현재 LLM 비용 비교: Deepseek, Qwen, MiniMax 대 OpenAI

공급자별 가격 분석

최근 레딧 분석을 기반으로 한 주요 LLM 공급자 간 현재 비용 비교입니다. 모든 가격은 분석일 기준 100만 토큰당 USD로 표시됩니다.

• Deepseek-V3.2: $0.26 입력 / $0.38 출력. 이는 벤치마크가 GPT-5 급 성능을 제시하는 것으로 보이는 동안 GPT-4보다 약 10배 저렴합니다.
• Qwen3.5 시리즈: 27B 모델은 $0.26 입력 / $2.60 출력으로, 비용의 일부로 Claude에 필적하는 품질을 제공합니다. 이 시리즈는 0.8B부터 397TB 파라미터까지 유연성을 제공하며, 모든 변형이 262k 컨텍스트 창을 지원하고 1M+까지 확장 가능하며 내장 사고 모드를 갖추고 있습니다.
• MiniMax-M2.5: $0.27 입력 / $0.95 출력. SWE 벤치에서 검증된 80.2%로 코딩 워크플로에 탁월하여 에이전트 코딩 작업에 뛰어납니다.
• OpenAI GPT-4.1: $2.00 입력 / $8.00 출력. 확실히 능력은 있지만, 대안들이 비슷한 성능을 발휘할 때 대량 생산 사용 사례에 대한 가격 프리미엄은 정당화하기 어렵습니다.

주요 기술적 배경

이 분석은 다른 대부분의 벤치마크가 이 시점에서 최적화된 것으로 보일 때 가능한 경우 LMSYS ELO 점수를 포함합니다. 컨텍스트 창 용량은 점점 더 중요해지고 있으며, 대부분의 현재 모델이 표준으로 200k+ 토큰을 지원하여 장문 문서와 확장된 대화를 중심으로 애플리케이션을 구조화하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다.

AI 코딩 에이전트를 사용하는 개발자들에게 이러한 가격 차이는 생산 배포 비용을 고려할 때 중요합니다. 데이터는 GPT-4와 같은 프리미엄 가격 모델에 대한 대안이 상당히 낮은 비용으로 비교 가능한 성능을 제공할 수 있음을 시사하며, 특히 대량 사용 사례에 해당합니다.