요약

본 기사는 코딩 에이전트 개발을 위한 다양한 API의 비용 효율성을 비교합니다. 단순히 토큰당 가격이 아닌, 성공적인 태스크 완료당 비용으로 평가해야 함을 강조합니다. GLM, Qwen3, DeepSeek 등 여러 모델별로 특정 작업(대량 편집, 계획/디버깅)에 최적화된 플랫 요율을 제시하고 있습니다.

핵심 포인트

• 비용 비교는 토큰당 가격이 아닌 '성공적인 태스크당 비용'으로 측정해야 합니다.
• 모델별로 특화된 용도가 존재합니다. (예: Qwen3은 코딩 전용, Kimi는 장문 컨텍스트 처리)
• OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 다양한 모델을 쉽게 통합할 수 있습니다.