중국 AI 기업 문샷AI(Moonshot AI)가 새 AI 모델 '키미 K3.1 프로(Kimi K3.1 Pro)'를 공개하고 키미 웹·앱, 데스크톱 앱 키미 워크(Kimi Work), 코딩 도구 키미 코드(Kimi Code), API에 바로 적용했습니다.
이 모델은 새 K3.1 시리즈의 첫 모델로, 문샷AI는 지금까지 내놓은 3조(3T)급 오픈 웨이트 모델 가운데 가장 뛰어나다고 소개합니다. 100만 토큰 컨텍스트를 지원하고, 모델 가중치는 2026년 11월 4일까지 공개할 예정입니다.
이번 포스팅에서는 키미 K3.1 프로에서 달라진 점, 벤치마크 성능, 한국에서 쓰는 방법, 요금제와 API 가격, 그리고 쓰기 전에 알아 둘 점까지 정리하겠습니다.
키미 K3.1 프로란?
키미 K3.1 프로는 이전 모델 키미 K3를 바탕으로, 훨씬 많은 연산을 들여 사후 학습(post-training)을 다시 한 모델입니다. 문샷AI는 수백 개 분야에 걸친 대규모 강화학습으로 코딩, 3D 제작, 금융 리서치를 비롯한 에이전트 능력을 크게 끌어올렸다고 설명합니다.
문샷AI 공식 X 계정에 따르면 전체 2.8조 개 매개변수 가운데 1,040억 개만 활성화하는 MoE(전문가 혼합) 구조의 멀티모달 모델입니다. 함께 나온 'K3.1 프로 하이스피드(Highspeed)'는 성능은 같고 속도가 2~3배 빠른 버전입니다.
키미 K3.1 프로 달라진 점 4가지
1. 게임·웹까지 프로젝트 전체 코딩
유니티(Unity), 언리얼 엔진(Unreal Engine), 고도(Godot) 같은 게임 엔진을 웹 검색, 3D 생성과 함께 써서 완성된 결과물을 만들 수 있다고 합니다. 공식 발표는 웹 페이지와 Three.js 3D 장면의 구성, 글꼴, 애니메이션 완성도도 좋아졌다고 설명합니다.
2. 블렌더·CAD 3D 모델링과 3D Make
별도 MCP 커넥터 없이도 블렌더(Blender)나 CAD 프로그램용 스크립트를 직접 작성·실행해 3D 모델을 만들고 고칠 수 있습니다. kimi.ai와 키미 앱에는 3D Make 기능이 새로 열려, 만든 3D 모델을 온라인에서 미리 보고 편집한 뒤 3D 프린팅용 파일로 내려받거나 동영상·라이브 포토로 내보낼 수 있습니다.
3. 금융 분석·리서치 강화
문샷AI 내부 평가에서 재무 모델링 점수는 K3의 50.4점에서 57.6점으로, 금융 리서치 점수는 58.8점에서 70.4점으로 올랐습니다. 실제 재무 문서(PDF)에서 자료를 찾고 여러 문서를 대조해 여러 단계로 계산하는 능력을 평가하는 OfficeQA Pro v2에서는 64.4점으로 비교 모델 중 가장 높았습니다.
4. 환각(잘못된 사실) 크게 감소
틀리기 쉬운 질문만 모은 자체 시험인 Kimi Hallu Bench Hard(도구 사용)에서 사실 오류 비율이 K3의 23.4%에서 K3.1 프로는 8.3%로 줄었습니다. 문샷AI는 이 수치가 일부러 어렵게 만든 시험 결과라 평소 답변의 오류율과는 다르다고 설명합니다.
키미 K3.1 벤치마크 성능
문샷AI가 공개한 그래프를 보면 코딩 에이전트 벤치마크 Terminal-Bench 4.0에서 K3.1 프로는 65.7점으로, 클로드 오퍼스 5.5(66.4점)에 이어 2위였고 GPT-6 아스트라(58.2점), 클로드 페이블 5.1(57.9점)보다 높았습니다. 오래 걸리는 소프트웨어 작업을 평가하는 SWE Marathon에서는 51.7점으로 비교한 6개 모델 중 가장 높았습니다.
에이전트 종합 시험 Agents' Last Exam(43.2점)과 OfficeQA Pro v2(64.4점)에서도 비교 모델 중 가장 높았습니다. 반면 3D CAD 벤치마크 BenchCAD에서는 92.7점으로 오퍼스 5.5(96.2점)와 GPT-6 아스트라(95.9점)에 뒤졌고, 금융 벤치마크 Frontier Finance에서는 페이블 5.1(60.8점)에 이어 2위였습니다. GPT-6 아스트라가 궁금하다면 GPT-6 출시 글을 참고하세요.
다만 K3.1 프로의 수치는 사고 강도를 최대(max)로 놓고 문샷AI가 측정한 결과이고(경쟁 모델 점수는 상당수 공식 리더보드나 각 회사 보고서에서 가져옴), 코딩 벤치마크 대부분은 앤트로픽의 클로드 코드(Claude Code) 환경에서 돌렸습니다. 여러 과학 분야의 연구 작업을 평가하는 Terminal-Bench-Science에서는 38.1점으로 GPT-6 아스트라(68.1점)와 차이가 컸습니다.
독립 평가 기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 지능 지수에서는 55점으로 전체 4위였습니다. 같은 평가에서 답변이 매우 길고(평가 전체 출력 1억 5천만 토큰, 중간값 8,700만 토큰) 출력 속도가 초당 57.5토큰으로 느린 편이라는 지적도 나왔습니다.
키미 K3.1 사용법 – 웹·앱·키미 워크·키미 코드
- 웹: 해외용 사이트 kimi.ai에 접속하면 한국어 화면이 나옵니다. 한국 휴대폰 번호(+82)나 구글 계정으로 로그인할 수 있습니다. kimi.com은 중국 본토용 사이트로, 위챗 QR·휴대폰 번호(기본 +86)·SSO 로그인을 제공하고 구글 로그인은 kimi.ai를 쓰라고 안내합니다.
- 모델 고르기: 입력창 오른쪽 아래 모델 이름을 눌러 'K3.1 Pro'를 고릅니다. 같은 메뉴에서 사고 강도(표준·높음·맥스, 기본 높음), 채팅 길이, 속도를 바꿀 수 있습니다.
- 앱: 앱스토어와 구글 플레이에서 'Kimi'를 설치합니다. 한국 앱스토어 앱은 판매자가 Beijing Moonshot Technology이고 한국어를 지원합니다. 이름이 비슷한 비공식 앱(예: 'Kimi-智能问答')도 있으니 판매자를 꼭 확인하세요.
- 키미 워크: 3.1.0 버전 이상의 키미 워크 데스크톱 앱(윈도우, 애플 실리콘 맥)에서 K3.1 프로를 쓸 수 있습니다. 여러 에이전트에게 문서·자료 작업을 맡기는 앱으로, 이런 에이전트형 도구는 오픈AI 닷츠나 노션 AI 에이전트와 비슷한 흐름입니다.
- 키미 코드: 코딩 도구 키미 코드에서
/model명령으로 K3.1 프로를 고릅니다. 무료 요금제에서는 쓸 수 없고 Plus 이상이 필요합니다.
키미 K3.1 요금제 – 무료 범위와 유료 플랜
공식 요금 안내에 따르면 무료 요금제에서도 웹과 키미 워크에서 K3.1 프로를 '제한된 사용량'만큼 쓸 수 있습니다. 하루·한 달에 몇 번까지인지는 공식적으로 공개되지 않았습니다. 무료 요금제는 동시에 돌리는 에이전트 작업 1개, 프로젝트 2개, 저장 공간 500MB로 제한됩니다.
연간 결제는 Plus 180달러(월 15달러), Pro 372달러(월 31달러), Max 948달러(월 79달러), Ultra 1,908달러(월 159달러)입니다. 빠른 하이스피드 모델은 Pro 이상, 최대 100만 토큰의 긴 대화는 Max 이상에서 쓸 수 있습니다. 하이스피드는 표준 속도보다 사용량을 2배 이상 쓴다고 표시됩니다.
유료 플랜의 기능은 모두 매달 주어지는 하나의 크레딧에서 실제 사용량만큼 빠지고, 남은 크레딧은 결제 주기가 끝나면 사라집니다. 한국어 화면에서도 개인 요금제 가격은 달러로만 표시되며(같은 페이지의 API 탭은 위안화로 표시됩니다), 팀용 Business 요금제는 1인당 연 600달러(최소 2인)입니다.
※2026. 10. 25(일) 기준, kimi.ai 요금제 페이지 가격(세금 별도 여부는 표시되지 않음)
키미 K3.1 API 가격
| 모델(100만 토큰당) | 입력 | 입력(캐시 적중) | 출력 |
| kimi-k3.1-pro | 2달러 | 0.2달러 | 10달러 |
| kimi-k3.1-pro-highspeed | 4달러 | 0.2달러 | 20달러 |
| kimi-k3 (참고) | 3달러 | 0.3달러 | 15달러 |
※2026. 10. 25(일) 기준, 키미 API 플랫폼 공식 요금 문서(세금 별도)
K3.1 프로 API는 K3보다 입력·출력 모두 약 33% 저렴해졌습니다. 컨텍스트는 1,048,576토큰이고, 1달러 이상 충전하면 쓸 수 있는 선불 방식입니다. 오픈AI 형식(https://api.moonshot.ai/v1)과 앤트로픽 형식 API를 모두 지원해 클로드 코드 같은 도구에 연결할 수도 있습니다.
사고 기능은 항상 켜져 있고, 사고 강도는 low·high·max 중에서 고르며 기본값은 max입니다. 다른 중국 모델의 API 가격과 비교해 보고 싶다면 딥시크 V4.1 플래시 1017 글도 함께 참고하세요.
키미 K3.1 쓰기 전에 알아 둘 점
- 입력한 내용이 학습에 쓰일 수 있습니다: kimi.ai 개인정보 처리방침은 이용자 콘텐츠를 AI 모델 학습·개선에 쓸 수 있고, 데이터가 이용자 거주 국가 밖 서버에 저장될 수 있다고 적고 있습니다. 회사 기밀이나 개인정보는 입력하지 않는 것이 안전합니다. Business 요금제는 기본적으로 업무 데이터를 학습에 쓰지 않습니다.
- 벤치마크는 자체 발표입니다: 대부분의 코딩 점수를 클로드 코드 환경에서 측정한 만큼, 실제 업무에 쓰기 전에 직접 시험해 보는 것이 좋습니다.
- 오픈 웨이트는 아직 공개 전입니다: 2026년 10월 25일 현재 허깅페이스 모델 페이지는 열려 있지 않고, K3.1의 라이선스 조건도 아직 발표되지 않았습니다.
- 사이버 보안 관련 데이터는 뺐습니다: 문샷AI는 오픈 웨이트 공개를 앞두고 학습 데이터에서 사이버 보안 관련 데이터를 걸러 냈다고 밝혔습니다. 해킹 능력 평가(xdev-bench-hard)에서 데이터를 빼기 전 모델은 90.5%, 최종 K3.1 프로는 81.0%였습니다.
지금까지 키미 K3.1 프로에서 달라진 점과 벤치마크 성능, 사용법, 요금제와 API 가격, 쓰기 전에 알아 둘 점에 대해 함께 살펴보았습니다.
K3.1 프로는 Terminal-Bench 4.0 같은 일부 코딩 벤치마크에서 클로드 오퍼스 5.5에 근접한 점수를 냈다고 발표했고(자체 발표), API 가격은 K3보다 크게 낮췄으며, 11월 4일까지 가중치도 공개될 예정이라 개발자들의 관심이 큰 모델입니다. 무료로도 웹에서 써 볼 수 있어 한국 사용자도 부담 없이 시험해 볼 수 있습니다.
다만 답변이 길어 실제 비용이 늘 수 있고 개인정보 처리 방식도 확인해야 하므로, 용도에 맞게 다른 모델과 비교해 고르는 것이 좋습니다. 다른 AI 회사의 최신 모델이 궁금한 독자분께서는 아래 포스팅을 참조 부탁드립니다.
