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Kimi K3.1 Pro API 연동 및 Agent 활용 가이드

2026년 10월 24일

Kimi K3.1 ProMoonshot APIAgent모델 연동

Kimi K3.1 Pro는 Moonshot AI의 K3.1 모델 계열로, 코딩, 3D 제작, 금융 리서치, 장시간 실행되는 Agent 워크플로를 위해 설계되었습니다. 공식 API 호출 시 모델 ID는 kimi-k3.1-pro이며 OpenAI SDK의 Base URL은 https://api.moonshot.cn/v1입니다. 사고 모드는 항상 켜져 있습니다. 추론 강도는 low, high, max로 설정할 수 있으며 기본값은 max입니다.공식 빠른 시작

이 가이드는 공식 API 문서를 바탕으로 연동, 추론, 이미지 입력, 도구 호출 흐름을 설명합니다. 벤더가 공개한 벤치마크 결과는 벤더의 보고이며, 贵数智能이 수행한 테스트가 아닙니다.

한눈에 보기

항목	확인된 정보
공식 모델 ID	`kimi-k3.1-pro`
공식 API Base URL	`https://api.moonshot.cn/v1`
추론 강도	`low`, `high`, `max`; 기본값 `max`
사고 모드	항상 활성화
컨텍스트	공식 문서에 따르면 100만 토큰 지원
고속 버전	`kimi-k3.1-pro-highspeed`; 별도 모델입니다. 제공 여부와 가격은 해당 플랫폼의 모델 목록에서 확인하세요.
문서 확인일	2026-10-24

기능과 모델 정보는 공식 Kimi K3.1 Pro 문서를 기준으로 합니다. 모델 버전, 이용 자격, 요금은 바뀔 수 있습니다. 贵数智能 플랫폼의 현재 제공 모델과 가격은 모델 가격 페이지에서 확인하세요.

이번 업그레이드는 어떤 작업에 유용할까요?

K3.1 Pro는 요구사항을 파악하고, 결과물을 만들고, 결과를 확인한 뒤 피드백에 따라 수정하는 다단계 작업을 겨냥합니다. 100만 토큰 컨텍스트로 더 많은 자료를 담을 수 있지만, 긴 작업의 성공 여부는 도구, 실행 환경, 검수 기준에도 달려 있습니다. 공식 소개는 코딩, 3D 제작, 금융 리서치를 강조합니다. 아래 사례는 제3자의 경험담과 벤더 시연이며, 당사에서 실행한 결과가 아닙니다.

3D 카메라: 매개변수에 따라 구조도 실제로 바뀌는가?

류샤오파이(刘小排)는 「중국 모델이 다시 한 걸음 나아갔다: Kimi K3.1 Pro 실사용 테스트」에서 여러 모델에 조작 가능한 카메라를 제작하도록 요청했습니다. 작성자에 따르면 K3.1 Pro는 선택 가능한 부품 34개와 조리개 날개 9개를 생성했고, 광학 측정값 35개가 작성자의 검사 기준을 충족했습니다. 두 번째 단계에서 렌즈를 50mm에서 85mm로 변경하자 라벨만 바뀐 것이 아니라 기하 구조도 달라졌다고 합니다.

같은 사례에는 한계도 있었습니다. 내보낸 단위가 요구사항과 맞지 않았고, 본체 프레임과 조리개 사이의 간격에도 문제가 있었습니다. 설계 작업에서는 렌더링 이미지뿐 아니라 치수, 상호작용, 내보낸 파일, 후속 수정까지 확인하는 편이 더 유용합니다. 작성자는 서로 다른 코딩 도구 환경을 사용했으므로, 이 경험을 조건이 통제된 공정한 모델 순위로 볼 수는 없습니다.

게임 맵: 도구를 만들고 Agent가 그 도구를 사용하게 하기

같은 작성자는 브라우저에서 동작하는 Terraria 맵 편집기도 만들었습니다. 블록 배치가 게임 규칙을 따르고 내보낸 맵을 게임에 다시 불러와 실행할 수 있도록 한 뒤, K3.1 Pro에게 생성된 편집기로 장면을 구성하게 했습니다. 이 작업은 파일 형식 이해, 인터페이스 개발, 도구 사용을 결합하므로 보여주기용 코드 조각을 생성하는 것보다 실제 업무 흐름에 가깝습니다. 작성자는 Kimi와 비교 모델 각각에 시각적 강점이 있다고 느꼈지만, 이는 개인적인 관찰이지 보편적인 미적 평가가 아닙니다.

금융 리서치: 결론뿐 아니라 수식과 인용을 확인하기

매체 机器之心(Machine Heart)의 편집자 Zenan, Zhang Qian, Panda가 소개한 자료에는 재무 모델링, 리서치 보고서, 3D 엔지니어링 사례가 담겨 있습니다. 공식 문서도 사업 가정을 조정할 수 있는 재무 모델과 출처가 포함된 리서치 보고서를 보여줍니다. 참고할 만한 검수 기준은 가정을 바꾸면 수식이 연동되는지, 주요 수치를 원본 파일까지 추적할 수 있는지, 보고서의 인용 링크를 하나씩 열 수 있는지입니다. 벤더 시연은 임의의 금융 작업에서 정확성을 보장하지 않습니다.공식 기능 및 사례 소개

이 글의 문서 확인 시점에 벤더는 11월 4일 이전에 전체 가중치를 공개할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 계획이지 이미 공개했다는 발표가 아닙니다. 또한 공식 앱의 3D 기능을 API에 기본 3D 모델링 도구가 포함되어 있다는 뜻으로 해석해서는 안 됩니다.

기본 API 호출

공식 예제는 Python 3.9+와 OpenAI SDK를 사용합니다. API 키는 환경 변수에 보관하고 소스 코드에 넣거나 버전 관리 저장소에 커밋하지 마세요.

python3 -m pip install --upgrade 'openai>=1.0'
export MOONSHOT_API_KEY="your-api-key"

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["MOONSHOT_API_KEY"],
    base_url="https://api.moonshot.cn/v1",
)

result = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "신뢰할 수 있는 코드 리뷰 절차를 설계하는 방법 세 가지를 알려주세요."}],
    reasoning_effort="high",
)
print(result.choices[0].message.content)

Moonshot에 직접 연결할 때는 Moonshot이 발급한 키와 위의 공식 Base URL을 사용하세요. OpenAI 호환 타사 서비스를 이용한다면 해당 서비스가 제공하는 Base URL, 키, 모델로 바꾸고 Moonshot 자격 증명을 타사에 전달하지 마세요. 贵数智能에서 현재 지원하는 모델과 과금 방식은 모델 가격 페이지를 참고하세요.

추론 강도 선택하기

K3.1 Pro는 항상 사고 모드로 작동합니다. reasoning_effort는 추론 수준을 조절하며 사고 모드를 켜거나 끄는 설정이 아닙니다. 공식 옵션은 low, high, max이고 기본값은 max입니다.공식 추론 강도 안내

짧은 질의응답이나 구조가 명확한 변환 작업은 먼저 low를 사용해 보세요.
여러 단계의 코드 수정, 분석, 계획 작업은 high로 시작해 보세요.
깊은 추론이 필요한 복잡한 작업은 max의 품질, 지연 시간, 실제 비용을 비교하세요.

이는 워크플로 선택을 위한 제안이지 성능 보장은 아닙니다. 프로덕션에서는 자체 작업 세트로 정확도, 지연 시간, 비용을 평가하세요.

멀티턴 대화: assistant message 전체 보존하기

멀티턴 대화와 도구 응답에서는 API가 반환한 assistant message 전체를 다음 요청에 추가해야 한다고 공식 문서가 안내합니다. content의 텍스트만 남기는 것으로는 충분하지 않습니다. 도구 호출 같은 구조화된 필드가 다음 단계에 필요할 수 있습니다.공식 멀티턴 대화 안내

messages = [{"role": "user", "content": "먼저 마이그레이션 계획을 정리하고 위험을 설명해 주세요."}]
first = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=messages,
    reasoning_effort="high",
)
messages.append(first.choices[0].message)
messages.append({"role": "user", "content": "위험 항목을 체크리스트로 바꿔 주세요."})
second = client.chat.completions.create(model="kimi-k3.1-pro", messages=messages)
print(second.choices[0].message.content)

애플리케이션이 요청 간 대화를 저장한다면 프로토콜에 필요한 메시지 필드를 보존하고, SDK가 메시지 객체를 직렬화하는 방식을 공식 문서에 따라 확인하세요.

도구 호출과 Agent 루프

도구는 애플리케이션이 정의하고 실행합니다. 모델이 도구 호출을 생성하면 애플리케이션이 인수를 검증하고 실제 함수를 호출한 뒤 결과를 모델에 돌려줍니다. 모델 출력을 신뢰할 수 있는 명령처럼 바로 실행하지 마세요.

import json

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "lookup_order",
        "description": "주문 상태 조회",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
            "required": ["order_id"],
        },
    },
}]
messages = [{"role": "user", "content": "주문 A-104의 상태를 확인해 주세요."}]
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro", messages=messages, tools=tools
)
assistant = response.choices[0].message
messages.append(assistant)  # assistant message 전체 보존

for call in assistant.tool_calls or []:
    args = json.loads(call.function.arguments)
    # 실제 애플리케이션에서는 통제된 업무 함수를 호출하기 전에 인수와 사용자 권한을 검증하세요.
    tool_result = {"order_id": args["order_id"], "status": "processing"}
    messages.append({
        "role": "tool",
        "tool_call_id": call.id,
        "content": json.dumps(tool_result),
    })

final = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro", messages=messages, tools=tools
)
print(final.choices[0].message.content)

공식 도구 호출 가이드는 각 도구 결과를 해당 tool_call_id와 함께 반환하고 이후 턴에도 assistant message 전체를 보존하도록 요구합니다. 인증·권한 확인, 인수 검증, 타임아웃, 멱등성, 감사 기록은 애플리케이션에서 구현해야 합니다.

이미지 입력: 객체 배열 사용하기

공식 문서에 따르면 비전 메시지의 content는 직렬화된 문자열이 아니라 객체 배열입니다. 예제는 Base64 Data URL로 이미지를 전송합니다. 지원되는 파일 절차에서 ms:// 참조를 사용할 수도 있습니다. 일반 공개 이미지 URL을 그대로 읽을 수 있다고 가정하지 마세요.공식 이미지 입력 안내

import base64
from pathlib import Path

image_data = base64.b64encode(Path("diagram.png").read_bytes()).decode()
response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-k3.1-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {
                "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
            }},
            {"type": "text", "text": "다이어그램에 표시된 시스템 구성요소와 연결 관계를 설명해 주세요."},
        ],
    }],
)
print(response.choices[0].message.content)

연동 전에 지원 이미지 형식, 크기 제한, 파일 API 제약을 확인하세요. 민감한 이미지를 외부 모델에 보내기 전에는 조직의 데이터 처리 규칙도 확인해야 합니다.

공식 벤치마크와 제3자 경험 해석하기

Moonshot 문서는 K3.1 Pro가 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%를 기록했다고 공개하고 GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5와의 비교도 제시합니다. 이는 벤더가 발표한 벤치마크 수치입니다. 작업 세트, 테스트 설정, 공개 시점을 고려해 해석하고 모든 코딩 작업의 성공률로 일반화하지 마세요.공식 모델 소개 및 벤치마크

제3자 작성자 류샤오파이는 인터랙티브 3D 카메라 프로젝트를 포함한 경험과 개인적인 모델 비교를 공유했습니다. 이는 제3자의 경험담이며 贵数智能의 테스트나 표준화·재현 가능한 비교 평가가 아닙니다. 모델을 평가할 때는 자체 코드베이스, 설계 제약, 실패 사례를 사용하고 프롬프트, 도구, 재시도 횟수, 지연 시간, 비용을 기록하세요.

연동 체크리스트

공식 API 직접 호출인지 호환 서비스를 사용하는지 확인하고, 이에 맞는 모델 ID, Base URL, 키를 사용합니다.
낮은 추론 강도부터 시작해 대표 작업으로 품질, 지연 시간, 청구 금액을 비교합니다.
멀티턴 및 Agent 워크플로에서는 assistant message 전체를 보존하고 도구 결과를 올바른 호출에 연결합니다.
비전 메시지는 객체 배열로 구성하고 로컬 이미지는 지원되는 인코딩이나 파일 절차를 사용합니다.
도구 실행에 권한 경계, 인수 검증, 타임아웃, 실패 처리를 설정합니다.
배포 전 최신 모델 목록, 이용 가능 지역, 가격을 확인하고 오래된 설정을 재사용하지 않습니다.

자주 묻는 질문

Kimi K3.1 Pro의 API 모델 ID는 무엇인가요?

공식 문서의 ID는 kimi-k3.1-pro입니다. 고속 버전은 kimi-k3.1-pro-highspeed이며 별도 모델 설정으로 취급해야 합니다.

기본 추론 강도는 무엇인가요?

공식 문서의 옵션은 low, high, max이며 기본값은 max입니다. 사고 모드는 항상 활성화되어 있습니다.

이미지 URL을 바로 전달할 수 있나요?

아니요. 공식 문서는 공개 이미지 URL을 지원하지 않는다고 명시합니다. 비전 객체 배열과 Base64 Data URL 또는 파일 절차의 ms:// 참조를 사용하세요.

Agent가 assistant message 전체를 반환해야 하는 이유는 무엇인가요?

메시지에 도구 호출 같은 구조화된 필드가 들어 있을 수 있습니다. 텍스트만 저장하면 후속 상호작용에 필요한 정보가 사라집니다. 도구 결과에는 해당 tool_call_id도 포함해야 합니다.

贵数智能에서 Kimi K3.1 Pro를 제공하나요?

현재 이용 가능한 모델, 라우팅, 가격은 모델 가격 페이지에서 확인하세요. 공식 API의 기능이 당사 플랫폼에서 모델이나 고속 버전을 제공한다는 뜻은 아닙니다.

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공식 문서 확인일: 2026-10-24. 모델 기능, API 매개변수, 이용 조건은 바뀔 수 있으므로 Moonshot Kimi API 문서를 확인하세요.

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