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Dev.to헤드라인2026. 06. 03. 04:02

빠른 팁: 10분 안에 15개 AI 모델 속도 테스트

요약

인디 해커의 관점에서 15개 AI 모델의 응답 속도(TTFT)와 초당 토큰 수(TPS)를 직접 테스트한 결과입니다. 비용 효율성과 속도 사이의 최적의 균형점을 찾는 가이드를 제공합니다.

핵심 포인트

  • 사용자 이탈을 막기 위해 모델의 응답 속도(TTFT) 관리가 필수적임
  • 추론 모델(DeepSeek-R1 등)은 생각하는 과정 때문에 채팅 앱에는 부적합할 수 있음
  • 단순 작업에는 Qwen3-8B와 같은 초저예산 모델이 매우 효율적임
  • 즉각적인 반응이 필요한 앱에는 Step-3.5-Flash가 속도 면에서 유리함

솔직히 말해서, 저는 몇 년 동안 AI 앱을 만들어 왔는데, 제품을 가장 빨리 망치는 것은 느린 응답 속도라는 것을 깨달았습니다. 제가 만든 프로토타입에서 사용자들이 이탈하는 것을 지켜봤습니다. 그저 무언가가 말을 시작하는 데 3초가 걸렸기 때문입니다. 3초라니! 로딩 스피너를 바라보고 있을 때는 영겁의 시간과 같습니다.

그래서 저는 직접 속도 테스트를 하기로 결심했습니다. 기업 홍보 문구도, 마케팅 과장도 없습니다. 오직 저와 Python 스크립트, 그리고 15가지 다른 모델만 가지고 했습니다. 제가 발견한 것들, 그리고 아마 여러분의 돈을 절약해 줄 몇 가지 놀라운 결과들을 공개합니다.

왜 내가 이런 테스트를 했는지

보세요, 저는 인디 해커입니다. 엔지니어 팀이나 수십만 달러 규모의 클라우드 예산이 없습니다. 제 앱에서 발생하는 모든 밀리초(millisecond)의 지연 시간은 실제 사용자들이 탭을 닫는다는 것을 의미합니다. 저는 그것을 목격했습니다.

지난달에는 모든 것에 GPT-4o를 사용하고 있었습니다. 물론 훌륭하지만, 출력 토큰 백만 개당 $10.00이 들고 솔직히 말해서요? 간단한 질문에 답하는 제 챗봇에게는 과분합니다(overkill). 저는 더 저렴하고 빠른 것이 필요했습니다.

그래서 노트북을 들고 커피를 내린 후, API를 연달아 테스트하기 시작했습니다. 제가 사용한 설정은 다음과 같습니다:

Test date: May 20, 2026
Regions: US East (Ohio), Asia (Singapore)
Prompt: "Explain recursion in 200 words"
...

꽤 간단했습니다. 저는 두 가지를 보고 싶었습니다. 바로 Time to First Token (TTFT) — 모델이 말을 시작하는 속도 — 와 지속적인 초당 토큰 수(sustained tokens per second)입니다. 왜냐하면 만약 모델이

하지만 문제는 이겁니다 — DeepSeek-R1이나 Kimi K2.5 같은 추론 모델 (reasoning models) 말이죠. 이 모델들은 첫 번째 토큰을 보여주기 전에 내부적으로 생각하는 과정을 거치기 때문에 느립니다. R1의 800ms에는 모든 "생각하는 (thinking)" 시간이 포함되어 있습니다. 수학 증명이 필요하다면 괜찮습니다. 하지만 채팅 앱을 만들고 있다면, 이 모델들을 피하세요 (AVOID THEM).

내가 실제로 테스트한 방법

간단한 Python 스크립트를 작성했습니다. 거창한 건 아닙니다. 코드는 다음과 같습니다:

import requests
import time
import json
...

그게 전부입니다. 실제 로직은 10줄뿐입니다. 어떤 모델 이름이든 입력하면 몇 초 만에 결과를 얻을 수 있습니다. 네트워크 노이즈를 평균화하기 위해 각 모델당 10번씩 실행했습니다.

가격 대비 속도의 스윗 스팟 (Sweet Spot)

자, 이제 예산별로 나누어 설명하겠습니다. 여러분 모두가 인디 해커 (indie hackers)이고 단 1센트도 중요하다는 것을 알고 있으니까요.

초저예산 (100만 토큰당 $0.15 미만)

모델초당 토큰 수 (Tokens/sec)가격
Qwen3-8B70$0.01
Step-3.5-Flash80$0.15

100만 토큰당 $0.01인 Qwen3-8B는 기본적으로 무료나 다름없습니다. 제 말은, 1센트에 초당 70토큰이라니요? 이건 말도 안 되는 수준입니다. 번역, 요약, 또는 기본적인 질의응답 (Q&A) 같은 단순한 작업에는 이것이 저의 새로운 기본 모델 (go-to)입니다. 품질이 놀라운 수준은 아니지만, 많은 사용 사례에서 충분합니다.

80 tok/s의 속도를 보여주는 Step-3.5-Flash는 속도의 제왕입니다. 앱이 즉각적인 반응을 보여야 한다면 이것을 사용하세요.

저예산 (100만 토큰당 $0.15-$0.30)

모델초당 토큰 수 (Tokens/sec)가격
DeepSeek V4 Flash60$0.25
...

여기서는 DeepSeek V4 Flash가 승자입니다. 60 tok/s의 속도에, 솔직히 GPT-4o와 경쟁할 만한 품질을 4분의 1 가격으로 제공합니다. 저는 고객 지원 봇에 이 모델을 사용해 왔는데, 성능 차이가 확연합니다.

중급 (100만 토큰당 $0.30-$0.80)

모델초당 토큰 수 (Tokens/sec)가격
Doubao-Seed-Lite50$0.40
...

이것들은 더 큰 모델들입니다. 더 많은 작업을 수행하기 때문에 속도가 떨어집니다. 30 tok/s의 속도를 내는 V4 Pro는 더 느리지만 눈에 띄게 더 똑똑합니다. 저는 단순히 속도가 아니라 실제적인 추론 (reasoning)이 필요할 때 이 모델을 사용합니다.

프리미엄 (100만 토큰당 $0.80 초과)

모델초당 토큰 수 (Tokens/sec)가격
MiniMax M2.528$1.15
...

솔직히 말할까요? 정확도가 생사와 직결되는 무언가를 만드는 게 아니라면, 이런 모델들은 건너뛰세요. 20 tok/s 속도에 100만 토큰당 $3.00라고요? 사양하겠습니다. 저는 차라리 DeepSeek V4 Flash를 사용해서 두 번 돌리겠습니다.

호스팅 위치가 중요합니다

저는 지연 시간 (latency)에 대해 매우 민감하기 때문에 두 개의 지역에서 테스트를 진행했습니다. 제가 발견한 결과는 다음과 같습니다:

모델미국 동부 TTFT아시아 TTFT차이
DeepSeek V4 Flash180ms150ms-30ms
...

아시아 모델들 (Qwen, GLM, Kimi)은 서버가 더 가까이 있기 때문에 아시아에서 약 16-20% 더 빠릅니다. 당연한 결과입니다. DeepSeek는 놀라울 정도로 전 세계에 잘 분산되어 있습니다 — 차이가 단 30ms뿐입니다.

사용자가 아시아에 있다면 Qwen이나 GLM을 사용하세요. 사용자가 전 세계에 퍼져 있다면 DeepSeek V4 Flash가 가장 안전한 선택입니다.

현실적인 이야기: 이것이 당신의 앱에 의미하는 바

저는 이러한 조사 결과를 바탕으로 세 가지 제품을 만들었습니다. 제가 배운 점은 다음과 같습니다:

  • 200ms 미만 TTFT: 사용자는 이를 마법이라고 생각합니다. 말 그대로 입 밖으로 "와"라고 내뱉습니다.
  • 200-400ms: "충분히 빠름" — 아무도 불평하지 않습니다.
  • 400-800ms: "음, 로딩 중이네..." — 일부 사용자들이 조급해하기 시작합니다.
  • 800ms 초과: "이거 고장 났네" — 사용자들이 떠납니다. 끝입니다.

제 채팅 앱의 경우, 첫 번째 응답에는 Step-3.5-Flash를 사용하고 (TTFT 120ms, 즉각적인 느낌), 후속 질문에는 DeepSeek V4 Flash로 전환합니다. 이는 비용이 거의 들지 않는 하이브리드 접근 방식입니다.

아, 그리고 여기 또 다른 코드 스니펫이 있습니다 — 이것은 스트림 중간에 모델을 전환하는 방법을 보여줍니다:

import requests

def smart_chat(user_message, api_key):
...

그게 전부입니다. 빠른 초기 응답, 스마트한 후속 처리. 대화당 비용은 약 $0.001 정도입니다.

저의 최종 의견

보세요, 모든 것을 버리고 이 모델들만 사용해야 한다는 뜻은 아닙니다. 하지만 저와 같은 인디 해커 (indie hacker)라면, 아마 필요하지 않은 속도를 위해 과도한 비용을 지불하고 있을 가능성이 높습니다.

가장 중요한 결론은 무엇일까요? DeepSeek V4 Flash가 최고의 올라운더 (all-rounder)입니다. 60 tok/s, 180ms TTFT, 100만 토큰당 $0.25. 속도, 품질, 비용 사이의 최적의 지점(sweet spot)입니다.

하지만 실시간 비서나 게임처럼 매 밀리초(millisecond)가 중요한 서비스를 구축하고 있다면, Step-3.5-Flash를 사용하세요. 100만 토큰당 $0.15에 80 tok/s의 속도는 타의 추종을 불허합니다.

그리고 예산이 매우 한정적이라면, 100만 토큰당 $0.01에 70 tok/s를 제공하는 Qwen3-8B는 말 그대로 공짜나 다름없는 성능입니다.

저는 실제로 모든 테스트에 Global API를 사용하고 있습니다. 이들은 단일 엔드포인트(endpoint)를 통해 이 모든 모델을 지원합니다. 직접 테스트해보고 싶다면 기본 URL은 다음과 같습니다: https://global-apis.com/v1. 키를 발급받아 제 코드를 실행해 보세요. 모든 것을 테스트하는 데 10분 정도면 충분할 것입니다.

믿으셔도 좋습니다, 사용자들은 당신에게 고마워할 것입니다. "와, 정말 즉각적이네"라는 반응을 이길 수 있는 것은 아무것도 없습니다.

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