// 벤더를 넘는 모델 비교

Kimi K3.1 ProvsClaude Opus 5.5

GPTProto2026년 10월 28일 업데이트

Kimi K3.1 Pro와 Claude Opus 5.5는 오래 이어지는 코딩과 지식 작업을 겨냥한 두 모델 사이의 선택이에요. 저장소 규모의 변경, 재무 분석, 비주얼을 코드로 바꾸는 작업을 더 낮은 GPTProto 토큰 요금으로 평가하려면 Kimi부터 시작하세요. 후보에는 Opus를 남겨 두되, 워크플로가 Claude의 에이전트 동작과 도구 인터페이스를 중심으로 짜여 있을 때로 하세요. 둘 다 텍스트와 이미지를 받고 텍스트를 만들어요. 이 페이지가 비교하는 것은 kimi-k3.1-pro이고, 별도의 고속 SKU가 아니에요.

짧게 말하면, 비용 확인은 Kimi K3.1 Pro부터 시작하세요. 실시간 GPTProto 요금에서 입력은 44% 낮고 출력은 44% 낮아요. 더 낮은 토큰 가격은 애플리케이션이 출력을 확인하고 추가 재시도를 멈출 수 있을 때 도움이 돼요. 이미 자리 잡은 Claude 워크플로가 그 확인을 통과하면 Opus를 남겨 두세요. Moonshot의 출시 비교는 둘 다 시험할 이유이지, 그 자체로 결정은 아니에요.

GPTProto에서 Kimi K3.1 Pro 살펴보기 GPTProto에서 Claude Opus 5.5 살펴보기

Kimi K3.1 Pro↗MoonshotAI · kimi-k3.1-pro

적합한 용도더 낮은 카탈로그 요금의 장기 코딩, 재무 리서치, 비주얼을 코드로 바꾸는 작업을 위한 Moonshot의 Kimi K3.1 Pro.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$2.00~~$2.00/M−0%

출력~~$10.00~~$10.00/M−0%

모델 페이지 보기

Claude Opus 5.5↗Claude · claude-opus-5-5

적합한 용도기존 Claude 경로의 오래 이어지는 에이전트 코딩과 지식 작업을 위한 Anthropic의 Claude Opus 5.5.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$4.00~~$3.60/M−10%

출력~~$20.00~~$18.00/M−10%

모델 페이지 보기

// 나란히 비교

Kimi K3.1 Pro와 Claude Opus 5.5한눈에.

GPTProto 가격은 실시간 텍스트에서 텍스트로의 카탈로그 요금이에요. 지연, 컨텍스트, 벤치마크는 OpenRouter 수집이 두 모델 모두에 대해 돌려줬을 때만 나타나요.

항목

Kimi K3.1 Pro

Claude Opus 5.5

제공업체

MoonshotAI

Claude

모델 ID

kimi-k3.1-pro

claude-opus-5-5

가용성

100%

10월 24일 이후 트래픽 6일

97.7%

최근 7일

입력

$2.00~~$2.00~~ 공식 정가

$3.60~~$4.00~~ 공식 정가

출력

$10.00~~$10.00~~ 공식 정가

$18.00~~$20.00~~ 공식 정가

절약

−0%카탈로그 정가 대비

−10%카탈로그 정가 대비

캐시 읽기

$0.20~~$0.20~~ 공식 정가

$0.18~~$0.20~~ 공식 정가

캐시 쓰기

$2.00~~$2.00~~ 공식 정가

$4.50~~$5.00~~ 공식 정가

컨텍스트 창

1,048,576 토큰

100만 토큰

강점이 드러나는 곳

자동으로 확인할 수 있는 저장소 변경과 출처가 있는 분석

Claude의 도구 인터페이스에서 이미 확인을 통과하는 워크플로

가장 먼저 시험할 것

토큰 요금이 이전 결정의 일부인 코딩 에이전트 시험

다시 플랫폼을 옮길 준비가 되지 않은 코딩 에이전트

카탈로그 등록

2026년 10월

2026년 9월

API 사용

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3.1-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

GPTProto 카탈로그의 100만 토큰당 가격이에요. OpenRouter 수치는 2026년 10월 20일에 가져왔어요. GPTProto SLA가 아니에요.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소

공식GPTProto

Kimi K3.1 ProMoonshotAI

입력$2.00

입력−0%$2.00

출력$10.00

출력−0%$10.00

Claude Opus 5.5Claude

입력$4.00

입력−10%$3.60

출력$20.00

출력−10%$18.00

// 가격 비교

더 낮은 요금은Kimi 것이에요.

실시간 GPTProto 텍스트 요금에서 Kimi K3.1 Pro은 입력 100만 토큰당 $2.00, 출력 100만 토큰당 $10.00예요. Claude Opus 5.5은 $3.60과 $18.00예요. 옆에 저장된 제공업체 정가는 Kimi K3.1 Pro이 $2.00/$10.00, Claude Opus 5.5이 $4.00/$20.00예요. Kimi K3.1 Pro는 입력이 44%, 출력이 44% 낮아요.

캐시되지 않은 입력 토큰 100만 개와 청구되는 출력 토큰 200,000개의 배치에서, 이 카탈로그 요금은 Kimi K3.1 Pro이 $4.00, Claude Opus 5.5이 $7.20예요. 입력 부분은 $2.00 대 $3.60예요. 출력 부분은 $2.00 대 $3.60예요. 캐시 작업과 따로 청구되는 도구는 별도예요. 저장소를 다시 읽고 패치를 고치는 에이전트라면, 같은 수용 기준에 닿기까지 필요한 시도마다 세세요.

프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Kimi K3.1 Pro 페이지와 Claude Opus 5.5 페이지를 확인하세요. 이 비교는 그 페이지가 쓰는 것과 같은 카탈로그를 읽어요. OpenRouter에서 가격을 복사하지 않아요.

// 절약 계산기

자신의 숫자로 계산하세요.저희 숫자가 아니에요.

예상하는 입력 토큰과 출력 토큰에 실시간 GPTProto 요금을 곱하세요. 그다음 실제 세트를 실행하세요. 쓸모 있는 예산에는 캐시, 도구, 재시도, 그리고 각 모델이 바르게 끝내는 요청의 비율이 들어가요.

가격 모델

월간 입력 토큰 (백만)

백만 토큰

월간 출력 토큰 (백만)

백만 토큰

연간 남는 금액

월간 운영 비용공식GPTProto절약

입력$400$400$0

출력$500$500$0

연간$10,800$10,800$0

이 페이지에 불러온 카탈로그 요금 기준의 입력 토큰과 출력 토큰만이에요. 캐시, 도구, 재시도는 별도예요.

충전 구간 보기

// 충전

잔액 하나.
두 모델.

같은 GPTProto 잔액에서 Kimi K3.1 Pro과 Claude Opus 5.5을, 각 모델 페이지의 요금으로 시험하세요.

$15

정액 충전 · 보너스 없음

먼저 시험하는 금액입니다. 엔드포인트를 붙이고 새 모델을 돌려보기 좋습니다.

가장 많이 선택

$100

+4% 보너스 크레딧

혼자 개발하거나, 작은 프로젝트를 실서비스에 올릴 때 많이 고릅니다.

최대 절약 · +6%

$1,000

+6% 보너스 크레딧

이미 실서비스 트래픽을 돌리는 팀용입니다. 보너스 크레딧은 할인된 요금 위에 더해집니다.

Claude Opus 5.5에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $480 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.

// 결론

어느 에이전트가확인을 통과하나요?

실패 방식을 이미 설명할 수 있는 모델을 쓰세요.

Kimi K3.1 Prokimi-k3.1-pro

더 낮은 요금의 시험에는 Kimi K3.1 Pro를 선택

비용에 민감한 코딩 에이전트, 재무 문서 파이프라인, 비주얼을 코드로 바꾸는 실험에는 Kimi를 쓰세요. 표시된 입력 요금은 Claude Opus 5.5보다 44% 낮고, 출력 요금은 44% 낮아요.
Kimi 도구 루프를 이어갈 때는 추론 내용을 어시스턴트 메시지에 유지하세요. 노력 설정은 실행과 함께 기록하세요.
K3.1 Pro 결과는 이전 Kimi K3 결과와 나누고, 고속 SKU와도 나누세요.

GPTProto에서 Kimi K3.1 Pro 시험

Claude Opus 5.5claude-opus-5-5

Claude 경로가 이미 될 때 Claude Opus 5.5를 선택

기존 Claude 에이전트가 수용 테스트를 통과하거나, 오래 이어지는 작업에서의 동작이 그 요금을 정당화할 때 Opus를 쓰세요.
토큰만이 아니라 이전을 세고, 요청 형태, 프롬프트, 도구 처리, 유지 보수를 넣으세요.
위의 Terminal-Bench 수치는 Moonshot이 공개한 비교예요. 기본값을 바꾸기 전에 저장소 테스트를 실행하세요.

GPTProto에서 Claude Opus 5.5 시험

작업 그룹을 나누기

문서 분석과 여러 파일의 코드 변경은 같은 GPTProto 잔액에서 다른 기본값을 쓸 수 있어요. 새 경로는 이미 쓰는 수용 확인을 충족한 뒤에만 트래픽을 늘리세요.

// 컨텍스트와 출력

사고 설정을 확인하세요옮기기 전에.

Kimi K3.1 Pro은 1,048,576 토큰 컨텍스트를 표시해요. Moonshot은 그 창을 입력과 출력이 함께 쓰고, 그 안에 출력 예산을 조정할 수 있다고 적어요. Claude Opus 5.5은 100만 토큰 컨텍스트와 12.8만 토큰 출력을 표시해요. 이 페이지는 수집이 값을 돌려줄 때 Kimi의 출력 한도를 보여줘요. 큰 창은 프롬프트가 요구 사항, 근거, 최근 도구 결과를 정리한 묶음일 때 도움이 돼요.

Kimi의 추론은 켜진 채로 있고, 노력은 low, high, max예요. Opus 5.5는 상시 적응형 사고를 써요. Kimi의 여러 턴 도구 사용에서는 추론 내용을 포함한 어시스턴트 메시지 전체를 유지하세요. Claude에서는 고른 GPTProto 경로의 요청과 도구 응답 형식을 쓰세요. 예전 요청을 바꾸지 않은 채 가져오지 마세요.

Moonshot의 K3.1 Pro 출시 비교는 Terminal-Bench 4.0에서 Kimi 65.7%, Claude Opus 5.5 66.4%를 보고해요. 그 벤치마크 버전과 Moonshot 출처를 그 숫자에 붙여 두세요. 이 페이지의 지능 행은 수집에 두 모델의 점수가 모두 있을 때만 나타나요.

// 결정하는 방법

같은 저장소예요.같은 테스트예요.

Moonshot은 K3.1 Pro를 장기 코딩과 시각적 구현에 둬요. Anthropic은 Opus 5.5를 오래 이어지는 에이전트 코딩과 지식 작업에 둬요. 각 후보에 같은 이슈, 저장소 스냅샷, 도구 접근, 완료의 정의를 주세요. 구현과 검증 결과를 요청하세요. 변경이 인터페이스를 지키는지, 오류 경로를 다루는지, 무관한 수정을 피하는지 검토하세요. 같은 셸 제한 시간, 테스트 명령, 재시도 허용량을 쓰세요.

Kimi의 출시는 재무 리서치와 모델링을 강조해요. 두 모델에 같은 공시, 스프레드시트 추출, 계산 규칙, 질문을 쓰세요. 추적 가능한 출처와 재현 가능한 수식을 요구하세요. Opus의 지식 작업 범위는 같은 시험의 일부예요. 메모와 풀리지 않은 질문을 비교하고, 중요한 계산에는 수치 검사기를 두세요.

두 모델 모두 이미지를 받아요. Kimi의 출시는 소프트웨어 도구를 통한 프론트엔드, CAD, 3D 작업을 보여줘요. 컨트롤을 식별하기, 인터페이스 코드를 만들기, 애플리케이션을 조작하기는 다른 작업이에요. 생성된 컴포넌트나 스크립트를 실행한 뒤, 레이아웃, 기하, 동작을 검사하세요. 자동으로 확인할 수 있는 비용에 민감한 에이전트는 Kimi부터 시작하세요. Claude 워크플로가 이미 통과하면 Opus부터 시작하고, 이전 비용에는 요청 변경, 프롬프트 수정, 도구 처리를 세세요.

// 시작하기

하나의 잔액으로 둘 다 시험기본값을 고르기 전에.

각 모델 페이지에는 현재 요금, API 예시, Playground가 있어요. 자신의 프롬프트를 실행한 뒤, 품질, 지연, 예산에서 이기는 라우팅 규칙을 남기세요. 같은 테스트에 세 번째 후보를 넣고 싶다면 모델 카탈로그 둘러보기를 여세요. 현재 GPTProto 요금 비교하기를 여세요.

Kimi K3.1 Pro API와 가격 보기 Claude Opus 5.5 API와 가격 보기

// 자주 묻는 질문

Kimi K3.1 Pro와 Opus 5.5.바로 답해요.

01Kimi K3.1 Pro와 Claude Opus 5.5 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?+

실시간 GPTProto 요금에서 Kimi K3.1 Pro은 100만 토큰당 입력 $2.00, 출력 $10.00이고, Claude Opus 5.5은 $3.60과 $18.00예요. 입력은 44%, 출력은 44% 적어요. Opus의 제공업체 정가는 $4.00/$20.00예요. 완료된 작업을 비교하려면 시도에 걸친 사용량 합계를 추적하세요.

02Kimi K3.1 Pro와 Claude Opus 5.5는 코딩에서 무엇을 보여 주나요?+

둘 다 오래 이어지는 코딩 에이전트에 놓여 있어요. Moonshot은 K3.1 Pro 출시 비교의 Terminal-Bench 4.0에서 Kimi 65.7%, Opus 66.4%를 보고해요. 자신의 작업에 대한 기본값을 고르려면 저장소 테스트를 실행하세요.

03두 모델 모두 이미지를 지원하나요?+

맞아요. 둘 다 텍스트와 이미지 입력을 받고 텍스트를 돌려줘요. 선택한 경로의 문서화된 입력 형식을 쓰고, 작업이 인터페이스나 3D 자산이면 생성된 코드를 실행하고 검사하세요.

04토큰을 아끼려고 사고를 끌 수 있나요?+

Kimi K3.1 Pro의 추론은 켜진 채로 있고, 노력은 low, high, max로 둘 수 있어요. Anthropic은 Opus 5.5에 상시 적응형 사고를 적어요. 지원되는 노력을 고르고, 그 결과의 토큰 사용을 재세요.

05Kimi K3.1 Pro는 이미 자체 호스팅할 수 있나요?+

10월 27일 기준, API 접근은 가능하고 Moonshot은 전체 모델 가중치 공개를 11월 4일까지로 잡아요. Claude Opus 5.5는 독점 호스팅 모델이에요. GPTProto는 둘 다 API 접근을 제공해요.

06두 모델을 하나의 애플리케이션에 둘 수 있나요?+

가능해요. Kimi K3.1 Pro와 Claude Opus 5.5는 각각 가격, API 예시, Playground가 있는 모델 페이지가 있어요. GPTProto 키와 잔액은 하나를 쓰고, 각 경로의 메시지 형식, 사고 구성, 도구 처리는 그 API Usage 예시에 맞추세요.

07이것은 OpenRouter 가격인가요?+

아니에요. 금액은 텍스트에서 텍스트로의 장면용 GPTProto 카탈로그 요금이고, 카탈로그가 옆에 저장한 제공업체 정가도 포함해요. OpenRouter는 지연, 처리량, 컨텍스트, 출력 한도, Artificial Analysis 점수의 출처이고, 각각 가져온 시각이 표시돼요.

// 사용자 이야기

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 블로그에서

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.

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// 시작

다음 1억 토큰,정가로 낼 필요 없어요.

브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣습니다. 할인 요금도 여기서 봅니다.

✓OpenAI 호환
✓200개 이상 모델
✓공식보다 10–30% 저렴
✓높은 가동률, 자동 페일오버

✓클립보드에 복사했습니다