Kimi K3는 Moonshot AI의 롱컨텍스트 에이전트 모델로, OpenAI 호환 chat 호출로 씁니다. 1,000,000토큰을 읽고 최대 1,048,576토큰을 반환하며 추론 강도 low·high·max, 도구 128개, 이미지 입력을 지원합니다.
입력 $2.70출력 $13.50100만 토큰당캐시된 입력 $0.30
플레이그라운드
아래 예시는 이 엔드포인트에 맞춰 직접 쓴 것입니다. 프롬프트와 예시 미디어 URL을 직접 접근할 수 있는 것으로 바꾸고, 보내기 전에 지금 견적과 모델 상태를 확인하세요.
- 입력 형식
- 텍스트
- 출력 형식
- 텍스트
- 입력
- $2.70 / 100만 토큰
- 캐시된 입력
- $0.30 / 100만 토큰
- 출력
- $13.50 / 100만 토큰
- 컨텍스트
- 1M
- 최대 출력
- 1,048,576
$2.70/13.50100만 토큰당 · 입력 / 출력
review-brief 이 폭에서 작은 쪽 끝, 짧고 구조화된 답입니다. reasoning_effort를 빼서 max로 돌아가니, 이런 요약만 필요하다면 low로 두세요.
- 1500
- 입력 형식
- 텍스트
- 출력 형식
- 텍스트
- 입력
- $2.70 / 100만 토큰
- 캐시된 입력
- $0.30 / 100만 토큰
- 출력
- $13.50 / 100만 토큰
- 컨텍스트
- 1M
- 최대 출력
- 1,048,576
$2.70/13.50100만 토큰당 · 입력 / 출력
whole-repo-rewrite 상한을 120,000토큰으로 잡은 예입니다. 상한 바로 아래이고, 마이그레이션된 파일 하나를 통째로 받으면 실제로 이 정도가 듭니다.
- 120000
- 입력 형식
- 텍스트
- 출력 형식
- 텍스트
- 입력
- $2.70 / 100만 토큰
- 캐시된 입력
- $0.30 / 100만 토큰
- 출력
- $13.50 / 100만 토큰
- 컨텍스트
- 1M
- 최대 출력
- 1,048,576
$2.70/13.50100만 토큰당 · 입력 / 출력
structured-extract response_format에 system 메시지로 키 이름을 지정한 예입니다. 객체 검증은 애플리케이션에서 하세요. 이 모델은 샘플링이 고정이라 따로 고정할 temperature가 없습니다.
- 8000
이 예시는 100만 토큰당 입력 $2.70 / 출력 $13.50부터 시작합니다. 설정을 바꾸면 플레이그라운드에서 예상 비용이 다시 계산됩니다.