Kimi와 DeepSeek란?
Kimi는 Moonshot AI가 만든 AI 비서 및 에이전트 플랫폼입니다. 챗봇, 심층 추론 도구, 그리고 코딩, 연구, 글쓰기, 긴 다중 단계 작업을 처리할 수 있는 자율 에이전트 역할을 합니다.
채팅을 하거나 PDF, Word 문서, 스프레드시트 같은 파일을 업로드하고, 최신 답변을 위해 웹 검색을 요청할 수 있습니다. Kimi는 단일 프롬프트로 웹사이트, 슬라이드, 심지어 간단한 게임까지 제작할 수 있습니다.
최신 모델인 Kimi K3는 텍스트와 이미지를 함께 이해하며, 단일 대화에서 최대 100만 토큰까지 읽을 수 있습니다. Kimi는 웹, 모바일 앱, 그리고 개발자를 위한 브라우저 확장 및 코딩 도구에서 이용 가능합니다.
DeepSeek은 스마트 채팅 및 추론 모델을 구축하는 중국의 AI 회사입니다. 웹사이트나 모바일 앱을 통해 무료로 사용하여 질문하고, 글쓰기 도움을 받거나, 코딩 문제를 해결할 수 있습니다. 단순히 짧은 답변만 주는 대신 DeepSeek은 어려운 문제를 단계별로 고민할 수 있어 수학, 코딩, 추론 작업에 강점을 보입니다.
개발자는 OpenAI 및 Anthropic 도구와 동일한 방식으로 작동하는 API를 통해 DeepSeek을 사용할 수 있으므로 기존 앱에 쉽게 연결할 수 있습니다. 또한 DeepSeek은 모델 파일을 공개적으로 공유하므로 누구나 다운로드하여 자신의 컴퓨터에서 실행하거나 이를 기반으로 새로운 도구를 구축할 수 있습니다.
Kimi 및 DeepSeek의 기능
심층 추론 모드를 갖춘 AI 채팅
출처를 포함한 실시간 웹 검색
파일 업로드 및 분석 (PDF, Word, Excel)
다중 단계 작업을 위한 자율 에이전트
대규모 연구 작업을 위한 Agent Swarm
개발자를 위한 Kimi Code
슬라이드, 웹사이트, 게임 생성
Kimi Claw 상시 작동 에이전트
최대 100만 토큰 맥락
웹, 모바일, 데스크톱 앱
무료 웹 및 모바일 채팅 어시스턴트
어려운 문제를 위한 단계별 사고 모드
강력한 코딩 및 디버깅 지원
100만 토큰 긴 컨텍스트 윈도우
PDF, Word, Excel 등 파일 업로드
OpenAI 및 Anthropic 호환 API
도구 호출 및 JSON 출력
GitHub 및 Hugging Face의 오픈 소스 모델 가중치
Claude Code 및 Cline과 같은 코딩 도구와 작동
Kimi 및 DeepSeek의 사용 사례
Kimi 및 DeepSeek의 가격
Kimi는 다섯 가지 회원 플랜을 제공합니다. Adagio는 평생 무료이며 기본 에이전트 크레딧, 대시보드, 예약 작업을 제공합니다.
Moderato (월 19달러): 문서, 시트, 슬라이드 지원, 심층 연구, 웹사이트 배포, Agent Swarm을 추가합니다.
Allegretto (월 39달러): Goal Mode와 원클릭 Kimi Claw 배포를 추가합니다.
Allegro (월 99달러): 초장문 채팅을 위해 최대 100만 토큰의 맥락을 지원합니다.
Vivace (월 199달러): 가장 높은 에이전트 크레딧 할당량을 제공합니다.
월간 대신 연간 결제하면 연간 최대 480달러를 절약할 수 있습니다. 기업용 Business 플랜도 이용 가능하며, 가격은 Kimi에 직접 문의해야만 확인할 수 있습니다.
DeepSeek은 웹사이트와 모바일 앱을 통해 무료로 사용할 수 있으며, 채팅, 글쓰기 도움, 파일 업로드에 비용이 들지 않습니다.
개발자를 위해 DeepSeek은 처리된 토큰 수를 기준으로 사용량에 따라 요금이 부과되는 API를 제공합니다.
DeepSeek-V4-Flash: 100만 입력 토큰당 $0.14, 캐시 히트 시 100만 토큰당 $0.0028, 100만 출력 토큰당 $0.28의 비용이 듭니다.
DeepSeek-V4-Pro: 100만 입력 토큰당 $0.435, 캐시 히트 시 100만 토큰당 $0.003625, 100만 출력 토큰당 $0.87의 비용이 듭니다.
사용된 토큰 수에 가격을 곱하여 요금이 계산되며, 수수료는 계정 잔액에서 자동으로 차감됩니다. 실제 사용한 만큼만 지불하므로 API에 대한 고정 월 요금은 없습니다.
자주 묻는 질문: Kimi vs DeepSeek
리뷰: Kimi vs DeepSeek
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