저가 AI 모델 성능 공개한 딥시크, API 요금은 경쟁 모델보다 얼마나 쌀까

딥시크는 17일 신제품 ‘딥시크 V4.1-Flash-1017’을 공개했다.

자체 평가에서 미국 주요 AI 모델을 일부 앞섰다고 밝힌 데다 API 이용료도 경쟁 모델보다 낮아, 성능과 비용 차이가 주목된다.

이 모델은 9월 모델의 개선판으로 코딩과 AI 에이전트 성능을 강화했다.

딥시크 자체 평가에서는 11개 항목 가운데 4개에서 오픈AI의 GPT-5.6 Sol과 앤트로픽의 클로드 오퍼스 5를 모두 앞섰고, 코딩 평가 ‘DeepSWE v1.1’에서 77.0점을 기록했다.

다만 자체 평가만으로 전반적인 성능 우위를 단정하기는 어렵다.

비혼잡 시간대 API 출력 토큰 100만 개당 이용료는 딥시크 0.6달러, GPT-5.6 Sol 20달러, 클로드 오퍼스 5 25달러다.

딥시크 요금은 클로드의 약 42분의 1이다.

딥시크는 자체 평가에서 코딩 작업당 비용도 0.5달러에서 0.2달러로 60% 줄었다고 밝혔다.

모델 가중치는 MIT 라이선스로 공개하고 검색·웹 수집 API도 개방했다.

성능 향상 폭과 외부 검증 여부에도 관심이 모인다.

허깅페이스 공동창업자 토마스 울프는 터미널 벤치 점수가 31.2점에서 42.3점으로 오른 점을 언급하며, 자체 평가 환경 밖에서도 같은 성능이 유지될지 의문을 제기했다.

이는 발표된 수치와 실제 이용 조건에서의 성능을 구분해 볼 필요가 있음을 보여준다.

이번 발표가 지난해 딥시크 R1 공개 때와 같은 시장 충격을 일으켰다고 볼 근거는 아직 없다.

당시 엔비디아 주가는 하루 만에 약 17% 하락했고 시가총액 약 5890억 달러가 줄었다.

신제품 발표 전인 16일 나스닥지수도 약 2.1% 내렸지만, 발표는 주말에 이뤄져 이후 시장 반응은 확인되지 않았다.

저비용 AI가 연산량을 늘릴 수 있다는 ‘제번스의 역설’도 있어 낮은 이용료가 반도체 수요 감소로 곧장 이어진다고 단정할 수 없다.

HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스의 영향도 이런 수요 변화를 함께 봐야 한다.

한국의 프런티어 AI 사업이 중국 최상위 모델에 버금가는 수준을 목표로 하는 만큼, 이번 사례는 성능뿐 아니라 개발 속도와 비용 경쟁력도 과제임을 드러낸다.