호스팅된 LLM API를 기반으로 구축한다면, 모델의 은퇴(retirement)는 조용한 장애의 원인이 됩니다. 모델 ID는 404 오류를 반환하는 바로 그날까지 계속 작동하며, 지원 종료(deprecation) 공지는 당신이 읽지 않은 변경 로그(changelog)의 한 줄에 불과할 수 있습니다.

저는 모델 라이프사이클(lifecycle) 카탈로그를 관리하고 있습니다. 따라서 여기 구체적이고 날짜가 명시된 스냅샷을 제공합니다: 6개의 제공업체에 걸친 15개의 모델이 향후 90일 이내(2026-09-30까지)에 수명 종료(end-of-life)될 예정입니다. 날짜와 대체 모델은 각 제공업체의 공식 문서에 근거합니다.

표

은퇴 날짜	제공업체 (Provider)	모델 (API id)	공식 대체 모델
2026-07-23	OpenAI	o3-deep-research	gpt-5.5-pro
...

주의해야 할 몇 가지 사항

• DeepSeek 모델들은 모델이 아니라 별칭(alias)입니다. deepseek-chat과 deepseek-reasoner는 포인터(pointer)입니다. 2026-07-24 이후에는 deepseek-v4-flash로 연결됩니다. 만약 안정적인 동작을 기대하며 별칭을 고정(pin)했다면, 동작 방식이 예기치 않게 변경될 수 있습니다. 대신 구체적인 스냅샷을 고정하십시오.
• claude-opus-4-1 → claude-opus-4-8 전환은 무료 교체가 아닙니다. 4.7 세대 토크나이저(tokenizer)는 동일한 텍스트에 대해 약 30~35% 더 많은 토큰을 계산하므로, 토큰당 가격이 비슷해 보이더라도 요청당 비용과 컨텍스트(context) 계산 방식이 달라집니다.
• Sora 2 / Sora 2 Pro는 명시된 즉시 교체 가능한(drop-in) 대체 모델이 없습니다. 비디오 파이프라인(pipeline)이 이 모델들에 의존하고 있다면, 이는 9월이 아니라 지금 바로 검토해야 할 마이그레이션(migration) 범위입니다.

이에 놀라지 않는 방법

지속 가능한 해결책은 모델 라이프사이클을 CVE(취약점)나 지원 종료된 프레임워크 API를 모니터링하는 것과 마찬가지로, 당신이 관리해야 할 의존성(dependency)으로 취급하는 것입니다:

1. 빠르게 핫픽스(hotfix)할 수 없는 모든 것에는 유동적인 별칭(alias)이 아닌 구체적인 모델 스냅샷을 고정(pin)하십시오.
2. 실제 운영 환경(production)에서 호출하는 모델 ID 목록을 유지하고, 정기적으로 은퇴 날짜를 확인하십시오.
3. 은퇴 날짜가 오기 전에 지정된 대체 모델을 테스트하십시오. 가격, 토크나이저(tokenizer), 출력 형식(output format)이 모두 변경될 수 있습니다.

저는 전체 날짜가 포함된 전체 폐기 목록(향후 90일뿐만 아니라 모든 제공업체 포함)을 이곳에서 업데이트하고 있습니다: aimodelwatch.dev/deprecations. 만약 귀하가 사용하는 모델의 은퇴 날짜가 정해졌을 때 미리 알림을 받고 싶다면, 사이트에서 무료 이메일 알림을 신청할 수 있습니다.

데이터는 2026-07-02에 제공업체 문서로부터 추출되었습니다. 만약 날짜가 어긋난 것을 발견하신다면 저에게 알려주세요 — 정확성이 이 작업의 핵심입니다.