The Decoder • 7일 전

딥시크 75% 할인 영구화, GPT-5.5보다 34배 저렴

IMP

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핵심 요약

중국 AI 기업 딥시크(Deepseek)가 플래그십 모델 '딥시크 V4 Pro'의 75% 할인을 영구적으로 전환한다고 발표했습니다. 이로 인해 출력 토큰 가격이 경쟁사인 GPT-5.5 및 Opus 4.7에 비해 34~51배 이상 저렴해졌습니다. 성능 면에서는 최신 프론티어 모델들보다 뒤처지지만, 가격 경쟁력을 앞세워 기업들의 AI 도입 전략을 '최고 성능'에서 '충분한 성능의 최저가'로 변화시키는 핵심 계기로 작용할 전망입니다.

번역된 본문

딥시크(Deepseek)의 영구적인 가격 인하 조치는 중국의 AI 전략을 서방 연구소들과의 노골적인 가격 경쟁으로 치닫게 만들었다.

딥시크는 X(옛 트위터)를 통해 플래그십 모델인 '딥시크 V4 Pro'에 적용되던 75% 할인을 영구화한다고 발표했다. 해당 프로모션은 원래 2026년 5월 31일에 종료될 예정이었다.

영구 할인이 적용됨에 따라, 캐시(Cache)를 사용하지 않는 100만 입력 토큰(Input Token)의 가격은 단 0.435달러이며, 100만 출력 토큰(Output Token)은 0.87달러에 불과하다. 캐시 적중(Cache hit) 시 입력 가격은 훨씬 더 낮아진다.

이를 비교해보면, GPT-5.5는 100만 입력 토큰당 5달러, 출력 토큰당 30달러를 부과하고 있으며, 오퍼스 4.7(Opus 4.7)은 입력당 5달러, 출력당 25달러 수준이다.

[모델별 가격 비교표]

딥시크-V4-Pro: 입력 $0.435 / 캐시 적중 $0.003625 / 출력 $0.87
딥시크-V4-Flash: 입력 $0.14 / 캐시 적중 $0.0028 / 출력 $0.28
GPT-5.5: 입력 $5.00 / 캐시 적중 $0.50 / 출력 $30.00
GPT-5.5 (긴 문맥, >272K): 입력 $10.00 / 캐시 적중 $1.00 / 출력 $45.00
오퍼스 4.7: 입력 $5.00 / 캐시 적중 $0.50 / 출력 $25.00

결과적으로 딥시크의 플래그십 모델은 표준 입력 가격 기준에서 GPT-5.5보다 약 11.5배 저렴하다. 출력 부분에서의 격차는 훨씬 커서, 딥시크 V4 Pro가 GPT-5.5보다 약 34.5배 저렴하다. 272K 토큰이 넘는 GPT-5.5의 긴 문맥(Long Context) 가격과 비교하면, 딥시크 V4 Pro는 입력에서 약 23배, 출력에서 약 51.7배 더 저렴하다. 딥시크 V4 Flash는 가격이 더욱 낮다.

두 딥시크 모델 모두 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우(Context Window)와 최대 38만 4,000개의 출력 토큰을 제공한다. 또한 딥시크는 OpenAI와 Anthropic의 API 형식을 모두 지원하여 개발자들이 손쉽게 서비스를 전환할 수 있도록 지원한다.

토큰 가격이 전부는 아니다

하지만 토큰당 가격은 전체 그림의 일부일 뿐이다. 작업당 소비되는 토큰 사용량도 토큰 가격만큼 중요하다. 자동차 연비를 생각해보면 된다. 갤런당 연료 가격이 아무리 저렴해도 자동차가 기름을 많이 먹는다면 소용이 없다.

좋은 예로 구글의 제미나이 플래시 3.5(Gemini Flash 3.5)가 있다. 겉보기에는 더 저렴하고 이전 Pro 모델(3.1)과 비슷한 성능을 내는 것처럼 보이지만, 훨씬 더 많은 토큰을 소모하여 실제로는 사용 비용이 더 비싸질 수 있다. Anthropic의 오퍼스 4.7 역시 표면적으로는 GPT-5.5보다 저렴해 보이지만, 이전 버전보다 더 많은 토큰을 사용한다. 반면 GPT-5.5는 GPT-5.4보다 적은 토큰을 소모한다. 그럼에도 불구하고 두 모델 모두 교체된 이전 모델들보다 30~90% 더 비싼 비용을 발생시켰다.

물론 딥시크 V4는 순수 성능 면에서 최고 수준의 프론티어 모델인 GPT-5.5 및 오퍼스 4.7에 명백히 뒤처진다. 정확히 얼마나 뒤처지는지는 작업에 따라 다르며, 벤치마크 점수 역이 전체 상황을 보여주지 않기 때문에 실제 사용 환경에서의 평가만이 진실을 말해줄 것이다. 그러나 특히 일반 챗봇보다 수많은 토큰을 소모하는 에이전트 AI(Agentic AI) 시스템의 경우 이 가격 격차는 막대하다.

AI 사용량이 증가함에 따라 기업들은 가격에 더욱 민감해지고 있다. AI 지출에 대한 투자 대비 수익률(ROI)을 측정하기 어려운 상황이 지속되는 한, 많은 기업들이 '최고의 모델'을 사용하는 전략에서 '충분히 좋은(Good enough) 가장 저렴한 모델'을 찾는 전략으로 방향을 틀 가능성이 높다.

한편, 딥시크는 첫 펀딩 라운드(투자 유치)에 돌입했지만, IPO(기업공개)를 앞두고 있는 OpenAI와 Anthropic이 겪고 있는 것과 같은 매출 압박감은 전혀 받지 않고 있는 상황이다.

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Deepseek makes its 75 percent discount permanent, pricing output tokens at least 34x below GPT-5.5 Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian May 23, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Ask about this article… Search Deepseek's permanent price cut turns China's AI strategy into a blunt price war with Western labs. Deepseek has made the 75 percent discount on its flagship model, Deepseek V4 Pro , permanent, the company announced on X . The promotion was originally set to expire on May 31, 2026. Under the permanent discount , one million input tokens without cache cost just $0.435, while one million output tokens cost $0.87. Cache hits push the input price even lower. By comparison, GPT 5.5 charges $5 per million input tokens and $30 per million output tokens, while Opus 4.7 sits at $5 for input and $25 for output. Ad Model Input per 1M tokens Input cache hit Output per 1M tokens Deepseek-V4-Pro $0.435 $0.003625 $0.87 Deepseek-V4-Flash $0.14 $0.0028 $0.28 GPT-5.5 $5.00 $0.50 $30.00 GPT-5.5 (Long Context, >272K) $10.00 $1.00 $45.00 Opus 4.7 $5.00 $0.50 $25.00 That makes Deepseek's flagship about 11.5 times cheaper than GPT 5.5 on standard input pricing. The gap is much wider on output, where Deepseek V4 Pro is about 34.5 times cheaper. Against GPT 5.5 long context pricing above 272K tokens, Deepseek V4 Pro is about 23 times cheaper on input and about 51.7 times cheaper on output. Deepseek V4 Flash is cheaper still. Ad DEC_D_Incontent-1 Both Deepseek models offer a one million token context window and up to 384,000 output tokens. Deepseek also supports both OpenAI and Anthropic API formats, making it easier for developers to switch. Token prices only tell half the story Raw per-token pricing is only part of the picture, though. Token consumption per task matters just as much. Think of it like gas prices: a low price per gallon doesn't help if your engine guzzles fuel. Ad A good example is Google's Gemini Flash 3.5 . On paper, it's cheaper and performs similarly to the previous Pro model 3.1, but it burns through far more tokens, making it potentially pricier in practice. Anthropic's Opus 4.7 looks cheaper on paper than GPT-5.5 too, but uses more tokens than its predecessor. GPT-5.5, on the other hand, consumes fewer tokens than GPT-5.4. Still, both models ended up 30 to 90 percent more expensive than the models they replaced. Deepseek V4 clearly trails the top frontier models GPT-5.5 and Opus 4.7 in raw performance. How much exactly depends on the task, and benchmarks only tell half the story; only real-world use will tell. But the price gap is massive, especially for agentic AI systems that chew through many times more tokens than a standard chatbot. Ad DEC_D_Incontent-2 And as AI usage grows, companies are getting more price-sensitive . As long as ROI on AI spending remains hard to measure , many firms may shift strategy: away from the best model and toward the cheapest one that's still good enough. Ad Deepseek is entering its first funding round , but it faces nowhere near the revenue pressure that OpenAI and Anthropic do - both of which are also heading toward IPOs . AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: Deepseek via X

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