Kimi K3.1 API
Kimi K3.1은 수백만 토큰 규모의 멀티모달 추론과 코딩, 3D 및 리서치 워크플로우를 결합했으며, Pro 및 더 빠른 Highspeed 변형 버전을 제공합니다.
Kimi K3.1 Pro API
moonshot/kimi-k3.1-pro
104.8만 토큰의 컨텍스트, 상시 작동하는 사고 기능, 강력한 코딩 및 연구 능력을 갖춘 플래그십 멀티모달 추론 모델입니다. 1백만 토큰당 공식 USD 가격은 입력 2달러, 출력 10달러, 캐시 읽기 0.20달러입니다.
Kimi K3.1 API 배경
개요
Kimi K3.1은 코딩, 3D 생성, 금융 연구 및 장기 실행 에이전트 워크플로우를 위해 설계된 Moonshot AI의 주력 멀티모달 추론 모델 패밀리입니다. Kimi K3.1 Pro 및 Kimi K3.1 Pro Highspeed를 포함합니다.
개발 과정
K3.1 Pro는 확장된 강화 학습으로 후학습(post-trained)된 Kimi K3의 버전입니다. 두 변형 모두 Kimi 제품 및 공식 API를 통해 사용할 수 있습니다. 2026년 10월 24일 기준, 2026년 11월 4일까지 전체 모델 가중치(weights)가 공개될 예정이라고 발표되었습니다. 호스팅된 추론의 사용 가능 여부가 가중치 다운로드 가능 여부를 의미하지는 않습니다.
주요 혁신
- 1,048,576 토큰의 컨텍스트 윈도우와 네이티브 이미지 및 비디오 이해 능력.
- 낮음, 높음, 최대 설정이 가능한 상시(always-on) 추론 기능; 기본값은 최대 설정입니다.
- Highspeed는 동일한 성능 수준을 약 2~3배 빠른 속도로 제공합니다.
Kimi K3.1 API 기술 사양
구조
Kimi K3를 기반으로 한 멀티모달 언어 모델 패밀리로, 추론, 코딩 및 도구 사용을 위한 추가 후학습을 거쳐 최적화되었습니다. 출력은 텍스트 및 도구 호출 형태이며, 3D 에셋은 네이티브 3D API 출력이 아닌 코드 및 외부 도구를 통해 생성됩니다.
파라미터
공식적으로 3조(3-trillion) 클래스로 설명됩니다. 정확한 K3.1 총 파라미터 수나 활성 파라미터 수는 여기서 명시되지 않습니다. 두 변형 모두 1,048,576 토큰 컨텍스트를 지원합니다.
기능
- 텍스트, 이미지, 비디오 입력 지원; 텍스트 응답 및 도구 호출.
- OpenAI 호환 Chat Completions 및 엄격한 JSON Schema 구조화된 출력 지원.
- 공식 모델 ID: kimi-k3.1-pro 및 kimi-k3.1-pro-highspeed.
- 토큰 백만 개당 공식 USD 가격: Pro 입력 $2, 출력 $10, 캐시된 입력 $0.20; Highspeed 입력 $4, 출력 $20, 캐시된 입력 $0.20. 플랫폼 홈페이지의 캐시 쓰기 가격은 각각 $2 및 $4이며, 캐시 쓰기 가격은 TTL에 따라서도 달라집니다.
한계
- 생각(Thinking) 과정은 비활성화할 수 없습니다. reasoning_effort를 low, high 또는 max로 사용하세요.
- 이미지 입력은 일반적인 공개 이미지 URL이 아닌 base64 또는 업로드된 ms:// 파일 참조를 사용합니다.
- temperature 1.0 및 top_p 0.95를 포함한 샘플링 파라미터는 고정되어 있습니다.
- 출력 예산은 컨텍스트 제약을 공유하며, 설정 가능한 최대값은 컨텍스트 윈도우를 초과하는 추가 용량이 아닙니다.
- Kimi Code 구독 모델 ID는 종량제 API 모델 ID와 다릅니다.
Kimi K3.1 API 성능
장점
- Moonshot은 K3.1 Pro가 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%를 기록했다고 보고합니다.
- Moonshot은 자체 내부 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon에서 61.2%를 기록했다고 보고합니다.
- 도구를 사용할 경우, 벤더는 자체 BenchCAD 평가에서 92.7% Voxel IoU를 기록했다고 보고합니다.
- 벤더는 OfficeQA Pro v2에서 64.4, Frontier Finance에서 58.6을 기록했다고 보고합니다.
실제 효과
이 모델 패밀리는 저장소 디버깅, 다단계 개발, 파라메트릭 CAD 스크립팅 및 근거 기반 금융 워크플로우를 대상으로 합니다. 보고된 벤치마크 결과는 벤더의 자체 평가이며, 평가 환경과 예산에 따라 달라질 수 있으므로 특정 작업에 대한 보증이 아닙니다. Highspeed는 별도로 입증된 지능 업그레이드가 아니라 대기 시간 및 가격 최적화 변형입니다.
Kimi K3.1 API 언제 사용하나요
시나리오
- 토큰 비용이 중요한 장기 컨텍스트 개발 및 연구에는 Pro를 사용하세요.
- 더 빠른 응답이 더 높은 입력 및 출력 비용을 정당화하는 대화형 에이전트에는 Highspeed를 사용하세요.
- Blender, CAD, 스프레드시트 및 다단계 워크플로우를 위해 도구가 활성화된 환경을 사용하세요.
모범 사례
- 다중 턴 도구 워크플로우에서 전체 어시스턴트 메시지를 보존하고 최종 콘텐츠와 별도로 reasoning_content를 파싱하세요.
- 접두사 캐시 재사용을 개선하기 위해 안정적인 프롬프트, 도구 및 문서를 앞쪽에 배치하고, 캐시 쓰기 TTL 및 사용량을 확인하세요.
- 생성된 코드, 금융 계산 및 구조화된 출력을 검증하세요.
- 공식 참고 자료: https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3-1-pro ; https://platform.kimi.ai/docs/guide/kimi-k3-1-pro-quickstart ; https://platform.kimi.ai/ .