DeepSeek V4‑Pro 가격 인하가 AI 모델 시장을 흔드는 이유

GPT‑5.5, Claude Opus 4.7과 가격 비교

DeepSeek의 가격 경쟁력은 다른 최상위 모델과 비교하면 더욱 극명하게 드러난다.

OpenAI GPT‑5.5

• 입력: $5.00 / 100만 토큰
• 출력: $30.00 / 100만 토큰

Anthropic Claude Opus 4.7

• 입력: $5.00 / 100만 토큰
• 출력: $25.00 / 100만 토큰

DeepSeek V4‑Pro

• 입력: $0.435 / 100만 토큰
• 출력: $0.87 / 100만 토큰

이 수치를 기준으로 보면 다음과 같은 차이가 발생한다.

• 입력 토큰 비용: 약 91% 저렴
• 출력 토큰 비용: 약 96~97% 저렴

대규모 트래픽을 처리하는 서비스—예를 들어 코딩 어시스턴트, AI 에이전트, 문서 분석 파이프라인, 고객지원 챗봇 같은 시스템—에서는 토큰 비용이 운영비의 핵심 요소가 된다. 이런 가격 차이는 어떤 제품이 경제적으로 가능한지 자체를 바꿀 수 있다.

초대형 컨텍스트 성능

V4‑Pro의 경쟁력은 가격뿐만이 아니다. 기술 사양 역시 최상위 모델과 직접 경쟁하는 수준이다.

주요 사양:

• 100만 토큰 컨텍스트 윈도우
• 최대 384,000 토큰 출력
• JSON 구조화 출력 및 함수 호출(tool calling) 지원

모델 아키텍처는 Mixture‑of‑Experts(MoE) 구조로 설계되었다.

• 총 파라미터: 약 1.6조 개
• 추론 시 활성 파라미터: 약 490억 개

MoE 방식은 매 요청마다 전체 모델을 계산하지 않고 일부 전문가 네트워크만 활성화하기 때문에 성능 대비 연산 비용을 크게 줄일 수 있는 구조다.

이러한 대형 컨텍스트는 특히 다음과 같은 작업에서 유용하다.

• 긴 문서 분석
• 대규모 코드베이스 이해
• 장기 기억을 사용하는 에이전트 워크플로
• 대형 지식베이스 기반 RAG 시스템

개발자에게 의미하는 것

많은 팀에게 실제 제약은 모델 성능이 아니라 **추론 비용(inference cost)**이다.

토큰 가격이 크게 낮아지면 개발자는 다음과 같은 선택을 할 수 있다.

• 훨씬 긴 프롬프트 사용
• 긴 대화 세션 유지
• 대량 문서 처리
• 다수 모델 호출을 포함한 멀티 에이전트 시스템 구축

예를 들어 출력 100만 토큰당 0.87달러와 25달러의 차이는 실험 수준이던 워크플로를 실제 서비스로 만들 수 있는 수준의 경제적 격차다.

확대되는 AI 가격 전쟁

DeepSeek의 전략은 단순히 저렴한 모델을 하나 출시하는 데 그치지 않는다.

지금까지 최상위 LLM API는 일반적으로 수 달러에서 수십 달러 수준의 토큰 가격을 유지해왔다. GPT‑5.5와 Claude Opus 4.7이 대표적인 사례다.

DeepSeek는 대신 초저가·대량 사용(volume‑driven) 전략을 선택했다.

시장 분석에 따르면 DeepSeek 모델들은 기존 업체보다 한 자릿수 배수 이상 낮은 가격으로 시장을 압박해 왔으며, 이는 전체 AI 인퍼런스 비용을 빠르게 낮추는 요인으로 작용하고 있다.

이 구조는 과거 클라우드 컴퓨팅이나 GPU 시장에서 나타난 패턴과도 비슷하다. 한 업체가 “훨씬 더 싸게도 가능하다”는 것을 증명하면 결국 경쟁사들도 가격을 조정해야 하기 때문이다.

앞으로 주목할 점

DeepSeek의 이번 가격 정책은 몇 가지 중요한 질문을 던진다.

• 경쟁 AI 연구소들도 API 가격을 낮출까?
• 저렴한 추론 비용이 AI 에이전트 기반 서비스 확산을 가속할까?
• 이런 초저가 모델이 장기적으로 지속 가능한 구조일까?

한 가지는 분명하다. 과거에는 비교적 안정적이었던 토큰 가격 자체가 이제는 경쟁 무기가 되고 있다는 점이다.

그리고 DeepSeek의 전략이 계속 유지된다면, 대규모 AI 시스템을 구축하는 비용은 많은 개발자가 예상했던 것보다 훨씬 빠르게 떨어질 가능성이 있다.