DeepSeek, 말수 줄인 새 AI 모델로 코딩 작업 비용 20센트까지 낮춰

DeepSeek가 내놓은 최신 AI 모델은 일반적인 코딩 작업을 약 20센트에 끝낸다. 중국 연구소가 모델과 함께 공개한 비용표에 따르면 그렇다. 같은 표에서 Claude Opus 5, GPT-6 Astra, Gemini 3.8 Flash의 작업당 비용은 2달러에서 10달러 이상까지 올라간다. V4.1-Flash-1017이라는 이름의 이번 업데이트가 비용을 낮춘 비결은 주로 답변을 짧게 하는 데 있다. DeepSeek는 모델이 더 짧은 답변을 내놓도록 학습시켰고, 모델이 쓰지 않은 단어에는 누구도 비용을 지불하지 않는다.

AI 에이전트가 코드베이스를 다루게 하고 토큰 단위로 비용을 내는 사람들에게 이는 중요한 변화다. 코드를 직접 테스트하고, 오류가 나면 수정한 뒤 다시 시도하는 에이전트는 작업 하나를 처리하는 동안 수백 번 답변을 생성할 수 있다. 작업당 비용이 10분의 1인 모델이라면 값비싼 사용 습관도 청구서의 작은 항목으로 바뀐다. 비용표의 근거가 된 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크 DeepSWE에서 이번 업데이트는 77.0%를 기록했다. DeepSeek가 Opus 5에 부여한 74.0%, GPT-5.6 Sol에 부여한 73.0%보다 높은 점수다. 이전 버전인 V4.1 Flash는 74.2%를 기록했고 작업당 비용은 약 50센트였다.

성능 향상은 DeepSeek가 기본 학습을 마친 뒤 모델을 추가로 훈련한 방식에서 비롯됐다. 회사가 ‘자기 피드백을 활용한 강화 학습’이라고 부르는 이 방법은 사람 평가자나 별도의 평가 모델 대신, 모델이 스스로 판단한 확신도와 직접 작성한 비평을 바탕으로 작업물을 채점하게 한다. DeepSeek는 이 방식 덕분에 빈 폴더에서 완성된 프로젝트를 만드는 능력이 향상됐다고 설명한다. 공개된 릴리스 노트에는 베이징 자금성의 3D 모델과 Godot 엔진으로 만든 퍼즐 게임 Portal 2의 재현 사례가 담겼다. Wccftech에 따르면 사후 학습 책임자 우위(Wu Yu)는 이를 “모두가 자신의 바람에 따라 코딩하는 시대”라고 표현했다.

Claude나 GPT와 달리 모델 자체가 공개돼 있다. DeepSeek는 가중치를 Hugging Face와 Alibaba의 ModelScope에 MIT 라이선스로 올렸다. 이에 따라 기업은 모델을 자체 서버에서 실행하고 코드를 DeepSeek와 공유하지 않을 수 있다. 그렇다고 노트북에서 바로 구동할 수 있다는 뜻은 아니다. 모델의 매개변수는 5,520억 개지만, 단어를 읽을 때 활성화되는 매개변수는 80억 개, 쓸 때는 160억 개뿐이다. 파일 크기는 약 510GB로, 기본 모델 노트북의 저장 공간인 256GB의 두 배에 달한다. Wccftech는 이전 버전 V4.1 Flash가 Nvidia DGX Spark 데스크톱 AI 머신 네 대를 조합한 가정용 시스템에서 초당 최대 494토큰을 처리했다고 보도했다. 이런 장비를 보유한 개인은 많지 않다.

The Decoder가 지적했듯이, 주요 수치는 DeepSeek가 공개한 것이며 아직 독립 연구소가 이번 업데이트를 시험하지 않았다. DeepSeek의 자체 표를 보면 저렴한 모델이 여전히 뒤처지는 영역도 드러난다. Terminal-Bench 4.0에서는 Opus 5가 51.8점으로 42.3점인 DeepSeek를 앞선다. 모델이 코드 저장소 전체를 작성하도록 하는 NL2Repo에서는 75.3점 대 68.2점, 전문가 수준 퀴즈인 Humanity’s Last Exam에서는 56.3점 대 42.6점이다. 벤치마크 점수만으로는 해당 코드가 유지보수하기 편한지 알기 어렵다. 또 내려받은 가중치가 아니라 DeepSeek 앱이나 호스팅 API를 이용하면 중국에 본사를 둔 회사로 프롬프트가 전송된다. 이미 여러 정부가 공식 기기에서 DeepSeek 사용을 금지한 바 있다.

API 이용료는 신규 입력 토큰 100만 개당 0.30달러, 출력 토큰 100만 개당 1.20달러이며, 비혼잡 시간대에는 절반이다. 혼잡 시간대는 평일 UTC 기준 01:00~04:00와 06:00~10:00다. 따라서 유럽의 일반적인 근무 시간대에는 정가를 내야 하고, 주말에는 언제나 할인이 적용된다. 기존 이름인 deepseek-v4-flash를 호출하던 개발자는 별도 변경 없이도 이미 새 모델을 이용하고 있다.

DeepSeek는 10월 17일 자사 웹사이트와 앱, API를 통해 V4.1-Flash-1017을 공개했다. 자체 Search 및 Fetch API도 모든 개발자에게 요청 1,000건당 0.75달러에 개방했다. DeepSeek Harness, Claude Code, Codex를 통한 호출은 10월 31일 16:00 UTC에 과금이 시작될 때까지 무료다.

이제 관심은 다음 DeepSeek 모델도 쉽게 내려받을 수 있을지에 쏠린다. 이번 모델이 나오기 하루 전, 중국 상무부와 과학기술부는 모델 가중치에 대한 수출 통제를 도입하는 초안을 발표했다. 시스템이 매개변수 2조 개를 넘거나, 학습 연산량이 10^26회에 이르거나, 세계 10대 모델에 들면 통제 대상이 된다. The Decoder에 따르면 가중치를 공개하는 모델은 등록만 하면 자동 승인을 받으며, 이미 공개된 모델은 적용 대상에서 제외된다. 따라서 이번 모델은 규제의 영향을 받지 않는다. 자체 비용표에서 Opus 5를 앞선 모델은 이제 베이징이 규제 대상으로 따져봐야 할 바로 그런 모델이다.

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