MiniMax-M2.7 vs DeepSeek-V4-Flash: 작업에 어떤 것을 선택할까

에이전트가 10분 동안 돌아갔고, 청구서가 도착했고, 이제 다른 저렴한 모델이 같은 작업을 더 적은 비용으로 해냈을지 궁금해집니다. 짧게 정리하면 이렇습니다. 답변이 짧고 프롬프트가 180K 토큰 안에 들어간다면 두 모델 모두 서류상으로는 작업에 맞으므로, 워크로드의 비용이 결정합니다. 8,192 토큰보다 긴 단일 답변이 필요하거나 180K 이상의 컨텍스트가 필요하면 DeepSeek-V4-Flash를 선택하세요. 둘 다 하나의 키와 하나의 base_url 뒤에 있으므로, 각 모델에서 직접 작업을 실행하고 수치를 확인할 수 있습니다.

CheapTokens API 정보(2026년 10월 26일)에 따른 스펙은 다음과 같습니다:

• MiniMax-M2.7 (오픈 가중치, Hugging Face 페이지 기준 229B 파라미터): id MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, 180K 컨텍스트, 답변당 최대 8,192 출력 토큰.
• DeepSeek-V4-Flash, 릴리스 0731: id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731, 380K 컨텍스트, 답변당 최대 32,768 출력 토큰.

둘 다 https://api.cheaptokens.dev/v1에서 OpenAI Chat Completions와 Anthropic Messages를 지원합니다(Anthropic SDK와 Claude Code는 /v1 없이 같은 주소를 사용합니다). 각 모델에는 하나의 고정 가격이 있고, 피크 시간은 없으며, 하나의 잔액으로 모든 모델을 커버합니다. 현재 가격은 가격 페이지에 있으며, 이 글에서는 실시간 가격 태그에서 가져오므로 항상 오늘의 가격입니다.

어떤 작업에 어떤 모델#

선택을 가르는 두 가지 숫자는 모델이 읽는 양과 한 번에 쓸 수 있는 양입니다.

이제 세 가지 워크로드에 대한 비용입니다.

사례 1: 하루 1,000건 요청의 지원 봇#

하루 1,000건의 티켓을 처리하는 지원 봇을 운영한다고 가정합니다. 각 요청은 시스템 프롬프트, 몇 개의 지식베이스 스니펫, 최근 메시지를 담아 약 1,500 입력 토큰입니다. 답변은 약 250 토큰입니다. 각 모델에서 하루에 드는 비용은 다음과 같으며, OpenRouter를 옆에 두었습니다:

열이 아니라 합계를 보세요. 요청은 입력과 출력이 함께 청구되며, 이 형태에서는 입력이 출력의 여섯 배입니다. 입력과 출력을 합산한 총계에서 두 모델 모두 OpenRouter보다 저렴합니다. 참고로 2026년 10월 26일 OpenRouter의 1M 토큰당 가격: MiniMax-M2.7 $0.30 입력 / $1.20 출력, DeepSeek-V4-Flash $0.0475 입력 / $0.1568 출력.

사례 2: 입력이 쌓이는 에이전트 루프#

OpenClaw, Cline, Aider 같은 에이전트 도구는 매 단계마다 작업 컨텍스트를 다시 보냅니다: 읽은 파일, 도구 결과, 지금까지의 기록. 단계당 평균 40,000 입력 토큰과 600 출력 토큰(도구 호출과 짧은 코멘트), 작업 세션에서 200단계라고 가정합니다:

이것이 에이전트 루프의 함정입니다: 모델이 다시 읽는 것에 대해 지불하지, 쓰는 것에 대해 지불하는 것이 아닙니다. 여기서 입력은 출력의 육십 배 이상이므로, 표의 입력 쪽이 청구서를 짊어집니다.

루프에서 중요한 또 다른 점은 컨텍스트가 끝나는 위치입니다. 큰 저장소에서의 세션은 단계별로 커집니다; MiniMax-M2.7은 최대 180K, DeepSeek-V4-Flash는 최대 380K를 유지합니다. 세션이 정기적으로 180K를 넘어가면, 더 큰 윈도우가 기록을 수동으로 잘라내는 수고를 덜어줍니다. 더 많은 모델에 걸친 하루의 에이전트 작업은 OpenClaw에 가장 저렴한 모델을 참조하세요.

사례 3: 단일 답변으로 긴 파일 하나#

이제 반대 형태입니다. 모듈에 대한 완전한 테스트 스위트를 한 답변으로 요청하면 약 20,000 토큰이 됩니다. MiniMax-M2.7의 한 답변은 최대 8,192 토큰을 유지하므로, 이런 요청은 파일 중간에서 멈추고 API가 그렇게 알려줍니다: finish_reason가 stop 대신 length로 반환됩니다. DeepSeek-V4-Flash는 한 답변에서 최대 32,768 토큰을 받으므로, 전체 파일이 한 번의 호출에 들어갑니다. 6,000 토큰 프롬프트로 그 호출은 $0.0021입니다.

8,192 토큰보다 훨씬 아래에서 끝나는 답변은 두 모델 모두에 맞습니다: 함수, diff, 문서에서 뽑아낸 JSON, 티켓 답변. 여기서는 합계가 결정합니다. 같은 6,000 토큰 프롬프트, 같은 2,000 토큰 답변이므로 행을 비교하세요:

긴 답변 쪽을 자세히 알고 싶다면, DeepSeek-V4-Flash 퀵스타트가 스트리밍과 긴 출력을 다루고, MiniMax-M2.7 가격 글에 가격 쪽이 있습니다.

자신의 프롬프트로 둘 다 시도해보세요#

가장 깔끔한 테스트는 같은 요청을 두 모델에 보내는 것입니다. model 필드만 바뀝니다.

키를 CHEAPTOKENS_API_KEY로 내보내고(문서에 설정이 있습니다) 실행하세요:

import os
from openai import OpenAI

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

MODELS = [
    "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
    "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
]
PROMPT = "Write a Python function that parses ISO 8601 dates and returns a datetime. Add three tests."

for model in MODELS:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
        max_tokens=4000,
    )
    print(model)
    print("  finish_reason:", r.choices[0].finish_reason)
    print("  tokens in/out:", r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens)

두 개의 짧은 블록을 얻습니다: 모델 id, finish_reason 그리고 usage 필드의 두 토큰 수. 대부분 finish_reason는 stop이며, 이는 모델이 스스로 끝냈다는 뜻입니다; length이면 모델이 max_tokens에 도달했으므로 올리세요. 자신의 수치를 가격 페이지의 실시간 요율 옆에 두면, 글의 평균이 아니라 각 모델에서 자신의 작업 비용을 알 수 있습니다. Hugging Face의 MiniMax 모델 카드(2026년 10월 26일 확인)는 M2.7에 temperature 1.0과 top_p 0.95를 권장하므로, 제조사의 설정을 원하면 M2.7 호출에 이 두 파라미터를 추가하세요.

작동하지 않을 때#

• 모델을 찾을 수 없음. 위 목록의 전체 id를 사용하세요. minimax-m2.7 같은 짧은 이름은 가격 태그의 라벨입니다; API는 MiniMaxAI/MiniMax-M2.7과 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731를 받습니다.
• 연결 실패. OpenAI SDK의 경우 주소가 /v1로 끝납니다. Anthropic SDK와 Claude Code는 그렇지 않습니다.
• 답변이 문장 중간에 끝남. finish_reason를 확인하세요. length이면 max_tokens을 모델의 한도까지 올리거나, 8,192 토큰 이상이 필요하면 작업을 DeepSeek-V4-Flash로 옮기세요.

두 모델은 제품 관점을 원하면 DeepSeek과 MiniMax 페이지에도 있습니다.