2025년 1월 27일, 중국 팀이 만든 AI 앱이 미국 App Store 무료 순위에서 ChatGPT를 제치고 1위를 차지했고, 같은 날 NVIDIA의 주가는 약 17% 하락했습니다. 그 주의 헤드라인을 기억하는 사람은 많을 것입니다. 하지만 2026년 현재, DeepSeek을 자신의 코드에 통합하려고 할 때 가장 먼저 부딪히는 것은 성능이나 비용이 아니라 모델 이름입니다.
본 기사에서는 두 가지를 다룹니다. DeepSeek이 왜 해외에서 이토록 알려지게 되었는지, 그리고 2026년 11월 시점에서 DeepSeek API를 어떻게 호출하는지에 대한 내용입니다. 후반부에서는 공식 직접 연결(official direct connection)과 Crazyrouter의 통합 게이트웨이라는 두 가지 경로를 OpenAI 호환적인 관점으로 정리합니다.
전제 및 환경: 2026년 11월 시점의 DeepSeek 공식 API 문서, Crazyrouter 공개 문서를 전제로 하며, OpenAI 호환 SDK(openai 패키지)를 사용합니다. 모델명과 엔드포인트는 변경될 수 있으므로, 본문의 값은 '이 시점에 확인된 것'으로 읽어주십시오. API Key는 환경 변수 API_KEY에 설정하며, 그 값 자체는 코드나 리포지토리에 작성하지 않습니다. 자신의 환경에 연결할 때는 먼저 최소한의 요청을 한 번 보내고, HTTP 상태 및 응답이 비어있지 않은지, 그리고 usage 내용을 확인한 후에 업무 코드를 쌓아 올리십시오.
성능과 비용의 격차. 2025년 1월 20일에 공개된 R1은 AIME 2024에서 79.8%, MATH-500에서 97.3%를 기록하며 수학, 코드, 추론 점수 면에서 OpenAI o1에 필적했습니다. 그 기반이 된 V3의 마지막 학습 실행은 H800 2,048개를 55일간 사용하여 약 560만 달러로 보고되었습니다. 이 수치는 마지막 학습 실행의 계산 리소스 비용만을 포함하며, 사전 연구, 실험, 데이터, 하드웨어 조달 비용은 제외된 금액입니다. 이곳은 나중에 상당한 논쟁거리가 되었지만, 이를 제외하더라도 '계산량을 많이 쌓는 자가 승리한다'는 당시의 전제를 흔들기에는 충분했습니다.
오픈되어 있고, 심지어 직접 재현 가능했다. R1의 가중치(weights)는 MIT 라이선스로 공개되었으며, 기술 논문, 학습 방법론, 1.5B부터 70B까지 총 6개의 증류 모델도 함께 공개되었습니다. 상업적 이용과 수정이 자유롭습니다. 같은 시기의 o1과 같은 추론 모델은 비공개(closed-source)였고 API만 제공되고 있었습니다. Berkeley, 홍콩과학기술대학교, Hugging Face 등의 팀들이 수십 달러 규모로 핵심적인 동작을 재현하고 있습니다. '타인의 발표를 믿는 것'이 아니라 '스스로 확인할 수 있는 상태'가 되면서 기술 커뮤니티 내의 전파력은 차원이 달라졌습니다. 여기가 보도자료보다 더 효과적이었던 부분입니다.
입장과 타이밍이 만든 서사. 양자 펀드(Quantum Fund)에서 탄생한 약 200명 규모의 회사로, 핵심 멤버들은 거의 중국 국내에서 성장했으며, 칩 수출 규제 속에서도 성과를 냈습니다. 투자자인 Marc Andreessen은 이를 'AI 스푸트니크 모멘트'라고 불렀습니다. 이후 이는 단순한 기술 뉴스가 아니라, 미국의 AI 우위성, 수출 규제의 유효성, 수천억 달러 규모의 설비 투자가 합당한지에 대한 공공의 논점으로 다루어지게 됩니다.
업계 외부로 전달된 명장면. 7일 만에 1억 사용자(ChatGPT가 같은 규모에 도달하는 데 약 2개월 소요), 『월스트리트 저널』, 『뉴욕 타임즈』, CNBC, 『타임』이 같은 날 다루면서 NVIDIA의 시가총액은 하루 만에 약 6,000억 달러가 사라졌습니다. '업계에서 알려진 것'과 '일반 대중에게 알려진 것'의 경계는 바로 여기입니다.
2026년, OpenRouter 상에서 중국산 모델의 Token 호출량은 27주 연속 미국산을 능가하며 주간 호출량 상위 5개 모델 중 4개를 차지했고, DeepSeek은 벤더별로 선두를 달리고 있습니다. Hugging Face의 2026년 봄 에코시스템 리포트에는 지난 1년간 대규모 언어 모델(LLM) 다운로드의 41%가 중국에서 개발된 모델에 의한 것이었다고 보고되어 있습니다. 해외 미디어의 보도 방식 역시 '세계를 놀라게 했다'에서 조달/IPO/총이익/‘후속작은 성공했는가’로 옮겨갔습니다.
통합하는 입장에서 이 변화는 당시 헤드라인보다 더 중요합니다. 화제가 오랫동안 의존할 수 있는 서비스가 되었기 때문입니다. 그래서 질문도 바뀝니다. '왜 유명한가'가 아니라 '어떻게 연결하고, 어디서 실수하는가'로 말입니다.
여기가 본 기사에서 가장 실용적인 부분입니다. DeepSeek의 공식 API 문서에는 서로 다른 시기의 모델명이 혼재된 채 남아 있습니다. 매개변수 없는 최상위 페이지는 deepseek-chat과 deepseek-reasoner (V3.2기)로 되어 있고, 또 다른 페이지는 deepseek-v4-flash입니다.
／deepseek-v4-pro
／deepseek-v4-flash-vision-exp
현재 페이지에서는 deepseek-flash와 deepseek-v4-pro를 표시합니다. 어느 하나가 틀렸다기보다는, 문서의 캐시 세대가 다르기 때문입니다. 검색을 통해 나온 블로그 기사를 그대로 붙여 넣으면, 자신의 계정에서 호출할 수 있는 이름과 다를 때가 있습니다.
Qiita 글처럼 환경 정보를 명확히 기재하는 의미도 있으므로, 다음 순서로 확인하는 것이 안전합니다.
- 공식 문서의 현재 페이지에서 해당 시점의 모델명을 읽습니다.
deepseek-chat와 deepseek-reasoner는 2026년 7월 24일에 폐지되었으며, deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-flash-vision-exp는 대응 모델이 단종되어 요청은 V4.1-Flash-1017이 처리하고 있습니다. 이들 모두 deepseek-flash로 대체됩니다. - 사용하는 API Key로 GET /v1/models를 실행하여 실제로 호출 가능한 이름만 채택합니다. 공개 디렉토리에 올라와 있는 것과 해당 Key에 권한이 있다는 것은 별개입니다. - 모델명은 코드에 직접 작성하지 않고 환경 변수 API_MODEL에 저장합니다. 이렇게 하면 나중에 이름이 바뀌어도 설정 변경만으로 대응할 수 있습니다.
일본어로 접근할 수 있는 입구도 있습니다. Crazyrouter의 일본어 문서 입구에는 Base URL과 루트 매핑, 퀵 스타트, 인증, 에러 처리, 도구 연동에 대한 안내가 정리되어 있으며, 내용 업데이트일도 명시되어 있습니다. 영어 페이지를 오가지 않고 전제 조건을 확인하고 싶을 때 편리합니다.
공통점부터 말씀드리자면, DeepSeek 공식 API는 OpenAI 형식과 호환되며, Crazyrouter 역시 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공합니다. 어느 것을 선택하든 SDK는 openai 패키지를 그대로 사용하며, 차이점은 API_KEY, API_BASE_URL, API_MODEL 세 가지뿐입니다.
| 항목 | 공식 직접 연결 | Crazyrouter 통합 게이트웨이 |
|---|
| Base URL | https://api.deepseek.com | https://api.crazyrouter.com/v1 (동아시아는 https://cn.crazyrouter.com/v1) |
| 대화 엔드포인트 | POST /chat/completions | POST /v1/chat/completions |
| 인증 | Authorization: Bearer + API Key | 동일 |
| Key 발급 | platform.deepseek.com/api_keys | crazyrouter.com/console/token |
| DeepSeek 모델명 | deepseek-flash / deepseek-v4-pro | deepseek-v4.1-flash / deepseek-v4-pro |
두 경로에서 모델 ID가 일치하지 않는 것이 가장 흔한 복사 붙여넣기 실수입니다. 한쪽의 이름을 다른 쪽에 적용하면 오류가 발생합니다. 이름에 자신이 없을 때는 공개 모델 디렉토리에서 DeepSeek 표기를 확인하는 것이 빠르며, 디렉토리를 확인했다면 추가로 GET /v1/models를 통해 자신의 Key 권한을 확인해야 합니다.
엔드포인트 작성법에도 규칙이 있습니다. OpenAI 호환 SDK는 Base URL에 /v1을 포함시키지만, Anthropic 네이티브 클라이언트는 루트 도메인 https://api.crazyrouter.com을 사용하며, /v1을 직접 추가하지 않습니다. 계정 관리 API (예: /api/user/self)는 https://crazyrouter.com 쪽에 있으며, API 전용 도메인으로 보내면 404 api_only_endpoint가 반환됩니다.
버전이 아닌 임무로 선택해야 합니다. 일상 대화, 분류, 추출, RAG와 같은 고빈도의 짧은 처리는 deepseek-flash (게이트웨이 측에서는 deepseek-v4.1-flash)가 적합하며, 다단계 추론이나 긴 문맥을 다루는 코드 작업은 deepseek-v4-pro가 적합합니다. 이 선택은 파라미터 조정보다 결과에 더 큰 영향을 미칩니다.
변하지 않는 내용을 프롬프트 앞에 배치한다. 시스템 프롬프트나 긴 참조 문서 등 매번 같은 부분을 앞에 두면, 반복 호출 시 컨텍스트 캐시(context cache)에 걸릴 확률이 높아집니다. 히트량은 usage.prompt_cache_hit_tokens에서 확인할 수 있습니다. RAG나 긴 세션에서는 가장 먼저 이곳을 의심하는 것이 적절합니다.
답변 텍스트뿐만 아니라 usage를 본다. 짧은 질문에 정상적으로 응답하더라도, 긴 컨텍스트(context), 도구 호출(tool calling), 스트리밍이 정상적이라고 할 수 없습니다. thinking은 기본적으로 활성화되어 있으며, Python SDK에서는 최상위 인수가 아닌 extra_body에 {"thinking": {"type": "disabled"}}와 같이 전달합니다 (curl로 직접 요청할 경우 body의 최상위에 배치합니다). 단순한 질문에서 사고(thinking)를 비활성화하면 출력 토큰이 눈에 띄게 줄어듭니다.
어떤 것을 선택할지 판단하는 기준. DeepSeek 한 곳만 호출하고 벤더 측의 세부 파라미터나 원본 사용 내역이 필요하다면 공식 직결(direct connection)이 직접적입니다. GPT, Claude, Gemini 등 여러 모델을 함께 사용하며 Key, 이용량, 재시도(retry), 속도 제한(rate limit) 등을 한곳에 모으고 싶다면 통합 게이트웨이(unified gateway)가 편리합니다. "어느 것이 더 우수한가"가 아니라 "프로젝트에 몇 개의 모델이 있는가"로 결정해야 합니다.
연결 시 문제가 생기면, 모델 ID → Base URL → Key 권한 순서로 의심해 보면 대부분 해결됩니다. 참고로 deepseek-v4-pro의 취급에 대해서는 공식 문서의 세대 차이로 인해 설명이 통일되지 않은 페이지가 있습니다. "현재 디렉토리에 있다"와 같이 너무 강하게 쓰지 말고, 프로덕션 배포 전에 공식 문서 및 GET /v1/models를 통해 확인해 주십시오.
처음의 질문으로 돌아가 보겠습니다. DeepSeek이 해외에서 이토록 알려진 것은 "저렴해서"가 아닙니다. R1 점수가 o1에 필적하여 기술 커뮤니티가 진지하게 주목한 것, MIT 라이선스로 수십 달러 규모의 재현이 가능해져 발표를 맹신할 필요가 없어졌다는 것, 그리고 2025년 1월 27일 미국 App Store 1위와 NVIDIA 시가총액 약 6000억 달러 하락이 업계 외부에도 전달된 것입니다. 이 세 가지 사건이 같은 달에 겹치면서 모델이 '사건'이 되었습니다.
또 다른 질문인 2026년 호출 방법 역시, 처음에 제시했던 "뉴스로는 많이 알고 있지만, 실제로 구현 단계에서 막히는" 상황은 변화하고 있습니다. OpenRouter에서 중국산 모델의 토큰 호출량이 27주 연속 미국산보다 많다는 것은 이 '사건'이 서비스에 안착했음을 보여주는 증거입니다. 남은 작업은 설정뿐입니다. 먼저 API_MODEL에 deepseek-flash를 넣고 최소 요청을 한 번 보내 usage 구조를 확인해 주십시오. 여기까지 오셨다면, 제목에서 제시했던 두 가지 질문은 자신의 환경 속에서 하나로 연결될 것입니다.
