왜 모든 개발자가 Claude에서 오픈소스 Kimmy K2로 전환하는가

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요약

이 영상은 Moonshot AI의 오픈소스 코딩 모델 Kimmy K2가 어떻게 기존 Claude 기반 워크플로우를 대체하고 있는지 살펴본다. 직접 API 연동부터 Vite React 템플릿 프로젝트에 적용해보며, 기능 구현 속도와 디버깅, 문서화 측면에서 Kimmy K2가 뛰어난 효율과 비용 절감을 제공함을 확인한다. 반면 Anthropic의 Claude는 빠른 응답과 멀티모달 지원이 장점이지만 비용이 세 배가량 높아 예산에 민감한 개발자에게는 부담이 될 수 있다. 최종적으로 오픈소스라는 강점으로 Kimmy K2가 개발 생산성을 한 단계 끌어올릴 대안이 될 수 있음을 제안한다.

주요 키워드

Kimmy K2 Moonshot AI Claude Open Code API 연동 Whisper API Multimodal Support Agentic Tool Use 비용 효율성 오픈소스 코딩 모델

하이라이트

🔑 Kimmy K2는 1조 개(param) 규모의 오픈소스 모델로 GPT-4.1을 넘어서는 코딩 성능을 기록했다.
⚡️ API 연동 시 Open Code를 활용하면 모델 전환과 비용 확인이 실시간으로 가능해 편리하다.
🚀 Vite React 프로젝트에 Kimmy K2를 적용해보니 초기 체크리스트 생성부터 백엔드·프론트엔드 설정, README 작성까지 한 번에 처리했다.
🌐 Claude는 2.5분 만에 프로젝트를 완성했지만 비용은 Kimmy K2의 세 배 이상이어서 대규모 활용 시 예산 부담이 크다.
💰 Kimmy K2의 단건 비용은 약 $0.19, Claude는 $0.50으로 동일 테스트에서 큰 차이를 보였다.
🔧 Claude는 UI와 로딩 스피너, 이모지 지원 등 사용자 경험이 우수하지만, README 자동 업데이트 기능은 Kimmy K2만큼 세밀하지 않았다.
📈 오픈소스로 직접 호스팅이 가능해 데이터 주권을 지킬 수 있고, 비용 절감 효과를 장기적으로 누릴 수 있다.
🌟 멀티모달 기능이 필요 없고 예산이 한정적이라면 Kimmy K2가 최적의 선택이다.
🚨 반대로 멀티모달을 적극 활용하거나 비용에 큰 제약이 없다면 Claude를 고려할 수 있다.

용어 설명

Kimmy K2

Moonshot AI가 공개한 1조 파라미터 오픈소스 코딩 모델

Moonshot AI

Kimmy K2를 개발한 AI 연구 스타트업

Claude

Anthropic이 제공하는 상용 AI 모델, 멀티모달 코딩 지원

Open Code

모델 전환과 비용을 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 코드 실행 환경

API

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 코드로 모델을 호출할 때 사용

Whisper API

OpenAI가 제공하는 음성 인식(음성→텍스트) 서비스

Multimodal Support

텍스트뿐 아니라 이미지·음성 등 여러 입력을 처리하는 기능

Agentic Tool Use

AI 에이전트처럼 자율적으로 도구를 사용해 작업을 수행하는 방식

지난주만 해도 생소했던 Moonshot AI와 그들의 오픈소스 코딩 모델 Kimmy K2를 소개한다. 1조 개 파라미터, GPT-4.1 및 일부 테스트에서 Claude를 제치며 벤치마크 우위를 점한 사실과 경쟁 제품 대비 낮은 비용을 강조한다.

[00:00] Moonshot AI의 Kimi K2 소개와 GPT-4.1, Claude Opus를 뛰어넘는 성능을 보여주는 1조 개 매개변수 AI 모델에 대한 설명

Kimmy K2를 UI 외에 API로 활용하는 방법을 설명한다. Moonshot API 키 발급, Open Code 설정, Claude Code 연동 시 필요한 base URL 변경 과정을 짚어보고 실시간 모델 전환과 비용 확인의 장점을 언급한다.

[00:27] Kimi K2를 API로 사용하기 위한 설정 방법과 Open Code 연결 과정, Claude Code에서도 사용 가능함을 설명

[00:58] MP3 파일 드래그 앤 드롭 및 OpenAI Whisper API를 활용한 음성 텍스트 변환 기능을 요청하는 기본 React 템플릿 프로젝트 생성

기본 Vite React 템플릿에 드래그 앤 드롭으로 MP3 파일을 업로드하고 Whisper API로 전사하는 테스트 시나리오를 구성한다. Prompt MD 파일을 통해 모델에게 기능 요구사항을 전달하는 방식이다.

[01:16] Kimi K2가 체크리스트 생성, OpenAI 패키지 설치, 프론트엔드 업데이트, Express 백엔드 생성, README 작성 등을 11분에 걸쳐 완료하는 과정

K2가 체크리스트 생성, OpenAI 패키지 설치, 프론트엔드 업데이트, Express 백엔드 구축, README 자동 작성까지 11분 만에 완료했다. 서버 부하로 시간이 지체됐지만, 인터페이스 보완 작업과 오류 수정, 컬러 변경 등을 거쳐 최종 작동을 확인한다. 단일 테스트 비용은 약 $0.19로 계산됐다.

[01:43] Kimi K2로 생성된 앱 테스트 결과 - 읽기 어려운 제목이지만 아이콘 추가, 파일 업로드 시 에러 발생 및 디버깅 과정, 색상 수정 후 정상 작동, 총 비용 약 $0.19

동일한 프롬프트를 Claude에 적용하니 2분 30초 만에 결과를 산출했지만 비용은 약 $0.50으로 Kimmy K2의 세 배였다. UI 완성도와 로딩 스피너, 이모지 적용 등 사용자 경험은 우수했으나, README 업데이트 자동화는 Kimmy K2만큼 완벽하지 않아 추가 수작업이 필요했다.

[02:43] Claude Sonnet으로 같은 작업 수행 - 체크리스트 생성, 파일 추가, Multer를 사용한 Express 백엔드 생성, CSS 추가 등을 2분 30초 만에 완료하지만 K2보다 비용이 높음

[03:02] Claude로 생성된 앱의 우수한 외관과 이모지 사용, 하지만 파일 업로드 시 백엔드 미실행으로 인한 에러 발생

[03:09] 백엔드 시작을 깜빡한 실수로 인해 에러가 발생했지만, K2와 달리 Claude는 readme 파일에 이런 중요한 정보를 업데이트하지 않았다고 설명합니다.

[03:17] 프론트엔드와 백엔드를 각각 다른 탭에서 실행한 후 파일을 다시 업로드했더니 멋진 로딩 스피너와 함께 성공적으로 작동했다고 보고합니다.

[03:31] Kimi의 프로젝트에서는 하나의 명령어로 클라이언트와 서버를 모두 시작할 수 있었던 점을 언급하며, 공정한 비교를 위해 Claude에게도 같은 기능과 readme 업데이트를 요청했습니다.

[03:47] Claude가 작업을 완료했지만 K2보다 거의 3배나 많은 비용이 들었다고 밝히며, 50센트 대 19센트의 차이가 큰 규모에서는 190달러 대 500달러의 상당한 비용 차이로 이어질 수 있다고 분석합니다.

50센트 대 19센트를 단건으로 비교할 때는 차이가 작지만, 연간·대규모 프로젝트 비용을 합산하면 수백 달러 단위의 절감 효과가 나타난다고 설명한다.

타임라인 정보가 없습니다.

디버깅·문서화 측면에서 Kimmy K2가 더 꼼꼼했고, 오픈소스이므로 자체 호스팅으로 데이터 주권을 확보할 수 있다. 멀티모달 지원이 필요 없고 예산이 제한적이라면 Kimmy K2를, 멀티모달을 적극 활용하거나 비용 이슈가 적다면 Claude를 추천하며 앞으로 에이전틱 코딩 모델 경쟁이 더욱 치열해질 것임을 전망한다.

[04:10] K2와 Sonnet 4의 전체 대화 내용을 설명란에 공유했으며, K2가 디버깅과 문서화 면에서 더 철저했다고 평가합니다.

[04:22] Moonshot이 서버 문제를 해결하면 K2가 Sonnet만큼 빨라질 수 있을 것이며, 에이전틱 도구 사용에서 Gemini 2.5 Pro보다 우수한 성능을 보인다고 설명합니다.

[04:36] 오픈소스라는 K2의 장점을 강조하며, 중국 기업에 데이터 전송이 우려된다면 자체 하드웨어에서 실행할 수 있다고 언급합니다.

[04:42] 최종 결론으로, 멀티모달 지원은 없지만 저렴한 에이전틱 코딩 모델을 원한다면 Kimi K2를, 예산이 충분하고 멀티모달 지원이 필요하다면 Claude를 추천한다고 정리합니다.

[00:00] 지난주까지만 해도 Moonshot AI에 대해 전혀 몰랐습니다.

[00:02] 그런데 지금은 인터넷 전체가

[00:05] Kimi K2 때문에 난리입니다.

[00:07] 정말 인상적인 벤치마크를 가진

[00:10] 코딩용 AI 모델로, GPT-4.1을

[00:12] 능가하고

[00:13] 심지어 Claude Opus까지 일부 경우에서 뛰어넘습니다.

[00:16] 1조 개의 매개변수를 가지고 있으며

[00:19] 모든 경쟁사보다 훨씬 저렴합니다.

[00:21] 이런 것들은 멋지지만, 실제로 사용해보면

[00:23] 어떤 느낌일까요? Claude Sonnet과

[00:25] 비교해보겠습니다. 그 전에

[00:27] 구독 버튼을 눌러주세요.

[00:30] Kimi K2는 UI에서도 사용할 수 있지만

[00:33] 훨씬 더 좋은 방법은

[00:35] API를 통해 AI 코딩

[00:37] 기능을 경험하는 것입니다. 그래서 Moonshot

[00:40] API 키를 설정하고, 돈을 충전한 다음

[00:42] 이 설정으로 Kimi를 Open Code에 연결했습니다.

[00:45] Claude Code에서도 사용할 수 있습니다

[00:47] Anthropic API를 Moonshot으로

[00:49] 설정하고 기본 URL을 변경하면 됩니다.

[00:51] 하지만 Open Code가 모델 변경과

[00:54] 실시간 비용 확인을 더 쉽게 해줍니다.

[00:56] Open Code에 대한 영상은

[00:58] 설명란을 확인해보세요. 기본 React

[01:00] 템플릿 프로젝트를 생성했는데

[01:03] 여기에 prompt.md 파일이 있어서

[01:06] 모델에게 MP3 파일을 드래그 앤 드롭할 수 있는

[01:08] 기능을 추가해달라고 요청합니다. 이 기능은

[01:11] OpenAI의 Whisper API를 사용해서

[01:13] 오디오로부터 텍스트를 생성합니다. 이건

[01:15] Gemini CLI 영상에서 사용했던 것과 같은 테스트입니다.

[01:18] K2부터 시작해보겠습니다. 체크리스트를 만들고

[01:20] OpenAI 패키지를 설치하고, 프론트엔드를 업데이트하고

[01:23] Express 백엔드를 생성하고, 심지어

[01:25] 프로젝트 README까지 작성합니다.

[01:27] 전체 과정이 11분 이상 걸리는데

[01:29] 이는 Moonshot AI가

[01:31] 많은 부하를 경험하고 있기 때문입니다.

[01:34] 잠깐, 이게 뭐죠? Atlassian 상태 페이지네요.

[01:37] 여러분, 부탁하나 하자면 Better Stack을

[01:40] 사용해보세요.

[01:42] 자, 앱을 한번 봅시다.

[01:44] 와, 한 번에 앱이 완성되었네요.

[01:47] 제목 텍스트를 읽기가 어렵지만

[01:50] 아이콘을 추가한 것이 마음에 듭니다.

[01:52] 파일을 업로드해봅시다. 버튼을 클릭하면

[01:55] 에러가 발생합니다. 이것을 Open Code에

[01:58] 복사해서 처리해보겠습니다.

[02:00] 실제로, 이게 진짜 에러라는 걸 깨달았습니다.

[02:03] 그래서 이것도 Open Code에 복사해서

[02:05] 붙여넣겠습니다. 이제 완료된 것 같네요.

[02:08] 다른 파일을 업로드해봅시다.

[02:10] 색상이 좀 이상하지만

[02:13] 작동은 합니다. 텍스트가 흰색이라

[02:16] 검은색으로 바꿔보겠습니다.

[02:18] 이제 훨씬 읽기 쉽습니다.

[02:21] 어떤 이유에서인지 K2의 비용이

[02:23] Open Code에서 제대로 작동하지 않네요.

[02:26] 제가 계산해본 결과

[02:28] 전체 비용은 약 $0.19

[02:30] 정도 나온 것 같습니다.

[02:34] 꽤 비싸다고 생각할 수 있지만

[02:36] Claude 비용을 보면 깜짝 놀랄 겁니다.

[02:38] 이제 Claude로 같은 프롬프트를

[02:41] 사용해봅시다. Claude도 체크리스트를 만들고

[02:44] 파일 추가를 시작합니다. 와, 정말 빠르네요.

[02:47] 파일 업로드를 위해 Multer를 사용하는

[02:49] Express 백엔드도 생성합니다.

[02:51] CSS도 추가하고 2분 30초 만에 완료됩니다만

[02:55] 이미 K2보다 비쌉니다.

[02:57] 결과를 봅시다.

[02:59] 와, 정말 멋지게 나왔네요.

[03:02] 여기 이모지도 정말 마음에 듭니다.

[03:04] 파일을 업로드해보니 에러가 발생합니다.

[03:07] 사실 이건 제가 실수한 부분입니다

[03:09] 백엔드를 시작하는 걸 까먹었거든요.

[03:12] 하지만 K2와 달리 Claude는

[03:15] readme에 그 정보를 업데이트하지 않았습니다. 그래서

[03:17] 프론트엔드를 한 탭에서 실행하고

[03:19] 백엔드를 다른 탭에서 실행할게요. 그리고

[03:21] 파일을 다시 업로드해보겠습니다. 이번에는

[03:24] 정말 멋진 로딩 스피너와 함께

[03:26] 업로드됩니다. 와, 잘 작동하네요. 그리고

[03:28] 텍스트도 읽기 좋습니다. 하지만 Kimi의

[03:31] 프로젝트에서는 클라이언트와 서버를

[03:33] 모두 시작하는 명령어 하나만 실행했습니다. 그래서

[03:36] 공정하게 비교하기 위해 Claude에게도

[03:39] 같은 기능을 구현하고 readme에

[03:41] 프로젝트 설명을 업데이트하도록 요청해보겠습니다.

[03:44] 작업을 진행하게 하고... 완료되었는데

[03:47] K2보다 거의 3배나 많은 비용이 들었습니다.

[03:50] 이제 클라이언트와 서버를

[03:52] 모두 실행하는 단일 명령어를 실행할 수 있고

[03:54] 앱이 여전히 잘 작동합니다. 이제 50센트와

[03:57] 19센트를 비교하면 큰 차이가 아닌 것처럼

[04:00] 보일 수 있지만, 이 값들을

[04:01] 복합적으로 계산해보면, 예를 들어 190달러 대 500달러라고 하면

[04:05] Kimi K2로 절약할 수 있는

[04:07] 비용을 확실히 알 수 있습니다. 실제로

[04:10] K2와 Sonnet 4와의

[04:12] 전체 대화 내용을 설명란에 링크로 공유했습니다.

[04:15] 하지만 K2가 디버깅과

[04:17] 문서화에 있어서 더

[04:18] 철저했다고 말할 수 있겠습니다. 그리고

[04:20] Moonshot이 서버

[04:22] 문제들을 해결하면 K2는

[04:25] Sonnet만큼 빨라질 수 있을 것입니다. 하지만 에이전틱 도구 사용 측면에서는

[04:28] 정말 잘 작동합니다. 제 말은, 이

[04:30] 동일한 테스트에서 Gemini 2.5 Pro보다

[04:33] 더 나은 성능을 보입니다. 그리고 오픈소스라는 점은

[04:36] 중국 기업에 데이터를 보내는 것이

[04:38] 걱정된다면 자신의 하드웨어에서도

[04:40] 실행할 수 있다는 의미입니다.

[04:42] 기본적으로, 아직 멀티모달

[04:44] 지원은 없지만 좋고 저렴한

[04:46] 에이전틱 코딩 모델을 원한다면 Kimi K2를 사용하세요.

[04:49] 하지만 멀티모달 지원도 있는

[04:52] 매우 뛰어난 에이전틱 코딩 모델을 원하고

[04:54] 예산이 충분하다면

[04:56] Claude를 사용해야 합니다. 이미

[04:58] 내부적으로 Claude를 사용하고 있는

[05:00] 기업들이 K2에 주목하여

[05:02] 비용 절약에 활용할 수 있을지

[05:05] 면밀히 검토하고 있을 것입니다. 그리고 이것이

[05:07] 앞으로 에이전틱 코딩 모델의

[05:09] 기준을 높일 것이라고 생각합니다. 만약 OpenAI가

[05:11] K2보다 성능이 떨어지는 모델을 출시하면서

[05:14] 사람들에게 돈을 받는다면 어떨지 상상해보세요. 어쨌든

[05:16] 댓글로 여러분의 생각을

[05:18] 알려주세요. 다시 말하지만

[05:19] 구독 잊지 마시고 다음 영상에서 만나요.