인디 해커의 개인 블로그 스타일로 다시 작성한 기사
요약
인디 해커의 관점에서 DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM 등 중국 AI 모델들의 성능과 비용 효율성을 직접 테스트한 결과입니다. 특히 DeepSeek V4 Flash가 GPT-4o-mini 대비 압도적인 가성비를 제공함을 강조합니다.
핵심 포인트
- DeepSeek V4 Flash는 GPT-4o-mini 대비 비용은 80% 저렴하며 성능은 우수함
- Qwen은 매우 다양한 모델 라인업을 갖춘 다목적 모델군임
- Kimi는 고난도 추론 작업에 특화되어 있으며, GLM은 중국어 처리에 강점이 있음
- 대부분의 중국 모델은 OpenAI와 동일한 API 형식을 지원하여 전환이 용이함
인디 해커의 개인 블로그 스타일로 다시 작성한 기사입니다:
솔직히 말할까요? 저는 처음에 이 모델들이 다 거기서 거기라고 생각하며 접근했습니다. 중국 AI 모델들이라고요? 에이, 아마 GPT-4o의 저렴한 모조품이겠죠, 안 그래요?
틀렸습니다.
저는 몇 달 동안 작은 SaaS 제품을 만들어 왔는데, API 비용이 통제 불능 상태로 치솟고 있었습니다. 예를 들어, GPT-4o-mini 하나에만 한 달에 200달러를 쓰고 있었죠. 제 인디 해커의 지갑이 울고 있었습니다. 그래서 저는 DeepSeek, Qwen, Kimi, 그리고 GLM 같은 중국 모델 제품군들을 동일한 API 엔드포인트를 통해 직접 나란히 테스트해 보기로 했습니다. 편견 없이, 오직 냉정한 데이터로만 말이죠.
그리고 말씀드리자면, 저는 충격을 받았습니다. 어떤 모델들은 특정 작업에서 OpenAI의 제품들보다 실제로 더 뛰어났습니다. 그리고 가격은요? 와, 진짜 대박입니다.
요약 (기다리기 힘든 분들을 위해)
네 가지 제품군 전체에 대해 약 500개의 테스트 요청을 실행한 후 제가 발견한 결과는 다음과 같습니다:
- DeepSeek = 가성비의 왕. 출력 100만 토큰(M)당 0.25달러인 V4 Flash는 미친 수준의 가치를 제공합니다.
- Qwen = 맥가이버 칼(Swiss Army knife). 모델 종류도 많고 크기도 다양합니다. 혼란스럽지만 강력합니다.
- Kimi = 추론의 괴물. 비싸지만 다른 모델들이 해결하지 못하는 문제를 해결합니다.
- GLM = 중국어 마스터. 네이티브 수준의 중국어가 필요하다면 바로 이 모델입니다.
이제 각 모델을 하나씩 분석하고, 실제 코드를 보여드리며, 정확히 언제 각 모델을 사용해야 하는지 알려드리겠습니다. 군더더기는 없습니다.
DeepSeek: 저의 모든 생각을 바꾸게 만든 모델
자, DeepSeek에 대해 이야기해 보죠. 솔직히 저는 회의적이었습니다. "V4 Flash"라는 이름은 마케팅 상술처럼 들렸거든요. 하지만 코드 생성, 논리 퍼즐, 콘텐츠 작성 등 저의 테스트 스위트(test suite)를 실행해 보니, 품질 면에서 GPT-4o-mini를 계속 이기면서도 비용은 80% 정도 저렴했습니다.
제가 테스트한 주요 모델:
| 모델 | 출력 $/M | 나의 의견 |
|---|---|---|
| V4 Flash | $0.25 | 데일리 드라이버(Daily driver). 모든 용도로 사용하세요. |
| ... |
제가 가장 좋아하는 모델요? 의심의 여지 없이 V4 Flash입니다. 정말 빠릅니다. 초당 60토큰(tokens per second) 정도의 속도죠. 제 앱의 콘텐츠 생성을 위해 1,000개의 API 호출을 배치(batch)로 실행했는데, 비용이 약 2.50달러 정도 들었습니다. GPT-4o-mini를 썼다면 쉽게 20달러는 나왔을 겁니다.
하지만 완벽하지는 않습니다. 비전 (Vision) 지원은 기본적으로 거의 없는 수준입니다. 이미지를 분석해야 한다면 다른 모델을 찾아보세요. 그리고 중국어 텍스트는 어떤가요? 성능은 좋지만, GLM과 Kimi가 근소하게 앞섭니다.
제 앱에서 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
...
그게 전부입니다. OpenAI와 동일한 API 형식을 사용합니다. 학습 곡선 (learning curve)도 없습니다. 모델 이름만 바꾸고 비용을 절약하면 됩니다.
Qwen: 모델은 너무 많고, 시간은 부족하다
Alibaba의 Qwen 제품군은 솔직히 압도적입니다. 아니, 도대체 버전이 얼마나 더 필요한 거죠? 라인업을 세어보니 12개의 서로 다른 모델이 있었습니다. Qwen3-8B, Qwen3-32B, Qwen3-Coder-30B, Qwen3-VL-32B, Qwen3-Omni-30B, Qwen3.5-397B... 정말 지칠 정도입니다.
하지만 그 다양성이 실제로 유용합니다.
제가 실제로 사용한 모델들:
| 모델 | 출력 비용 $/M | 용도 |
|---|---|---|
| Qwen3-8B | $0.01 | 간단한 분류 (classification), 라우팅 (routing) |
| ... |
$0.01/M인 Qwen3-8B는 사실상 무료나 다름없습니다. 저는 이를 라우터 (router)로 사용합니다. 사용자의 의도를 분류하고, 더 큰 모델로 경로를 지정하는 용도죠. 비용은 거의 들지 않습니다.
하지만 문제는 이겁니다. Qwen의 영어는 DeepSeek만큼 좋지 않습니다. 관용구나 뉘앙스를 파악하는 데 가끔 어려움을 겪는 것을 발견했습니다. 그리고 네이밍은요? 엄청나게 혼란스럽습니다. Qwen3.5가 나왔는데, 그다음이 Qwen3.6이라고요? 무엇이 바뀌었는지 여전히 잘 모르겠습니다.
이미지 이해를 위한 코드 예시:
response = client.chat.completions.create(
model="Qwen/Qwen3-VL-32B", # 참고: 때때로 전체 이름이 필요함
messages=[
...
제품 사진, 영수증, 스크린샷 분석에는 아주 잘 작동합니다. 하지만 DeepSeek보다는 느립니다. 초당 약 40 토큰 (tokens/sec) 정도입니다.
Kimi: 방 안에서 가장 똑똑한 아이 (하지만 비싼)
Moonshot AI의 Kimi는 흥미롭습니다. 저렴하지는 않습니다. 모든 모델의 출력 비용이 $3.00-$3.50/M입니다. 이는 GPT-4o의 가격대와 비슷합니다. 하지만 추론 (reasoning) 작업에 있어서는? 진심으로 인상적입니다.
수학 경시 대회 문제들을 던져주었더니 10개 중 9개를 풀었습니다. DeepSeek는 7개, Qwen은 6개, GLM은 8개를 풀었습니다.
사용 가능한 모델:
| 모델 | 출력 비용 $/M | 특징 |
|---|---|---|
| K2.5 | $3.00 | 추론의 괴물 |
| K2.5-Turbo | $3.50 | 품질은 같지만 더 빠름 |
강점:
- 최상위 수준의 추론 (Reasoning) 및 논리
- 뛰어난 중국어 능력 (원어민 수준)
- 장문 분석에 능숙함
약점:
- 비쌈. 진짜로요.
- 시각/멀티모달 (Vision/Multimodal) 지원 없음
- 느림 — 초당 약 30 토큰 (tokens/sec)
일상적인 채팅이나 콘텐츠 생성용으로 Kimi를 쓰지는 않을 것 같습니다. 너무 비싸거든요. 하지만 제 앱의 "고급 분석" 기능을 위해서라면? 프리미엄 옵션으로 제공할 수도 있겠네요.
GLM: 중국어의 챔피언
Zhipu AI의 GLM 시리즈는 저를 놀라게 했습니다. 큰 기대를 하지 않았는데, 출력 100만 토큰당 $1.92인 GLM-5는 정말 탄탄한 중국어 텍스트를 제공합니다. 그러니까, 만약 중국 시장을 겨냥한 무언가를 만들고 있다면, 이 모델이 정답입니다.
테스트한 모델들:
| 모델 | 출력 $/M | 비고 |
|---|---|---|
| GLM-4-9B | $0.01 | 초저가, 기본 작업용 |
| ... |
100만 토큰당 $0.01인 GLM-4-9B는 사실상 공짜나 다름없습니다. 저는 간단한 중국어 텍스트 분류 작업에 사용합니다. 그리고 GLM-5는 마케팅 문구, 법률 문서, 시(Poetry)와 같은 복잡한 중국어 작문을 제가 테스트한 그 어떤 모델보다 더 잘 처리합니다.
하지만 영어는 더 약합니다. 기본적인 작업에는 괜찮지만, DeepSeek나 Qwen이 더 낫습니다. 그리고 속도는요? 그냥 그렇습니다. 초당 약 35 토큰 정도네요.
솔직한 나의 순위
이 모든 테스트를 거친 후, 제가 실제로 사용할 목록은 다음과 같습니다:
예산 중심 개발용 (현재 제 설정):
- 일상 채팅 및 콘텐츠: DeepSeek V4 Flash ($0.25/M)
- 이미지 작업: Qwen3-VL-32B ($0.52/M)
- 단순 라우팅 (Routing): Qwen3-8B ($0.01/M)
- 중국어 마케팅: GLM-5 ($1.92/M)
단 하나의 모델만 골라야 한다면? DeepSeek V4 Flash입니다. 비교 불가죠. 품질, 속도, 가격의 균형이 가장 좋습니다.
중국어 전용 모델이 필요하다면? GLM-5입니다. 하지만 솔직히 말해서, DeepSeek V4 Flash도 대부분의 경우에 중국어를 충분히 잘 처리합니다.
어려운 추론 문제용이라면? Kimi K2.5입니다. 하지만 비용 때문에 아주 가끔씩만 사용할 것 같습니다.
코드 설정 (2분 소요)
이 모든 모델은 동일한 API 엔드포인트를 통해 작동합니다. 제가 설정한 방법은 다음과 같습니다:
# 설치: pip install openai
from openai import OpenAI
...
그게 전부입니다. API 키 하나, 베이스 URL(base URL) 하나면 모든 모델에 접속할 수 있습니다. 별도의 계정도, 여러 개의 대시보드도 필요 없습니다.
마치며 (그리고 내가 돌아가지 않는 이유)
솔직히 말할까요? 저는 중국 AI 모델들을 무시할 준비가 되어 있었습니다. 느리고, 부정확하며, 사용하기 어려울 것이라고 생각했죠. 하지만 이번 심층 분석을 거친 후, 저는 진심으로 감명받았습니다.
이제 DeepSeek V4 Flash는 제 작업의 90%를 담당하는 기본 모델입니다. GPT-4o-mini보다 저렴하면서도 품질은 종종 더 뛰어납니다. Qwen은 비전(vision) 기능과 초저가 옵션으로 유연성을 제공합니다. Kimi는 어려운 작업들을 처리해 줍니다. GLM은 중국어 텍스트를 완벽하게 다룹니다.
일부 인디 해커(indie hackers)들의 발목을 잡는 유일한 문제는 여러 중국 AI 플랫폼에 가입하는 복잡함, 즉 WeChat 인증, SMS 코드 처리와 같은 번거로움입니다.
사실 그것이 제가 Global API를 사용하는 이유입니다. 이는 하나의 API 키로 이 모든 모델(및 그 이상)에 접근할 수 있게 해주는 통합 엔드포인트(unified endpoint)입니다. 별도의 계정이 필요 없습니다. 베이스 URL(base URL)을 https://global-apis.com/v1로 설정하기만 하면 끝입니다.
OpenAI의 가격을 지불하는 데 지쳤고, 머리 아픈 일 없이 이 모델들을 써보고 싶다면 확인해 보세요. 지금까지 한 달에 약 150달러 정도를 아꼈습니다. 몇 시간의 테스트 치고는 나쁘지 않은 결과죠.
추신 — 만약 DeepSeek V4 Flash를 먼저 써보고 마음에 들지 않는다면, 대신 Qwen3-32B를 써보세요. 이들은 서로 다른 "성격"을 가지고 있습니다. 저는 작업에 따라 두 모델을 모두 사용합니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 Dev.to AI tag의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기