DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3

DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3을(를) 나란히 비교: 사양, 기능, 파라미터, EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 요금.

DeepSeek Moonshot AI 텍스트 생성

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3 한눈에 보기

DeepSeek의 DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Moonshot AI의 Kimi K3은(는) 모두 텍스트 생성 카테고리에 속하며 EmpirioLabs API로 사용할 수 있습니다.

주요 차이점

  • DeepSeek V4 Pro 0813이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 8월 13일). Kimi K3의 출시일은 2026년 7월 15일입니다.
  • 두 모델 모두 컨텍스트 창이 1M 토큰입니다.
  • 응답당 DeepSeek V4 Pro 0813은(는) 최대 393,216 출력 토큰, Kimi K3은(는) 최대 131,072을(를) 반환합니다.
  • Kimi K3만 지원하는 입력 유형: 이미지, 비디오.
  • DeepSeek V4 Pro 0813에만 표시된 기능: structured output.
  • Kimi K3에만 표시된 기능: multimodal, web search.
  • 입력(1M 프롬프트 토큰당) 및 출력(생성된 토큰 1M 단위) 요금은 DeepSeek V4 Pro 0813이(가) 더 낮습니다.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: 사양

사양DeepSeek V4 Pro 0813Kimi K3
모델 IDdeepseek-v4-pro-0813kimi-k3
개발사DeepSeekMoonshot AI
출시2026년 8월 13일2026년 7월 15일
컨텍스트 창1M 토큰1M 토큰
최대 출력393,216 토큰131,072 토큰
입력
텍스트
텍스트 이미지 비디오
출력
텍스트
텍스트
구조화된 출력JSON SchemaJSON Schema
리전SingaporeInternational
엔드포인트
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent
POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3:generateContent
기능
reasoning function calling structured output agentic coding
reasoning function calling multimodal agentic coding web search

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: API 요금

두 모델의 EmpirioLabs 카탈로그 실시간 요금입니다. 각 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: API 파라미터

EmpirioLabs에서 각 모델에 표시된 요청 파라미터와 허용 값 또는 범위입니다. 하이픈은 해당 모델에 표시되지 않은 파라미터를 뜻합니다.

파라미터DeepSeek V4 Pro 0813Kimi K3
temperature0 ~ 2 기본값: 0.7-
top_p0 ~ 1 기본값: 0.9-
max_tokens1 ~ 3932161 ~ 1048576 기본값: 131072
stopstringstring
enable_thinkingboolean 기본값: true-
reasoning_effortnone, low, medium, high, max 기본값: mediumlow, high, max 기본값: max
thinking_budget1 ~ 393216 기본값: 32768-
response_formatenumenum
web_search_linkupboolean 기본값: false-
disable_formattingboolean 기본값: false-
tool_web_search-boolean 기본값: false
max_tool_calls-1 ~ 20 기본값: 5

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: 한도와 참고 사항

DeepSeek V4 Pro 0813

Thinking은 기본적으로 활성화되어 있으며 비활성화할 수 있습니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다. 선택적 링크 웹 검색은 호출 시에만 청구됩니다.

Kimi K3

텍스트, 이미지, 비디오 입력과 1M 토큰 컨텍스트, 함수 호출, JSON 스키마 구조화 출력, 호출당 $0.015 내장된 웹 검색 지원을 지원합니다. 항상 사고가 켜져 있습니다; 추론 깊이는 reasoning_effort 컨트롤로 조절 가능하며(최대값 권장), 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다. 온도 및 기타 샘플링 설정은 모델 서비스에 의해 고정됩니다. API를 통한 다중 단계 함수 호출은 reasoning_content 필드를 유지한 채 보조 메시지를 재생해야 합니다.

DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3 호출 방법

DeepSeek V4 Pro 0813은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID deepseek-v4-pro-0813를 사용하세요. 두 모델은 같은 엔드포인트로 호출합니다. model을(를) deepseek-v4-pro-0813 또는 kimi-k3(으)로 설정하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro-0813",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: 테스트와 가이드

두 모델을 모두 다룬 프롬프트 테스트와 비교 실험입니다.

DeepSeek V4 Pro 0813 vs Kimi K3: 자주 묻는 질문

DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3의 차이는 무엇인가요?

DeepSeek V4 Pro 0813이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 8월 13일). Kimi K3의 출시일은 2026년 7월 15일입니다. 두 모델 모두 컨텍스트 창이 1M 토큰입니다. 응답당 DeepSeek V4 Pro 0813은(는) 최대 393,216 출력 토큰, Kimi K3은(는) 최대 131,072을(를) 반환합니다. 이 페이지의 사양, 요금표, 파라미터는 EmpirioLabs 실시간 카탈로그에서 가져옵니다.

DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3 중 어느 것이 더 최신인가요?

DeepSeek V4 Pro 0813이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 8월 13일). Kimi K3의 출시일은 2026년 7월 15일입니다.

DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3 중 어느 쪽 요금이 더 낮나요?

입력(1M 프롬프트 토큰당) 및 출력(생성된 토큰 1M 단위) 요금은 DeepSeek V4 Pro 0813이(가) 더 낮습니다. 두 실시간 요금표는 이 페이지에 있으며 항상 API 청구 금액과 일치합니다.

통합을 다시 만들지 않고 DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3 간에 전환할 수 있나요?

네. 두 모델 모두 같은 EmpirioLabs API 키로 POST /v1/chat/completions을(를) 사용하므로 대부분의 연동은 model 값만 바꾸면 전환됩니다. 모델 전용 파라미터에 의존한다면 먼저 이 페이지의 파라미터 표를 확인하세요.

통합하기 전에 브라우저에서 DeepSeek V4 Pro 0813와(과) Kimi K3을(를) 사용해 볼 수 있나요?

네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 각 모델을 열고 API와 같은 파라미터로 같은 프롬프트를 두 모델에 실행해 보세요.

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