Kimi K3는 입력 토큰 100만 개당 $3.00, 출력 토큰 100만 개당 $15.00이며, 전체 100만 토큰 컨텍스트에서 캐시된 입력은 $0.30입니다. 이는 최상위급 가격 책정으로, Claude Sonnet 5와 같은 가격표이며 Claude Opus 4.8이나 GPT-5.6보다 저렴하지만, 자체 이전 세대인 Kimi K2.6보다 대략 3~4배 비싸고 DeepSeek V4 및 GLM 5.2 같은 오픈 경쟁 모델들보다 훨씬 높습니다. K3를 지불하는 방법은 두 가지가 있는데, 사용량 기반 API와 소비자용 멤버십이며, 각각 가격 책정 방식이 매우 다릅니다. 이 가이드에서는 두 가지 모두와 계산을 바꾸는 캐시 할인, 그리고 이 프리미엄이 정당한지 여부를 다룹니다.
Kimi K3 API 가격
개발자 API는 토큰당 요금이 부과되며, 캐시 적중 시에는 큰 할인이 적용됩니다. 이 요금은 Moonshot의 공식 요금 문서를 기준으로 합니다.
Kimi K3 ( | 1M 토큰당 가격 |
|---|---|
입력 (캐시 미스) | $3.00 |
입력 (캐시 히트) | $0.30 |
출력 | $15.00 |
컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 tokens |
기본 최대 출력 | 131,072 (up to 1,048,576) |
청구는 단순한 종량제입니다: 소비자 앱과 달리 API는 컨텍스트 길이에 따라 가격을 차등 적용하지 않으며, 웹 검색 호출은 각각 $0.004로 별도 청구됩니다. K3는 항상 max 추론 노력 수준에서 thinking이 활성화된 상태로 실행되므로, 비추론 모델보다 더 길고 토큰 사용량이 많은 응답을 예상해야 하며, 이는 출력 측 비용에 영향을 줍니다.
Kimi K3 가격이 어떻게 비교되는지
현재 시장에서 K3는 확실히 프리미엄 가격대에 속합니다. 모든 수치는 각 제공업체의 공식 가격 기준으로, 백만 토큰당 기준입니다.
모델 | 입력 | 출력 | 캐시된 입력 | 컨텍스트 |
|---|---|---|---|---|
Kimi K3 | $3.00 | $15.00 | $0.30 | 1M |
Kimi K2.6 | $0.95 | $4.00 | $0.16 | 262K |
DeepSeek V4 Pro | $0.44 | $0.87 | ~$0.004 | 1M |
DeepSeek V4 Flash | $0.14 | $0.28 | ~$0.003 | 1M |
$1.40 | $4.40 | $0.26 | 1M | |
Claude Sonnet 5 | $3.00 | $15.00 | ~$0.30 | 1M |
Claude Opus 4.8 | $5.00 | $25.00 | ~$0.50 | 1M |
GPT-5.6 | $5.00 | $30.00 | $0.50 | 1M |
세 가지가 두드러집니다. 첫째, K3는 Claude Sonnet 5와 1센트 단위까지 정확히 맞추면서 최상위 플래그십(Opus 4.8, GPT-5.6)보다 더 저렴하므로, Moonshot은 이를 저가형 옵션이 아니라 진지한 최전선 모델로 가격 책정하고 있습니다. 둘째, 중국 오픈 모델 계열 안에서는 이것이 가장 비싼 편입니다. DeepSeek V4 Pro는 K3의 입력 비용의 대략 6분의 1 수준이고 GLM 5.2는 대략 절반 수준이어서, K3는 그 집단에서 가격보다 성능에 베팅한 모델입니다. 비용이 우선이라면, 먼저 따져볼 만한 더 저렴한 비교 대상으로는 DeepSeek V4 Pro와 Flash의 분할 및 GLM 5.2와 DeepSeek V4 Pro의 비교가 있습니다. 셋째, 이는 Moonshot의 자체 K2.6보다 큰 도약으로, 입력은 약 3배, 출력은 거의 4배에 달해 "그냥 모든 걸 최신 Kimi로 기본 설정하자"가 이제는 실제 비용 결정이 되었습니다.
캐시 할인은 진정한 레버입니다
계산을 바꾸는 숫자는 캐시 히트 입력 가격입니다: $0.30 대 $3.00, 90% 할인. 캐시된 입력은 동일한 컨텍스트를 다시 보낼 때 적용되며, 이는 바로 K3가 설계된 작업 형태입니다. 긴 agentic loop나 대규모 저장소를 대상으로 하는 코딩 세션에서는 system prompt, codebase, docs, 그리고 task history가 매 턴마다 다시 전송됩니다. prompt caching을 사용하면 이렇게 반복되는 컨텍스트의 요금은 10분의 1 수준으로 청구됩니다.
구체적인 한 번의 턴을 보면 분명해집니다. 에이전트 턴이 repo와 history의 100K tokens를 다시 보내고, 2K의 새 입력을 추가한 뒤, 3K의 출력을 반환한다고 해봅시다. caching이 없으면 이는 $3의 102K input과 $15의 3K output이므로, 약 턴당 $0.35입니다. 100K가 $0.30으로 cached되고 2K의 새 input만 $3이며, output은 동일하다면, 약 턴당 $0.08로 내려가며, 대략 77% 더 저렴합니다. 긴 세션 전체에 걸쳐 이를 곱해보면 caching은 K3가 비싸 보이는지, 아니면 합리적인지의 차이를 만듭니다.
실질적인 의미는 이렇습니다: K3의 표면적인 $3 입력 가격은 비싸 보이지만, 캐시 친화적인 워크로드에서는 대화가 길어질수록 실제 입력 비용이 $0.30에 가까워집니다. 사용 패턴이 매번 새 컨텍스트를 사용하는 단발성 프롬프트라면, $3 전액을 지불해야 하므로 K3의 프리미엄이 가장 크게 느껴집니다. (K2.6의 캐시 적중 비용은 $0.16으로 더 저렴하므로, 같은 논리가 K2.6에도 유리하게 작용합니다.)
API 대 멤버십: 결제하는 두 가지 방법
위의 API 요금은 K3를 사용하는 한 가지 방법입니다. 다른 방법은 Kimi 소비자 멤버십으로, 토큰이 아니라 등급별로 접근 요금을 책정합니다.
플랜 | 월간 | 컨텍스트 | 주요 특징 |
|---|---|---|---|
Adagio | 무료 | — | 입문용 접근 |
Moderato | $19 | 256K | K3, Deep Research, Kimi Code, Slides |
Allegretto | $39 | 1M | 전체 1M 컨텍스트 잠금 해제 |
Allegro | $99 | 1M | 최대 300개의 서브에이전트를 갖춘 Agent Swarm |
Vivace | $199 | 1M | 가장 큰 한도 |
여기서 두 가지 세부 사항이 중요합니다. 컨텍스트 길이는 소비자 측에서의 멤버십 혜택입니다: Moderato에서는 256K, Allegretto 이상에서는 전체 1M이며, 이는 API의 평평하고 계층이 없는 컨텍스트와는 반대입니다. 또한 멤버십은 토큰 단위 측정이 아니라 시간 기반 할당량으로 운영됩니다. 실제 사용에서는 4시간 구간이 큰 작업에 의해 약 15%만 소모되었으므로, 토큰 미터를 지켜보지 않아도 무거운 단일 프로젝트를 해당 요금제에서 수행할 수 있습니다.
경험칙: 앱이나 에이전트를 구축하고 있다면 API와 그 캐시 할인 혜택을 사용하세요. Kimi 앱, CLI 또는 Kimi Code에서 대화형으로 작업 중이라면, 멤버십이 더 간단하며 지속적인 세션에 충분히 넉넉한 할당량을 제공합니다.
Kimi K3 API에 액세스하는 방법
Direct API: 모델 ID는 베이스 URL
https://api.moonshot.ai/v1에서kimi-k3입니다. 엔드포인트는 OpenAI-SDK와 호환되므로, 기존 클라이언트를 해당 베이스 URL에 연결하고MOONSHOT_API_KEY를 사용하면 호출할 수 있습니다.Kimi CLI / Kimi Code: Moonshot은 공식 CLI(Node/npm)를 제공하며, 여기서
/login은 Kimi Code OAuth 세션 또는 플랫폼 API 키에 연결됩니다.Aggregators: K3는 OpenRouter에도
moonshotai/kimi-k3로 동일한 $3/$15 가격에 등록되어 있습니다. 여러 모델을 하나의 엔드포인트로 라우팅한다면 멀티모델 게이트웨이가 유용합니다. AIReiter 같은 플랫폼은 Anthropic-compatible API를 통해 DeepSeek V4 및 GLM 5.2와 같은 중국 오픈 모델을 동일한 방식으로 제공합니다.
가중치에 대한 참고: Moonshot은 K3를 open-weight(Modified MIT)로 표기하고 있으며 전체 릴리스는 2026년 7월 27일까지 예정되어 있지만, 아직 Hugging Face 조직에 올라와 있지 않으므로 공개되기 전까지는 자체 호스팅이 불가능합니다.
Kimi K3는 프리미엄 가격을 지불할 가치가 있나요?
이제 점수가 가격을 뒷받침합니다. Artificial Analysis는 Intelligence Index(57)에서 K3를 189개 중 4위로 평가했으며, Claude Opus 4.8(56)보다 1점 앞섭니다. 또한 Moonshot 자체 벤치마크에서는 코딩과 추론 전반에서 K3가 Opus 4.8을 약간 앞섭니다. 즉, 검증된 최상위급 성능에 대해 최상위급 가격($3/$15)을 지불하는 것이며, 그럼에도 Opus 4.8($5/$25)과 GPT-5.6($5/$30)보다 여전히 저렴합니다. 이는 실제 코딩 작업에서 K3가 Opus 4.8 수준으로 느껴졌다는 직접 사용 후기와도 일치합니다. 전체 비교는 Kimi K3 vs Claude Opus 4.8에서 확인할 수 있습니다.
문제는 처리량입니다: K3는 느리고 장황하며, 최대 reasoning effort에서만 실행되므로, 토큰당 요금이 더 낮더라도 작업당 비용과 지연 시간이 증가할 수 있습니다. 따라서 가치 판단은 이렇습니다: K3는 까다롭고 장기적인 작업, 대규모 저장소 코딩, 여러 파일에 걸친 agent 실행, 그리고 1M context와 cache 할인 효과가 큰 작업에서 그 가격을 정당화합니다. 빠른 채팅, 짧은 작업, 또는 대량의 단순 호출에는 대략 비용의 3분의 1 수준인 K2.6이나 훨씬 더 저렴한 DeepSeek V4가 합리적인 기본 선택입니다.
자주 묻는 질문
Kimi K3 API 비용은 얼마인가요?
입력 토큰 100만 개당 $3.00, 출력 토큰 100만 개당 $15.00이며, 캐시된 입력은 $0.30이고, 100만 토큰 컨텍스트를 기준으로 합니다. 웹 검색 호출은 각각 $0.004가 추가됩니다.
Kimi K3는 Claude나 GPT보다 더 저렴한가요?
Claude Sonnet 5 ($3/$15)와 정확히 일치하며 Claude Opus 4.8 ($5/$25)과 GPT-5.6 ($5/$30)보다 더 저렴합니다. 이는 오픈 경쟁 모델인 DeepSeek V4와 GLM 5.2보다는 더 비쌉니다.
K3는 K2.6보다 얼마나 더 비쌉니까?
입력은 약 3배($3.00 대 $0.95), 출력은 거의 4배($15.00 대 $4.00)입니다. K2.6은 일상적인 작업에 여전히 더 저렴한 선택입니다.
K3 API 가격은 컨텍스트 길이에 따라 달라지나요?
아니요. API는 컨텍스트와 관계없이 평탄한 사용량 기반 과금입니다. 컨텍스트 티어링(256K vs 1M)은 소비자 멤버십에만 적용됩니다.
Kimi K3 오픈 웨이트를 자체 호스팅할 수 있나요?
아직 아닙니다. K3는 오픈 가중치(Modified MIT)이며 전체 릴리스는 2026년 7월 27일까지 예정되어 있지만, 가중치는 아직 Moonshot의 Hugging Face org에 올라와 있지 않아서, 배포되기 전까지는 자체 호스팅이 불가능합니다.