Kimi K3는 Moonshot AI의 플래그십 모델이자 현재까지 가장 강력한 릴리스입니다. — 2.8조 파라미터의 Mixture-of-Experts 모델로, 장기 코딩 및 엔드투엔드 지식 작업을 위해 구축되었습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 기본 시각적 이해 기능을 결합하여 텍스트 및 이미지 입력을 받고 텍스트 출력을 제공하며, 매우 긴 에이전트 세션에서 일관성을 유지하도록 설계되었습니다. Moonshot은 K3를 Codex, Claude Code, Cline, RooCode와 같은 프로그래밍 에이전트 시나리오와 심층 추론 및 지식 작업에 적합한 모델로 포지셔닝하고 있습니다. 최상위 reasoning_effort 제어 및 기본 도구 호출을 제공하며, 드롭인 통합을 위해 OpenAI API 형식을 사용합니다. 참고로 K3는 샘플링 파라미터(온도/top_p/시드 없음)를 허용하지 않습니다. 대신 reasoning_effort를 통해 추론 깊이가 제어됩니다.
MoonshotAI Kimi K3는 중국 AI 기업 MoonshotAI가 개발한 대규모 언어 모델입니다. 1,048,576개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 창을 지원하며, 텍스트와 이미지 입력을 모두 수용합니다. 이 모델은 전체 책, 긴 연구 논문 또는 확장된 대화와 같이 매우 긴 정보 시퀀스를 유지하고 추론해야 하는 작업에 설계되었습니다.…
Kimi K3의 주요 기능은 최대 1,048,576개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 윈도우를 처리하여 단일 프롬프트에 전체 소설, 긴 기술 매뉴얼 또는 방대한 대화 기록을 통합할 수 있다는 점입니다. 또한 이미지를 입력받아 다중 모드 추론이 가능합니다. 이 모델은 매우 긴 입력에 대해 요약, 질문 응답, 생성과 같은 작업을 수행할 수 있으며, 복잡한 지침을 이해하고 긴 시퀀스에 걸쳐 이를 따를 수 있습니다. OrcaRouter를 통해 temperature, max_tokens, top_p, stop sequences와 같은 OpenAI 호환 API 매개변수를 지원합니다.
Kimi K3는 작업 본질적으로 매우 큰 컨텍스트가 필요할 때 가장 적합합니다. 예를 들어, 한 번에 1,000페이지 분량의 문서를 분석하거나 수백 개의 메시지 전체 기록을 유지하며 대화를 이어가는 경우입니다. 짧은 입력의 경우, 토큰당 높은 비용(백만 개당 $3/$15)이 정당화되지 않을 수 있습니다. 더 작은 컨텍스트 창을 가진 저렴한 모델이 대부분의 일반적인 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. Kimi K3는 작업에서 전체 컨텍스트 창이 요구되어 잘림이나 여러 번의 청크 및 요약 단계를 피해야 할 때만 사용하세요.
Kimi K3는 매우 긴 텍스트에 걸쳐 정보가 분산되어 있거나 이미지를 포함하는 작업에 탁월합니다. 예를 들어, 책 분량의 보고서에서 핵심 사실을 추출하고, 전체 코드베이스에 대한 질문에 답변하며, 여러 연구 논문을 비교하거나 일련의 다이어그램을 분석하는 작업을 포함합니다. 또한 긴 대화에서 일관성을 유지할 수 있습니다. 그 강점은 컨텍스트의 모든 부분에 동시에 주의를 기울여 외부 검색이나 청킹의 필요성을 줄이는 능력에 있습니다.
Kimi K3는 대규모 컨텍스트 창을 가지고 있지만, 좁은 작업에서는 더 작고 미세 조정된 모델만큼 항상 잘 수행되지는 않을 수 있습니다. 대규모 컨텍스트는 지연 시간과 계산 비용을 증가시킬 수도 있습니다. 정확한 제한 사항(예: 최대 이미지 해상도, 지원 파일 유형, 언어 능숙도)은 제공된 사실에 명시되어 있지 않지만 모델 설계에 내재되어 있습니다. 사용자는 매우 긴 프롬프트가 많은 토큰을 소비하여 더 높은 비용이 발생한다는 점을 인지해야 합니다. 모델은 OrcaRouter를 통해 액세스되며, 제공자의 업타임 및 응답 시간이 적용됩니다.
제공된 사실에는 Kimi K3의 구체적인 벤치마크 점수가 포함되어 있지 않습니다. 일반적으로 대규모 컨텍스트 모델은 바늘 더미 속 건초 찾기 테스트, 긴 문서 QA, 요약과 같은 작업에서 평가됩니다. MoonshotAI가 결과를 발표했을 수 있으므로 사용자는 공식 문서를 확인해야 합니다. 표준 NLP 벤치마크(예: MMLU, GSM8K)에서의 모델 성능은 명시되지 않았습니다. 사용 사례에 대한 효과를 측정하기 위해 자체 평가 세트에서 Kimi K3를 테스트하는 것이 좋습니다.
1,048,576개의 토큰 컨텍스트 창은 모델이 한 번에 약 150만 개의 영어 단어 또는 80만 개의 한자를 처리할 수 있음을 의미합니다. 실제로 이를 통해 전체 책, 방대한 대화 기록 또는 많은 이미지가 포함된 멀티모달 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나 모든 토큰이 동등하게 활용되는 것은 아닙니다. 어텐션 메커니즘은 때로는 최근 또는 중요한 부분에 더 집중합니다. 모델이 긴 컨텍스트의 중간에서 정보를 검색하는 능력은 테스트될 수 있습니다. 이러한 작업에 대한 성능은 종종 더 작은 컨텍스트 모델보다 뛰어나지만 여전히 개선의 여지가 있을 수 있습니다.
주어진 사실에는 지연 시간과 처리량이 명시되어 있지 않습니다. 매우 큰 컨텍스트 윈도우를 가진 모델은 일반적으로 각 요청을 처리하는 데 더 오랜 시간이 걸리는데, 이는 어텐션 메커니즘이 시퀀스 길이에 따라 제곱으로 확장되기 때문입니다. 100만 토큰 전체 출력의 경우 높은 지연 시간이 예상됩니다. OrcaRouter를 통해 max_tokens를 설정하여 출력 길이를 제한하고 응답 시간을 제어할 수 있습니다. 실시간 애플리케이션의 경우 더 작은 모델을 사용하는 것을 고려하세요. 더 긴 작업의 배치 처리가 더 실용적일 수 있습니다. 실제 성능은 제공업체의 인프라와 현재 부하에 따라 달라집니다.
Kimi K3의 큰 컨텍스트 윈도우는 강점이면서도 도전 과제입니다. 특화된 모델에 비해 짧은 입력에 대한 정밀한 추론이 필요한 작업에서는 정확도가 떨어질 수 있습니다. 창작 글쓰기나 코드 생성과 같은 영역에서는 해당 작업에 파인튜닝된 모델보다 품질이 낮을 수 있습니다. 또한 토큰당 비용이 상대적으로 높아 짧은 프롬프트에 사용하기에는 비효율적입니다. 이 모델은 비교적 새로운 제품으로, 장기적인 안정성과 MoonshotAI의 지원도 고려해야 할 요소입니다.
Kimi K3는 입력 토큰 100만 개당 $3.00, 출력 토큰 100만 개당 $15.00에 책정되어 있습니다. 이는 OrcaRouter의 마크업 없이 제공업체 요율입니다. 입력 토큰에는 텍스트와 이미지 토큰이 모두 포함됩니다(이미지는 해당 토큰 등가물로 청구됨). 출력 토큰은 모델이 생성한 모든 토큰입니다. 토큰당 비용 외에 추가 수수료는 없습니다. 가격은 제공업체에 의해 변경될 수 있지만, OrcaRouter는 마진을 추가하지 않고 요율을 전달합니다.
Kimi K3는 매우 긴 컨텍스트를 처리할 수 있기 때문에, 더 작은 컨텍스트 모델에서 필요한 여러 번의 API 호출을 대체할 수 있어 문서 전체 처리가 필요한 작업의 전체 비용을 잠재적으로 절감할 수 있습니다. 하지만 각 토큰은 많은 컴팩트 모델보다 비쌉니다. 예를 들어, 1M 토큰 입력의 경우 $3.00로 고정된 반면, 더 작은 모델은 백만 개당 $0.15이지만 동일한 데이터를 처리하려면 여러 번의 호출이 필요할 수 있습니다. 단순성과 토큰당 비용 사이의 균형이 중요합니다. 사용자는 작업당 총 토큰 사용량을 추정해야 합니다.
제공된 사실에는 OrcaRouter에서 Kimi K3에 대한 캐싱 또는 볼륨 할인이 언급되어 있지 않습니다. 가격은 제공업체가 청구하는 대로 엄격히 토큰당 책정됩니다. OrcaRouter는 요청 로깅 또는 재시도와 같은 기능을 제공할 수 있지만 특정 가격 인하가 표시되지는 않습니다. 사용자는 업데이트 사항이 있는지 OrcaRouter의 현재 가격 페이지를 확인해야 합니다. 일반적으로 대량 사용자는 제공업체와 직접 협상할 수 있지만 OrcaRouter를 통해서는 명시된 요금이 적용됩니다.
이미지는 과금 목적으로 토큰으로 변환됩니다. 이미지의 정확한 토큰화는 해상도와 제공업체의 알고리즘에 따라 달라집니다. 일반적으로 표준 이미지(예: 1024x1024)는 수백 개의 토큰 정도의 비용이 발생할 수 있습니다. Kimi K3의 입력 가격이 100만 토큰당 3.00달러이므로 프롬프트에 이미지를 포함하면 입력 토큰 수가 증가하여 비용이 상승합니다. 이미지가 많은 워크로드의 경우 총 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다. 비용을 통제하려면 이미지 크기를 최소화하거나 관련 이미지만 포함하는 것이 좋습니다.
Kimi K3는 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 접근됩니다. https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions로 HTTP POST 요청을 보내며, model 매개변수를 "kimi/kimi-k3"로 설정합니다. 요청 형식은 OpenAI의 Chat Completions API와 동일합니다: system, user, assistant 역할을 가진 messages 배열을 포함합니다. 이미지 입력의 경우 type이 "image_url"인 content 배열을 사용합니다. OrcaRouter에서 API 키를 받았는지 확인하세요. 특별한 설정은 필요하지 않습니다; temperature, max_tokens, top_p, stop과 같은 표준 매개변수가 지원됩니다.
OrcaRouter를 통해 Kimi K3는 표준 OpenAI 호환 매개변수를 지원합니다: temperature(기본값 0.7), max_tokens(모델의 출력 한도(명시되지 않았으나 32K 미만으로 추정)까지), top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop 시퀀스, n(완료 횟수). 또한 모델은 실시간 출력을 위한 stream 매개변수를 허용합니다. 이미지 입력의 경우 멀티모달 콘텐츠 형식을 사용할 수 있습니다. 지원되지 않는 매개변수는 무시됩니다. 큰 컨텍스트 창을 통해 긴 출력에 대해 높은 max_tokens를 설정할 수 있지만 비용에 유의하십시오.
이미 OpenAI 호환 API를 사용하고 있다면 마이그레이션이 간단합니다. 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고, 모델 ID를 "kimi/kimi-k3"로 업데이트하고, OrcaRouter API 키를 설정하세요. 동일한 메시지 형식을 사용한다면 코드 변경이 필요하지 않습니다. 이미지 지원을 위해 프롬프트에 이미지 URL 또는 base64 데이터가 포함되어 있는지 확인하세요. 모델의 기능에 맞게 max_tokens 및 기타 매개변수를 조정해야 할 수도 있습니다. 먼저 작은 샘플로 테스트하여 출력 품질과 비용을 확인하세요.
OrcaRouter에서 API 키가 필요합니다. 이를 Authorization 헤더에 Bearer YOUR_API_KEY로 포함하십시오. OrcaRouter는 인증 및 결제를 관리합니다. 보안을 위해 키를 공유하지 마십시오. OrcaRouter는 API 키 교체도 지원할 수 있습니다. MoonshotAI로부터 추가 인증이 필요하지 않습니다. 모든 요청은 OrcaRouter의 인프라를 통해 전송되며, 이 인프라는 속도 제한 및 오류 처리를 담당합니다. 요청이 OrcaRouter의 서비스 약관을 준수하는지 확인하십시오.
Kimi K3는 1,048,576개의 토큰으로 구성된 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 이는 현재 사용 가능한 가장 큰 규모 중 하나입니다. 이는 백만 토큰 컨텍스트를 지원하는 다른 제공업체의 모델과 비교할 수 있습니다. 토큰 백만 개당 $3/$15의 가격 경쟁력이 있습니다. 일부 모델과 달리 Kimi K3는 멀티모달 입력(텍스트 및 이미지)을 지원합니다. 주요 차별점은 마크업 없이 OrcaRouter를 통해 액세스된다는 것입니다. GPT-4 Turbo(128K 컨텍스트, 더 높은 비용)와 같은 모델과 비교할 때, Kimi K3는 매우 긴 시퀀스의 경우 더 저렴할 수 있지만 품질 프로필이 다를 수 있습니다. 벤치마크 비교는 제공되지 않습니다.
작업에 전체 큰 컨텍스트 창이 필요할 때 Kimi K3를 선택하세요. 예를 들어, 500페이지 분량의 문서를 한 덩어리로 분석하거나 단일 프롬프트에 많은 이미지를 포함하는 경우입니다. 더 작은 컨텍스트 창(예: 128K 토큰)을 가진 저렴한 모델은 입력을 청크로 나누어야 하므로 상호 참조가 손실될 수 있습니다. 품질 손실 없이 작업을 분할할 수 있다면, 토큰당 비용이 낮기 때문에 저렴한 모델이 더 바람직합니다. 또한 모델의 특정 강점(멀티모달, 긴 컨텍스트)이 중요한지 고려하세요.
제공된 정보는 Kimi K3에만 해당됩니다. MoonshotAI에는 Kimi와 Kimi K2 같은 이전 모델이 있습니다. Kimi K3는 더 큰 컨텍스트 윈도우와 멀티모달 지원을 갖춘 최신 모델입니다. 이전 모델은 컨텍스트가 더 작고 이미지를 지원하지 않을 가능성이 높습니다. 다른 모델의 가격은 제공되지 않았습니다. MoonshotAI의 기존 모델 사용자에게 Kimi K3로 업그레이드하면 더 큰 기능이 제공되지만 토큰당 비용이 더 높습니다. 결정은 더 큰 컨텍스트와 이미지 입력이 프리미엄을 정당화하는지 여부에 달려 있습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["ORCAROUTER_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="kimi/kimi-k3",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstool_choicetools| 입력 / 1M tokens | $3.00 |
| 출력 / 1M tokens | $15.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.300 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
이번 주 개발자들의 이야기
@misc{orcarouter_kimi_k3,
title = {Kimi K3 API},
author = {MoonshotAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k3}
}MoonshotAI. (2026). Kimi K3 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/kimi/kimi-k3