요금제+7% 보너스
// 벤더를 넘는 모델 비교

Kimi K3.1 ProvsGPT-6 Astra

GPTProto

Kimi K3.1 Pro와 GPT-6 Astra는 끝내야 할 일과 그것을 끝내는 비용으로 좁혀져요. 저장소 규모 코딩, 재무 리서치, 비주얼을 코드로 바꾸는 작업을 더 낮은 GPTProto 토큰 요금으로 하려면 Kimi부터 시작하세요. 그때는 Astra부터 시작하되, 애플리케이션의 중심이 OpenAI의 까다로운 추론, 컴퓨터 사용, 전문 작업 능력일 때로 하세요. 둘 다 텍스트와 이미지를 받고 텍스트를 돌려줘요. 같은 작업을 하나의 GPTProto 계정으로 비교하세요. 이 페이지는 kimi-k3.1-pro를 쓰고, Kimi K3도 고속 SKU도 아니에요.

짧게 말하면, 비용 확인은 Kimi K3.1 Pro부터 시작하세요. 실시간 GPTProto 요금에서 입력은 75% 낮고 출력은 75% 낮아요. 그 차이가, 확인할 수 있는 작업의 첫 패스를 Kimi에게 맡기는 이유예요. 작업에 OpenAI 도구가 필요하거나, Kimi가 실패한 확인을 Astra가 통과할 때 실행을 Astra로 옮기세요. 재시도를 포함해 에이전트 실행 전체를 예산에 넣으세요.

GPTProto에서 Kimi K3.1 Pro 살펴보기GPTProto에서 GPT-6 Astra 살펴보기
// 나란히 비교

Kimi K3.1 Pro와 GPT-6 Astra한눈에.

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

항목
Kimi K3.1 Pro
GPT-6 Astra
제공업체
MoonshotAI
OpenAI
모델 ID
kimi-k3.1-pro
gpt-6-astra
OpenRouter 모델
moonshotai/kimi-k3.1-pro
openai/gpt-6-astra
가용성
100%
최근 7일
100%
최근 7일
출시일
2026년 10월 23일
2026년 9월 4일
입력
$2.00$2.00 공식 정가
$8.00$10.00 공식 정가
출력
$10.00$10.00 공식 정가
$40.00$50.00 공식 정가
절약
−0%카탈로그 정가 대비
−20%카탈로그 정가 대비
캐시 읽기
$0.20$0.20 공식 정가
$0.80$1.00 공식 정가
캐시 쓰기
$2.00$2.00 공식 정가
$10.00$12.50 공식 정가
컨텍스트 창
1,048,576 토큰
105만 토큰
최대 출력 토큰
943,718 토큰
12.8만 토큰
입력 형식
텍스트이미지동영상
파일이미지텍스트
출력 형식
텍스트
텍스트
강점이 드러나는 곳
테스트로 받아들이거나 거절할 수 있는, 비용에 민감한 에이전트 실행
OpenAI의 리서치와 컴퓨터 사용 도구를 중심으로 짠 워크플로
가장 먼저 시험할 것
코딩이나 리서치 작업의 첫 평가
필요한 도구가 OpenAI 경로에 있는 작업
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": "gpt-6-astra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

GPTProto 카탈로그의 100만 토큰당 가격이에요. OpenRouter 수치는 2026년 11월 3일에 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
GPT-6 AstraOpenAI
입력$10.00
입력−20%$8.00
출력$50.00
출력−20%$40.00
// 가격 비교

Kimi가 더 낮아요양쪽 요금에서.

실시간 GPTProto 텍스트 요금에서 Kimi K3.1 Pro은 입력 100만 토큰당 $2.00, 출력 100만 토큰당 $10.00예요. GPT-6 Astra은 $8.00과 $40.00예요. 옆에 저장된 제공업체 정가는 Kimi K3.1 Pro이 $2.00/$10.00, GPT-6 Astra이 $10.00/$50.00예요. Kimi K3.1 Pro는 입력이 75%, 출력이 75% 낮아요. GPTProto 카탈로그와 게시자의 직접 API는 서로 다른 가격이에요. GPTProto 요청에 붙는 요금은 모델 페이지를 쓰세요.

캐시되지 않은 입력 토큰 100만 개와 청구되는 출력 토큰 200,000개의 배치에서, 이 카탈로그 요금은 Kimi K3.1 Pro이 $4.00, GPT-6 Astra이 $16.00예요. 입력 부분은 $2.00 대 $8.00예요. 출력 부분은 $2.00 대 $8.00예요. 캐시 작업과 따로 청구되는 도구는 별도예요. 코딩 에이전트는 같은 파일을 다시 읽고 패치를 여러 개 만들 수 있어요. 받아들인 결과에 대해 입력, 추론, 답변 토큰, 도구 요금, 재시도를 기록하세요.

프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Kimi K3.1 Pro 페이지와 GPT-6 Astra 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
백만 토큰
백만 토큰
연간 남는 금액
$0
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
// 속도와 접근

얼마나 빠른가. 어떻게 호출하나.스냅샷이 보여주는 것.

지연과 처리량은 OpenRouter 제공업체 중앙값이에요. 빠진 행은 가져오기에 없었고, 짐작하지 않고 빼 두었어요.

항목
Kimi K3.1 Pro
GPT-6 Astra
지원 매개변수
frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningreasoning_effortresponse_format
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
도구 사용
표시됨
표시됨

OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값. 가져온 때 2026년 11월 3일. GPTProto SLA가 아니에요.

// 충전

잔액 하나.
두 모델.

같은 GPTProto 잔액에서 Kimi K3.1 Pro과 GPT-6 Astra을, 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.

GPT-6 Astra에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $2,400 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.
// 품질과 벤치마크

지수가 보여주는 것.그것이 결정하지 못하는 것.

두 모델 모두에 있는 점수만 보여줘요. 더 높은 지수는 후보를 좁히는 신호예요. 당신의 작업을 결정하지는 않아요.

항목
Kimi K3.1 Pro
GPT-6 Astra
지능 지수
46Kimi K3.1 Pro
56.9GPT-6 Astra (Max)

OpenRouter 수집이 실은 Artificial Analysis 점수. 가져온 때 2026년 11월 3일.

// 결론

어느 모델이 맞나그 작업은?

실패 방식을 이미 설명할 수 있는 모델을 쓰세요.

Kimi K3.1 Prokimi-k3.1-pro
첫 평가에는 Kimi K3.1 Pro를 선택
  • 비용에 민감한 코딩 에이전트, 출처에 근거한 재무 작업, 시각적 구현, 큰 기술 초안에는 Kimi를 쓰세요. 표시된 입력 요금은 GPT-6 Astra보다 75% 낮고, 출력 요금은 75% 낮아요.
  • K3.1 Pro는 Kimi K3 위의 나중 학습 단계이고, 코딩, 에이전트 작업, 재무, 3D 제작에 초점을 둬요. kimi-k3.1-pro를 호출하세요.
  • 에이전트 실행의 시도마다 세세요. 토큰당 차이는 청구의 시작일 뿐이에요.
GPTProto에서 Kimi K3.1 Pro 시험
GPT-6 Astragpt-6-astra
OpenAI 도구 경로에는 GPT-6 Astra를 선택
  • 애플리케이션이 OpenAI의 리서치나 컴퓨터 사용 도구를 중심으로 짜여 있거나, 작업이 더 높은 토큰 예산을 정당화할 때 Astra를 쓰세요.
  • Astra의 직접 API는 입력 토큰 272,000개를 넘으면 더 높은 요금이 있어요. GPTProto 호출은 이 페이지의 카탈로그 요금으로 예산을 잡으세요.
  • 이름을 댈 수 있는, 실패한 Kimi 확인에서 Astra로 올리세요. 요구 사항, diff, 근거를 넘기고, 걸러지지 않은 대화 전체를 넘기지 마세요.
GPTProto에서 GPT-6 Astra 시험

워크로드 라벨로 라우팅

작은 코드 수정, 재무 워크북, 컴퓨터가 제어하는 워크플로는 기본값이 다를 수 있어요. 수용 기준을 보이게 두고, 그것을 충족하는 비용을 비교하세요. 올리기는 실패한 확인, 풀리지 않은 의존성, 필요한 도구를 중심으로 정하세요.

// 컨텍스트와 출력

출력을 계획하세요창 안에서.

Kimi K3.1 Pro은 1,048,576 토큰 컨텍스트를 표시해요. Moonshot은 그 창을 입력과 출력이 함께 쓰고, 공유 한도 안에서 올릴 수 있는 기본 출력 예산이 있다고 적어요. GPT-6 Astra은 105만 토큰 컨텍스트와 12.8만 토큰 출력을 표시해요. OpenAI는 Astra의 컨텍스트 창보다 낮은 최대 입력을 문서화해요. Astra의 직접 API는 입력 토큰 272,000개를 넘으면 더 높은 요금을 적용해요. 이 페이지는 GPTProto 카탈로그 요금을 보여주고, 그 두 번째 직접 API 구간은 보여주지 않으며, 수집이 값을 돌려줄 때 Kimi의 출력 한도를 보여줘요.

Kimi는 low, high, max 추론 노력을 쓰고, 기본값은 max이며, 추론은 켜진 채로 있어요. Astra는 low, medium, high, xhigh, max를 지원해요. 고른 설정은 실행마다 기록하세요. Kimi의 여러 턴 채팅에서는 추론 내용을 포함한, 반환된 어시스턴트 메시지 전체를 보존하세요. Astra의 제공업체 네이티브 도구는 OpenAI가 지원하는 도구 인터페이스를 따르세요.

// 결정하는 방법

도구를 맞추고,그다음 청구예요.

Kimi의 출시는 여러 파일 엔지니어링과 시각적 구현을 포함한 장기 코딩에 초점을 둬요. 코드베이스 옮기기, 인터페이스 변경, 스크린샷에서 하는 프론트엔드 작업, CAD 자산을 만들거나 고치는 스크립트의 첫 후보로 쓰세요. 에이전트에게 저장소 관례와 테스트 명령을 주세요. Astra의 공개된 범위에는 복잡한 코딩과 추론이 들어가요. 작업에 이어지는 조사가 필요하거나 구현과 함께 기술 산출물이 필요할 때 넣으세요. 최종 diff, 회귀 테스트, 검토 시간을 비교하세요.

Astra의 공식 API는 컴퓨터 사용과 더 넓은 OpenAI 호스팅 도구 묶음을 문서화해요. Kimi의 개발자 문서는 도구 호출과 여러 턴 추론을 다뤄요. 컴퓨터 사용 워크플로에는 화면이나 브라우저 환경, 권한, 결과 상태의 확인도 필요해요. 파일 접근, 셸 실행, 승인 규칙은 애플리케이션에 두세요.

Moonshot은 Kimi K3.1 Pro의 출시 개선 가운데 재무 모델링을 강조해요. 두 모델에 같은 공시, 계산 규칙, 기준일을 주세요. 검색 품질은 생성 품질과 따로 두세요. 둘 다 이미지를 받아요. 렌더링이나 실행 단계를 써서, 비교가 그럴듯한 스크립트만이 아니라 동작하는 스크립트를 재게 하세요. 단계를 나눌 수도 있고, Kimi 에이전트가 패치를 준비한 뒤 검토 단계가 같은 수용 기준 아래에서 diff를 평가하게 할 수 있어요.

// 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 보기GPT-6 Astra API와 가격 보기
// 자주 묻는 질문

Kimi K3.1 Pro와 GPT-6 Astra.바로 답해요.

01Kimi K3.1 Pro와 GPT-6 Astra 중 어느 쪽이 더 저렴한가요?+

실시간 GPTProto 요금에서 Kimi K3.1 Pro은 100만 토큰당 입력 $2.00, 출력 $10.00이고, GPT-6 Astra은 $8.00과 $40.00예요. 입력은 75%, 출력은 75% 적어요. Astra의 제공업체 정가는 $10.00/$50.00예요. 작업 전체에 쓰인 토큰과 도구를 계산에 넣으세요.

02Kimi K3.1 Pro는 Kimi K3와 같은 모델인가요?+

아니에요. K3.1 Pro는 코딩, 에이전트 작업, 재무, 3D 제작에 초점을 둔 추가 학습이 있는 Kimi K3의 사후 학습 버전이에요. 이 비교에는 정확한 kimi-k3.1-pro 식별자를 쓰세요. 고속 SKU는 다른 카탈로그 행이에요.

03두 모델 모두 이미지와 함께 쓸 수 있나요?+

맞아요. 문서화된 두 모델 모두 텍스트와 이미지 입력을 받고 텍스트를 만들어요. GPTProto에서는 선택한 경로에 나온 이미지 요청 형식을 쓰세요. CAD나 프론트엔드 작업에서는 생성된 코드를 실행하고 검사하세요.

04오늘 Kimi K3.1 Pro 가중치를 받을 수 있나요?+

2026년 10월 27일 기준, API 접근은 열려 있고 Moonshot은 전체 가중치 공개를 11월 4일까지로 잡아요. GPTProto는 호스팅된 API 접근을 제공해요.

05추론 설정은 어떻게 다른가요?+

Kimi는 low, high, max 추론 노력을 쓰고, 기본값은 max이며, 추론은 항상 켜져 있어요. Astra는 low, medium, high, xhigh, max를 지원해요. 고른 설정은 비교 실행마다 기록하세요.

06에이전트에서 Kimi K3.1 Pro와 GPT-6 Astra는 어떻게 비교해야 하나요?+

같은 도구, 권한, 원본 파일, 수용 확인으로 같은 작업을 실행하세요. 성공한 완료, 잘못된 도구 호출, 검토 작업, 경과 시간, 시도마다의 비용 합계를 비교하세요.

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.

BL
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.

KK
K
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.

SNSanskriti Naruka
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…"

CFCaden Flux
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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

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

MO
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.

글 모두 보기 →

SillyTavern API 연동 가이드: GPTProto 연결 및 역할극 시작하기

Schuyler Stacy·2026년 11월 3일

2026년 도구 호출(Tool Calling)을 위한 최고의 LLM: 9개 모델 비교

Michael Johnson·2026년 10월 30일

Kimi K3.1 Pro vs Claude Opus 5.5: 앱 개발에 더 적합한 모델은?

Schuyler Stacy·2026년 10월 29일
// 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