작성 : Shai | Ai harness developer
DeepSeek가 10배 싸다면 정말 10배 가성비가 좋은 걸까요?
OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek의 API 가격을 하나씩 정리하다 보면 자연스럽게 이런 생각이 들어요.
“결국 제일 싼 API를 쓰면 되는 것 아닌가?”
가격표만 놓고 보면 어느 정도 맞는 말처럼 보입니다.
예를 들어 100만 토큰당 10달러가 넘는 모델과 1달러도 하지 않는 모델을 나란히 놓으면 결과가 너무 뻔해 보이죠. 저도 앞선 글들을 작성하면서 네 회사의 가격을 같은 표에 넣어봤는데, 단순 토큰 단가만 보면 차이가 상당히 컸어요.
그런데 한 가지 문제가 있습니다.
비교하고 있는 모델의 성능이 서로 다르다는 점이에요.
최상위 추론 모델과 대량 처리를 목적으로 만든 저가형 모델을 같은 표에 놓고 “이쪽이 10배 저렴하다”고 말하는 건 틀린 계산은 아니지만, 실제 모델을 선택하려는 사람에게는 충분한 정보가 아닙니다.
자동차로 비유하면 대형 세단과 경차의 연료비를 비교한 뒤 경차가 무조건 가성비가 좋다고 결론 내리는 것과 비슷해요. 목적과 성능이 다르니 가격 차이가 나는 게 당연하죠.
그래서 이번 AI API 비용 비교는 기준을 두 단계로 나눠보려고 합니다.
먼저 OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek가 현재 제공하는 최신 주력 범용 모델에 완전히 동일한 토큰 사용량을 적용해 순수한 비용 차이를 계산해볼게요.
그다음에는 독립적인 성능 평가에서 점수가 비슷한 모델 설정만 다시 골라 동급 성능군에서 같은 사용량을 썼을 때 얼마가 드는지 비교해보겠습니다.
그리고 마지막에는 조금 더 중요한 질문도 확인해볼게요.
“토큰 가격이 가장 싼 모델이 실제 작업 한 건을 처리하는 비용도 가장 저렴할까?”
여기서 꽤 재미있는 결과가 나옵니다.
먼저 각 회사의 최신 주력 모델부터 맞춰볼게요
비교 기준일은 2026년 10월 1일입니다.
OpenAI에서는 9월 29일 공개된 GPT-6.1 Sol, Anthropic에서는 Claude Sonnet 5.5, Google에서는 Gemini 3.8 Flash, DeepSeek에서는 DeepSeek V4.1 Flash를 선택했습니다.
여기서 말하는 최신 모델은 회사가 내놓은 모든 특수 모델 중 가장 최근 제품이라는 의미보다는, 일반적인 텍스트·코딩·에이전트 업무에 사용할 수 있는 최신 주력 범용 API 모델이라는 의미예요.
GPT-6.1 Sol은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력은 10달러입니다. OpenAI는 9월 29일 GPT-6.1 Sol을 공개하면서 기존 Sol보다 성능을 높이면서도 같은 표준 입력·출력 가격을 유지했다고 밝혔어요. OpenAI
Claude Sonnet 5.5 역시 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러입니다. Claude Platform
Gemini 3.8 Flash는 2026년 12월 31일까지 입력 0.75달러, 출력 3.75달러의 가격이 적용됩니다. 2027년 1월 1일부터는 각각 1.50달러와 7.50달러로 변경될 예정이에요. Google AI for Developers
DeepSeek V4.1 Flash는 피크 시간 캐시 미적중 기준 입력 0.30달러, 출력 1.20달러이고, 오프피크에는 각각 0.15달러와 0.60달러입니다. DeepSeek API Docs
우선 가격만 놓고 보면 이렇게 정리할 수 있어요.
| 주력모델 | 입력 | 출력 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $10.00 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2.00 | $10.00 |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 |
| DeepSeek V4.1 Flash 피크 | $0.30 | $1.20 |
| DeepSeek V4.1 Flash 오프피크 | $0.15 | $0.60 |
이 표만 보면 DeepSeek가 압도적으로 저렴하고, 그다음이 Gemini, GPT와 Claude가 가장 비싸 보입니다.
하지만 아직 결론을 내리면 안 돼요.
동일하게 입력 1,000만, 출력 500만 토큰을 사용해보면?
이번 AI API 비용 비교에서는 모든 모델이 정확히 같은 양의 토큰을 사용한다고 가정해볼게요.
한 달 동안 입력 1,000만 토큰, 출력 500만 토큰을 사용한다고 하겠습니다.
GPT-6.1 Sol은 입력 20달러와 출력 50달러를 합쳐 70달러가 나옵니다.
Claude Sonnet 5.5도 가격 구조가 같기 때문에 70달러예요.
Gemini 3.8 Flash는 입력 7.50달러와 출력 18.75달러를 합쳐 26.25달러입니다.
DeepSeek V4.1 Flash는 피크 시간 기준 입력 3달러와 출력 6달러로 9달러, 전부 오프피크에서 처리할 수 있다면 4.50달러까지 내려갑니다.
| GPT-6.1 Sol | $20 | $50 | $70 |
| Claude Sonnet 5.5 | $20 | $50 | $70 |
| Gemini 3.8 Flash | $7.50 | $18.75 | $26.25 |
| DeepSeek V4.1 Flash 피크 | $3 | $6 | $9 |
| DeepSeek V4.1 Flash 오프피크 | $1.50 | $3 | $4.50 |
같은 토큰을 썼다는 조건에서는 차이가 엄청나죠.
피크 가격을 기준으로 해도 DeepSeek의 비용은 GPT-6.1 Sol이나 Claude Sonnet 5.5의 약 13% 수준입니다.
Gemini도 GPT나 Claude보다 약 62.5% 낮은 비용으로 같은 양의 토큰을 처리할 수 있어요.
그런데 이 표에는 결정적인 문제가 하나 있습니다.
같은 토큰을 썼을 뿐, 같은 성능을 사용한 것은 아니에요.
최신 모델이라고 모두 같은 성능은 아니에요
이 부분을 확인하기 위해 독립 AI 분석기관인 Artificial Analysis의 Intelligence Index를 참고했습니다.
이 지표는 지식 업무, 코딩, 자동화, 과학 문제, 장문 이해 등 여러 평가를 합산해 모델 성능을 하나의 지수로 보여줘요.
2026년 10월 1일 확인 기준으로 각 최신 모델의 높은 추론 설정을 보면 Claude Sonnet 5.5의 최대 설정은 56점, GPT-6.1 Sol 최대 설정은 52점입니다. Gemini 3.8 Flash High는 41점, DeepSeek V4.1 Flash Max는 39점으로 측정돼 있어요. Artificial Analysis
즉 처음 가격표에서 비교했던 네 모델은 애초에 완전히 같은 성능대가 아니었습니다.
그래서 GPT·Claude가 더 비싸다는 사실만 가지고 곧바로
“DeepSeek가 같은 일을 훨씬 싸게 한다.”
고 말하면 안 돼요.
바로 이 지점에서 이번 글의 두 번째 비교가 필요합니다.
이번에는 정말 비슷한 성능군끼리 맞춰볼게요
완전히 동일한 성능의 AI 모델은 존재하지 않습니다.
코딩에서는 A가 강하고, 전문 문서에서는 B가 강하며, 긴 문맥 처리에서는 C가 더 나을 수 있어요.
따라서 여기서는 **‘동일 성능’이 아니라 ‘동급 성능군’**이라고 표현하는 게 더 정확합니다.
Artificial Analysis의 동일한 Intelligence Index를 기준으로 39~42점 사이에 들어오는 설정을 골라보면 상당히 재미있는 조합이 만들어져요.
GPT-6.1 Sol은 Low reasoning에서 42점, Claude Sonnet 5.5는 Medium에서 41점, Gemini 3.8 Flash High는 41점, DeepSeek V4.1 Flash Max는 39점입니다. Artificial Analysis
점수 차이가 있기 때문에 네 모델의 성능이 정확히 같다고 볼 수는 없어요. 다만 같은 독립 평가에서 상당히 가까운 구간에 모여 있어 동급 성능의 비용을 비교해보기 위한 하나의 기준으로 활용할 수 있습니다.
| 모델 | Intelligence Index | 입력 100만 token | 출력 100만 token |
| GPT-6.1 Sol Low | 42 | $2.00 | $10.00 |
| Claude Sonnet 5.5 Medium | 41 | $2.00 | $10.00 |
| Gemini 3.8 Flash High | 41 | $0.75 | $3.75 |
| DeepSeek V4.1 Flash Max | 39 | $0.30 | $1.20 |
DeepSeek는 피크 가격을 사용했습니다. 오프피크를 넣으면 시간대 할인이라는 별도 변수가 생기기 때문에 성능과 기본 가격을 비교하는 표에서는 피크 가격으로 잡았어요. DeepSeek API Docs
이 상태에서 똑같이 입력 1,000만 토큰과 출력 500만 토큰을 사용하면 결과는 앞서 계산한 것과 같습니다.
GPT는 70달러, Claude도 70달러, Gemini는 26.25달러, DeepSeek는 9달러예요.
여기까지만 본다면 동급 성능군에서도 DeepSeek의 토큰 가격이 확실히 낮다고 볼 수 있습니다.
하지만 여기서 한 번 더 들어가야 해요.
가장 싼 토큰이 가장 싼 ‘작업’을 의미하지는 않아요
제가 이번 AI API 비용 비교에서 가장 흥미롭게 본 부분입니다.
지금까지는 모든 모델이 입력 1,000만 토큰과 출력 500만 토큰을 정확히 똑같이 사용한다고 가정했어요.
현실에서는 그렇지 않습니다.
같은 질문을 하더라도 모델마다 답변 길이가 다르고, reasoning 과정에서 사용하는 토큰량도 다르기 때문이에요.
Artificial Analysis는 단순 토큰 가격뿐 아니라 자신들의 Intelligence Index를 수행할 때 실제 사용된 토큰을 반영해 **평균 작업당 비용(Cost per Task)**도 계산합니다.
앞서 성능을 비슷하게 맞춘 네 설정을 보면 결과가 꽤 의외예요.
GPT-6.1 Sol Low는 Intelligence Index 42점에서 평가 작업당 약 0.13달러, Claude Sonnet 5.5 Medium은 41점에서 약 0.59달러를 사용했습니다. Artificial Analysis
Gemini 3.8 Flash High는 41점에서 약 1.24달러, DeepSeek V4.1 Flash Max는 39점에서 약 0.27달러였습니다. Artificial Analysis
| GPT-6.1 Sol Low | 42 | $0.13 |
| DeepSeek V4.1 Flash Max | 39 | $0.27 |
| Claude Sonnet 5.5 Medium | 41 | $0.59 |
| Gemini 3.8 Flash High | 41 | $1.24 |
토큰 가격표만 봤을 때와 느낌이 완전히 달라지죠.
DeepSeek의 출력 토큰 가격은 GPT보다 훨씬 낮은데도, 해당 벤치마크에서는 GPT-6.1 Sol Low의 평균 작업 비용이 더 낮았습니다.
왜 이런 일이 생길까요?
모델마다 하나의 문제를 해결하기 위해 생성하는 토큰 수가 다르기 때문이에요.
DeepSeek V4.1 Flash Max는 Artificial Analysis 평가에서 비교적 많은 reasoning 및 출력 토큰을 사용했습니다. 반대로 GPT-6.1 Sol의 낮은 reasoning 설정은 훨씬 적은 비용으로 비슷한 지수 구간에 도달했어요. Artificial Analysis
이게 바로 토큰 가격과 실제 작업 원가를 구분해야 하는 이유입니다.
그렇다면 GPT-6.1 Sol이 가장 가성비가 좋다는 뜻일까요?
여기서 또 성급하게 결론을 내리면 안 됩니다.
Artificial Analysis의 Cost per Task는 Artificial Analysis가 사용하는 특정 벤치마크 묶음에서 측정된 결과예요.
내가 만드는 고객센터 챗봇, 코딩 에이전트, 번역 서비스, 의료문서 요약 서비스에서도 똑같은 순서가 나온다는 뜻은 아닙니다.
실제로 Gemini 3.8 Flash는 같은 독립 테스트에서 높은 출력 속도를 보여주고 있고, DeepSeek V4.1 Flash는 훨씬 낮은 토큰 단가와 오프피크 요금이라는 장점이 있습니다. Claude Sonnet 5.5 역시 reasoning effort를 높이면 50점대까지 올라가요. Artificial Analysis
결국 중요한 것은 벤치마크에서 누가 1등이냐가 아니에요.
내 업무에서 필요한 성능에 도달하기 위해 실제로 얼마를 쓰는지가 중요합니다.
제가 직접 API를 선택한다면 가격표를 보고 바로 하나를 고르기보다는 실제 서비스에서 자주 발생하는 요청을 몇 가지 정해서 네 모델에 똑같이 넣어볼 것 같아요.
그리고 성공률, 재시도 횟수, 입력 토큰, 출력·추론 토큰, 처리 시간을 함께 기록합니다.
그렇게 해야 정말 의미 있는 AI API 비용 비교가 됩니다.
월 사용량이 커지면 왜 이 차이가 더 중요해질까요?
입력 1,000만 토큰과 출력 500만 토큰 정도에서는 GPT와 DeepSeek의 차이가 61달러 정도예요.
하지만 사용량이 열 배가 되어 입력 1억 토큰과 출력 5,000만 토큰이 되면 GPT-6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5는 각각 700달러, Gemini 3.8 Flash는 262.50달러, DeepSeek V4.1 Flash는 피크 기준 90달러가 됩니다.
DeepSeek 작업을 모두 오프피크에 처리할 수 있다면 약 45달러까지 내려가요.
서비스가 더 커지면 이 차이는 그대로 확대됩니다.
그래서 스타트업이나 AI 서비스를 만드는 입장에서는 모델 성능만큼 요청 한 건당 원가를 초기에 계산해두는 게 중요합니다.
다만 실제 청구액에는 캐시, Batch 처리, reasoning 사용량, 검색이나 도구 호출처럼 추가 변수가 들어갈 수 있기 때문에 지금 계산은 순수한 토큰 비용을 비교하기 위한 기준값으로 보는 것이 좋아요.
앞으로는 ‘토큰 가격’보다 ‘완료된 작업의 가격’을 봐야 해요
이번 AI API 비용 비교를 해보면서 숫자가 보여주는 것은 꽤 명확합니다.
똑같은 토큰을 사용하는 조건에서는 DeepSeek V4.1 Flash가 매우 낮은 비용을 보여주고, Gemini 3.8 Flash도 GPT-6.1 Sol이나 Claude Sonnet 5.5보다 저렴합니다.
하지만 최신 모델들의 성능은 서로 동일하지 않아요.
그래서 독립 벤치마크에서 비슷한 39~42점대 모델 설정으로 다시 맞춰봤고, 토큰 가격만 비교했을 때는 여전히 DeepSeek가 낮았습니다.
그런데 실제 벤치마크 작업에서 모델마다 사용한 토큰량까지 반영하자 결과가 다시 달라졌어요.
Artificial Analysis의 해당 평가에서는 GPT-6.1 Sol Low의 작업당 비용이 0.13달러로 가장 낮았고, DeepSeek V4.1 Flash Max가 0.27달러로 뒤를 이었습니다. Artificial Analysis
이 결과를 모든 서비스에 그대로 적용할 수는 없습니다.
오히려 이번 비교에서 얻을 수 있는 가장 중요한 결론은 따로 있어요.
“100만 토큰이 얼마인가?”와 “원하는 결과 하나를 만드는 데 얼마가 드는가?”는 전혀 다른 질문이라는 점입니다.
그래서 실제 서비스를 만들 때는 가격표만으로 모델을 고르기보다 내 업무를 직접 테스트해보고 성공한 작업 한 건의 평균 비용을 계산하는 방식이 가장 현실적이라고 생각해요.
저도 앞으로 AI 가격을 비교할 때 단순 토큰 단가뿐 아니라 모델의 성능과 실제 토큰 소비량을 함께 보는 방식으로 정리해보려고 합니다.
그리고 현재 가격도 영원히 유지되는 것은 아니에요. 특히 Gemini 3.8 Flash는 2027년 1월부터 Standard 가격이 입력 1.50달러, 출력 7.50달러로 변경될 예정이고, DeepSeek 역시 공식 가격 페이지에서 요금이 변경될 수 있다고 안내하고 있습니다. Google AI for Developers
따라서 실제 서비스에 적용하기 전에는 반드시 각 업체의 최신 공식 가격표를 다시 확인해주세요.
가격 및 성능 확인 기준일 : 2026년 10월 1일
'AI서비스' 카테고리의 다른 글
| 2026 DeepSeek API 가격 비교 : DeepSeek 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까? (0) | 2026.10.02 |
|---|---|
| 2026 Gemini API 가격 비교 : Gemini 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까? (0) | 2026.10.01 |
| 2026 Claude API 가격 비교 : Claude 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까? (0) | 2026.09.30 |
| 2026 OpenAI API 가격 비교 : OpenAI 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까? (0) | 2026.09.29 |
| 2026년 하반기 AI API 가격 비교 : GPT·Claude·Gemini·DeepSeek 100만 토큰 비용 총정리 (0) | 2026.09.29 |