1M 토큰 공유 컨텍스트
1,048,576 토큰의 입출력 창 내에서 대규모 저장소, 기술 사양, 긴 문서 세트 및 확장된 에이전트 기록을 처리하세요.
Kimi K3.1 Pro
GPTProto를 통해 Moonshot AI의 Kimi K3.1 Pro에 액세스하여 리포지토리 규모의 코딩, 시각적 코드 변환 작업, 금융 조사 및 장기 실행 에이전트 기능을 활용해 보세요. 하나의 GPTProto 키와 잔액으로 200개 이상의 텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 모델과 함께 테스트할 수 있습니다.
API 사용 예제
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "kimi-k3.1-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Kimi K3.1 Pro 요금
채팅, 코딩 에이전트 및 문서 작업. 1M 토큰당 과금 — 입력, 캐시된 입력 및 출력은 별도 청구됩니다.
| 시나리오 | MoonshotAI 정가 | OpenRouter | GPTProto | 월 절감 |
|---|---|---|---|---|
| 개인10M 토큰 / 월 (4.8M 캐시) | $27.36 | $28.86 | $27.36 | −$0.00≈ $0.00 / 년 |
| 팀100M 토큰 / 월 (48M 캐시) | $273.60 | $288.65 | $273.60 | −$0.00≈ $0.00 / 년 |
| 비즈니스500M 토큰 / 월 (240M 캐시) | $1368.00 | $1443.24 | $1368.00 | −$0.00≈ $0.00 / 년 |
월 $0.00 절약
연간 절약 ≈ $0.00 · 사용한 만큼 결제
관련 모델
전체 모델
Kimi K3.1 Pro현재
MoonshotAI · 1.05M context · $2/M input · $10/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
모델
가격: GPTProto
공식 대비
OpenRouter 대비
컨텍스트
안정성
Kimi K3.1 Pro현재
MoonshotAI
$2.00 / $10.001M 토큰당
—
-5%
1.05M
코딩 및 장기 에이전트를 위한 Kimi K3.1 Pro API
Kimi K3.1 Pro는 1,048,576 토큰의 컨텍스트 창과 네이티브 시각적 이해, 상시 추론, 도구 호출 및 매우 긴 텍스트 출력을 결합합니다. Moonshot은 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%, 내부 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon 평가에서 61.2%의 점수를 보고합니다. GPTProto는 다른 지원 모델에 사용하는 것과 동일한 계정을 통해 타사 API 액세스를 제공합니다.
다단계 작업을 위한 긴 출력
API는 기본적으로 최대 131,072개의 출력 토큰을 제공하며, 남은 컨텍스트가 허용하는 경우 공유 1M 토큰 제한까지 더 높은 제한을 설정할 수 있습니다.
보고된 코딩 성능
Moonshot은 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%, Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon에서 61.2%의 성능을 보고합니다. 결과는 하네스, 도구 및 추론 설정에 따라 달라집니다.
추론 및 에이전트 제어
추론은 낮음, 높음 또는 최대 노력 설정으로 활성화된 상태를 유지합니다. 또한 이 모델은 스트리밍, 도구 선택, 구조화된 출력 및 다단계 도구 호출을 지원합니다.
Kimi K3.1 Pro API란 무엇인가요?
Kimi K3.1 Pro는 Moonshot AI의 K3.1 시리즈 중 첫 번째 모델입니다. 이 모델은 Kimi K3를 사후 학습(post-trained)하여 업그레이드한 버전으로, 코딩, 에이전트 작업, 금융, 3D 생성 분야 전반에 걸쳐 더 많은 강화 학습 연산 자원을 투입한 3조(3-trillion)급 파운데이션 모델을 기반으로 합니다. API는 텍스트와 이미지 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. 텍스트-투-텍스트(Text-to-text) 애플리케이션은 비전 경로를 사용하지 않고도 채팅 메시지, 문서, 코드 및 도구 결과를 전송할 수 있습니다.
이 모델은 보존된 사고(Preserved Thinking) 방식을 사용합니다. 추론은 항상 활성화되어 있으며, 다중 턴(multi-turn) 애플리케이션은 다음 요청 시 reasoning_content를 포함하여 전체 어시스턴트 메시지를 반환해야 합니다. 개발자는 low, high, 또는 max 중 추론 강도를 선택할 수 있습니다. 이러한 제약 사항은 기존 Kimi 통합을 마이그레이션할 때 중요합니다.
| 사양 | Kimi K3.1 Pro |
|---|---|
| 개발자 | Moonshot AI |
| 모델 클래스 | 3T급 사후 학습 추론 모델 |
| 공식 모델 ID | kimi-k3.1-pro |
| 입력 및 출력 | 텍스트 및 이미지에서 텍스트로 |
| 공유 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 토큰 |
| 기본 최대 출력 | 131,072 토큰 |
| 구성 가능한 출력 제한 | 최대 1,048,576 토큰 (공유 컨텍스트 제한 적용) |
| 추론 | 항상 활성화; low, high, 또는 max (기본값) |
| 도구 선택 | auto, none, 또는 required |
| 스트리밍 및 구조화된 출력 | 지원됨 |
| 오픈 웨이트 상태 | API 활성; 전체 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개 예정 |
Kimi K3.1 Pro API 애플리케이션
리포지토리 규모의 코딩. 소스 파일, 인터페이스, 테스트 및 구성을 제공하세요. 코드를 변경하기 전에 모델이 종속성을 추적하도록 요청한 다음, 패치와 테스트 계획을 요구하세요. 대규모 컨텍스트 윈도우 덕분에 연결된 모듈을 관련 없는 프롬프트로 나눌 필요가 줄어듭니다.
장기적 에이전트 작업. 파일 검사, 문서 검색, 명령 실행 및 계획 수정이 필요한 에이전트를 위해 함수 호출 및 스트리밍 도구 인수를 사용하세요. 권한, 타임아웃 및 승인 테스트는 주변 에이전트에서 관리하세요.
금융 리서치. 보고서, 스프레드시트 추출물, 계산 규칙 및 소스 노트를 제공한 다음, 증거와 명시적 가정을 포함한 추적 가능한 분석을 요청하세요. 사용하기 전에 모든 주요 수치를 검증하세요.
시각-코드 및 3D 워크플로우. 프론트엔드 구현, Three.js 장면, Blender 스크립트 및 CAD 작업을 위해 스크린샷, 스케치 또는 참조 이미지를 사용하세요. 생성된 코드와 지오메트리를 실행하고 검사하세요.
긴 기술 출력. 마이그레이션 계획, 대규모 패치 또는 다중 파일 초안을 생성하세요. 입력과 생성된 출력이 동일한 1M 토큰 윈도우를 공유하므로 출력 예산을 설정하세요.
Kimi K3.1 Pro 대 Kimi K3
K3.1 Pro는 K3의 더 큰 컨텍스트를 가진 후속 모델이 아닙니다. 두 모델 모두 동일한 1M 토큰 윈도우와 네이티브 시각적 이해 능력을 제공합니다. 업그레이드의 핵심은 사후 학습(post-training), 측정된 작업 성능, 그리고 출시 가격에 있습니다.
| 결정 요인 | Kimi K3.1 Pro | Kimi K3 |
|---|---|---|
| 포지션 | 현재 K3.1 플래그십 | 이전 세대 K3 플래그십 |
| 기반 및 학습 | 상당히 많은 사후 학습 연산량을 투입한 K3 기반 모델 | 기존 2.8T K3 기반 모델 |
| 컨텍스트 | 1,048,576 토큰 | 1,048,576 토큰 |
| 시각적 입력 | 지원됨 | 지원됨 |
| Kimi Code Bench 3.0 장기 호라이즌 | 61.2% | 55.95% |
| Moonshot 출시 정가 | 1M 토큰당 입력 $2 / 출력 $10 | 1M 토큰당 입력 $3 / 출력 $15 |
| 오픈 가중치 | 2026년 11월 4일 예정 | 출시됨 |
| 최적의 용도 | 새로운 코딩, 연구 및 장기 실행 에이전트 배포 | 아직 업그레이드가 필요하지 않은 기존 K3 배포 환경 |
위의 벤치마크 수치는 Moonshot AI가 보고한 것이며 GPTProto가 독립적으로 재현한 것은 아닙니다. 프로덕션 트래픽을 변경하기 전에 동일한 프롬프트, 도구, 토큰 제한 및 수락 테스트를 사용하여 두 모델을 모두 실행해 보십시오.
Kimi K3.1 Pro 대 기타 코딩 및 에이전트 모델
단일 리더보드 순위에 의존하기보다 API 동작과 워크로드 적합성을 비교하십시오.
| 모델 | 차별점 | 선택 시기 |
|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 1M 공유 컨텍스트, 긴 디코드, 네이티브 비전, 상시 추론 및 오픈 가중치 경로 | 코딩 에이전트, 대규모 컨텍스트 연구, 시각-코드 변환 또는 향후 자체 호스팅 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 더 낮은 토큰 요금 및 Flash 배포 프로필 | 비용과 처리량이 우선시되는 대용량 작업 |
| Gemini 4 Argon | Google 생태계 내의 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 PDF 입력 | 광범위한 멀티모달 애플리케이션 또는 Gemini 중심 팀 |
| GPT-6 Astra | 컴퓨터 사용 및 OpenAI의 Codex 및 Responses 생태계 | 화면 기반 에이전트 및 컴퓨터 사용 워크플로우 |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic은 Terminal-Bench 4.0에서 66.4%를 보고함 | 프로젝트 평가에서 Anthropic의 도구 동작이 선호되는 에이전트 코딩 |
제공업체 벤치마크는 서로 다른 하네스와 설정을 사용합니다. GPTProto 플레이그라운드에서 후보 모델들을 비교한 다음, 동일한 워크로드에서 작업 완료도, 잘못된 도구 호출, 지연 시간, 출력 사용량 및 총 비용을 평가하십시오.
Kimi K3에서 업그레이드하기 전 마이그레이션 체크리스트
Kimi K3와 K3.1 Pro는 요청 매개변수 제약 조건을 공유하므로, 대부분의 K3 통합은 GPTProto의 실시간 API 사용량 탭에 표시된 식별자로 모델 선택만 변경하면 됩니다.
K2 스타일의
thinking매개변수를 보내지 마십시오. K3 시리즈의 추론 기능은 항상 활성화되어 있습니다.최상위
reasoning_effort를low,high또는max로 설정하십시오.max가 기본값입니다.멀티턴 채팅 및 도구 루프 중에는
reasoning_content를 포함한 전체 어시스턴트 메시지를 반환하십시오.지원되는 샘플링 기본값을 유지하고 공유 컨텍스트 창 내의 출력 예산 설정을 다시 확인하십시오.
모든 트래픽을 새 모델로 라우팅하기 전에 실제 리포지토리 및 도구 스키마에서 카나리 테스트를 실행하십시오.
Kimi K3.1 Pro를 선택해야 하는 경우는 언제인가요?
코드베이스 마이그레이션, 연구 에이전트, 재무 분석, CAD 스크립팅 또는 대규모 컨텍스트, 시각적 참조 및 반복적인 도구 사용이 필요한 기타 작업에는 Kimi K3.1 Pro를 선택하십시오.
컴퓨터 제어, 오디오 또는 비디오 입력, 최저 토큰 요금 또는 공급자별 도구 생태계가 우선순위인 경우에는 다른 모델을 선택하십시오. GPTProto를 사용하면 애플리케이션에서 하나의 키와 잔액으로 지원되는 대안을 테스트할 수 있습니다.
Kimi K3.1 Pro API 자주 묻는 질문
GPTProto에서 Kimi K3.1 Pro API 비용은 얼마인가요?
페이지 출시 시점에 GPTProto는 Kimi의 요금표를 따릅니다: 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10, 캐시 쓰기 토큰 100만 개당 $2, 캐시 적중 토큰 100만 개당 $0.20입니다. 라이브 패널이 청구의 기준이 됩니다. GPTProto 요금 정보를 확인하세요.
Kimi K3.1 Pro API 키를 얻고 Playground에 액세스하려면 어떻게 해야 하나요?
계정을 생성하고 GPTProto API 키를 발급받은 후, Playground에서 테스트하세요. API 사용량(API Usage)에서 현재 엔드포인트와 모델 식별자를 복사하십시오. 동일한 키로 지원되는 다른 모델에도 액세스할 수 있습니다.
Kimi K3.1 Pro의 컨텍스트 윈도우와 출력 제한은 어떻게 되나요?
이 API는 1,048,576 토큰의 공유 컨텍스트 윈도우를 가집니다. max_tokens는 기본값이 131,072이며 최대 1,048,576까지 설정할 수 있지만, 입력과 생성된 출력의 합계는 공유 윈도우 내에 있어야 합니다.
Kimi K3.1 Pro는 텍스트-투-텍스트 API인가요?
네. 텍스트 프롬프트를 입력받아 채팅, 코딩, 추출, 연구 및 에이전트 워크플로우를 위한 텍스트를 반환합니다. 기본 모델은 이미지 입력도 허용하므로, 단순히 텍스트 전용이라고 부르는 것은 그 기능을 과소평가하는 것입니다.
Kimi K3.1 Pro API에서 추론을 비활성화할 수 있나요?
아니요. Preserved Thinking은 항상 활성화되어 있습니다. 사고 모드를 비활성화하는 대신 reasoning_effort를 "low", "high" 또는 "max"로 설정하여 추론 예산을 제어하세요.
Kimi K3.1 Pro는 도구 호출 및 구조화된 출력을 지원하나요?
네. auto, none, required의 tool_choice 값, 스트리밍 도구 인수, 그리고 JSON 스키마 구조화된 출력을 지원합니다. 실행 및 검증은 애플리케이션 계층에서 유지하십시오.
Kimi K3.1 Pro가 코딩 면에서 Kimi K3보다 더 나은가요?
Moonshot은 Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon에서 K3의 55.95% 대비 K3.1 Pro의 성능을 61.2%로 보고합니다. 귀하의 리포지토리와 에이전트 하네스에서 개선 사항을 직접 확인해 보십시오.
GPTProto는 비공개 Kimi K3.1 Pro API 액세스를 제공하나요?
GPTProto는 공개 채팅이 아닌 계정 범위의 API 키를 사용합니다. 데이터 보존 제로(Zero Data Retention), 지역별 처리 또는 계약상의 개인정보 보호 약관에 대해서는 규제 대상 데이터를 전송하기 전에 지원팀을 통해 GPTProto의 해당 정책을 확인하십시오.
Kimi K3.1 Pro는 오픈 웨이트 모델인가요?
Moonshot은 API를 먼저 출시했으며 2026년 11월 4일까지 전체 모델 가중치를 공개할 예정입니다. 자체 호스팅 요구 사항은 공개 전까지 대기 상태로 간주하십시오.
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