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Kimi K3 — 1M 컨텍스트, 오픈 웨이트 플래그십

Kimi K3는 장기 호흡의 코딩과 엔드투엔드 지식 업무를 위한 Moonshot의 플래그십 모델입니다. Kimi K3는 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도를 읽고, 항상 추론하며, low부터 max까지 세 단계의 추론 노력 다이얼을 제공합니다. 네이티브 비전은 이미지와 영상을 함께 다루고 가중치는 공개되어 있으며, reAPI에서 Kimi K3는 입력과 출력 모두 Moonshot 공개 단가보다 낮게 과금됩니다.

모델 특징
Moonshot 플래그십 · 도구 호출 · JSON 출력
적합한 용도
긴 컨텍스트 zh / en 작업, 에이전트
입력
Chat 메시지 (OpenAI 호환)
출력
텍스트, 선택적 스트리밍
Kimi K3modelkimi-k3

Kimi K3 플레이그라운드

채팅 모델은 api.reapi.ai 게이트웨이에서 실행되며 자체 콘솔과 자체 키를 가집니다. 콘솔을 열면 OpenAI 호환 Chat Completions 표면으로 Kimi K3을 실행할 수 있습니다.

Kimi K3 API란?

Kimi K3는 장기 코딩과 지식 업무 전반을 겨냥한 Moonshot AI의 오픈 웨이트 플래그십 모델로, reAPI에서는 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 제공됩니다. 컨텍스트 윈도는 1,048,576토큰이며 한 번의 응답으로 이 전체 길이까지 출력할 수 있고(기본 출력 상한은 131,072토큰), 추론은 항상 켜져 있으며 low·high·max 세 단계로 강도를 조절합니다. 이미지와 비디오 네이티브 입력, 툴 호출, 엄격한 JSON Schema 출력도 지원합니다. 과금은 입력 토큰과 출력 토큰이 100만 토큰 단위로 각각 적용되며, 동일한 프리픽스를 다시 보내면 컨텍스트 캐시가 자동으로 작동합니다.

이 모델로 만들 수 있는 것

이 모델로 구축하고 배포할 수 있는 실제 워크플로우와 프로덕션 활용 사례입니다.

깨진 페이지 스크린샷을 보고 레이아웃 결함을 고치는 Kimi K3

스크린샷을 루프에 넣은 장기 호흡 코딩

Moonshot은 Kimi K3를 장기 호흡의 코딩에 위치시키며, 사람의 감독을 최소화한 상태로 엔지니어링 작업을 진행하는 모습으로 설명합니다. 큰 코드베이스를 읽고 손보고 터미널 도구를 엮어 돌리는 식입니다. Kimi K3가 텍스트 전용 코딩 모델과 다른 지점은 비전이 나중에 붙인 것이 아니라 네이티브라는 점입니다. 스크린샷과 시각적 피드백을 입력으로 받으며, Moonshot은 게임 개발, 프런트엔드 엔지니어링, CAD를 구체적으로 언급합니다. 이것이 텍스트 전용 모델은 닫을 수 없는 루프를 닫습니다. 모델이 자기가 방금 만든 것을 한 번 보고, 다음 편집에 들어가기 전에 레이아웃이 정말 잘못됐는지 판단할 수 있으니까요.

API 문서 읽기
대량의 문서를 읽고 구조화된 산출물을 만드는 Kimi K3

청킹 레이어 없는 100만 토큰 지식 업무

Kimi K3의 컨텍스트 윈도는 1,048,576 토큰이고, Moonshot 자체 FAQ는 단가가 평평하며 컨텍스트 길이에 따른 단계 구분이 없다고 못 박습니다. 즉 윈도를 가득 채워도 토큰당 비용은 다른 토큰과 같습니다. 계약서 세트, 리서치 자료, 1년치 공시 문서를 통째로 Kimi K3에 넘길 수 있으니, 작은 컨텍스트를 우회하는 것만이 목적이던 검색 레이어는 사라집니다. 반복되는 부분은 컨텍스트 캐싱이 맡습니다. Kimi K3에서는 자동이며 캐시 id도 TTL도 추가 파라미터도 없습니다. 안정된 프리픽스 뒤에 변하는 질문을 붙이는 것이 설계할 형태입니다.

중간에 툴이 로드되는 에이전트 루프를 실행하는 Kimi K3

설득되어 툴을 쓰는 게 아니라, 쓰도록 만들어진 에이전트

이 세대에 툴 호출 제어 두 가지가 들어왔습니다. required로 지정한 tool choice는 해당 턴에 최소 한 번의 호출을 강제합니다. 찾아봐야 할 상황에서 에이전트가 기억으로 답해 버리는 것을 막는 방법이 이것입니다. K2 모델들은 이 값을 거부하지만 Kimi K3는 받습니다. 또 대화 중간에 툴을 들여올 수 있습니다. 완전한 정의를 system 메시지에 담으면 되므로 방대한 툴 목록을 매 요청마다 미리 선언할 필요가 없습니다. 구조화 출력과 JSON Schema는 루프 끝에서 Kimi K3가 돌려주는 것을 파싱 가능하게 유지합니다.

가격

크레딧 기반 — 1 크레딧 = 0.001 USD. 성공한 생성에 대해서만 비용을 지불합니다.

첫 테스트 비용
$2.52,500 credits

최저 등급 1회 생성(1M tokens).

테스트 예산 가이드
크레딧 충전
$10
약 4회 테스트
$50
약 20회 테스트
$100
약 40회 테스트
모델카테고리가격
토큰 과금입력
$2.5
1M tokens
출력
$12
1M tokens

reApi를 선택해야 하는 이유

양쪽 모두 공개 단가보다 낮게

Moonshot은 Kimi K3의 입력과 출력에 대해 100만 토큰당 단가를 공개합니다. reAPI에서 Kimi K3는 둘 다 그보다 낮고, 출력은 꼬박 5분의 1이 낮습니다. 아래에 깔린 구독도 없고 최소 약정도 없으며, 게이트웨이 잔액에서 USD로 사용한 만큼 결제됩니다. 정확한 수치는 이 페이지의 가격표에 있습니다.

OpenAI 호환, 그대로 교체

Kimi K3는 표준 `/v1/chat/completions` 엔드포인트로 제공되고, Moonshot 자체 quickstart도 이 모델을 OpenAI SDK로 돌립니다. 즉 이 호환성은 벤더의 설계이지 우리가 씌운 껍데기가 아닙니다. Kimi K3 도입은 base URL과 키, model 문자열의 문제입니다. SDK를 바꿀 필요도 없고 Kimi K3만을 위한 전용 클라이언트도 필요 없습니다.

Kimi, Claude, GPT, Gemini를 키 하나로

Kimi K3를 호출하는 그 api.reapi.ai 키로 Claude와 GPT, Gemini 계열도 호출합니다. Kimi K3를 닫힌 프런티어 모델과 정면으로 비교하거나 특정 프로바이더의 상태가 나쁜 시간에 우회하는 일이 model 문자열 변경으로 끝나며, 두 번째 통합과 두 번째 청구서, 두 번째 자격 증명 세트가 필요하지 않습니다.

Kimi K3 대 Claude Opus 5

reAPI에서 이 둘의 토큰 단가는 사실상 같아서 가격은 이 비교에서 가장 재미없는 부분이 됩니다. 다른 것은 형태입니다. Kimi K3는 가중치가 공개되고 항상 추론하며 추론 텍스트를 넘겨주고 영상 입력을 받는 모델이고, Claude Opus 5는 노력 단계가 더 촘촘하며 추론을 자기 안에 두는 닫힌 모델입니다. 이 가운데 두 행이 다른 프로바이더에서 옮겨온 코드를 깨뜨리는 지점입니다 — Kimi K3에서는 사고를 끌 수 없고, 추론 텍스트를 멀티턴 기록에 되돌려 보내야 합니다.

역량
reAPI의 Kimi K3
Claude Opus 5
가중치
공개 — Moonshot은 3조 파라미터 급 최초의 오픈소스 모델이라고 표현
비공개 — API 접근만
컨텍스트와 출력 한도
1,048,576 토큰 컨텍스트. 출력은 기본 131,072이고 윈도 전체까지 상향 가능
1M 토큰 컨텍스트. 최대 출력 128k 고정
사고
항상 켜져 있고 끌 수 없음 — 대신 노력을 낮춘다
기본으로 켜짐. 노력 high 이하에서는 끌 수 있음
노력 단계
세 단계 — low, high, max — 기본값 max
low부터 max까지 다섯 단계, 기본값 high
추론 텍스트
답변과 함께 반환되고 다음 요청에 되돌려 보내야 함
원문 추론은 반환하지 않음. 요청하면 읽기 좋은 요약
시각 입력
이미지와 영상. base64 또는 업로드한 파일로 — 공개 URL은 거부
이미지와 PDF. 영상 입력 없음

비교는 작성 시점에 각 벤더가 스스로 문서화한 동작을 반영합니다. 단가는 금액이 아니라 관계로 서술했으며, Kimi K3의 실제 수치는 위 가격표에 있습니다.

세 단계로 Kimi K3 출시

  1. step 01

    api.reapi.ai에서 계정과 키 만들기

    api.reapi.ai에서 가입하고 콘솔을 열어 API 키를 생성합니다. 이 키 하나로 Kimi K3와 게이트웨이의 다른 모든 모델에 도달하며, 과금은 단일 잔액에서 이루어집니다.

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  2. step 02

    클라이언트를 게이트웨이로 돌리기

    base URL을 api.reapi.ai로, 키를 방금 만든 것으로 설정합니다. 이미 OpenAI Chat Completions를 말하는 클라이언트는 수정 없이 동작하며, Kimi K3에 도달하기 위해 SDK를 바꿀 필요는 없습니다.

    열기
  3. step 03

    model로 `kimi-k3` 보내기

    model 필드를 `kimi-k3`로 설정하고 messages를 POST하세요. 긴 출력에는 스트리밍을 켜고, 지금까지 보내던 temperature나 top_p는 모두 빼고, 추론 노력 단계를 골라 두세요. Kimi K3는 항상 생각하고 기본 단계가 가장 비싼 단계입니다.

    열기
docs/api/kimi-k3

API 레퍼런스

바로 사용 가능한 코드와 전체 파라미터 표입니다.

curl https://api.reapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "group": "default",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello" }
    ],
    "reasoning_effort": "high",
    "stream": true
  }'

파라미터 검증 실패

제출 시 동기적으로 거부되며 문제 필드가 명시됩니다. 열거 값·범위·URL 필드를 확인하세요. 과금은 발생하지 않습니다.

인증 또는 잔액 문제

401은 Bearer 키 누락/무효, 402는 선차감액이 잔액을 초과함을 뜻합니다. 키와 크레딧은 콘솔에서 관리합니다.

콘텐츠 또는 소재 거부

참조 소재와 생성 결과는 자동 심사를 거칩니다. 거부된 작업은 명확한 오류와 함께 실패하고 전액 환불됩니다.

작업 실패 또는 시간 초과

실패 상태에 도달한 작업은 과금되지 않으며 선차감액이 자동 환불됩니다. 작업 ID를 보관했다가 재시도하세요.

자주 묻는 질문

이 모델에 대한 일반적인 질문입니다.

Kimi K3는 api.reapi.ai 잔액에서 토큰 단위로 USD 사용량 과금되며, 입력과 출력 단가가 따로 있고 구독은 없습니다. 둘 다 Moonshot 공개 단가보다 낮고 출력은 꼬박 5분의 1 낮습니다. 현재 수치는 이 페이지의 가격표에 있습니다.

start building

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