유형
사양
요금
입력
1M 프롬프트 토큰당
$2.00
출력
생성된 토큰 1M 단위
$10.00
암묵적 캐시 읽기
1M 캐시된 입력 토큰당
$0.184
웹 검색 (링크업)
호출 시 통화당
$0.013
Kimi K3.1 Pro와(과) DeepSeek V4 Pro 0813을(를) 나란히 비교: 사양, 기능, 파라미터, EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 요금.
Moonshot AI 
DeepSeek 텍스트 생성Moonshot AI의 Kimi K3.1 Pro와(과) DeepSeek의 DeepSeek V4 Pro 0813은(는) 모두 텍스트 생성 카테고리에 속하며 EmpirioLabs API로 사용할 수 있습니다.
| 사양 | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| 모델 ID | kimi-k3-1-pro | deepseek-v4-pro-0813 |
| 개발사 | Moonshot AI | DeepSeek |
| 출시 | 2026년 10월 23일 | 2026년 8월 13일 |
| 컨텍스트 창 | 1M 토큰 | 1M 토큰 |
| 최대 출력 | 131,072 토큰 | 393,216 토큰 |
| 입력 | 텍스트 이미지 | 텍스트 |
| 출력 | 텍스트 | 텍스트 |
| 구조화된 출력 | JSON Schema | JSON Schema |
| 리전 | Germany | Singapore |
| 엔드포인트 | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/kimi-k3-1-pro:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent |
| 기능 |
두 모델의 EmpirioLabs 카탈로그 실시간 요금입니다. 각 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
EmpirioLabs에서 각 모델에 표시된 요청 파라미터와 허용 값 또는 범위입니다. 하이픈은 해당 모델에 표시되지 않은 파라미터를 뜻합니다.
| 파라미터 | Kimi K3.1 Pro | DeepSeek V4 Pro 0813 |
|---|---|---|
| max_tokens | 1 ~ 131072 기본값: 131072 | 1 ~ 393216 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean 기본값: true | boolean 기본값: true |
| reasoning_effort | low, medium, high, max 기본값: max | none, low, medium, high, max 기본값: medium |
| response_format | enum | enum |
| web_search_linkup | boolean 기본값: false | boolean 기본값: false |
| disable_formatting | boolean 기본값: false | boolean 기본값: false |
| temperature | - | 0 ~ 2 기본값: 0.7 |
| top_p | - | 0 ~ 1 기본값: 0.9 |
| thinking_budget | - | 1 ~ 393216 기본값: 32768 |
텍스트 및 이미지 입력과 1M 토큰 컨텍스트, 함수 호출, JSON 스키마 구조화된 출력을 지원합니다. 링크업 웹 검색은 web_search_linkup를 통해 가능하며, 호출 시 호출당 $0.013 추가됩니다. Thinking은 기본적으로 켜져 있습니다: 깊이를 reasoning_effort로 설정하거나(기본값은 max), enable_thinking로 끄면 출력 품질이 저하됩니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다. 정지 문자열은 답변뿐만 아니라 추론에도 적용되므로, 추론에 나타나는 정지 문자열은 응답을 조기에 종료합니다. 온도 및 기타 샘플링 설정은 모델 서비스에 의해 고정됩니다.
Thinking은 기본적으로 활성화되어 있으며 비활성화할 수 있습니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다. 선택적 링크 웹 검색은 호출 시에만 청구됩니다.
Kimi K3.1 Pro은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID kimi-k3-1-pro를 사용하세요. 두 모델은 같은 엔드포인트로 호출합니다. model을(를) kimi-k3-1-pro 또는 deepseek-v4-pro-0813(으)로 설정하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "kimi-k3-1-pro",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'두 모델을 모두 다룬 프롬프트 테스트와 비교 실험입니다.
Kimi K3.1 Pro이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 10월 23일). DeepSeek V4 Pro 0813의 출시일은 2026년 8월 13일입니다. 두 모델 모두 컨텍스트 창이 1M 토큰입니다. 응답당 DeepSeek V4 Pro 0813은(는) 최대 393,216 출력 토큰, Kimi K3.1 Pro은(는) 최대 131,072을(를) 반환합니다. 이 페이지의 사양, 요금표, 파라미터는 EmpirioLabs 실시간 카탈로그에서 가져옵니다.
Kimi K3.1 Pro이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 10월 23일). DeepSeek V4 Pro 0813의 출시일은 2026년 8월 13일입니다.
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.
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.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 각 모델을 열고 API와 같은 파라미터로 같은 프롬프트를 두 모델에 실행해 보세요.
