GPT-5.6 vs Kimi K3

한쪽 바꾸기 vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

둘 다 약 100만 토큰의 컨텍스트를 제공하므로(gpt-5.6 1050000, kimi-k3 1048576) 실제 차이는 가격, 출력 여유, 제어입니다. kimi-k3는 입력 $3, 출력 $15로 $5와 $30 대비 gpt-5.6의 출력 가격이 약 두 배이고, kimi-k3는 한 응답에서 최대 1048576 토큰을 내놓습니다(상대는 128000). 비전 능력 플래그와 사고를 끄는 선택지를 원하면 gpt-5.6을, 더 저렴한 장문 생성·동영상 입력·끌 필요 없는 상시 추론에는 kimi-k3를 고르세요.

가격

	GPT-5.6	Kimi K3	Δ
입력 / 1M 토큰	$5	$3	1.7×
출력 / 1M 토큰	$30	$15	2×
캐시 읽기 / 1M 토큰	$0.5	$0.3	1.7×
캐시 쓰기	별도 비용 없음	—	—

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

GPT-5.6 · $5 Kimi K3 · $3

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

	GPT-5.6	Kimi K3
도구 사용	예	예
사고 제어	설정 가능	항상 켜짐
구조화된 출력	예	예
프롬프트 캐싱	암시적 (자동)	암시적 (자동)
캐시 수명	5–10m, up to 1h	미공개
최소 캐시 접두사	1024 토큰	미공개

사양

	GPT-5.6	Kimi K3
입력 모달리티	텍스트 이미지	텍스트 이미지 비디오
출력 모달리티	텍스트	텍스트
출시일	2026-07-09	—
지식 컷오프	2026-02	—
컨텍스트 윈도우	1.1M	1M
최대 출력	128K	1M
Thinking 파라미터	reasoning.effort	reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted)
허용되는 값	reasoning.effort none low medium high xhigh max	reasoning_effort low high max
기본값	medium	max

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GPT-5.6 · Kimi K3

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

CFO를 위한 추론 버그가 있는 함수 수정 스키마로 추출 제약 조건에 맞춰 작성

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

GPT-5.6 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.

출력 126 tok (+30 추론) 지연 시간 3.0 s

Kimi K3 통과 · 3 sentences

Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.

출력 755 tok (+637 추론) 지연 시간 20.8 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 확인 수정이 테스트를 통과

GPT-5.6 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.

출력 277 tok (+93 추론) 지연 시간 4.2 s

Kimi K3 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]

출력 1837 tok (+1547 추론) 지연 시간 47.2 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

GPT-5.6 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }

출력 179 tok (+118 추론) 지연 시간 3.7 s

Kimi K3 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

출력 924 tok (+863 추론) 지연 시간 25.9 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 확인 120단어, 금지어 0개

GPT-5.6 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.

출력 628 tok (+473 추론) 지연 시간 7.3 s

Kimi K3 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.

출력 1527 tok (+1354 추론) 지연 시간 37.9 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6",
    # model="kimi-k3",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://synthorai.io/v1",
  apiKey: "sk-syn-...",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6",
  // model: "kimi-k3",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
  reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    # "model": "kimi-k3",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "reasoning_effort": "medium"
  }'

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
	client := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
		option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
	)
	resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
		Model: "gpt-5.6",
		// Model: "kimi-k3",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage("Summarize this diff"),
		},
		ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
	})
	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://synthorai.io/v1")
    .apiKey("sk-syn-...")
    .build();

ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.6")
        // .model("kimi-k3")  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API 키 발급받기 →

FAQ

GPT-5.6와(과) Kimi K3 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Kimi K3이(가) 더 저렴합니다($3 대 $5, 1.7× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 GPT-5.6와(과) Kimi K3를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

GPT-5.6 및 Kimi K3는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

측정 연구 결과

이미지 1장은 몇 token일까? 15개 API에서 6~1,298 LLM 사고 제어: 13개 모델의 수용, 무시, 강제 동작 Qwen 3.8 Max API 요금: thinking을 끄는 것보다 나은 16 token

가격

기능

사양

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

코드 한 줄로 모델 전환

FAQ

관련 비교

측정 연구 결과