DeepSeek API 대 OpenAI API 비용: 계산 예시

헤드라인 요금이 오해시키는 이유

DeepSeek API vs OpenAI API 비용을 묻는 사람들은 보통 서로 다른 모델, 캐싱 규칙, 출력 배율을 가진 두 가격표를 보고 있습니다. 테이블은 백만 토큰당 요금을 보여주지만, 실제 청구금은 전송하는 토큰의 종류와 양에 따라 달라집니다. 긴 대화 기록을 재전송하는 채팅봇은 입력에 치우쳐 있고, 이야기 생성기는 출력에 치우쳐 있습니다. 동일한 두 가격표는 이러한 두 작업 부하에서 순서가 반대로 나타날 수 있습니다.

따라서 테이블 읽기를 건너뛰고 자체 트래픽에 대한 계산을 수행하세요. 이 방법은 10분이면 충분하며, 이 사이트가 판매하는 벤더를 포함하여 모든 공급업체에 적용할 수 있습니다. 다른 벤더의 가격은 변동되므로 여기서는 인용하지 않습니다. 필요한 경우 텍스트에서 현재 가격표를 확인하라고 안내합니다.

공식

한 번 기록하세요:

월 비용 = (입력 토큰 백만 개 × 1M당 입력 가격) + (출력 토큰 백만 개 × 1M당 출력 가격)

여기서 가격은 입력 토큰 1M당 $0.15, 출력 토큰 1M당 $0.50입니다. 출력 토큰당 비용은 입력보다 3.33배 비쌉니다. 따라서 작업 부하의 출력 비율이 청구금의 대부분을 결정합니다. 선불 크레딧에서 선불로 결제하며 구독이 없습니다. 실패하거나 거부된 요청은 청구되지 않으며, 크레딧은 만료되지 않습니다.

다른 공급업체의 경우 가격표에서 다음 세 가지를 확인하세요: 입력 가격, 출력 가격, 그리고 반복되는 프롬프트 접두어에 대한 할인이 적용되는지 여부. 그런 다음 동일한 토큰 수에 동일한 공식을 적용하세요. 서로 다른 모델은 동일한 작업을 완료하는 데 서로 다른 수의 토큰이 필요할 수 있으므로, 토큰당 비용뿐만 아니라 완료된 작업당 비용도 비교하세요.

저희 요금 기준 월별 5가지 계산 예시

이러한 토큰 수는 어떻게 얻습니까? 채팅봇 행을 참조하세요. 각 대화에 8턴이 있고 매턴마다 전체 기록이 재전송되는 경우, 한 대화는 약 4,000개의 입력 토큰과 800개의 출력 토큰을 사용할 수 있습니다. 월 10,000회 대화는 입력 40M, 출력 8M에 해당하며, 이는 위의 행입니다. 오래된 턴을 제거하여 기록을 절반으로 줄이면 입력 비용이 절반으로 줄어 $3.00이 되고, 월 총 비용은 $7.00이 됩니다. 기록 관리는 벤더 전환보다 더 큰 절감 효과를 가져올 수 있습니다.

형태에 주목하세요. 입력 중심 작업에서는 입력 라인이 지배적이지만, 픽션 생성기의 경우 출력 라인이 청구금의 거의 90%를 차지합니다. 벤더를 비교할 때 중요한 것은 두 가격 중 어느 것이 귀하에게 해당하느냐입니다. 입력 가격은 낮지만 출력 가격이 높은 벤더는 요약 작업에는 적합하지만 글쓰기 작업에는 부적합해 보입니다.

실제 토큰 수를 먼저 확인하세요

토큰 수 추측은 비용 비교에서 가장 약한 부분입니다. 토큰 수를 측정하세요. API는 모든 응답에 usage 객체를 반환하므로, 짧은 스크립트로 실제 트래픽을 샘플링하여 월별 사용량을 예상할 수 있습니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseekapi.top/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)

PRICE_IN, PRICE_OUT = 0.15, 0.50  # dollars per 1M tokens
samples = ["Summarise: ...", "Draft a reply to: ...", "Classify: ..."]

tin = tout = 0
for s in samples:
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=[{"role": "user", "content": s}],
    )
    tin += r.usage.prompt_tokens
    tout += r.usage.completion_tokens

cost = tin / 1e6 * PRICE_IN + tout / 1e6 * PRICE_OUT
print(f"{tin} in, {tout} out, ${cost:.6f} for {len(samples)} requests")
print(f"projected monthly at 100k requests: ${cost / len(samples) * 100000:.2f}")

샘플 프롬프트를 실제 프롬프트 20~50개로 교체하면 예측치가 유용해집니다. 다른 벤더를 비교하려면 현재 가격 안내 페이지의 수치를 사용하여 두 가격 상수를 해당 벤더의 가격으로 변경하세요. 토크나이저에 따라 토큰 수가 약간 다를 수 있으므로, 다른 쪽의 예측치는 추정치로 간주하세요.

계산에 영향을 주는 다른 요소

• 프롬프트 캐싱 및 할인. 일부 공급업체는 반복되는 접두어에 할인을 제공합니다. 각 벤더가 이를 제공하는지, 그리고 어떻게 제공하는지 확인하세요.
• 추론 토큰. 답변 전에 추론하는 모델은 추가 출력 토큰에 대해 청구할 수 있습니다. 완료된 작업당 총 토큰 수를 비교하세요.
• 재시도 및 실패. 여기서는 실패하거나 거부된 요청이 청구되지 않습니다. 다른 곳의 해당 정책을 확인하세요.
• 최소 지출. 여기서는 충전 금액이 $20부터 $500까지 정수이며, $50 이상은 +5%, $100 이상은 +10%, $200 이상은 +15% 보너스가 제공됩니다. $200 충전 시 $230의 크레딧이 제공됩니다.
• 요청 속도 제한 전체 키는 동시 요청 8개와 분당 300개를 허용합니다. 더 많은 병렬 처리가 필요한 배치 작업은 가격만 보고 예상한 것보다 더 오래 걸릴 수 있습니다.

저렴하다는 것이 의미하지 않는 것

프로젝트에 중요한 가격 외 요소도 고려하세요. 이 페이지를 방문하는 많은 독자에게 콘텐츠 정책이 주요 요소입니다. 합법적인 성인 사용에 대해 거절 없이 답변하도록 조정된 모델은 일반 어시스턴트와 다르게 동작합니다. 이는 픽션 및 롤플레이 제품에는 이롭지만, 고객 대면 서비스에는 관리해야 할 요소입니다. 한 가지 명확한 제한은 미성년자가 관련된 성적 콘텐츠를 금지한다는 것입니다. 데이터 처리도 중요합니다. 여기서는 프롬프트가 학습에 사용되지 않습니다.

비용은 비교의 절반에 불과합니다. 이 API의 모델은 단일 오픈 웨이트 모델로, 독립적인 공급업체가 실행하며 합법적인 성인 사용에 대해 콘텐츠 거부 없이 답변하도록 조정되었습니다. 이는 DeepSeek 또는 OpenAI의 공식 API가 아니며, 벤더 간 라우터도 아닙니다. 컨텍스트 창은 100,000 토큰이며, 텍스트 전용이고 임베딩 또는 파인튜닝이 없습니다. 특정 벤더의 플래그십 모델이 필요한 작업이라면, 저렴한 토큰 가격은 아무런 도움이 되지 않습니다.

공정한 테스트는 달러당 작업 품질입니다. 실제 프롬프트 30개를 가져와 각 후보 모델에 적용하고, 답변을 블라인드 테스트로 평가한 후 청구금을 허용 가능한 답변 수로 나눕니다. 때로는 저렴한 모델이 두 번의 시도가 필요하여 경쟁력을 잃지만, 때로는 비싼 모델과 동일하게 작동하여 지출의 대부분을 절약할 수 있습니다.

실제 전환

코드가 이미 OpenAI SDK를 사용하고 있다면, 이 엔드포인트를 시도하는 것은 세 줄의 변경으로 끝납니다: 기본 URL, 키 및 모델 ID uncensored. Python 안내서에서 전체 패턴을 확인하고, DeepSeek API 키 안내서에서 키의 위치를 확인하세요. 새 계정은 API 키 페이지에서 한 번의 클릭으로 $0.50의 체험 크레딧을 청구할 수 있습니다. 이는 비용 없이 위 측정 스크립트를 여러 번 실행하기에 충분합니다. 요금과 보너스는 요금제 페이지에, 파라미터는 문서에 있습니다. 카드(Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) 또는 암호화폐(TRC20 USDT, Base USDC)로 결제할 수 있습니다.

더 많은 가이드

• DeepSeek API SDK: OpenAI SDK 사용 및 엔드포인트 교체
• DeepSeek API 키: 무검열 LLM API 접근