6 Astra를 $3.26으로 산정합니다. 이는 80%가 아니라 35%의 절감입니다. 차이는 장황함에 있습니다. Kimi K3.1 Pro는 평가 동안 1억 5천만 개의 출력 토큰을 생성한 반면 Astra는 6천만 개였습니다. 두 배 반이나 자주 출력되는 더 저렴한 토큰은 그저 어느 정도만 더 저렴할 뿐입니다.

혼합 요청에서는 계산이 단순명료하다. 100만 개의 입력 토큰을 읽고 20만 개의 출력 토큰을 쓰는 호출은 Kimi K3.1 Pro에서 $2.00 더하기 $2.00 — $4.00 —이고, GPT-6 Astra에서는 $10.00 더하기 $10.00 — $20.00 —이다. 90% 적중률로 캐시된 저장소를 다시 읽는 에이전트는 두 모델 모두에서 입력 측 비용을 거의 없애지만, 같은 20만 토큰에 대해 출력 항목만으로도 여전히 $10 대 $50이다.

최신성은 두 번째이자 덜 명백한 비용입니다. Artificial Analysis는 GPT-6 Astra의 지식 컷오프를 2026년 4월 30일로 기록하는데, 이는 이 비교 시점보다 대략 6개월 전입니다. Kimi K3.1 Pro는 Moonshot이 사전 학습 날짜를 공개하지 않은 모델에 대한 포스트트레이닝 릴리스이므로, 어느 쪽도 컴플라이언스 문서에 넣을 수 있는 학습 컷오프를 제공하지 않습니다. 다만 둘 중 하나만이 평가자가 검증할 수 있는 컷오프를 갖고 있습니다.

독립 지수와 공급업체 자체 표는 순서에 대해 서로 다릅니다.

Artificial Analysis는 자사 지수 버전 4.3.2에서 Kimi K3.1 Pro를 55(215개 모델 중 4위), GPT-6 Astra를 53(215개 모델 중 8위)으로 측정합니다. 이는 비용이 5분의 1인 모델이 2점 앞선다는 뜻입니다. 또한 하네스와 effort 설정에 따라 순위가 뒤집힐 수 있는 범위 안에 있으므로, “한쪽이 더 낫다”기보다는 “둘은 동급”으로 받아들이세요.

Moonshot의 출시 표를 Moonshot의 하네스에서 실행하면, 헤드라인으로 내세운 벤치마크에서는 두 모델이 훨씬 더 크게 벌어지고, 다른 모든 항목에서는 더 가깝거나 순위가 뒤바뀐다:

• Terminal-Bench 4.0 — Kimi K3.1 Pro는 65.7%로 GPT-6 Astra의 58.2%를 앞섰습니다. 7.5점 차이며, 발표문 맨 앞에 배치하기 위해 선택된 벤치마크입니다.

• 도구를 갖춘 BenchCAD — Kimi K3.1 Pro는 92.7%, GPT-6 Astra는 95.9%를 기록했습니다. Astra는 Kimi 자신의 홍보 논지 한가운데에 있는 3D 모델링 벤치마크에서 3.2포인트 차로 앞섰습니다.

• Kimi Hallu Bench Hard — Kimi K3.1 Pro의 도구 사용 시 주장 단위 환각률은 8.3%로 GPT-6 Astra의 5.5% 대비 높았고, 도구 미사용 시에는 5.4% 대 4.2%였다. Astra는 이 세트에서 연구 및 문서 작업에 중요한 차이로 더 사실적으로 신뢰할 수 있는 모델이다.

그 패턴 — 한 번의 큰 승리와 두 번의 작은 패배 — 은 벤더 표가 자사가 패배한 행까지 포함할 만큼 정직할 때 어떤 모습인지를 보여준다. 선택 효과는 데이터가 아니라 헤드라인에 있다.

접근성도 명세입니다

GPT-6 Astra는 자체 보안 취약점을 독립적으로 발견할 수 있기 때문에 OpenAI 자체 Preparedness Framework에서 "critical" 등급을 받은 첫 OpenAI 모델입니다. 출시는 단계적으로 진행되었습니다. 먼저 얼리 액세스 파트너, 그다음 구독 요금제, 마지막으로 API 순서였습니다. 일부 기능은 위험 등급에 따라 제한되며, 이 모델은 범용 도구가 아니라 게이트가 적용된 프런티어 제품으로 판매됩니다.

Kimi K3.1 Pro는 반대 접근 방식을 택하고 그에 대해 {{1}}다른 대가를 치른다{{/1}}. Moonshot은 중간 학습과 강화 학습에서 사이버 관련 데이터를 제거한 뒤 그 비용을 공개했다: 출시된 모델은 xdev-bench-hard에서 81.0%를 기록했으며, 그러한 조치 없이 학습된 체크포인트의 90.5%와 대비된다. 회사가 밝힌 원칙은 공격적 사이버 역량의 최전선을 확장하는 공개 가중치를 배포하지 않는 것이며, 점진적으로 상한을 높일 계획이다. 전체 가중치는 2026년 11월 4일까지 제공하겠다고 약속했으며, 그때까지 이 모델은 오픈 가중치라고 설명되지만 API 전용이다.

규제 대상 구매자에게 이 거래는 명확합니다. Astra는 가장 강력한 게이팅된 기능과 승인 절차를 제공합니다. Kimi는 11일 만에 다운로드 가능한 모델과 공개된 성능 저하 정보, 그리고 표준 API 키 외에는 아무런 게이팅이 없는 환경을 제공합니다.

당사 자체 경로에서 측정한 지연 시간

지난 7일 동안 OrcaRouter에서 GPT-6 Astra의 첫 토큰까지 걸리는 시간 중앙값은 1.64초였고, 10월 24일 카탈로그에 추가된 Kimi K3.1 Pro는 7.15초였습니다. 출력 속도에서는 독립 평가가 Kimi를 앞세웠습니다. 초당 73.5토큰 대 58.1토큰으로, 두 모델은 전반적인 반응성보다는 특성의 형태에서 차이를 보입니다. Astra는 더 빨리 시작하고, Kimi는 일단 시작하면 더 빨리 씁니다. 대화형 코딩 세션에서는 첫 번째 수치가 경험을 좌우하고, 긴 생성에서는 두 번째 수치가 좌우합니다.

무엇을 실행할지, 그리고 언제

두 모델 모두 오늘 하나의 OrcaRouter 키로 공급사 정가에 마크업 없이 호출할 수 있습니다 — Kimi K3.1 Pro는 $2.00 및 $10.00, GPT-6 Astra는 $10.00 및 $50.00 — 또한 두 모델 모두 동일한 세 가지 요청 형식을 제공하므로, 라우팅 정책이 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 두 모델 간에 트래픽을 이동시킬 수 있습니다.

증거에 부합하는 분할은 다음과 같습니다. 장기 지평의 터미널 및 에이전트형 코딩은 Kimi K3.1 Pro로 보내십시오. 이 모델은 두 연구소가 모두 실행하는 벤치마크에서 앞서고, 943,718토큰 출력 상한이 클라이언트 측 제약을 없애 줍니다. 연구, 문서 검증, 3D 또는 CAD 작업은 GPT-6 Astra로 보내십시오. 환각 및 BenchCAD 항목에서 이 모델이 유리합니다. 5배의 가격 차이에서도 토큰의 80%를 첫 번째 범주에, 20%를 두 번째 범주에 쓰는 워크로드는 청구서를 약 3분의 2 절감하며, 어느 쪽이 지연되더라도 자동 장애 조치가 이를 커버합니다.

해서는 안 되는 단 한 가지는 단일 벤치마크 행 하나만 믿고 마이그레이션하는 것입니다. 벤더가 Terminal-Bench에서 7.5점 앞서는 것은 사실이고, 해당 모델이 뒤지는 두 행 역시 사실입니다. 독립 지수는 두 모델이 대등하다고 말하며, 작업당 비용은 경쟁 모델이 80%가 아니라 35% 더 저렴하다고 말합니다. 이는 작업별 라우팅에 대한 강력한 근거이자, 전면 전환에 대한 약한 근거입니다.