오픈라우터 모델 가격 및 달러당 인텔리전스 분석
모델 지능 및 가격 비교
한 개발자가 16개 AI 모델의 OpenRouter API 가격을 분석하고 지능-대비-달러 가치를 계산하여 특정 작업에 적합한 모델을 선택하는 데 도움을 주었습니다. 지능 지표는 7가지 벤치마크를 결합한 것입니다: Artificial Analysis Intelligence Index, Agentic Index, Coding Index, Artificial Analysis Omnicience Index (0-100으로 재조정), GPDval-AA, Terminal-Bench Hard, t2-Bench Telecom.
주요 발견
분석 결과 몇 가지 두드러진 모델이 확인되었습니다:
- 최고 지능: GPT-5.4 (지능 58.8, 100만 토큰당 $2.50) 및 Gemini 3.1 Pro (지능 58.6, 100만 토큰당 $2.00)
- 최고 가성비: MiMo-V2-Flash (지능 39.9, 100만 토큰당 $0.09, 가치 점수 443)
- 균형 모델: GLM-5, Kimi K2.5, Gemini 3 Flash
모델 상세 및 기능
전체 데이터셋은 다음과 같습니다:
- MiMo-V2-Flash: 지능 39.9, 100만 토큰당 $0.09, 가치 443, 텍스트 전용
- Step 3.5 Flash: 지능 34.8, 100만 토큰당 $0.10, 가치 348, 일반 빠른 텍스트 작업
- Grok 4.1 Fast: 지능 41.2, 100만 토큰당 $0.20, 가치 205, 200만 컨텍스트 윈도우, 고속 라우팅 및 추출
- MiniMax M2.5: 지능 40.3, 100만 토큰당 $0.27, 가치 149, 오픈소스, 실제 코딩 작업에서 우수한 성능
- DeepSeek V3.2: 지능 34.6, 100만 토큰당 $0.25, 가치 138, 강력한 코딩 및 논리 능력, API 캐시 히트 지원
- Kimi K2.5: 지능 45.8, 100만 토큰당 $0.45, 가치 101, 262K 컨텍스트 윈도우, 광범위한 일반 지식
- Gemini 3 Flash: 지능 47.7, 100만 토큰당 $0.50, 가치 95, 멀티모달, 오디오 입력 지원
- GLM-4.7: 지능 31.6, 100만 토큰당 $0.38, 가치 83, 일반 텍스트 생성
- Qwen 3.5: 지능 41.1, 100만 토큰당 $0.60, 가치 68, 강력한 전반적 성능, 범용 목적
- GLM-5: 지능 49.5, 100만 토큰당 $0.80, 가치 61, 200K 컨텍스트 윈도우, 일반 지식
- Claude Haiku 4.5: 지능 36.5, 100만 토큰당 $1.00, 가치 36, 빠르고 저렴, 확장 사고 지원
- GPT-5.3: 지능 55.9, 100만 토큰당 $1.75, 가치 32, 일반 추론 및 텍스트 처리
- GPT-5.2: 지능 50.8, 100만 토큰당 $1.75, 가치 29, 코딩 + 에이전트 작업에 탁월
- Gemini 3.1 Pro: 지능 58.6, 100만 토큰당 $2.00, 가치 29, 멀티모달 분석, 이미지 출력 지원
- Grok 4.2 Beta: 지능 49.6, 100만 토큰당 $2.00, 가치 25, 무거운 추론, 광범위한 지식 베이스
- GPT-5.4: 지능 58.8, 100만 토큰당 $2.50, 가치 24, 가변 컨텍스트 계층 (<272K / >272K), 최상위 추론
- Claude Sonnet 4.6: 지능 52.3, 100만 토큰당 $3.00, 가치 17, 작업용 모델, 2026년 1월까지 훈련됨
- Claude Opus 4.6: 지능 51.9, 100만 토큰당 $5.00, 가치 10, 최상위 추론, 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링에 가장 강력함
주목할 만한 통찰
분석에 따르면, 더 똑똑한 모델은 일반적으로 더 낮은 가치 점수를 가지지만, 이는 실제 효율성을 반영하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, Qwen 3.5가 500,000 토큰과 30분을 사용하여 문제를 잘못 해결하는 반면, Sonnet이 그 문제를 1/10의 시간에 올바르게 해결한다면, Sonnet이 더 낮은 지능-대비-달러 점수에도 불구하고 더 나은 가치일 수 있습니다.
Grok 4.1의 200만 컨텍스트 윈도우는 대부분의 사용 사례에서는 나타나지 않는 지능 향상을 제공합니다. MiniMax 2.5는 컨텍스트 윈도우를 제외한 모든 지표에서 Grok 4.1을 능가합니다.
GLM-5은 가치가 급격히 하락하기 직전의 마지막 모델입니다 (Claude Haiku 4.5에서 61에서 36으로 하락). 보고에 따르면 GLM-5은 GPT-5.2와 거의 비슷한 수준으로 똑똑하다고 합니다.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also
Git Worktree를 사용한 병렬 Claude 코드 세션을 위한 오픈소스 웹 UI
한 개발자가 git worktree를 사용하여 여러 Claude Code 세션을 병렬로 실행할 수 있는 CCUI라는 오픈소스 웹 UI를 구축했습니다. 이 도구는 브라우저를 통해 접근 가능한 로컬 웹 서버로 실행되며, 원격 개발을 위한 SSH 포트 포워딩을 지원합니다.
클로드 데스크톱용 텍스트 어드벤처 게임 엔진 스킬
텍스트 어드벤처 게임 엔진이 Claude Desktop 스킬로 완전히 내부에서 실행됩니다. 서버, 앱, 실행 코드 없이도 작동합니다. 완전한 RPG 메커니즘, 3D 주사위 렌더링, 19개의 확장 모듈, 휴대용 저장 파일을 포함합니다.
Graphthulhu MCP 서버는 AI 에이전트에게 Logseq/Obsidian용 지식 그래프 메모리를 제공합니다
Graphthulhu는 AI 에이전트에게 Logseq 또는 Obsidian 볼트에 대한 읽기-쓰기 접근 권한을 제공하는 오픈소스 MCP 서버로, 벡터 임베딩 대신 속성과 링크가 있는 구조화된 페이지로 메모리를 저장합니다. 한 달 후, 시스템은 1,451개의 상호 참조가 있는 404페이지를 생성했습니다.
altRAG: AI 코딩 에이전트를 위한 벡터 DB RAG를 2KB 포인터 파일로 대체하기
altRAG은 벡터 데이터베이스 RAG를 가벼운 포인터 파일로 대체하는 Python 도구입니다. Markdown/YAML 스킬 파일을 스캔하여 섹션을 정확한 줄 번호와 바이트 오프셋에 매핑하는 2KB 스켈레톤 파일을 생성하며, AI 에이전트가 전체 파일 대신 필요한 섹션만 읽을 수 있도록 합니다.