솔직히 말해서, DeepSeek vs Qwen vs Kimi vs GLM: 2025년 어떤 AI API가 승리할 것인가?

솔직히 말씀드리겠습니다. 제가 이 네 가지 중국 AI 모델 제품군을 처음 비교하기 시작했을 때, 금방 끝날 작업이라고 생각했습니다. 스포일러를 하자면, 그렇지 않았습니다. 저는 2주 동안 모든 엔드포인트(endpoint)에 프롬프트(prompt)를 실행하고, 모든 비용을 추적하며, 파트타임 회계사처럼 토큰(token)을 집계했습니다. 좋은 소식은요? 이제 어떤 모델이 여러분의 돈을 쓸 가치가 있는지에 대해 매우 확고한 의견을 갖게 되었다는 것입니다.

문제는 이겁니다. 온라인상의 대부분의 "AI 비교" 게시물은 API 비용을 단 한 번도 지불해 보지 않은 사람들이 쓴 것이 분명합니다. 그들은 수학적 근거를 전혀 보여주지 않은 채 "가성비가 좋다"와 같은 모호한 문구만 던집니다. 저는 그렇지 않습니다. 저는 $0.01/M를 보고 즉시 "잠깐, 이건 GPT-4o와 비교했을 때 99% 할인된 가격이잖아"라고 생각하는 사람입니다. 저는 계산합니다. 저는 세부 사항을 포착합니다. 그리고 제가 OpenAI 지출의 대부분을 이 네 가지 제공업체로 대체할 수 있다는 사실을 깨달았을 때, 저는 약간 정신이 나갈 뻔했습니다.

그러니 마음 단단히 먹으세요. 이것은 여러분이 올해 읽게 될 가장 비용에 집착하는 AI 비교 글이 될 것입니다. 저는 Global API의 통합 엔드포인트를 통해 DeepSeek, Qwen, Kimi, 그리고 GLM을 테스트했으며, 각 모델의 정확한 비용, 제공 성능, 그리고 여러분의 돈이 실제로 어디로 향해야 하는지를 분석해 드릴 것입니다.

가격 현실 점검

개별 모델을 살펴보기 전에 배경을 설정하겠습니다. 다음 가격 범위를 나란히 비교해 보세요:

• DeepSeek: 출력(output) $0.25–$2.50/M
• Qwen: 출력(output) $0.01–$3.20/M
• Kimi: 출력(output) $3.00–$3.50/M
• GLM: 출력(output) $0.01–$1.92/M

이것을 확인해 보세요 — Qwen과 GLM은 모두 가장 작은 모델의 경우 $0.01/M에서 시작합니다. 이는 말 그대로 100만 토큰당 1센트입니다. 만약 여러분이 OpenAI 가격을 지불해 왔다면, 이는 99% 이상의 비용 절감입니다. 반대편에서는 Kimi가 $3.00–$3.50/M에 위치하며, 이는 프리미엄 티어(premium tier)에 해당합니다. GPT-4o와 비교하면 미친 가격은 아니지만, 다른 세 모델보다는 눈에 띄게 비쌉니다.

네 가지 모델 제품군 전체를 통틀어 가격 차이는 엄청납니다. $0.01/M에서 $3.50/M까지, 무려 350배의 범위입니다. 이는 여러분이 어떤 모델을 선택하느냐가 AI 스택(AI stack)의 다른 어떤 결정보다 중요하다는 것을 의미합니다.

DeepSeek: 내 지갑의 가장 친한 친구

제가 계속해서 다시 찾게 되는 모델인 DeepSeek부터 시작하겠습니다. 여기서 핵심 모델은 출력(output) 당 $0.25/M인 V4 Flash입니다. 다시 한번 말씀드리겠습니다. 100만 토큰당 25센트입니다. 비교를 위해 말씀드리자면, GPT-4o는 $10.00/M를 청구합니다. 이는 97.5%의 할인율입니다. 정말 놀라운 수준입니다.

DeepSeek의 라인업별 제공 사항은 다음과 같습니다:

저를 가장 놀라게 했던 것은 V4 Flash의 속도였습니다. 초당 약 60토큰(60 tokens per second)을 일관되게 뽑아내고 있는데, 이는 제가 커피를 다 마시기도 전에 API 호출이 완료된다는 뜻입니다. 일부 서구권 프리미엄 모델들에서 경험했던 느릿느릿한 응답과 비교해 보십시오.

영어 성능은 제가 테스트해 본 그 어떤 모델과도 진정으로 대등한 수준입니다. 코드 생성(Code generation)은 어떨까요? 최상위권입니다. DeepSeek는 HumanEval 및 MBPP 벤치마크에서 높은 점수를 기록하며, 저의 개인적인 테스트에서도 제가 몇 시간 동안 막혀 있었던 까다로운 정규 표현식(regex) 문제를 해결했습니다.

약점은 무엇일까요? 비전(Vision) 기능이 제한적입니다. AI에 이미지를 입력해야 한다면 DeepSeek는 좋은 선택이 아닐 것입니다. 또한 순수 중국어 작업의 경우, GLM과 Kimi가 근소하게 앞섭니다. 하지만 대부분의 개발자가 실제로 다루는 80%의 사례 — 영어 텍스트, 코드, 콘텐츠 생성 — 에 있어서는 V4 Flash가 정답입니다.

Qwen: 모든 것을 갖춘 상점

Qwen은 제가 '맥가이버 칼(Swiss Army knife)' 옵션이라고 부를 만한 모델입니다. Alibaba는 가능한 모든 구성을 쏟아내고 있으며, 신기하게도 그중 대부분이 제 역할을 해냅니다. 이 라인업을 보십시오:

핵심은 이겁니다 — Qwen은 나머지 세 모델을 모두 합친 것보다 더 많은 모델을 보유하고 있습니다. $0.01/M부터 (고성능 모델의 경우) $3.20/M에 이르기까지, 모든 예산에 맞는 Qwen 모델이 존재합니다. $2.34/M 가격의 397B 파라미터(parameter) 괴물은 진정으로 강력하지만, 제가 자주 사용한다고 하면 거짓말일 것입니다. 제가 주로 사용하는 모델은 $0.28/M의 Qwen3-32B인데, 이는 "프로덕션(production)에 충분히 성능이 좋으면서도 예산을 파괴하지 않는" 최적의 지점(sweet spot)에 위치합니다.

멀티모달 (multimodal) 기능은 Qwen이 앞서나가는 부분입니다. 그들의 VL (vision-language, 시각-언어) 및 Omni 모델은 오디오, 비디오, 이미지를 네이티브하게 처리합니다. 모든 것을 처리할 수 있는 단일 API가 필요하다면, Qwen은 따라잡기 힘든 상대입니다.

딱 한 가지 불만 사항이 있다면? 명명 규칙(naming)이 엉망이라는 점입니다. Qwen3, Qwen3.5, Qwen3.6 — 어떤 버전이 실제로 최신인지 파악하기가 혼란스럽습니다. 하지만 일단 모델 이름을 확정하고 나면, 일관성은 확실합니다.

Kimi: 비용이 중요하지 않을 때 (당신에게)

솔직하게 말씀드리겠습니다 — Kimi는 이번 라인업에서 가장 비싼 제품군입니다. 가격 범위는 $3.00에서 $3.50/M 사이로, 이는 Qwen의 가장 저렴한 옵션보다 약 14배, DeepSeek V4 Flash보다 12배 더 비쌉니다. 비용 최적화를 고려하고 있다면, Kimi는 아마 첫 번째 선택지가 아닐 것입니다.

그럼에도 제가 Kimi를 포함한 이유는 이렇습니다: $3.00/M의 K2.5는 진정한 추론 (reasoning) 강자입니다. AI가 다단계 논리 퍼즐, 복잡한 수학, 또는 사고의 사슬 (chain-of-thought) 계획을 실제로 생각하며 풀어내야 할 때, Kimi는 저렴한 모델들을 유의미한 차이로 압도합니다. 벤치마크 점수도 이를 뒷받침합니다 — Kimi는 추론 테스트에서 선두를 달리고 있습니다.

누가 Kimi를 사용해야 할까요? 솔직히 말해서, 이 글을 읽는 대부분의 사람들은 아닐 것입니다. API 호출 한 번이 마진을 깎아먹는 소비자용 앱을 구축하고 있다면, Kimi는 부담이 될 것입니다. 하지만 연구, 복잡한 분석, 또는 "이 까다로운 작업 하나만큼은 AI가 반드시 완벽하게 해내야 한다"는 시나리오라면? Kimi는 그만한 가치가 있습니다.

Kimi를 범용 모델(Generalists)이 문제를 해결하지 못할 때 찾는 전문가라고 생각하십시오. 이는 일반 정비사를 찾아가는 것과 변속기 전문 정비사를 찾아가는 것의 차이와 같습니다. 둘 다 자동차를 고치지만, 전문가는 그 전문성에 대해 훨씬 더 많은 비용을 청구합니다.

GLM: 중국어의 챔피언

GLM은 Zhipu AI에서 개발했으며, 제 개인적인 의견으로는 이번 비교의 다크호스입니다. 가격 범위가 $0.01에서 $1.92/M(백만 토큰당 달러)에 걸쳐 있어 엄청난 유연성을 제공합니다.

$0.01/M인 GLM-4-9B는 이번 비교 전체에서 Qwen3-8B와 함께 가장 저렴한 모델로 공동 1위를 차지했습니다. 이는 정말 놀라운 수치입니다. 백만 토큰당 단 1센트라니 말이죠. 만약 대규모 벌크 처리(수백만 건의 단순 분류 호출 등)를 수행한다면, 이러한 초저가 모델들은 규모의 경제 측면에서 사실상 무료나 다름없게 됩니다.

$1.92/M인 플래그십 GLM-5는 DeepSeek의 프리미엄 계층과 Kimi의 프리미엄 계층 사이에 위치합니다. 저렴하지는 않지만, 그렇다고 비싸지도 않습니다. 그리고 특히 중국어 작업에 있어서는 GLM이 Kimi와 함께 최고 자리를 다툽니다. 콘텐츠 생성, 번역, 고객 지원 등 중국 시장을 겨냥한 무엇인가를 구축하고 있다면 GLM을 진지하게 고려해 볼 가치가 있습니다.

제 테스트 결과에 따르면, GLM-5는 경쟁 모델들보다 미묘한 중국어 관용구와 문화적 참조를 더 잘 처리합니다. 제가 시도해 본 서구권 모델들은 중국어 문맥을 망가뜨리는 경우가 많았고, 심지어 일부 중국산 모델들조차 지역적 변형(Regional variations)에서 비틀거리는 모습을 보였습니다.

정면 승부: 당신의 1달러는 어디로 가야 하는가?

비용 소모율(Burn rate)을 관리할 때 실제로 중요한 요소별로 나누어 설명해 드리겠습니다.

최고의 순수 가치: $0.25/M인 DeepSeek V4 Flash입니다. 이 점을 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. GPT-4o보다 97% 저렴하면서도 대등한 품질을 보여줍니다. 수행하는 작업의 80%에 이 모델을 사용하십시오.

시각/멀티모달(Vision/Multimodal) 최적: Qwen입니다. $0.52/M인 이들의 VL 및 Omni 모델은 큰 비용 부담 없이 이미지 및 오디오 이해 능력을 제공합니다.

추론 (Reasoning) 최적: Kimi K2.5입니다. $3.00/M로 가격이 높지만, AI가 실제로 복잡한 문제를 추론해야 할 때는 그 프리미엄을 지불할 가치가 있습니다.

중국어 최적: GLM입니다. 문화적 유창성 (Cultural fluency) 면에서 타의 추종을 불허하며, 모든 예산에 맞춘 다양한 가격 옵션을 제공합니다.

다양성 최적: Qwen입니다. 논쟁의 여지 없이 압도적입니다. 상상할 수 있는 그 어떤 유스케이스 (Use case)를 위해서도 모델을 갖추고 있습니다.

나의 실제 설정 (그리고 비용)

저는 몇 가지 프로덕션 프로젝트를 운영하고 있으며, Global API의 통합 엔드포인트 (Unified endpoint)를 사용하여 AI 지출을 어떻게 할당하고 있는지 소개합니다. 저는 모든 것을 하나의 API 키와 하나의 베이스 URL (Base URL)을 통해 라우팅하며, 이는 모델 간의 전환을 매우 쉽게 만들어 줍니다.

저의 메인 챗봇 애플리케이션 — 하루 출력량 약 200만 토큰 — 의 경우, DeepSeek V4 Flash를 독점적으로 사용합니다. $0.25/M의 가격 덕분에 일일 비용은 약 $0.50입니다. 하루에 단 50센트입니다. 비교를 위해, 동일한 볼륨을 GPT-4o로 사용할 경우 하루에 $20가 소요됩니다. 이는 97.5%의 비용 절감이며, 연간으로 환산하면 $7,095를 절약하는 셈입니다. 다시 한번 말씀드리겠습니다. 이 애플리케이션 하나만으로 연간 7,000달러 이상을 절약하고 있습니다.

이미지 분석 파이프라인 (Pipeline)의 경우, $0.52/M인 Qwen3-VL-32B를 사용합니다. 볼륨은 더 낮아서 (하루 약 20만 토큰), 일일 비용은 약 $0.10입니다. 얻는 성능에 비해 여전히 믿기지 않을 정도로 저렴합니다.

복잡한 연구 작업의 경우, 가끔 Kimi K2.5로 라우팅합니다. $3.00/M로 하루 약 5만 토큰을 사용하며, 일일 비용은 $0.15가 듭니다. 추가적인 추론 능력이 정말로 필요할 때를 위해 남겨둔 용도입니다.

총 일일 지출은? 약 $0.75입니다. 만약 제가 OpenAI의 프리미엄 모델들을 계속 사용했다면 총 일일 지출은 아마 $25 이상이었을 것입니다. 이는 97%의 비용 절감입니다. 제 회계사가 저와 하이파이브를 해주더군요.

내가 실제로 사용하는 코드

다음은 제가 Global API를 통해 DeepSeek V4 Flash를 실행하는 실질적인 예시입니다. 통합 엔드포인트를 사용하면 어떤 모델 패밀리 (Model family)를 사용하든 상관없이 단 하나의 API 키만 있으면 됩니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

정말로 그게 전부입니다. OpenAI SDK가 즉시 작동합니다. 그저 base_url을 Global API의 엔드포인트(endpoint)로 지정하기만 하면, 동일한 클라이언트(client)를 통해 DeepSeek, Qwen, Kimi, 그리고 GLM에 모두 접근할 수 있습니다. 특정 업체에 종속(vendor lock-in)될 필요도 없고, 네 개의 서로 다른 API 키를 번갈아 사용할 필요도 없으며, 제공업체를 변경할 때 코드를 다시 작성할 필요도 없습니다.

다음은 일반적인 코딩 작업을 위한 Qwen의 또 다른 예시입니다:

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-32B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a Python function to merge two sorted lists"}]
...

model 파라미터(parameter)만 변경될 뿐, 나머지는 모두 동일하다는 점에 주목하세요. 이러한 유연성 덕분에 이 설정은 매우 비용 효율적입니다. 저는 몇 초 만에 동일한 프롬프트(prompt)에 대해 모델들을 A/B 테스트할 수 있습니다.

나를 놀라게 한 퍼센트(Percentage) 계산법

이를 아주 극명하게 설명해 보겠습니다. GPT-4o의 100만 토큰당 $10.00 출력 가격과 비교했을 때:

• DeepSeek V4 Flash: 97.5% 더 저렴함 (100만 토큰당 $9.75 절감)
• Qwen3-32B: 97.2% 더 저렴함 (100만 토큰당 $9.72 절감)
• GLM-4-9B: 99.9% 더 저렴함 (100만 토큰당 $9.99 절감)
• Kimi K2.5조차도: 70% 더 저렴함 (100만 토큰당 $7.00 절감)

이 모델들은 단 하나도 빠짐없이 GPT-4o보다 최소 70% 이상 저렴합니다. 대부분은 95% 이상 저렴합니다. 이것이 현재의 AI 시장입니다 — 프리미엄 서구권 제공업체들