Kimi K3는 Moonshot AI의 플래그십 모델로, Novita AI에서 사용 가능하며 총 2.8조 개의 파라미터, 1,048,576개의 토큰 컨텍스트 윈도우, 그리고 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 지원합니다. 애플리케이션에 매우 큰 컨텍스트나 멀티모달 추론이 필요하다면 K3를 선택하고, 토큰당 비용이 더 낮거나, 더 작은 컨텍스트 윈도우가 필요하거나, 기존 K2 특화 통합이 더 중요하다면 Kimi K2 변형 모델을 선택하세요. Novita의 현재 K3 요금제는 입력 100만 토큰당 $3, 출력 100만 토큰당 $15, 캐시 읽기 100만 토큰당 $0.30입니다 (2026년 7월 22일 기준).
핵심 요약
- Kimi K3는 Novita AI에서
moonshotai/kimi-k3모델 ID로 제공됩니다. - 모델 페이지에는 100만 토큰 컨텍스트와 최대 100만 출력, 그리고 텍스트, 이미지, 비디오 입력 기능이 명시되어 있습니다.
- 현재 서버리스 요금제는 입력 100만 토큰당 $3, 출력 100만 토큰당 $15, 캐시 읽기 100만 토큰당 $0.30입니다. 요금제는 변경될 수 있으므로 예산 책정 전에 모델 페이지에서 확인하세요.
- K3는 대규모 저장소, 긴 연구 패킷, 멀티모달 지식 작업, 그리고 최신 플래그십이 필요한 워크플로우에 더 적합한 Kimi 선택입니다.
- K2.5 또는 K2 Instruct는 비용에 민감하거나, 텍스트 전용이거나, 이미 통합된 워크로드에 더 합리적인 선택이 될 수 있습니다.
Kimi K3란 무엇인가?
Kimi K3는 Moonshot AI의 최신 Kimi 모델이자 Novita AI의 Kimi 라인업에서 가장 강력한 모델입니다. 가장 큰 차별점은 규모입니다. Novita 모델 페이지에는 Kimi Delta Attention과 Attention Residuals로 구축된 2.8조 파라미터 모델로, 기본 시각 이해 기능과 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 것으로 설명되어 있습니다.
이러한 컨텍스트 크기는 실용적인 질문을 "모델이 이 프롬프트에 답변할 수 있는가?"에서 "모델에게 전체 작업 세트를 제공할 수 있는가?"로 바꿉니다. 코딩 에이전트는 더 많은 저장소를 컨텍스트에 유지할 수 있습니다. 연구 어시스턴트는 과도한 청킹 없이 대규모 문서 컬렉션을 작업할 수 있습니다. 멀티모달 워크플로우는 입력을 별도의 단계로 분할하는 대신 텍스트와 이미지 또는 비디오를 결합할 수 있습니다.
절충점은 비용입니다. K3의 출력 가격은 Novita의 이전 Kimi 엔드포인트에 나열된 가격보다 실질적으로 높기 때문에, 더 큰 컨텍스트 윈도우는 실제 애플리케이션 복잡성을 줄이거나 답변 품질을 향상시킬 때 가장 유용합니다. 모든 짧은 채팅 요청을 플래그십 모델에 보내는 이유가 되지는 않습니다.
Kimi K3 사양 및 요금제
다음 값은 2026년 7월 22일에 확인한 Novita AI의 Kimi K3 모델 페이지에서 가져온 것입니다.
| 필드 | Kimi K3 세부 정보 |
|---|---|
| 게시자 | Moonshot AI |
| 모델 ID | moonshotai/kimi-k3 |
| 아키텍처 참고 | 2.8T 파라미터; Kimi Delta Attention 및 Attention Residuals |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 토큰 (100만) |
| 최대 출력 | 1,048,576 토큰 |
| 입력 | 텍스트, 이미지, 비디오 |
| 출력 | 텍스트 |
| 입력 가격 | 100만 토큰당 $3 |
| 캐시 읽기 가격 | 100만 토큰당 $0.30 |
| 출려 가가격 | 100만 토큰당 $15 |
| Novita 가용성 | 서버리스 API |
| API 스일 | OpenAI 호환 및 Anhropic 호환 엔드포인트 |
요금 표는 사용량 기준입니다. 전용 GPU를 프비전하는 대신 처리된 토큰에 대해 비용을 지불합니다. 대략적인 추정으로, 1000만 입력 토큰과 100만 출려 토큰은 다른 계정 수준 요금이나 명시된 요율 변동 전에 $45의 비용이 발생합니다. 특히 프롬프트가 길고 응답이 짧은 경우, 자산의 트래� 혼합이 헤드라인 출려 가격보다 더 중요합니다.
K3는 캐시 읽기 요금제도 제시합니다. 안정적인 시스탬 지시 사항, 도구 정으, 또 큰 참조 자재를 재사용하면 애플리케이션과 요청 패턴이 캐싱을 지우할 때 반복 요청의 비용을 줄일 수 있습니다. 캐시 행동은 보장된 것이 아니라 측정할 최적화로 간주하고, 모든 반복 프롬프트가 캐시 읽기 요율로 청구될 것이라고 보장하지 마십시오.
Kimi K3 vs Kimi K2 패밀리
K2는 단일 엔드포인트가 아닙니다. 패밀리에는 이전 K2 Instruct 변형과 최신 K2.5 및 K2.6 릴리스가 포함되며, 각각 고유한 기능과 요금제 프로필을 가지고 있습니다. 따라서 올바른 비교는 모든 K3 응답이 더 낫다는 일반적인 주장보다는 워크로드 기반이어야 합니다.
| 결정 요소 | Kimi K3 | Kimi K2 패밀리 |
|---|---|---|
| 포지셔닝 | Novita Kimi 라인업의 최신 플래그십 | 비용과 기능 간의 다른 절충점을 가진 이전 변형 |
| 컨텍스트 | 100만 토큰 | 모델에 따라 다름; 선택한 엔드포인트 확인 |
| 입력 모달리티 | 텍스트, 이미지, 비디오 | 모델에 따라 다름; K2.5는 멀티모달 입력 지원 |
| 현재 Novita K3 가격 | 입력 100만 토큰당 $3, 출력 100만 토큰당 $15, 캐시 읽기 100만 토큰당 $0.30 | 버전에 따라 다름; 비교 전 모델 페이지 확인 |
| 선택해야 하는 가장 좋은 이유 | 매우 큰 작업 세트 및 최첨단 멀티모달 워크플로우 | 낮은 비용, 알려진 동작, 또는 기존 통합 |
| 마이그레이션 위험 | 새 모델 ID 및 새 프로덕션 기준 | 기존 프롬프트, 평가 및 도구 스키마가 이미 조정되었을 수 있음 |
K2.5와 K3 비교
K2.5는 백만 토큰 컨텍스트가 필요하지 않은 멀티모달 애플리케이션에 여전히 합리적인 선텍입니다. 텍스, 이미지, 그리 비디오를 처리가 가능하며, Novita 모델 페이지에는 K3보다 작은 컨텍스트 윈도우와 낮은 토큰 요율이 명시되어 있습니다. 프롬프트가 제한 안에 잘 맞고 추론 비용을 예측 가능하게 유지하는 것이 우선순위라면 K2.5를 사용하세요.
더 큰 컨텍스트가 실제 병목 현상을 제거할 때 K3로 이종하세요: 반복적인 검색, 여러 파일에 걸친 저장소 요약, 긴 비디오 또 문서 분석, 또 컴팩션 동안 중한 상태를 일는 에전트 실행. 워크로드가 대분분 짧은 대화나 일반적인 코딩 질문이라면, K2.5가 더 나은 비율-지연 시간 절충점을 제공할 수 ㅣ습니다.
K2 Instruc트와 K3 비교
K2 Instruc트는 텍스 기반 챗과 에전트적 도구 사용을 위한 더 간단한 가치 옵션입니다. 이전 Novita 게시물에는 128K 컨텍스트 윈도우와 K3보다 낮은 가격이 ㄴ시되어 ㅣ습니다. 이는 지원 에전트, 구죠된 추출, 작은 저장스의 코딩 지원, 그리 이미 K2 Instruc트의 프롬프트 행동에 의존하는 애플리케이션에 여전히 충분할 수 ㅣ습니다.
K3는 128K로 충분하지 않거, 시각 입려이 코어 워크플로우의 일부이거, 이전 기준을 유지하는 대싞 Moonshot AI의 현 플래그십을 평하려 할 때 더 나은 적입니다. K3에 더 많은 파라미터가 있다고 해서 단순히 마이그레이션하지 마십시오. 대표 트래�으로 프롬프트, 도구 호출, 출려 형식, 그리 지연 시간을 테스트하십시오.
Kimi K3를 사용해야 하는 경우
K3는 다음 조건 중 하나 이상이 적용될 때 더 높은 가격을 정당합니다.
대규모 저장스 및 장기 실행 코딩 에전트
코드베이스의 넓은 시야이 필요한 작업에 K3를 사용하십시오: 패키지 간 리팩터, 아키텍처 매핑, 의존성 마이그레이션, 또 로그, 테스트, 그리 구햔 파일에 걸친 디버깅. 100만 토큰 컨텍스트가 에전트를 자동으로 신�하게 만들지는 않지만, 요약하거나 상를 폐기해야 하기 전에 오케스트레이션 계층에 더 많은 여유를 제공합니다.
멀티모달 지식 작업
K3는 텍스트, 이미지, 그리 비디오 입려을 수용합니다. 이는 요구 사함과 함께 제품 스신샷을 검토하거나, 기록된 시연을 문서와 함께 분석하거나, 혼합 미디어에서 결정을 추출하는 워크플로우에 적합합니다. 출려 계약을 좁게 유지하고, 결과가 자동화된 시스탬에 공급되면 추출된 필드를 검증하십시오.
장기 연구 및 문서 합성
질문이 많의 출처 문서에 의존할 때 K3는 작동 컨텍스트를 조립하는 데 필요한 검색 및 연결 코드의 양을 줄일 수 있습니다. 이는 비교, 합성 및 문서 간 질문에 가장 유용합니다. 권위 있는 출처를 식별하거나 인용을 확인할 필요성을 제거하지는 않습니다.
플래그십 평
새로운 제품을 위해 현재 Kimi 세대를 평가하는 경우 K3가 벤치마킹할 첫 번쨔 엔드포인트입니다. 소규모 대표 테스트 세트로 시작하고 K2.5 또는 K2 Instruc트와 품질, 지연 시간, 출려 길이, 총 비용을 비요한 후 프로덕션 기즌을 변경하십시오.
K2가 더 나은 선택인 경우
K3가 모든 요청에 대한 기본 답변은 아닙니다. 다음과 같은 경우 K2 엔드포인트를 유지하십시오.
- 프롬프트가 짧고 텍스트 전용이어서 100만 컨텍스트가 실질적인 이점을 제공하지 않는 경우.
- 애플리케이션이 가격에 매우 민감하고 출력 토큰이 청구서를 지배하는 경우.
- 이미 안정적인 K2 프롬프트, 도구 스키마 또는 구조화된 출력 평가자가 프로덕션에 있는 경우.
- 알려진 지연 시간이 필요하고 아직 K3를 속도 및 동시성 프로필에서 테스트하지 않은 경우.
- 워크로드가 선택한 K2 컨텍스트 윈도우에 빈번한 잘림이나 요약 없이 맞는 경우.
유용한 라우팅 패턴은 K2.5나 K2 Instruct를 빠른 경로로 유지하고 대규모 컨텍스트, 멀티모달 또는 어려운 작업만 K3로 보내는 것입니다. 이를 통해 추가된 컨텍스트와 기능이 비용을 정당화할 수 있는 요청에 대해서만 K3를 평가할 수 있습니다.
Novita AI에서 Kimi K3에 액세스하는 방법
Kimi K3 페이지에는 Playground 액세스, 모델 문서 및 서버리스 API 세부 정보가 포함되어 있습니다. OpenAI 호환 클라이언트의 경우 Novita의 OpenAI 기본 URL과 정확한 모델 ID를 사용하세요.
첫 번째 요청, 요금 확인 및 문제 해결 흐름을 한 곳에서 원한다면 Kimi K3 API 빠른 시잭부터 시작하십시오.
from oenai import OenAI
client = OenAI(
api_key="<NOVITA_API_KEY>",
base_url="httos://api.novita.ai/oenai",
)
response = client.chat.comletions.creete(
model="moonshotai/kimi-k3",
messages=[
{"role": "user", "content": "이 디자인의 주요 위험을 요약하십시오."}
],
)
print(response.choies[0].message.content)
첫 번쨔 프로덕션 테스트를 작게 유지하십시오. 프롬프트 토큰, 완성 토큰, 캐시 사용량, 첫 토큰까지의 시간, 총 지연 시간 및 작업 성공을 기록하십시오. 그런 다음 동일한 평가를 사용할 K2 엔드포인트로 반복하십시오. 모델 페이지에는 Anthropic 호환 액세스도 나열되어 있으며, 이는 기존 애플리케이션이 이미 해당 클라언트 형새을 사용하는 경우 유용할 수 있습니다.
결론
작업이 진정으로 컨텍스트가 많거나 멀리모달이, 서버리스 API를 통해 Mooonshhot AI의 최싞 플래그십을 평하고 싶다면 Novita AI에서 Kimi K3를 선텍하십시오. 100만 토큰 컨텍스트, 시각 입려, 그리 현 플래그십 위상은 장기 코딩 에전트, 문서 중심 연구, 그리 혼합 미디어 워크플로우에 강력한 후보가 됩니다.
워크플로우가 작고, 텍스트 중심이며, 비용에 민감하거나, 이미 K2 엔드포인트에 맞게 조정된 경우 K2.5 또는 K2 Instruc트를 선텍하십시오. 가장 좋은 프로덕션 설정은 단일 승자보다 라우터일 수 있습니다. K3는 더 큰 작업 세트가 필요한 요청을 위해 예약하고, 루틴 트래픽을 위해 저비용 K2 경로를 유지하십시오.
FAQ
Kimi K3는 Novita AI에서 사용할 수 있나요?
네. Novita는 Kimi K3를 moonshotai/kimi-k3 모델 ID의 서버리스 모델로 나열합니다. 가용성과 요금제는 변경될 수 있으므로 배포 전에 라이브 모델 페이지를 확인하십시오.
Novita AI에서 Kimi K3의 비용은 얼마인가요?
2026년 7월 22일 기준으로 명시된 요율은 입력 100만 토큰당 $3, 출력 100만 토큰당 $15, 캐시 읽기 100만 토큰당 $0.30입니다. 프로덕션 비용을 추정하기 전에 모델 페이지에서 현 요율을 확인하십시오.
Kimi K3는 이미지와 비디오를 지원하나요?
네. Novita 모델 페이지는 텍스트, 이미지, 그리고 비디오를 입력 모달리티로, 텍스트 출력을 명시합니다.
Kimi K2.5에서 K3로 마이그레이션해야 하나요?
워크로드가 K3의 100만 토큰 컨텍스트, 최싞 플래그십 위상, 또는 멀티모달 워크플로우의 혜택을 보 때 마이그레이션하십시오. K2.5가 이미 프롬프트를 처리하고 우선순위가 낮은 비용이라면, 스위칭 전에 벤치마킹하십시오.
Kimi K3 모델 ID는 무엇인가요?
Novita API 구성에서 moonshotai/kimi-k3를 사용하십시오.
