저렴한 LLM API 비교: 14개 후보의 작업별 비용

저렴한 LLM API 비교: 작업별 모델 비용

2026년 10월 29일 원문이 비교한 Orux AI 후보에서는 요청당 입력 2,000·출력 500 tokens 기준 LingDT 3.0 Flash가 1,000회 20.4 Credits($0.102)로 가장 저렴하고, GPT-6 Luna가 24.3 Credits($0.122)입니다. 공식 공개 가격과 비교 가능한 저가 후보는 GPT-6 Luna와 Claude Haiku 5.5이며, 후자는 48.6 Credits($0.243)입니다. 인용한 공식 표준 가격의 약 27%와 54%입니다. 이는 2026년 11월 전체 판매 모델의 절대 최저가 순위가 아닙니다. 새로 추가된 모델까지 다시 비교해야 합니다.

입력·출력 비율을 바꾸면 순위도 달라집니다. 전체 표, 가정, 자기 프롬프트의 사용량을 측정할 스크립트를 제공합니다. 가격 순위를 품질 순위로 취급하지 않습니다.

핵심 결과

입력 2,000·출력 500 tokens, 2026년 10월 29일 Orux 가격으로 계산한 상위 다섯 후보입니다.

1. LingDT 3.0 Flash: 20.4 Credits($0.102). 원문에서 비교할 공식 공개 가격을 찾지 못했습니다.
2. GPT-6 Luna: 24.3 Credits($0.122). OpenAI 표준 가격은 $0.45입니다.
3. Claude Haiku 5.5: 48.6 Credits($0.243). Anthropic 표준 가격은 $0.45입니다.
4. Ernie 4.5 Turbo 128K: 53.3 Credits($0.267).
5. Qwen3.5 Plus: 75 Credits($0.375). 인용한 Alibaba Cloud 지역 가격은 $0.574입니다.

DeepSeek V4.1 Flash는 비피크 91.7 Credits($0.458)로 여섯 번째지만 피크에는 두 배가 됩니다. 시간대를 빼놓을 수 없습니다.

비교 방법

원문은 2026년 10월 29일 Orux 공개 모델 페이지와 제조사 가격 페이지에서 100만 tokens당 요금을 확인했습니다. 주 과금 단위는 Credits이며 1 Credit=$0.005, 즉 200 Credits=$1입니다. 달러는 환산값이지 별도 가격이 아닙니다.

기준 요청은 입력 2,000·출력 500 tokens입니다. 검색한 문맥을 포함한 고객지원 답변이나 짧은 요약을 가정하지만 실제 사용량을 보장하지 않습니다. 1,000회면 입력 2M·출력 0.5M입니다.

1,000회 비용 = 2 × 입력 단가 + 0.5 × 출력 단가

GPT-6 Luna는 100만 tokens당 입력 5.4·출력 27 Credits이므로 2×5.4+0.5×27=10.8+13.5=24.3 Credits입니다.

품질 벤치마크는 하지 않았습니다. 재시도는 실질 비용을 늘려 낮은 단가의 이점을 없앨 수 있지만, 어떤 고가 모델보다도 반드시 비싸지는 것은 아닙니다. 후보 목록을 만든 뒤 자기 작업으로 평가하세요.

전체 비교표

원문의 2026년 10월 29일 14개 모델 후보이며 DeepSeek는 피크·비피크를 나눴습니다. Orux는 Credits/100만 tokens, 공식은 USD/100만 tokens입니다. 현재 전체 목록을 포괄하지 않습니다. Alibaba Cloud 가격은 인용한 지역·배포 방식 기준으로 전 지역 공통 가격이 아닙니다.

좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.

표의 주의사항입니다.

• 인용한 Qwen3.7 Plus $0.40/$1.60은 한시적 20% 할인 표시입니다. 현재 US/Japan 등의 해당 행에서 확인되며 Global 등의 가격은 다릅니다. 78%는 그 조건에서만 성립하고 지역이나 프로모션 종료에 따라 달라집니다.
• Gemini 4 Argon 공식 가격은 2026년 12월 1일 $4/$20, Gemini 3.8 Flash는 2027년 1월 1일 $1.50/$7.50으로 오릅니다. 같은 기준 작업 1,000회는 공식 $18.00/$6.75입니다. 향후 Orux 가격은 모델 페이지에 따르며 인상 여부를 가정하지 않습니다.
• 원문 조사일에는 Moonshot 가격표를 불러오지 못해 Kimi K3를 미확인으로 남겼습니다. 당시 근거가 없었다는 뜻이지 지금도 공식 가격이 없다는 뜻은 아닙니다.

Orux가 더 저렴하지 않은 경우

DeepSeek에서는 alias와 시간대를 주의하세요.

• deepseek-v4.1-flash-1017은 100만 tokens당 입력 60·출력 240 Credits($0.30/$1.20)의 종일 고정 가격입니다. 공식 피크와 같고 공식 비피크의 두 배입니다. 기준 1,000회는 240 Credits($1.20)입니다. 1017 버전이 특별히 필요하지 않다면 일반 Flash부터 비교할 수 있지만 두 alias의 출력이 같다고 가정하지 마세요.
• Orux는 매일 UTC 01:00–04:00와 06:00–10:00에 피크를 적용합니다. DeepSeek 공식은 중국 공휴일을 제외한 평일만 적용합니다. 해당 주말 시간에는 Orux 입력 $0.229/100만 tokens에 비해 직접 이용은 $0.15이므로 직접 이용이 저렴합니다.

원문은 MiniMax M3, Doubao, Kimi K2.x의 일부도 인용 공식 가격보다 높아 후보에서 제외했다고 기록했습니다. 당시의 선정 이유이며 현재 정확한 모델·지역·요금 확인을 대체하지 않습니다. DeepSeek API 가격 가이드(영어)에서 시간대를 자세히 설명합니다.

입력·출력 비율별 저가 후보

기준 작업은 입력 비중이 높습니다. 표의 많은 모델에서 출력은 입력의 3~6배 단가이므로 비율에 따라 순위가 바뀝니다. 다음은 같은 2026년 10월 29일 요금으로 계산한 1,000회당 Credits입니다.

좌우로 밀어 전체 표를 확인하세요.

해석은 다음과 같습니다.

• 분류와 RAG는 입력 중심입니다. GPT-6 Luna 입력 5.4가 LingDT의 5.83보다 낮아 조금 더 저렴합니다.
• 출력 중심이면 LingDT 17.5가 GPT-6 Luna 27보다 낮아 긴 글 예시에서 약 3분의 1 저렴합니다.
• DeepSeek V4.1 Flash는 Orux에서 response_format: {"type": "json_object"}를 지원합니다. 선두 둘보다 비싸지만 잘못된 JSON 재시도를 줄일 가능성이 있습니다. schema 준수나 실제 재시도 감소를 보장하지는 않습니다.
• 코딩 품질은 순위를 매기지 않았습니다. MiniMax M3.1 Flash는 기준 1,000회 96 Credits이며 모델 페이지에서 코딩·다단계 작업용으로 소개합니다. 중간 가격 시험 후보이지 검증된 코딩 승자가 아닙니다.

놓치기 쉬운 비용

token 단가 외에 다음도 확인하세요.

• 긴 컨텍스트 구간. Haiku 5.5는 입력 100K를 넘으면 10.8/54에서 56/280 Credits/100만 tokens로 올라 요청 전체에 해당 구간을 적용합니다. 입력 120K·출력 1K는 약 7.0 Credits로, 낮은 구간을 잘못 적용한 1.35가 아닙니다. GPT-6 Luna는 Orux 입력 270K부터 20/80입니다. 원문은 당시 OpenAI 경계를 272K로 기록했지만 이번 공식 페이지에서 확인하지 못했으므로 현재 보장으로 보지 마세요. Qwen3.5 Plus는 128K 초과, Qwen3.7 Plus는 256K 초과에 상위 구간이 있습니다.
• 피크·비피크. DeepSeek Flash·Pro는 피크에 약 두 배입니다. 기다릴 수 있는 작업은 비피크로 옮기세요.
• 프롬프트 캐시. Haiku 짧은 구간 읽기는 100만 tokens당 1.1 Credits, GPT-6 Luna는 0.54입니다. 입력 2,000 중 1,500이 고정 시스템 프롬프트로 실제 적중하면 Haiku 1,000회는 48.6에서 약 34.1 Credits로 줄지만 쓰기 비용은 별도입니다. Anthropic 공식 5분 쓰기는 입력의 1.25배입니다. 현재 Orux Haiku 짧은 구간 쓰기는 13.75 Credits이므로 10.8에 1.25를 곱해 대신하면 안 됩니다.
• 최소 요금. 원문은 전 모델 0.001 Credits라고 했지만 2026년 11월 1일 현재 판매 조건은 다릅니다. GPT-6 Luna·Haiku 등은 0.001, LingDT·DeepSeek와 일부 후보는 0입니다. 아주 짧은 요청은 개별 확인하세요.
• Batch 할인. Anthropic 직접 Batch는 50% 할인입니다. 확인한 Orux 후보에는 이 Batch 모드가 없으므로 Claude 대규모 오프라인 작업은 공식 표준가보다 Batch 가격과 비교하세요.
• 실패 요청. Orux는 실패에 과금하지 않으며 월 요금 없이 선불 잔액에서 실제 사용량을 차감합니다. 성공은 모델별 판매 조건·요금 구간·최소 요금에 따릅니다.

클라이언트 재작성 없이 모델 바꾸기

모두 같은 OpenAI 호환 endpoint를 사용합니다. 다음 스크립트는 다섯 모델에 같은 프롬프트를 보내 usage와 공개 요금으로 Credits를 추정합니다. 실행하면 유료 호출이 생깁니다. 이번 번역에서는 로컬 구문·산술만 확인하고 요청을 실행하지 않았습니다.

# pip install openai
import os
from datetime import datetime, timezone
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://orux.top/api/v1", api_key=os.environ["ORUX_API_KEY"])

# Credits per 1M tokens (input, output), checked 2026-10-29. Short-context tiers only.
RATES = {
    "lingdt-3.0-flash": (5.83, 17.5),
    "gpt-6-luna": (5.4, 27),
    "claude-haiku-5-5": (10.8, 54),
    "qwen3.5-plus": (15, 90),
    "deepseek-v4.1-flash": None,  # time-of-day pricing, see below
}

def deepseek_rate(now=None):
    """Orux AI applies DeepSeek peak pricing every day, 01-04 and 06-10 UTC."""
    h = (now or datetime.now(timezone.utc)).hour
    peak = 1 <= h < 4 or 6 <= h < 10
    return (45.83, 183.33) if peak else (22.92, 91.67)

PROMPT = "Classify this ticket as billing, bug or feature request. Reply with one word.\n\nTicket: I was charged twice this month."

for model, rate in RATES.items():
    rate = rate or deepseek_rate()
    params = {"model": model, "messages": [{"role": "user", "content": PROMPT}]}
    # GPT-6 Luna takes max_completion_tokens; the others take max_tokens
    params["max_completion_tokens" if model.startswith("gpt-6") else "max_tokens"] = 50
    resp = client.chat.completions.create(**params)
    u = resp.usage
    credits = (u.prompt_tokens * rate[0] + u.completion_tokens * rate[1]) / 1e6
    print(f"{model:22} {resp.choices[0].message.content.strip()[:30]:30} "
          f"{u.prompt_tokens}/{u.completion_tokens} tokens ≈ {credits:.6f} Credits")

자기 프롬프트의 평균 사용량에 월 요청 수를 곱하면 일반 가정보다 현실적인 예산이 됩니다. 그래도 원문의 짧은 구간 요금을 쓰는 추정이며 캐시 읽기·쓰기, 최소 요금, 구간 변경, 완전한 오류 복구를 처리하지 않습니다. 정확한 금액은 잔액 기록이 기준입니다.

자세한 구간은 Claude API 가격, 중간 가격 비교는 Claude Sonnet 5.5·GPT-6 Luna·Gemini 4 Argon(영어)을 참고하세요.

원문 확인일 2026-10-29, 번역 보충 확인일 2026-11-01입니다. 출처: Anthropic 가격, OpenAI 가격, Gemini API 가격, DeepSeek 가격, Alibaba Cloud Model Studio 가격, MiniMax 가격, Orux 모델 목록.

FAQ

Q.어떤 LLM API가 가장 저렴한가요?

2026년 10월 29일 본문의 후보와 입력 2,000·출력 500 tokens 조건에서 LingDT가 1,000회 20.4 Credits($0.102)로 최저이고 GPT-6 Luna가 24.3($0.122)입니다. 입력 중심 분류·RAG 예시는 Luna가 더 낮습니다. 현재 전체 판매 모델의 최저가 보장이 아닙니다.

Q.저렴한 모델은 성능이 더 낮나요?

반드시 그렇지는 않으며 가격은 적합성을 뜻하지 않습니다. GPT-6 Luna와 Haiku 5.5는 분류·추출·짧은 답변용으로 소개됩니다. 자기 프롬프트로 두세 후보를 평가하고 재시도를 세세요. 같은 token 수로 한 번 더 시도하면 그 작업 비용은 두 배지만 전체 품질을 추정할 수는 없습니다.

Q.월 API 비용은 어떻게 추정하나요?

요청당 평균 입력·출력 tokens에 각각 100만당 요금을 적용하고 월 건수를 곱합니다. Haiku 짧은 구간에서 월 300,000회, 입력 2,000·출력 500이면 48.6×300=14,580 Credits($72.90)입니다. 캐시·재시도·다른 구간은 별도입니다.

Q.가격이 자주 바뀌나요?

그렇습니다. 위 Gemini 변경은 2026-12-01과 2027-01-01이며 Qwen3.7 Plus는 한시 할인입니다. 원문의 월별 갱신 방침이 이 과거 표의 실시간 갱신을 보장하지는 않습니다. 예산 확정 전 당일 모델 페이지와 제조사 가격을 확인하세요.

Q.하나의 API Key로 모두 사용할 수 있나요?

가능합니다. 같은 Orux Key와 https://orux.top/api/v1로 표의 모델을 사용하며 model을 바꿉니다. GPT-6 Luna는 max_tokens 대신 max_completion_tokens를 사용합니다. 생성 주소: https://orux.top/keys.

Q.실패한 요청도 과금되나요?

아닙니다. 월 요금 없이 실제 사용량 기준 선불 차감입니다. 원문의 일괄 최소 0.001 Credits 설명은 현재 조건과 다릅니다. 성공 요청은 모델별로 0.001 또는 0 등 판매 조건이 적용됩니다.