GLM vs DeepSeek vs MiniMax: 어떤 모델을 선택할까

세 가지 모두 동일한 OpenAI 호환 API를 통해 동일한 키로 사용할 수 있는 오픈 웨이트 모델입니다. 컨텍스트 크기, 출력 제한, 가격에서 차이가 나며, 대부분의 프로젝트에서는 이것이 선택을 좌우합니다. 아래 제한 사항은 2026년 10월 20일 기준이며, 아래 표의 가격과 비용은 실시간으로 항상 현재 요율을 보여줍니다.

한눈에 보기#

제한 사항은 GET https://api.cheaptokens.dev/v1/models에서 가져온 것으로, 여러분의 도구가 보는 것과 동일한 목록입니다.

현재 가격 (실시간)#

이 표는 자동으로 업데이트됩니다: 백만 토큰당 요율, 입력과 출력을 별도로 표시하며, 가격 페이지와 동일한 데이터입니다. OpenRouter 수치는 비교를 위해 추적하는 openrouter.ai의 동일 모델 정가입니다.

일반적인 요청의 비용#

조건: 입력 토큰 20,000개와 출력 토큰 2,000개로 구성된 요청 하나 — 컨텍스트에 몇 개의 파일이 포함된 중간 규모의 코딩 질문입니다. 이 표는 현재 가격에서 계산되며 가격이 변경되면 다시 계산됩니다. OpenRouter 열은 추적하는 참조 가격에서 동일한 작업량을 보여줍니다.

선택 방법#

이것들은 위의 제한과 가격에 기반한 출발점이며 벤치마크 결과가 아닙니다: 세 모델의 품질 테스트는 실행하지 않았습니다.

• 긴 출력 — 전체 파일, 긴 보고서, 한 번의 답변에서 큰 리팩터링: DeepSeek-V4-Flash, 세 모델 중 유일하게 32K 출력 제한을 가진 모델입니다.
• 요청당 최저 비용: 위의 표를 참조하세요 — 가격이 변경될 때마다 다시 계산됩니다.
• 어려운 추론 — 다단계 변경, 까다로운 버그: GLM-5.3-Flash. 답변 전에 추론하며, 추론도 생성된 텍스트이므로 출력 토큰과 시간이 추가됩니다.
• 에이전트 및 자동화: MiniMax-M2.7. 컨텍스트가 세 모델 중 가장 작으므로(200K) 긴 기록은 잘라내세요.
• 매우 긴 컨텍스트 — 대규모 코드베이스나 문서 세트: GLM-5.3-Flash(390K) 또는 DeepSeek-V4-Flash(380K).

가장 신뢰할 수 있는 테스트는 직접 해보는 것입니다. 간단한 방법: 모델 ID와 날짜를 적어두고, 실제 업무에서 10~20개의 실제 작업을 가져와, 각각을 동일한 프롬프트로 세 모델 모두에 실행하고, 정확성, 지시 준수 정도, 답변 길이, 응답 시간을 평가한 다음, usage에서 토큰 수를 읽어 현재 요율을 곱하세요.

모델 전환#

API, 기본 URL, 키는 모든 모델에서 동일하며 model 필드만 변경됩니다:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1", api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"])

for model in ["zai-org/GLM-5.3-Flash", "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Summarize the CAP theorem in two sentences."}],
    )
    print(model, resp.usage.prompt_tokens, resp.usage.completion_tokens)
    print(resp.choices[0].message.content, "\n")

카탈로그는 시간이 지나면서 변합니다: 새 모델이 추가되고 일부는 일시적으로 사용할 수 없을 수 있습니다. ID를 하드코딩하기 전에 GET /v1/models을 확인하세요.