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Claude Code와 Codex에서 Kimi K3 쓰기: 설정과 테스트한 구성

SeedRouter를 통해 Claude Code와 OpenAI Codex CLI의 모델로 Kimi K3를 쓰는 방법: 환경 변수, config.toml 설정, 테스트 결과를 정리했습니다.

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Kimi K3는 Claude Code와 OpenAI의 Codex CLI에서 모델로 쓸 수 있습니다. Claude Code는 Anthropic Messages 형식으로, Codex는 Responses 형식으로 통신하며, SeedRouter는 Kimi K3를 두 형식 모두로 제공합니다. base URL과 SeedRouter 키를 설정하고 kimi-k3를 고르면, 요청마다 잔액에서 토큰당 과금됩니다. 2026년 9월 28일에 진행한 테스트에서 두 도구 모두 Kimi K3가 파일을 만들고, 실행하고, 출력을 보고했습니다.

Claude Code에서 Kimi K3를 쓰려면 어떻게 하나요?

환경 변수 두 개로 Claude Code가 SeedRouter를 가리키게 한 뒤 모델을 선택합니다.

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.seedrouter.ai
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
claude --model kimi-k3

Claude Code는 일부 작업에서 백그라운드로 더 작은 모델도 호출합니다. 이것들도 Kimi K3로 지정해, 모든 요청이 여러분의 키로 호출할 수 있는 모델로 가도록 하세요.

export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k3
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k3
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=kimi-k3

세션이 바뀌어도 설정을 유지하려면 같은 변수를 ~/.claude/settings.json의 env 블록에 넣으세요.

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.seedrouter.ai",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-your-seedrouter-key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "kimi-k3",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "kimi-k3"
  }
}

Claude Code는 kimi-k3가 자체 모델 이름이 아니라고 알려 줍니다. 이는 오류가 아니라 안내일 뿐이며, 세션은 정상적으로 실행됩니다. Kimi K3의 추론은 Claude 모델과 마찬가지로 thinking 블록으로 표시됩니다.

Codex에서 Kimi K3를 쓰려면 어떻게 하나요?

~/.codex/config.toml에 SeedRouter를 추가합니다.

model = "kimi-k3"
model_provider = "seedrouter"
model_context_window = 1048576

[model_providers.seedrouter]
name = "SeedRouter"
base_url = "https://api.seedrouter.ai/v1"
env_key = "SEEDROUTER_API_KEY"
wire_api = "responses"

그런 다음 키를 내보내고 Codex를 실행합니다.

export SEEDROUTER_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
codex

wire_api = "responses"는 Codex가 Responses API를 쓰도록 하며, Kimi 자체 Codex 가이드도 같은 방식을 씁니다. model_context_window는 Kimi K3가 최대 1,048,576 토큰을 읽는다는 것을 Codex에 알려 줍니다.

무엇을 테스트했나요?

Claude Code에는 2단계 작업(작은 Python 파일을 만들고 실행해 출력을 보고)을, Codex에는 4단계 작업(파일을 만들고, 실행하고, 수정하고, 다시 실행해 두 출력을 모두 보고)을 주었습니다.

도구형식결과
Claude CodeAnthropic Messages파일 생성 및 실행, 출력 정확히 보고
Codex CLIResponses두 번 수정, 두 번 실행, 두 출력 모두 정확히 보고

Codex에서 Kimi K3는 여러 턴에 걸쳐 Codex의 patch 도구로 파일을 수정하고 shell 도구로 실행했습니다. 추론은 한 턴에서 다음 턴으로 이어졌는데, 이는 도구 호출 대화에서 Kimi K3에 필요한 부분입니다.

코딩 에이전트에는 어떤 추론 강도를 써야 하나요?

Kimi K3의 기본값은 max입니다. 여러 단계를 실행하는 에이전트에게는 가장 느리고 비싼 설정입니다. 대부분의 코딩 작업에는 high, 빠르고 기계적인 단계에는 low가 적합합니다. Codex에서는 config.toml의 model_reasoning_effort로 설정합니다.

model_reasoning_effort = "high"

에이전트는 매 턴 같은 파일을 다시 읽기 때문에, 입력 대부분이 입력 요금의 10분의 1로 캐시에서 제공됩니다. 에이전트 세션의 비용은 추론을 포함한 출력에서 나옵니다.

다른 코딩 도구에서도 Kimi K3를 쓸 수 있나요?

OpenAI 호환 base URL과 모델 이름을 설정할 수 있는 도구라면 같은 방식으로 Kimi K3를 호출할 수 있습니다. base URL은 https://api.seedrouter.ai/v1, 키는 여러분의 SeedRouter 키, 모델은 kimi-k3입니다. 저희는 Claude Code와 Codex를 테스트했습니다. 사용자 지정 base URL을 어디에 넣는지는 해당 도구의 문서를 확인하세요.

자주 묻는 질문

Claude나 ChatGPT 구독이 필요한가요?

아니요. SeedRouter 키를 쓰면 Claude Code와 Codex가 요청을 SeedRouter로 보내고, 여러분은 SeedRouter 잔액에서 토큰당 결제합니다.

이 에이전트들에서 Kimi K3가 도구 사용을 지원하나요?

네. 두 도구 모두 파일을 읽고, 수정하고, 실행하는 데 도구 호출을 쓰며, 저희 테스트에서 Kimi K3는 이를 모두 처리했습니다.

에이전트에서 Kimi K3로 스크린샷을 보낼 수 있나요?

Kimi K3는 이미지를 읽지만 base64 데이터만 받습니다. 스크린샷을 파일로 첨부하는 에이전트는 인코딩을 대신 해 주며, 공개 이미지 URL은 받지 않습니다.

에이전트 세션 비용은 얼마인가요?

작업에 따라 다릅니다. 실시간 요금은 Kimi K3 요금 가이드에 있고, Kimi K3 페이지에서는 공식 요금과 나란히 보여 줍니다.

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