Kimi K3 vs MiniMax M3
MiniMax M3 모델은 Synthorai 카탈로그에서 서비스가 종료되었습니다. 아래 수치는 마지막으로 공개된 요금이며, 이 모델은 더 이상 호출할 수 없습니다. 비교 대상인 다른 모델은 계속 호출할 수 있습니다.
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 텍스트·이미지·동영상 입력을 받아 텍스트를 내놓고 양쪽 모두 채팅·코드·추론·툴 사용을 갖추므로 실제 차이는 가격과 출력 여유입니다. kimi-k3는 입력이 10배, 출력이 12.5배, 캐시 읽기가 5배 비쌉니다. 1048576 토큰 컨텍스트와 동일한 1048576 토큰 최대 출력으로 아주 긴 산출물을 한 번에 생성해야 하면 kimi-k3를 고르세요. minimax-m3의 출력 상한은 524288입니다. 비용에 민감한 대량 작업, 롱컨텍스트 플래그, 그리고 kimi-k3가 허용하지 않는 사고 끄기를 원하면 minimax-m3를 고르세요.
벤치마크
MiniMax M3: 공급자가 벤치마크 점수를 공개하지 않았습니다.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| Kimi K3 | MiniMax M3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $3 | $0.3 | 10× |
| 출력 / 1M 토큰 | $15 | $1.2 | 13× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.3 | $0.06 | 5× |
| 캐시 쓰기 | - | 별도 요금 없음 | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 76개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| Kimi K3 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 지원 | - |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적(자동) | 암시적(자동) |
| 캐시 수명 | 미공개 | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 미공개 | 512 토큰 |
사양
| Kimi K3 | MiniMax M3 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 동영상 | 텍스트 이미지 동영상 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-07-16 | 2026-06-01 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 1M | 524K |
| 사고 파라미터 | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
|
| 허용 값 | reasoning_effort
| thinking.type
reasoning_split
|
| 기본값 | max | adaptive: thinking on, with the model deciding when extra reasoning helps |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Kimi K3 · MiniMax M3
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="kimi-k3",
# model="minimax-m3", # 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: "kimi-k3",
// model: "minimax-m3", // 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": "kimi-k3",
# "model": "minimax-m3", # 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: "kimi-k3",
// Model: "minimax-m3", // 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("kimi-k3")
// .model("minimax-m3") // 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(""));자주 묻는 질문
Kimi K3 vs MiniMax M3, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 MiniMax M3 쪽이 더 저렴합니다($0.3 대 $3, 10배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Kimi K3 vs MiniMax M3 A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
Kimi K3, MiniMax M3 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.