Kimi K2 클로드 코드와 함께 사용하는 방법

AI 코딩 게임에 정말 놀라운 일이 일어났습니다.

피드를 스크롤하던 중, 개발자들이 Moonshot AI의 새로운 Kimi K2 모델을 Claude의 코딩 환경 내에서 직접 실행하고 있다는 엄청난 새로운 설정에 대한 스레드를 우연히 발견했습니다. 처음에는 이상한 팬픽 크로스오버처럼 들렸지만, 읽을수록 이것이 가능할 뿐만 아니라 판도를 바꿀 만한 일이라는 것을 깨달았습니다. 테스트 키를 구해서 몇 시간 동안 만져본 결과, 이 조합은 정말이지, 명백히 미쳤다는 것을 확인할 수 있습니다.

우리가 목격하고 있는 것은 최첨단 AI의 완벽한 조합입니다. 한쪽에는 사고, 추론, 그리고 가장 중요하게는 숙련된 개발자처럼 코드를 작성하고 수정하는 데 탁월한 혁신적인 아키텍처를 가진 거대한 모델인 Kimi K2가 있습니다. 다른 한쪽에는 원활한 AI 상호작용을 위해 구축된 정교하고 개발자 중심적인 환경인 Claude Code가 있습니다.

이 기사는 이 강력한 설정을 재현하기 위한 포괄적인 가이드입니다. 먼저 Kimi K2가 AI 세계에서 거물로 자리매김하는 이유를 심층적으로 다루고, 에이전트 코딩에서의 벤치마크를 압도하는 성능과 오픈소스 철학에 중점을 둘 것입니다. 그런 다음, Claude Code 환경 내에서 Kimi K2를 기본적으로 실행하는 놀랍도록 간단한 단계를 안내해 드릴 것입니다. 놀랄 준비를 하세요.

Kimi K2는 오픈소스 LLM에게 또 다른 Deepseek 순간인가?

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'방법'을 알기 전에 '이유'를 이해해야 합니다. Kimi K2를 특별하게 만드는 것은 무엇일까요? Moonshot AI가 출시한 Kimi K2는 기존 모델의 단순한 점진적 업데이트가 아닙니다. 이것은 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 구축된 근본적인 도약입니다.

간단히 말해, MoE 모델은 단일 전문가 대신 전문화된 전문가 팀을 보유하는 것과 같습니다. Kimi K2는 엄청난 1조 개의 총 매개변수(팀의 '전문가')를 가지고 있지만, 특정 작업에는 그중 320억 개만 활성화합니다. 이를 통해 거대한 모델의 성능을 달성하면서도 놀랍도록 효율적입니다. 이것은 15.5조 개의 방대한 데이터 토큰으로 훈련되어 지식, 추론, 코드에 대한 비할 데 없는 이해를 제공합니다.

하지만 진짜 이야기는 벤치마크에 있습니다. Kimi K2는 전반적으로 뛰어나지만, 에이전트 코딩 및 도구 사용에서의 성능은 경쟁 상대를 압도합니다.

Kimi K2는 에이전트 코딩에 정말 능숙합니다

China just dropped the best open source model for coding and agentic tool use.

Kimi K2 scores an insane 65.8% on SWE-Bench Verified. As cheap as Gemini Flash at only $0.6/M input, $2.5/M out.

It oneshots this data analysis task in Python and creates a website for a few cents: pic.twitter.com/QrUubgmHx8
— Deedy (@deedydas) July 11, 2025

'에이전트 코딩'은 AI가 자율적인 소프트웨어 엔지니어처럼 행동하는 능력입니다. 단순히 코드 조각을 작성하는 것이 아니라, 문제를 이해하고, 계획을 세우고, 도구(파일 편집기 또는 터미널 등)를 사용하며, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 처음부터 끝까지 해결하려고 시도합니다. 이것이 AI 지원 개발의 성배이며, Kimi K2가 새로운 왕입니다.

공식 Hugging Face 릴리스의 수치를 살펴보겠습니다:

SWE-bench Verified (에이전트 코딩): 이 벤치마크는 AI가 실제 GitHub 문제를 해결하는 능력을 테스트합니다. 단 한 번의 시도로 Kimi K2는 65.8%의 정확도를 달성합니다. 비교하자면, GPT-4.1은 54.6%를 기록하고, Claude 4 Opus는 72.5%를 기록합니다(확장된 사고를 통해). Kimi K2는 단순히 경쟁하는 것을 넘어, 오픈소스 모델의 새로운 기준을 세우고 심지어 최고 수준의 폐쇄형 모델 거대 기업들과도 경쟁합니다. 여러 번 시도할 수 있도록 허용하면 점수는 경이로운 71.6%로 뛰어오릅니다.
SWE-bench 다국어 (에이전트 코딩): 도전 과제는 동일하지만, 여러 프로그래밍 언어로 된 코드입니다. Kimi K2는 47.3%를 기록하여 DeepSeek-V3 (25.8%) 및 Qwen3 (20.9%)와 같은 경쟁자들을 압도합니다. 이는 프로그래밍 논리에 대한 깊고 언어에 구애받지 않는 이해를 보여줍니다.
TerminalBench & Aider-Polyglot: 이 벤치마크는 모델이 터미널 내에서 작동하는 능력과 실제 개발 환경에서 여러 언어에 걸쳐 숙련도를 테스트합니다. 두 벤치마크 모두에서 Kimi K2는 최첨단 성능을 보여주며, 실용적이고 실제적인 능력을 입증합니다.

오픈소스의 힘

아마도 Kimi K2의 가장 혁명적인 측면은 오픈소스 커뮤니티에 대한 헌신일 것입니다. 모델 가중치와 기본 코드는 모두 수정된 MIT 라이선스 하에 공개됩니다. 이는 다음과 같은 몇 가지 주요 이유로 개발자와 AI 커뮤니티에 엄청난 이점입니다:

투명성과 신뢰: 모델이 어떻게 구축되었는지 확인할 수 있어 신뢰를 구축하고 연구자들이 그 아키텍처를 기반으로 연구할 수 있도록 합니다.
맞춤화: 기업과 개인은 자체 비공개 데이터로 Kimi K2를 미세 조정하여 민감한 정보를 제3자에게 보내지 않고도 특정 작업을 위한 고도로 전문화된 버전을 만들 수 있습니다.
민주화: 진입 장벽을 허물어 컴퓨팅 자원을 가진 누구든지 최첨단 모델을 실행할 수 있도록 합니다. 이는 벤더 종속을 방지하고 더욱 경쟁적이고 혁신적인 생태계를 장려합니다.

이러한 순수한 에이전트 능력과 오픈소스 철학의 결합은 Kimi K2를 강력한 도구일 뿐만 아니라 소프트웨어 개발의 미래를 위한 기초 기술로 만듭니다.

튜토리얼: Kimi K2를 Claude Code에 연결하기

이제 마법을 부릴 시간입니다. 이 '미친 조합'의 비밀은 API 호환성의 영리한 부분에 있습니다. Moonshot AI 팀은 Kimi K2를 위한 Anthropic 호환 API 엔드포인트를 제공했습니다. 이는 Anthropic 모델과 통신하도록 설계된 Claude Code를 속여 Kimi K2와 통신하게 할 수 있다는 의미입니다. Claude 자체 코드를 한 줄도 변경하지 않고 말이죠.

다음은 단계별 지침입니다.

1단계: Moonshot AI 플랫폼에 등록하기

먼저 Kimi K2 API에 액세스해야 합니다.

Moonshot AI 플랫폼으로 이동: 웹 브라우저를 열고 https://platform.moonshot.ai/로 이동합니다.
회원가입: 새 계정을 만드세요. 이메일 주소를 제공하고 비밀번호를 설정해야 할 것입니다.

이 플랫폼은 API 키를 관리하고, 사용량을 추적하며, 문서에 액세스하는 중앙 허브가 될 것입니다.

2단계: API 키 받기

등록하고 로그인한 후에는 개인 API 키를 받아야 합니다. 이 키는 Kimi K2 모델에 대한 요청을 인증하는 비밀번호입니다.

API 키 섹션 찾기: 계정 대시보드에서 'API 키' 또는 이와 유사한 레이블이 붙은 섹션을 찾으세요.
새 키 생성: 새 비밀 키를 생성하세요. 플랫폼은 sk-로 시작할 가능성이 있는 문자열을 표시할 것입니다.
중요: 이 키를 즉시 복사하여 비밀번호 관리자와 같이 안전한 곳에 저장하세요. 보안상의 이유로 창을 닫으면 이 키를 다시 볼 수 없을 가능성이 높습니다. 이 키를 비밀번호처럼 취급하세요. 절대로 공개적으로 공유하거나 공개 GitHub 저장소에 커밋하지 마세요.

3단계: 환경 설정하기

이것이 가장 중요한 단계입니다. 환경 변수를 사용하여 Claude Code에 요청을 어디로 보내고 어떻게 인증할지 알려줄 것입니다. 터미널 또는 명령 프롬프트를 엽니다.

인증 토큰 설정: 다음 명령어를 입력하고, sk-YOURKEY를 2단계에서 복사한 실제 API 키로 대체하세요.

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY

이 명령어는 Anthropic SDK(Claude Code와 같은)를 사용하는 모든 애플리케이션에 Moonshot AI 키를 인증에 사용하도록 지시합니다.

기본 URL 설정 (비밀 소스): 이제 이 두 번째 명령어를 정확히 그대로 입력하세요.

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/anthropic

이것이 마법을 부리는 명령어입니다. 이 명령어는 Claude Code에게 일반적으로 api.anthropic.com으로 가는 모든 API 호출을 Moonshot AI의 호환 가능한 엔드포인트로 대신 리디렉션하도록 지시합니다. Claude Code는 Claude와 통신한다고 생각하겠지만, 요청은 강력한 Kimi K2 모델에 의해 가로채지고 처리될 것입니다.

(참고: Windows를 사용하는 경우 export 대신 set 명령어를 사용해야 할 수 있습니다. 예: set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-YOURKEY)

4단계: Claude Code를 시작하고 야수를 해방시키세요!

그게 다입니다. 준비가 완료되었습니다.

평소처럼 Claude Code 애플리케이션을 실행하세요. 특별한 팝업이나 알림은 보이지 않을 것입니다. 변경 사항은 완전히 투명합니다. 하지만 상호작용을 시작하는 순간 차이를 느낄 것입니다.

이제 Claude Code 내에서 Kimi K2를 실행하고 있습니다.

모든 프롬프트, 모든 질문, '이 버그를 수정해줘' 또는 '이 클래스를 리팩토링해줘'와 같은 모든 요청은 Kimi K2의 두뇌로 직접 전달될 것입니다. 이미 익숙한 세련되고 사용자 친화적인 인터페이스 내에서 작업하면서 Kimi의 순수하고 벤치마크를 압도하는 에이전트 코딩 능력을 얻게 됩니다.

결론: 미래를 엿보다

이것은 단순한 멋진 해킹이 아니라, 개발 분야 AI의 미래에 대한 심오한 진술입니다. 이는 미래가 모든 것을 지배하는 단일 거대 AI에 관한 것이 아니라, 유연성, 호환성, 그리고 개방형 생태계의 힘에 관한 것임을 증명합니다. 호환 가능한 API를 제공함으로써 Moonshot AI는 개발자들이 단일 공급업체에 묶이지 않고 작업에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 하는 상호 운용성 수준을 가능하게 했습니다.

Kimi K2의 오픈소스 에이전트 능력과 Claude Code의 정교한 환경의 조합은 단순한 '미친 조합' 이상입니다. 그것은 패러다임의 전환입니다. 이는 개발자들이 최고의 구성 요소를 조합하여 궁극적인 AI 기반 워크플로우를 만들 수 있는 미래를 나타냅니다. 오늘 우리는 획기적인 모델을 사랑받는 인터페이스에 연결하는 방법을 보여주었습니다. 내일은 커뮤니티가 어떤 놀라운 조합을 발견할지 누가 알겠습니까? 자, 단계를 따르고 코딩의 다음 진화를 경험할 준비를 하세요.

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