AI 입문가이드
AI 모델 이름 읽는 법: 별칭 vs 고정 버전
API 요청에서 deepseek-flash, DeepSeek-V4-Flash-0731, Flash/Pro가 무엇을 의미하는지, 그리고 코드에 모델 id를 넣기 전에 문서에서 무엇을 확인해야 하는지.

이 페이지의 내용
AI API 페이지를 열면 deepseek-flash, deepseek-v4-pro, DeepSeek- 같은 이름을 만나게 됩니다. 레이블처럼 보이지만, model 필드에 넣는 문자열이 어떤 모델이 응답하고 얼마가 청구되는지를 결정합니다. 이 가이드는 이런 이름을 읽는 방법, 같은 이름이 왜 바뀔 수 있는지, 그리고 코드에 id를 붙여넣기 전에 무엇을 확인해야 하는지 보여줍니다.
모델 이름의 구조#
DeepSeek-를 예로 들어 부분별로 나눠 봅시다:
표를 오른쪽으로 스크롤하세요 →
| 부분 | 예시 | 알려주는 것 |
|---|---|---|
| 패밀리 / 개발사 | DeepSeek |
모델을 만든 곳 |
| 세대 | V4, V4.1 |
새 세대 또는 포인트 릴리스; 동작이 다를 수 있음 |
| 티어 | Flash, Pro |
패밀리 내 크기 / 속도 등급 |
| 빌드 접미사 | 0731, 1017 |
특정 빌드, 보통 월과 일로 표기 |
주의할 점 두 가지. 접미사는 관례일 뿐 규칙이 아닙니다: 1017는 DeepSeek-V4.1-Flash-1017의 릴리스 날짜(2026년 10월 17일)와 맞지만, 추측하지 말고 항상 모델 페이지에서 확인하세요. 그리고 문서 페이지에 적힌 이름(DeepSeek-)이 항상 API가 받아들이는 문자열(deepseek-)은 아닙니다: 표시 이름은 사람을 위한 것이고, id는 코드를 위한 것입니다.
Flash와 Pro#
개발사는 보통 한 세대에 여러 티어를 출시합니다. Flash는 보통 대량 작업(채팅, 추출, 에이전트 루프)을 위한 더 빠르고 가벼운 티어입니다. Pro는 보통 더 어려운 작업을 위한 더 큰 티어입니다. 이 단어들은 개발사 자체의 마케팅 용어이므로 패밀리 간에 비교할 수 없습니다: 한 회사의 Flash가 다른 회사의 Flash와 같은 크기는 아닙니다. 중요한 것은 deepseek-flash와 deepseek-v4-pro가 서로 다른 모델 이름이라는 점이므로, 사용하는 쪽의 가격표를 확인하세요. 티어를 바꾸면 가격표를 다시 확인하세요.
별칭 vs 고정 버전#
id에는 두 종류가 있으며, 그 차이가 이 글에서 가장 중요한 내용입니다.
- 별칭 — 제공자가 특정 모델을 가리키도록 지정한 이름으로, 나중에 다시 다른 모델을 가리킬 수 있습니다.
deepseek-flash는 별칭입니다: 2026년 10월 22일 기준 DeepSeek 문서에 따르면 DeepSeek-V4.1-Flash-1017이 서빙하며, 호출 방식은 바뀌지 않습니다. 내일 같은 문자열이 더 새로운 빌드를 가리킬 수 있습니다. - 고정 버전 —
deepseek-처럼 빌드가 포함된 id입니다. 특정 빌드 하나를 가리키므로, 어제 테스트한 응답은 오늘도 같은 빌드에서 나와야 합니다.v4- flash- 0731
별칭은 편리합니다: 코드를 수정하지 않고도 개선을 받을 수 있습니다. 고정 id는 예측 가능합니다: 테스트, 평가, 보고서, 그리고 동작 변화가 당황스러울 수 있는 모든 것에 적합합니다. 어느 쪽이 "더 낫다"는 없습니다; 의도적으로 선택하세요.
같은 이름이 바뀔 수 있습니다#
2026년 10월의 DeepSeek 변경은 실제 사례입니다. 2026년 10월 22일 확인한 DeepSeek 문서에 따르면:
deepseek-flash는 현재 DeepSeek-V4.1-Flash-1017이 서빙합니다;- 이전 이름
deepseek-와v4- flash deepseek-는 여전히 허용되지만 해당 모델은 은퇴했으므로, 요청은 DeepSeek-V4.1-Flash-1017로 가고 Flash 가격으로 청구됩니다;v4- flash- vision- exp deepseek-v4-pro는 별개의 현재 모델 이름입니다.
따라서 오래된 코드가 계속 작동하면서도 작성 당시와 다른 모델을 실행할 수 있습니다. 최신을 원했다면 괜찮고, 몇 주에 걸쳐 결과를 비교했다면 함정입니다. 문서 페이지에는 게시 날짜가 없으므로, 위 날짜 기준으로 매핑이 맞다고 보고 중요한 때 다시 읽으세요. 모델 자체에서 무엇이 바뀌었는지는 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 is out에서 다룹니다.
코드에 id를 넣기 전에 확인할 것#
- 실제로 호출하는 제공자의 문서에서 id를 복사하세요. 제공자마다 같은 패밀리를 다르게 부릅니다. CheapTokens를 호출할 때는 CheapTokens 문서에서, DeepSeek를 호출할 때는 DeepSeek 문서에서 id를 가져오세요. 섞지 마세요.
- 결정하세요: 별칭인가 고정인가? 문자열에 날짜나 빌드 접미사가 없으면 바뀔 수 있다고 가정하세요.
- base URL과 API 스타일을 확인하세요. CheapTokens는
https:/에서 OpenAI Chat Completions와 Anthropic Messages 형식을 지원합니다; DeepSeek 자체 API는/ api. cheaptokens. dev/ v1 https:/(OpenAI 스타일)와/ api. deepseek. com https:/(Anthropic 스타일)를 사용합니다. 잘못된 base URL에 올바른 id를 넣으면 오류입니다./ api. deepseek. com/ anthropic - 정확히 그 id의 가격표를 열고 날짜를 기록하세요. 가격은 패밀리가 아니라 모델에 속합니다.
- id를 한 곳에 유지하세요 (설정 파일이나 환경 변수). 코드 곳곳에 흩어 놓지 마세요.
- 응답한 모델을 로그로 남기세요. OpenAI 스타일 응답에는
model필드가 있습니다; 결과 옆에 저장하세요.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cheaptokens.dev/v1",
api_key=os.environ["CHEAPTOKENS_API_KEY"],
)
# Take the exact id from the CheapTokens docs; this one is an example.
MODEL_ID = os.environ.get("MODEL_ID", "minimax-m2.7")
response = client.chat.completions.create(
model=MODEL_ID,
messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}],
max_tokens=50,
)
print("asked for:", MODEL_ID)
print("answered by:", response.model)
print(response.choices[0].message.content)출력된 두 줄이 바로 길러야 할 습관입니다: 무엇을 요청했고 무엇이 응답했는지. 키를 절대 하드코딩하지 마세요; What is an API key and how to store it safely를 참고하세요. 첫 호출이라면 Your first API request with CheapTokens부터 시작하세요.
버전별로 가격과 결과 비교하기#
대부분의 혼란은 잘못된 것을 비교할 때 생깁니다. 두 가격이나 두 응답을 비교하기 전에 양쪽 모두에 대해 정확한 id, 제공자, 날짜를 적어 두세요. 둘 다 "Flash"라고 하지만 세대나 빌드 접미사가 다른 두 id는 릴리스 날짜가 다른 서로 다른 모델입니다. 뉴스 글의 벤치마크도 마찬가지입니다: 그것은 글에 명시된 빌드에 속하며 다른 id에 대한 약속이 아닙니다.
반대 방향도 마찬가지입니다. 자신의 프롬프트로 모델을 테스트할 때는 프롬프트 세트를 고정하고 한 번에 하나만 바꾸세요: id 또는 프롬프트, 둘 다가 아닙니다. 비교를 위해 토큰을 세고 있나요? What is a token에서 숫자가 어떻게 측정되는지 설명합니다.
연습용 예시 id#
CheapTokens는 모든 모델에 하나의 잔액을 유지하므로, 같은 키로 id를 바꿀 수 있습니다:
- MiniMax-M2.7 (
minimax-m2.7, 게이트웨이 idMiniMaxAI/): 180K 컨텍스트, 최대 8,192 출력 토큰, 시간대와 무관한 단일 가격. 1M 토큰당 입력 $0.05, 출력 $0.15, 둘 다 OpenRouter 참조가보다 낮습니다.MiniMax- M2. 7
아래 표는 100,000 입력 및 20,000 출력 토큰의 작은 작업에 대해 실시간으로 재계산되며, 참조용 OpenRouter 열이 포함되어 있습니다:
| 모델 | 입력 $/1M | 출력 $/1M | 비용 | OpenRouter |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.3-Flash | $0.02 | $0.04 | $0.0028 | $0.0056 |
| DeepSeek-V4-Flash | $0.015 | $0.10 | $0.0035 | $0.0079 |
| MiniMax-M2.7 | $0.05 | $0.15 | $0.008 | $0.054 |
총 입력 100,000개 및 출력 20,000개 토큰입니다. 100만 토큰당 가격은 현재 기준이며 당사 요금제에 따라 함께 변경됩니다. OpenRouter 열은 동일한 작업량에 대한 참고 가격을 보여줍니다.
각 행은 하나의 특정 id입니다. minimax-m2.7를 다른 id로 바꾸면 모델과 가격이 모두 바뀝니다.
빠른 요약#
model문자열이 어떤 모델이 응답하고 비용이 얼마인지 결정합니다.- 빌드 접미사가 없는 id는 아마 별칭이며 다시 지정될 수 있습니다; 빌드가 있는 id는 고정입니다.
- 오래된 이름이 계속 작동하면서 조용히 더 새로운 모델을 실행할 수 있습니다. 2026년 10월 22일 DeepSeek 문서의
deepseek-처럼요.v4- flash - Flash와 Pro는 한 패밀리 내의 티어이지 보편적인 크기가 아닙니다.
- 항상 호출하는 제공자의 문서에서 id를 복사하고, 어떤 모델이 응답했는지 로그로 남기세요.
시도할 준비가 되셨나요? 키를 발급받고, 잔액을 충전하고, CheapTokens 문서의 모델 id와 함께 위 스니펫을 보내세요.



