AI 모델 API 요금 5곳, 가장 싼 건 딥시크가 아닙니다

글쓴이김성진·발행일2026년 9월 23일

“딥시크가 제일 싸다”는 말, 어제부로 틀렸습니다.

GPT-6 루나의 입력 토큰 요금은 100만 개에 10센트입니다. 딥시크 V4.1 플래시의 오프피크(할인 시간대) 요금은 100만 개에 15센트입니다. 흔히 “비싼 회사”로 꼽히는 오픈AI가, 흔히 “싼 대안”으로 꼽히는 딥시크보다 표준 요금에서 더 싼 모델을 내놓은 것입니다.

이 글은 이런 분을 위해 썼습니다.

API 요금만 보고 어떤 모델을 붙일지 고민 중인 개발자, 그리고 “어차피 비슷하니까 쓰던 거 계속 쓰면 되지”라고 생각했다가 어제 하루 사이 가격표가 통째로 바뀐 걸 놓친 분입니다.

2026년 9월 22일, 앤트로픽이 클로드 오퍼스5.5를 발표하자 몇 분 뒤 오픈AI가 GPT-6 솔과 GPT-6 루나를 반값에 내놨습니다. 이 글은 그 두 회사에 구글·딥시크·xAI를 더해 AI 모델 API 요금 다섯 곳을 2026년 9월 23일 기준 공식 가격 문서로 직접 확인해 한 줄에 세운 것입니다. 확인하지 못한 숫자는 마지막에 따로 모아 뒀습니다.

이 글에서 다루는 다섯 곳은 이렇습니다.

• OpenAI API — GPT-6 솔(추론형)과 GPT-6 루나(대량 처리형), 둘 다 어제 반값 인하.
• Anthropic Claude API — 클로드 오퍼스5.5. 아직 저가형 형제 모델이 없는 단일 라인업.
• Google Gemini API — 제미나이 3.1 프로(플래그십)와 3.7 플래시(경량).
• DeepSeek API — V4 프로와 V4.1 플래시. 시간대에 따라 요금이 최대 2배 갈리는 유일한 곳.
• xAI Grok API — 그록4.7. 최신작과 직전 모델 가격이 그대로 같습니다.

지난 7월 30일 이 블로그에 올렸던 AI 모델 비교 가이드는 GPT-5.6·클로드 소네트5·제미나이3.1 프로·딥시크V4 기준이었습니다. 두 달 반 만에 모델 이름도, 가격표도 절반 가까이 바뀌었습니다.

API 요금은 구독제 요금(ChatGPT Plus 월 얼마, 클로드 프로 월 얼마)과 다릅니다. 구독제는 사람이 채팅창에서 쓰는 만큼만 내는 정액제지만, API는 서비스에 붙여 자동으로 돌리는 만큼 토큰 단위로 청구됩니다. 트래픽이 하루 수천~수만 건이라면 모델 하나를 잘못 고르는 것만으로 월 비용이 수십 배 갈릴 수 있습니다 — 아래 계산 예시에서 실제로 그렇습니다.

어제 하루 사이 벌어진 일

앤트로픽이 먼저 움직였습니다. 클로드 오퍼스5.5를 공개하면서 입력 100만 토큰당 4달러, 출력 100만 토큰당 20달러로 가격을 내렸습니다. 직전 모델 오퍼스5(입력 5달러·출력 25달러)보다 20% 낮은 값입니다. 앤트로픽은 자사 발표문에서 “기본 설정 기준으로 일반적인 작업에서 오퍼스5 대비 40% 저렴하다”고 밝혔는데, 순수 토큰 단가로는 20% 인하지만 캐시 읽기 할인(60% 인하)과 출력 속도 30% 개선이 겹치면서 실제 작업당 비용은 더 크게 줄어든다는 뜻입니다.

오픈AI는 몇 분 만에 맞불을 놨습니다. GPT-6 솔과 GPT-6 루나를 동시에 내놓으면서 둘 다 직전 세대(GPT-5.6 솔·루나) 대비 절반 값을 매겼습니다. 두 회사가 같은 날 가격을 내린 건 우연이 아닙니다 — 2026년 들어 플래그십 모델 요금이 분기마다 20~50%씩 떨어지는 흐름이 이어지고 있고, 이번이 그중 가장 큰 폭이었습니다.

구글·딥시크·xAI는 어제 새 모델을 내지 않았습니다. 그래서 이 비교는 “다섯 곳이 동시에 신제품을 냈다”가 아니라 “두 곳이 가격을 내린 바로 다음 날, 나머지 셋과 나란히 놓으면 순위가 어떻게 바뀌는가”를 보는 글입니다.

두 회사의 발표 방식도 대조적이었습니다. 앤트로픽은 오퍼스5.5 하나에 안전성 검증 결과(외부 평가기관 프런티어디자인·METR 참여)까지 같이 공개하며 “가장 강력한 모델”이라는 점을 강조했습니다. 오픈AI는 반대로 성능 발표 없이 솔·루나 두 모델을 한 번에 내놓으며 가격표부터 앞세웠습니다 — 같은 날 같은 사건인데도 두 회사가 “무엇을 먼저 보여줄지”에서 이미 전략이 갈린 셈입니다.

표로 보는 다섯 곳 토큰 값

먼저 각 회사의 AI 모델 API 요금 대표 모델 표준가(장문 할증 구간 이전)입니다. 전부 100만 토큰당 달러 기준, 2026년 9월 23일 각 사 공식 문서로 확인했습니다.

숫자만 보면 딥시크 V4.1 플래시의 캐시 입력가($0.003)가 압도적으로 낮아 보입니다. 맞습니다 — 단, 그건 “같은 내용을 다시 보낼 때”의 값입니다. 처음 보내는 토큰(캐시 미스) 기준으로 다시 줄을 세우면 순위가 달라집니다.

표에 넣은 모든 숫자는 각 회사 개발자 문서 페이지(오픈AI developers.openai.com, 앤트로픽 claude.com/pricing, 구글 ai.google.dev, 딥시크 api-docs.deepseek.com, xAI docs.x.ai)에서 하나씩 직접 확인했습니다. 세일즈 페이지나 보도자료가 아니라 API를 실제로 호출할 때 청구되는 값이 적힌 개발자용 페이지를 기준으로 삼았습니다 — 마케팅 문구와 실제 청구 단가가 다른 경우가 종종 있기 때문입니다.

지금 가장 싼 건 딥시크가 아니라 오픈AI입니다

캐시가 걸리지 않은 “첫 호출” 입력가만 놓고 비교하면 이렇습니다: GPT-6 루나 $0.10, 딥시크 V4.1 플래시(오프피크) $0.15, 딥시크 V4.1 플래시(피크) $0.30, 제미나이 3.7 플래시 $0.75. 딥시크가 가장 저렴한 시간대에도, 오픈AI 루나가 33% 더 쌉니다.

출력 토큰도 마찬가지입니다. 루나 $0.50 대 딥시크 플래시 오프피크 $0.60 — 여기서도 루나가 앞섭니다. 캐시 할인율까지 겹치면 격차는 더 벌어집니다. 오픈AI는 GPT-6 시리즈 전체에 캐시 입력 90% 할인을 일괄 적용해, 루나의 캐시 입력가는 $0.01입니다. 딥시크 플래시의 캐시 히트 최저가($0.003, 오프피크)보다는 비싸지만, 캐시가 안 걸리는 실무(매번 다른 사용자 질문을 처리하는 챗봇, 매번 다른 코드를 리뷰하는 CI 파이프라인)에서는 루나가 다섯 곳 중 가장 싼 선택지입니다.

정리하면 이렇습니다 — 처음 보내는 토큰이 많은 워크로드는 루나, 같은 프롬프트를 반복해서 재사용하는 워크로드는 딥시크입니다. “딥시크가 제일 싸다”는 절반만 맞는 말이 됐습니다.

캐시를 쓰면 순서가 또 바뀝니다

프롬프트 캐싱은 시스템 프롬프트나 긴 문서처럼 매번 똑같이 보내는 내용을 할인받는 기능입니다. 이 원리는 지난 프롬프트 캐싱 비교 글에서 다섯 곳을 따로 파봤는데, 이번에 나온 새 모델들도 그 규칙을 그대로 물려받았습니다.

오픈AI(솔·루나)와 구글(3.1 프로·3.7 플래시)은 캐시 입력가가 표준가의 정확히 10%입니다 — 90% 할인이 고정값입니다. 앤트로픽 오퍼스5.5는 캐시 읽기가 표준가의 5%($0.20/$4.00)로 더 깊게 할인되지만, 캐시를 “만드는” 순간(첫 저장)에는 오히려 표준가의 1.25배($5.00)를 받습니다 — 이 구조는 지난 글에서 이미 짚었던 그대로입니다.

딥시크는 할인율이 시간대마다 다릅니다. V4.1 플래시 기준 캐시 히트가는 표준(캐시 미스) 대비 오프피크 98%, 피크 98% 할인으로 거의 무료에 가깝습니다. 자주 재사용하는 프롬프트라면 딥시크가 절대적으로 유리하고, 한 번 쓰고 버리는 프롬프트라면 캐시 할인 자체가 의미가 없어 표준가 비교(앞 절)로 돌아갑니다.

그록4.7은 캐시 할인이 다섯 곳 중 가장 얕습니다. 20만 토큰 미만 구간에서 캐시 입력가가 $0.50으로, 표준가($2.00) 대비 75% 할인입니다. 90~98% 할인을 주는 다른 네 곳과 비교하면 캐시를 적극적으로 걸어도 절감 폭이 상대적으로 작다는 뜻입니다 — 반복 호출이 많은 워크로드라면 그록보다 다른 넷이 유리합니다.

27만 2천 토큰을 넘기면 값이 오르는 곳

가격표에 작은 글씨로 적힌 장문 할증 구간은 실제 요금에서 자주 놓치는 부분입니다. GPT-6 솔·루나는 입력이 27만 2천 토큰을 넘는 순간 그 요청의 모든 토큰이 2배 요금(출력은 1.5배)으로 다시 계산됩니다. 27만 1,999토큰과 27만 2,001토큰 사이에 요금이 두 배로 뛰는 구간이 있다는 뜻입니다.

제미나이 3.1 프로와 그록4.7은 기준선이 20만 토큰입니다. 제미나이는 입력 $2→$4, 출력 $12→$18로, 그록은 입력 $2→$4, 출력 $6→$12로 정확히 2배씩 뜁니다. 딥시크와 클로드 오퍼스5.5는 이런 구간 할증이 없습니다 — 오퍼스5.5는 1M 컨텍스트 전체가 베타 헤더 없이 표준가 그대로 적용됩니다(오퍼스5는 1M 사용에 별도 베타 헤더가 필요했는데, 5.5부터는 기본값이 됐습니다).

긴 문서를 통째로 넣는 작업(계약서 검토, 코드베이스 전체 분석)을 자주 돌린다면, 이 문턱값을 넘기지 않게 청크를 나누는 것만으로 요금이 절반 가까이 줄어들 수 있습니다.

한국이 일하는 시간이 딥시크에는 피크 시간입니다

딥시크의 피크 요금대는 평일(월금) UTC 01:0004:00, 06:0010:00입니다. 한국 시간으로 바꾸면 **오전 10시오후 1시, 오후 3시~오후 7시**입니다. 즉 한국 개발자가 출근해서 일하는 시간대 대부분이 딥시크 입장에서는 “비싼 시간”입니다.

반대로 오프피크(요금이 정확히 절반)는 한국 시간 오후 1시~3시(점심시간), 오후 7시 이후 저녁, 그리고 주말과 중국 공휴일 전체입니다. 같은 API 호출을 오후 6시 반에 보내느냐 7시 반에 보내느냐에 따라 입력 요금이 2배 차이 납니다.

배치 작업(야간 데이터 처리, 새벽 리포트 생성)을 딥시크로 돌리고 있다면 스케줄을 한국 시간 저녁 이후나 주말로 옮기는 것만으로 같은 작업을 절반 값에 처리할 수 있습니다. 반대로 사용자 요청에 실시간으로 응답해야 하는 서비스라면 이 변동 요금이 예산을 예측하기 어렵게 만드는 요인이 됩니다.

같은 작업, 다른 청구서 — 벤치마크 비용으로 본 값

토큰 단가만으로는 실제로 얼마가 나가는지 감이 안 옵니다. AI 벤치마크 매체 킹기AI(kingy.ai)가 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업 벤치마크(DeepSWE v1.1, FrontierCode 1.1)를 여러 모델에 돌려 작업 1건당 실제 청구 비용을 집계한 자료가 있습니다. 점수와 비용을 같이 보면 이렇습니다.

같은 버그 수정 작업 기준으로, 클로드 오퍼스5는 GPT-6 루나보다 점수는 7.1%포인트 높지만 비용은 53배 더 나갑니다. GPT-6 솔은 오퍼스5보다 점수가 4.9%포인트 낮은데 비용은 4분의 1도 안 됩니다. FrontierCode 1.1(코드 품질 평가)에서도 흐름은 비슷합니다 — 클로드 오퍼스5 53.4%/$4.31, GPT-6 솔 49.3%/$2.14, GPT-6 루나 42.4%/$0.11.

점수 1%포인트를 더 얻는 데 드는 한계비용으로 보면 저가형 모델이 오히려 효율적입니다. 다만 이 표는 오퍼스5·아스트라 등 구세대 벤치마크 결과를 킹기AI가 취합한 것으로, 오퍼스5.5·GPT-6 솔·루나가 동시에 참여한 최신 라운드 결과는 아직 공개되지 않았습니다 — 아래 “확인하지 못한 세 가지”에 다시 적어 둡니다.

업무 자동화 능력을 재는 AutomationBench에서는 세 모델이 이렇게 나왔습니다: GPT-6 아스트라 41.4%(작업당 $1.73), 클로드 오퍼스5.5 40.0%(비용 미공개), GPT-6 솔 33.2%(작업당 $0.27). 오퍼스5.5는 이 벤치마크에서 오퍼스5와 직접 비교되지 않은 채 발표됐다는 한계가 있어, 이전 세대 대비 실제 개선폭은 이 표만으로는 가늠하기 어렵습니다.

10만 토큰짜리 코드 리뷰, 하루 50번 돌리면

추상적인 단가표를 실제 청구서로 바꿔 보겠습니다. 코드베이스 10만 토큰을 입력으로 넣고 리뷰 결과 2만 토큰을 출력으로 받는 작업을, 캐시 없이 하루 50번 돌린다고 가정합니다(입력 500만 토큰·출력 100만 토큰/일). 딥시크는 오프피크 요금 기준입니다.

같은 작업, 같은 트래픽량인데 한 달 청구서가 $30에서 $1,200까지, 40배 벌어집니다. 이 계산에는 캐시 할인을 넣지 않았습니다 — 시스템 프롬프트나 코드베이스 일부를 캐싱하면 딥시크·오픈AI 쪽 비용은 더 내려가고, 순위 자체는 크게 바뀌지 않습니다. 실무에서는 이 표의 양 끝(가장 싼 모델로 1차 필터링 + 가장 비싼 모델로 최종 검수 한 번) 조합을 쓰는 경우가 많습니다.

공짜로 만져볼 수 있는 것은 루나뿐입니다

다섯 회사 API는 전부 유료 키가 있어야 호출할 수 있지만, 예외가 하나 있습니다. GPT-6 루나는 챗GPT 무료·Go 등급 사용자에게 데스크톱 앱에서 그대로 제공됩니다. API 요금표를 안 믿겠다면 지갑을 열지 않고도 같은 모델의 응답 품질을 먼저 가늠해 볼 수 있는 유일한 경로입니다.

나머지 넷(오퍼스5.5, 솔, 3.1 프로/3.7 플래시, V4 프로/V4.1 플래시, 그록4.7)은 전부 API 키 발급과 결제 수단 등록이 먼저입니다. 다만 구독형 채팅 앱(클로드닷AI, 제미나이 앱 등)에서 같은 세대 모델을 체험할 수는 있는데, 이때 적용되는 속도 제한·컨텍스트 길이는 API와 별개 정책이라 이 글의 토큰 단가와 직접 비교할 수 없습니다.

오퍼스5.5는 아직 혼자입니다

이번 비교에서 눈에 띄는 비대칭이 하나 있습니다. 오픈AI(솔·루나)·구글(3.1 프로·3.7 플래시)·딥시크(V4 프로·V4.1 플래시)는 전부 “비싸고 똑똑한 모델 + 싸고 빠른 모델” 투트랙 구성입니다. 앤트로픽은 오퍼스5.5 하나뿐이고, xAI도 그록4.7 하나뿐입니다(구형 그록4.3이 사실상 보급형 자리를 대신하고 있지만, 신규로 낸 모델은 아닙니다).

성능 면에서는 오퍼스5.5가 밀리지 않습니다. 앤트로픽은 자체 터미널벤치 4.0 평가에서 66.4%를 기록해 한 단계 위 모델군인 클로드 페이블5.1과 비슷한 수준에 도달했다고 밝혔고, 과학 연구 벤치마크에서는 58.7%로 오퍼스5의 29%보다 두 배 가까이 올랐다고 발표했습니다. 외부 평가기관(프런티어디자인·METR)의 자동 행동 감사에서도 “지금까지 테스트한 모델 중 가장 우수한 결과”라는 평가를 받았습니다. 문제는 이 성능을 저가 작업에도 똑같이 써야 한다는 점입니다.

앤트로픽은 발표에서 “소네트5.5와 하이쿠5.5가 몇 주 안에 나온다”고 예고했습니다. 지금 시점에서 예산이 빠듯한 작업(대량 분류, 간단한 요약)에 앤트로픽 모델을 쓰려면 여전히 오퍼스5.5 하나(입력 $4)로 버텨야 한다는 뜻이고, 이건 입력 $0.10~$0.75대인 루나·플래시·V4.1 플래시보다 최소 5배 이상 비쌉니다. 저가형 라인업이 나올 때까지는 “가벼운 작업에도 클로드를 쓰고 싶다”는 팀에는 불리한 구도입니다.

xAI는 최신작과 구형 모델 값이 같습니다

그록 라인업은 다른 넷과 다르게 움직입니다. 최신 플래그십 그록4.7과 그 직전 세대 그록4.6이 완전히 같은 가격입니다(20만 토큰 미만 기준 입력 $2·출력 $6, 그 이상은 입력 $4·출력 $12) — 신모델이 나와도 가격을 더 받지 않은 셈입니다. 대신 xAI에는 이번에 비교한 다른 넷처럼 “새로 나온 저가형” 모델이 없습니다. 구형 그록4.3(입력 $1.25·출력 $2.50, 컨텍스트 1M)이 여전히 가장 싼 xAI 옵션이자 사실상의 보급형 자리를 맡고 있습니다.

흥미로운 점은 그록4.3이 컨텍스트 윈도우(1M)는 오히려 최신 그록4.7(500K)보다 두 배 넓다는 것입니다. “신형이 항상 모든 면에서 낫다”는 가정이 xAI 라인업에는 그대로 적용되지 않습니다 — 긴 문서를 다뤄야 하는데 예산도 아껴야 한다면, 최신 모델보다 그록4.3을 먼저 확인해 볼 가치가 있습니다.

딥시크는 값이 싼 대신 동시 요청 수도 낮습니다

지금까지는 토큰 단가만 봤지만, 처리량 제한(동시에 진행할 수 있는 요청 수)도 실제 비용에 영향을 줍니다. 딥시크 공식 문서 기준 V4.1 플래시는 동시 요청 2,500개, V4 프로는 500개까지입니다. 트래픽이 이 한도를 넘으면 요청이 대기열에 쌓이거나 거절되므로, 토큰 단가가 아무리 싸도 실질적으로는 서버를 더 늘리거나 재시도 로직을 추가해야 할 수 있습니다.

오픈AI·앤트로픽·구글·xAI는 이런 고정 동시성 한도 대신 분당·시간당 토큰 처리량(rate limit)을 계정 등급별로 다르게 적용하는 방식을 씁니다. 구조 자체가 달라 “동시 500개”와 “분당 토큰 한도”를 1대1로 비교하긴 어렵지만, 대량 트래픽을 계획 중이라면 토큰 단가표만 보지 말고 각 사의 요청 한도 문서도 함께 확인해야 합니다.

확인하지 못한 세 가지

첫째, 오퍼스5.5·GPT-6 솔·루나가 함께 참여한 최신 벤치마크 라운드는 이 글을 쓰는 시점에 공개되지 않았습니다. 위 표의 비용/점수 비교는 구세대 모델(오퍼스5, 아스트라)이 섞인 결과라 오퍼스5.5의 실제 작업당 비용은 아직 3자 벤치마크로 검증되지 않았습니다.

둘째, 앤트로픽이 밝힌 “일반 작업 기준 40% 절감”의 정확한 산출 방식(어떤 작업 조합을 “일반적”으로 정의했는지)은 공개 문서에 나와 있지 않습니다. 순수 토큰 단가 인하폭(20%)과는 다른 숫자이므로 혼동하지 않아야 합니다.

셋째, xAI의 보급형 신모델(그록4.6·4.7과 짝이 될 저가 라인업)은 이 글 작성 시점에 공식 발표가 없습니다. “그록-빌드-0.1”이 낮은 가격대이긴 하지만 이는 코딩 전용 제품으로, 범용 저가 모델과는 성격이 다릅니다.

넷째, 딥시크의 “피크 시간”에서 제외되는 “중국 공휴일”이 정확히 어떤 날짜 목록을 가리키는지는 공식 문서에 달력 형태로 명시돼 있지 않았습니다. 설날·국경절 같은 대형 연휴는 포함될 가능성이 높지만, 정확한 적용 여부는 실제 호출 시점의 청구 내역으로 확인하는 것이 안전합니다.

그래서 뭘 써야 하나 — 상황별로

매번 새로운 내용을 처리하는 대량 트래픽(고객 문의 자동 분류, 실시간 콘텐츠 모더레이션)이라면 GPT-6 루나가 지금 다섯 곳 중 가장 쌉니다. 캐시가 안 걸리는 조건에서 딥시크 오프피크 요금보다도 낮습니다.

같은 시스템 프롬프트·같은 문서를 반복해서 재사용한다면 딥시크 V4.1 플래시입니다. 캐시 히트 시 요금이 0.003달러대로 떨어지고, 한국 시간 저녁~주말에 돌리면 표준 요금도 절반입니다.

복잡한 추론·긴 코드베이스 작업에서 정확도가 비용보다 우선이라면 클로드 오퍼스5.5나 GPT-6 솔입니다. 다만 오퍼스5.5는 아직 저가 형제 모델이 없어, 간단한 하위 작업까지 같은 모델에 태우면 예산이 빠르게 소진됩니다 — GPT-6 라인업처럼 솔(추론)과 루나(대량)를 작업별로 나눠 붙이는 쪽이 비용 효율이 높습니다.

긴 문서를 가끔씩만, 넓은 컨텍스트로 처리하고 싶다면 구형이지만 컨텍스트가 넓은 그록4.3(1M, 입력 $1.25)도 후보에 넣을 만합니다. 최신 모델만 검토하다 이런 구형 옵션을 놓치는 경우가 흔합니다.

27만 2천/20만 토큰 문턱을 넘나드는 긴 문서 작업이 많다면 문턱이 없는 오퍼스5.5나 딥시크 쪽이 요금 예측이 쉽습니다.

작업 종류가 여러 가지라 위 다섯 곳을 상황별로 번갈아 쓰고 싶다면, API를 하나로 묶어 호출 시점에 모델만 바꿔 끼우는 방법도 있습니다 — 이 접근은 지난 AI 게이트웨이 비교 글에서 다섯 서비스를 따로 비교했습니다. 다만 게이트웨이 자체에도 수수료가 붙으므로, 트래픽이 크지 않다면 직접 여러 키를 관리하는 쪽이 더 쌀 수 있습니다.

가격은 어제도 바뀌었고 오늘도 바뀔 수 있습니다. 이 글의 숫자는 전부 2026년 9월 23일 각 사 공식 가격 문서 기준이며, 실제 적용 전에는 해당 시점의 공식 페이지로 한 번 더 확인하는 것을 권합니다.

한 가지는 분명합니다 — 두 달 반 전에 썼던 비교 글이 벌써 절반쯤 낡았듯, 이 AI 모델 API 요금 비교도 다음 가격 발표가 나오는 순간 낡습니다. “어디가 싸다”를 암기하기보다, 이 글에 정리한 확인 방법(공식 요금 문서·캐시 할인율·장문 할증 구간·시간대별 변동)을 각자의 워크로드에 대입해 보는 쪽이 오래 갑니다.