코딩 AI가 답을 내기까지 쓰는 토큰을 줄이려는 새 모델이 나왔습니다. Particle이 28일 Particle-1을 공개했습니다.

원문 발행 2026. 10. 29. 03:34원문 언어 한국어X 개발자 생산성 원문 보기

요약

Particle이 코딩 AI의 토큰 효율성을 높인 신규 모델 'Particle-1'을 공개했습니다. 이 모델은 DeepSeek V4.1 Flash를 기반으로 학습되었으며, 소프트웨어 개발 과정에서 추론 및 도구 호출에 필요한 토큰 사용량을 획기적으로 줄이는 데 초점을 맞췄습니다.

핵심 포인트

Particle-1은 코딩 AI의 토큰 효율성을 개선한 신규 모델입니다.
DeepSeek V4.1 Flash를 기반으로 하며 개발자 API에서 사용할 수 있습니다.
출력 토큰을 최대 52.2%까지 절감하면서도 성능 평가는 유지했습니다.
주요 목표는 소프트웨어 개발 분야이며, 향후 다른 영역으로 확장할 계획입니다.

코딩 AI가 답을 내기까지 쓰는 토큰을 줄이려는 새 모델이 나왔습니다. Particle이 28일 Particle-1을 공개했습니다. DeepSeek V4.1 Flash를 추가 학습한 모델로, 개발자는 현재 Particle API에서 쓸 수 있습니다.

무엇이 달라지나: 회사는 정확도를 유지하며 추론과 도구 호출에 필요한 토큰을 적게 쓰도록 학습했다고 설명합니다. 첫 버전의 초점은 소프트웨어 개발이며, 다른 분야 확대는 계획입니다.

비교: 회사가 공개한 코딩·데이터 작업 평가 4종에서 기반 DeepSeek 모델보다 출력 토큰을 28.4~52.2% 덜 썼다고 밝혔습니다. 과제 성공률은 기반 모델의 신뢰구간 안에 있었다는 자체 평가입니다. 모든 작업에서 똑같이 절약된다는 뜻은 아닙니다.

비용과 한계: 같은 평가의 작업당 평균 비용은 34.4~51.6% 낮았지만, 입력 캐시 적중률을 95%로 고정해 계산한 결과입니다. 실제 청구액은 작업과 캐시 사용에 따라 달라질 수 있으며, 독립 검증이나 제가 직접 시험한 결과는 아닙니다.

1/ Excited to announce our new company Particle

This is our first step in a series of models focused on developers.

With particle-1, we focused on token efficiency and managed to keep parity in performance while using ~45% fewer tokens.

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코딩 AI가 답을 내기까지 쓰는 토큰을 줄이려는 새 모델이 나왔습니다. Particle이 28일 Particle-1을 공개했습니다.

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