딥시크
Deepseek
API 토큰 단가가 낮고 추론 과정을 단계별로 보여주는 MIT 라이선스 오픈 가중치 LLM입니다. 자체 서버 호스팅과 OpenAI 호환 API를 함께 지원합니다.
검증된 사실
- 최신 버전
- DeepSeek-V42026-04-24
- GitHub
- ★ 101,486
- 최근 변경
- 2026-06-16 딥시크가 텐센트·CATL·JD닷컴 등으로부터 첫 외부 투자 라운드를 마감하여 74억 달러를 유치하고 기업 가치 500억 달러 이상으로 확정됐습니다. 소스: https://techfundingnew
2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터
제품 화면
2026-06-15 확인
도구 선택 가이드
딥시크는 API 토큰 단가가 낮고 추론 과정을 단계별로 보여주는 MIT 라이선스 오픈 가중치 LLM입니다. 자체 서버 호스팅과 OpenAI 호환 API를 함께 지원합니다. 특히 압축 희소 어텐션(CSA)·고압축 어텐션(HCA) 하이브리드 구조로 1M 토큰 처리를 낮은 비용으로 구현했습니다.
추천 대상
- 캐시 히트 시 입력 비용이 90% 줄어드는 등 동급 성능 모델 대비 API 토큰 단가가 낮습니다
- 오픈 가중치 모델 가운데 코딩과 수학 추론에서 상위권 벤치마크 점수를 기록합니다
- 1M 토큰 컨텍스트에서도 긴 문서 안의 특정 정보를 비교적 정확히 찾아냅니다
피해야 할 경우
- 중국 기반 서비스에 따른 데이터 보안 및 프라이버시 정책 고려 필요
- 최상위 폐쇄형 모델(GPT-5 등) 대비 범용 상식 및 언어적 미묘함의 차이
- 최신 V4 Pro 모델의 경우 높은 로컬 호스팅 하드웨어 사양 요구
가격 정보
챗봇 서비스(chat.deepseek.com)는 무료이며, API는 종량제입니다. V4-Flash는 입력 100만 토큰당 $0.14(캐시 미스) / $0.0028(캐시 히트), 출력 $0.28이며, V4-Pro는 출시 할인가로 입력 $0.435 / 캐시 히트 $0.003625 / 출력 $0.87(정가 대비 75% 할인)입니다. 기존 `deepseek-chat`·`deepseek-reasoner` 모델명은 V4-Flash의 비사고/사고 모드로 단계적 통합 예정입니다.
활용 사례AI 요약
대규모 전체 코드베이스 분석 및 지능형 디버깅
수천 페이지 분량의 법률, 학술 문서 요약 및 교차 분석
복잡한 수학적 증명 및 논리 추론 작업
최근 업데이트와 소식
- 투자중국 국가 AI 펀드, DeepSeek 대형 투자 라운드 주도 협의 보도
중국 국가 AI 펀드가 DeepSeek에 최대 40억 달러 규모 신규 투자 라운드를 주도하는 방안을 협의 중이라고 보도됐습니다. 평가액은 3,000억 위안(약 440억 달러) 이상으로 거론됩니다.
근거: TechTimes: 'China's State AI Fund Backs DeepSeek in Up-to-$4 Billion Round' (2026-05-16)
- 가격 변경이용료 '55분의 1'의 충격? DeepSeek 등 '중국산 LLM 도구 4선' 활용 비법
DeepSeek 등 저렴한 중국산 LLM을 활용하여 AI 코딩 및 에이전트 구축 비용을 절감하는 방법을 소개한다.
근거: 이용료 '55분의 1'의 충격? DeepSeek 등 '중국산 LLM 도구 4선' 활용 비법
- 정책 변경Anthropic은 DeepSeek, Moonshot 및 MiniMax가 Claude를 사기 위해 24,000개의 가짜 계정을 사용했다고 밝혔습니다.
앤스로픽은 딥시크 등 중국 기업들이 클로드 모델 데이터를 탈취하기 위해 수만 개의 가짜 계정을 사용했다고 비난했습니다.
근거: DeepSeek, Moonshot AI 및 MiniMax 등 중국의 유명 AI 연구소 3곳이 수만 개의 사기 계정을 사용하여 Claude 모델의 기능을 빼내기 위해 산업 규모의 공동 캠페인을 조율
소개AI 요약
차별점AI 요약
- 압축 희소 어텐션(CSA)·고압축 어텐션(HCA) 하이브리드 구조로 1M 토큰 처리를 낮은 비용으로 구현했습니다
- 같은 성능대의 폐쇄형 모델과 비교해 토큰당 단가가 눈에 띄게 낮습니다
- 답변에 도달하기까지의 추론 단계를 'Thinking' 모드로 그대로 노출합니다
활용 워크플로우
핵심 차별점: OpenAI o1/o2급의 강력한 추론 성능과 100만 토큰 이상의 Engram 장기 기억을 업계 최저 비용 또는 로컬 환경에서 자유롭게 구현하는 AI 혁신 플랫폼
주요 기능AI 요약
- 최대 1.6조(1.6T) 파라미터 기반의 고성능 MoE 아키텍처(V4-Pro: 490억 활성 파라미터)
- 기본 100만(1M) 토큰의 대규모 컨텍스트 윈도우 지원
- 추론 과정(Thinking Process) 시각화 및 단계별 사고(CoT) 제공
- 화웨이 Ascend 950 칩 Supernode 기술 협력 개발
- MIT 라이선스 기반의 오픈 가중치(Open Weights) 공개
- OpenAI 호환 API 환경 지원
장점 & 단점AI 분석
공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다
장점
- 캐시 히트 시 입력 비용이 90% 줄어드는 등 동급 성능 모델 대비 API 토큰 단가가 낮습니다
- 오픈 가중치 모델 가운데 코딩과 수학 추론에서 상위권 벤치마크 점수를 기록합니다
- 1M 토큰 컨텍스트에서도 긴 문서 안의 특정 정보를 비교적 정확히 찾아냅니다
- MIT 라이선스라 가중치를 받아 파인튜닝하거나 상업적으로 자유롭게 쓸 수 있습니다
- API 사용료가 경쟁사 대비 압도적으로 저렴함
- 저사양 하드웨어에서도 구동 가능한 효율적인 모델 아키텍처
- GPT-4 수준의 고성능 모델을 무료 또는 매우 저렴한 비용으로 제공
- 오픈 소스로 모델 가중치를 공개하여 연구 및 상업적 활용 가능
단점
- 중국 기반 서비스에 따른 데이터 보안 및 프라이버시 정책 고려 필요
- 최상위 폐쇄형 모델(GPT-5 등) 대비 범용 상식 및 언어적 미묘함의 차이
- 최신 V4 Pro 모델의 경우 높은 로컬 호스팅 하드웨어 사양 요구
- 영어와 중국어 이외의 언어 지원이 상대적으로 부족할 수 있음
- 사용자 데이터 수집 및 개인정보 보호에 대한 우려
- 중국 규제에 따른 민감한 주제에 대한 검열 존재
- 서버 불안정 및 트래픽 급증으로 인한 느린 응답 속도
- 이미지 생성 등 멀티모달 기능이 챗봇 내에서 제한적임
사용자 리뷰
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대안 도구
이 도구 대신 사용할 수 있는 대안
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