ChatGPT와 같은 기존 AI 모델에 비해 비용 효율적인 대안으로 DeepSeek이 등장하면서 많은 개발자와 조직이 다음과 같은 질문을 던지게 되었습니다. DeepSeek은 ChatGPT와 동일한 종류의 사용 및 성능 제한을 부과합니까? 이 글에서는 DeepSeek를 둘러싼 최신 개발 사항을 살펴보고, DeepSeek의 한계를 ChatGPT의 한계와 비교하며, 이러한 제약이 사용자 경험, 안전 문제, 시장 역학에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다.
ChatGPT의 한계는 무엇인가요?
DeepSeek을 ChatGPT와 비교하기 전에, 오늘날 ChatGPT 사용자가 직면하고 있는 주요 한계를 이해하는 것이 중요합니다.
요금 제한 및 API 할당량
OpenAI는 공정한 사용을 보장하고 남용을 방지하기 위해 엄격한 속도 제한을 적용합니다. 예를 들어, GPT-3.5-turbo 모델은 분당 요청(RPM) 500개, 하루 요청(RPD) 10,000개로 제한되며, 분당 토큰(TPM)은 분당 200,000개 토큰(예: 약 150,000단어)으로 제한됩니다. 이러한 제한은 OpenAI가 방대한 사용자 기반에서 컴퓨팅 리소스를 관리하는 데 도움이 됩니다. 개발자는 사용량이 허용된 임계값을 초과할 때 발생하는 "429: 요청이 너무 많습니다" 오류를 방지하기 위해 지수 백오프 및 요청 배칭과 같은 전략을 구현해야 합니다.
컨텍스트 및 토큰 길이 제한
ChatGPT 모델은 속도 제한 외에도 단일 요청에서 처리할 수 있는 토큰 수에 제한을 둡니다. 이전 GPT-4o 버전은 최대 128,000개의 토큰을 지원했지만, OpenAI의 최신 GPT-4.1은 14년 2025월 4.1일 이 범위를 XNUMX만 개의 토큰으로 확장했습니다. 그러나 모든 사용자가 전체 XNUMX만 토큰 모델에 즉시 액세스할 수 있는 것은 아닙니다. 무료 및 하위 티어 계정은 GPT-XNUMX Mini와 같이 더 작은 컨텍스트 윈도우를 사용하는 경우가 많은데, 이는 여전히 이전 제한을 초과하지만 플래그십 버전보다 더 제한적입니다.
구독 계층 및 가격 제약
ChatGPT의 제한 사항은 구독 등급에 따라 다릅니다. 무료 사용자는 더 엄격한 요금 및 컨텍스트 제한을 받는 반면, Plus, Pro, Team 및 Enterprise 등급은 더 높은 RPM 및 TPM 허용량과 고급 모델(예: GPT-4.1)에 대한 액세스를 점진적으로 제공합니다. 예를 들어, GPT-4.1 Mini는 무료 계정의 기본 모델로 사용되어 GPT-4o Mini를 대체하며, 유료 플랜 사용자는 더 높은 용량의 버전을 더 빠르게 이용할 수 있습니다. 대량의 토큰을 처리하거나 GPT-4.1과 같은 강력한 모델을 배포할 경우 API 사용 비용이 빠르게 증가할 수 있으므로 가격은 여전히 중요한 고려 사항입니다.
DeepSeek이란 무엇이고 ChatGPT에 어떻게 도전하는가?
DeepSeek(공식 명칭: Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Basic Technology Research Co.)는 량원펑(Liang Wenfeng)이 2023년에 설립한 중국 AI 스타트업입니다. DeepSeek의 급속한 성장은 성능 지표뿐만 아니라 비용 측면에서 ChatGPT를 압도할 수 있는 잠재력으로 전 세계적인 주목을 받고 있습니다.
DeepSeek의 기능 개요
DeepSeek은 1년 초 주력 모델인 DeepSeek-R2025을 출시했습니다. GPT-6o의 추정 학습 비용이 4억 달러가 넘는 것과 비교했을 때, 약 100만 달러라는 적은 학습 예산에도 불구하고 DeepSeek-R1은 특히 수학적 추론 및 코딩 작업에서 주요 모델과 동등한 성능을 제공합니다. DeepSeek-RXNUMX의 성공은 하드웨어 리소스의 효율적인 사용, 혁신적인 모델 확장, 그리고 도입 장벽을 낮추는 오픈 소스 접근 방식 덕분입니다.
기술 혁신: 전문가와 사고의 융합
DeepSeek-R1 성능의 핵심은 671억 개의 매개변수 중 일부(쿼리당 약 37억 개)만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처입니다. 이를 통해 4조 1.8억 개의 매개변수에 의존하는 GPT-XNUMXo와 같은 모놀리식 모델에 비해 연산 오버헤드가 훨씬 낮습니다. 복잡한 문제를 단계별 논리로 분해하는 사고 연쇄 추론과 결합된 DeepSeek은 경쟁 프로그래밍, 재무 분석, 과학 연구 등의 분야에서 높은 정확도를 달성합니다.
DeepSeek은 ChatGPT와 비슷한 사용 제한을 적용합니까?
DeepSeek의 오픈소스 정신에도 불구하고, 사용자들은 ChatGPT의 속도 상한이나 토큰 할당량과 비슷한 제한이 있는지 자연스럽게 궁금해합니다.
공개 문서 및 사용자 보고서의 증거
DeepSeek 공식 문서는 명시적인 속도 제한 수치나 토큰 상한에 대한 내용이 비교적 부족합니다. DeepSeekAI Digital(2025년 10월)에 게시된 게시물은 DeepSeek이 "서비스 계층(무료 vs. 유료), 사용 사례 또는 기술적 제약에 따라 특정 제한을 적용할 가능성이 높다"고 시사하지만, DeepSeek-R100의 정확한 값을 명시하지 않고 무료 계층의 경우 분당 1,000~1건의 요청, 유료 계층의 경우 분당 4,096건 이상의 요청과 같은 일반적인 예시만 제공합니다. 마찬가지로, 입력 및 출력 토큰 길이에 대한 모델별 제한도 언급되어 있습니다. 소규모 DeepSeek 모델의 경우 최대 32,000개의 토큰, 고급 모델의 경우 최대 XNUMX개 이상의 토큰이 적용될 수 있으며, 이는 다른 AI 플랫폼에서 흔히 볼 수 있는 패턴과 유사합니다.
기술 아키텍처를 기반으로 한 추론된 제약 조건
정확한 수치는 알 수 없지만, 블록체인 카운슬(Blockchain Council)이 DeepSeek 기능에 대해 심층 분석한 내용에서 강조했듯이 DeepSeek-R1은 최대 64,000개 토큰의 컨텍스트 길이를 적용한다고 추론하는 것이 타당합니다. 이는 기존의 여러 ChatGPT 모델보다 훨씬 높지만, GPT-4.1에서 도입된 XNUMX만 토큰 기준치에는 미치지 못합니다. 따라서 수백 페이지 분량의 법률 브리핑과 같이 매우 큰 문서를 사용하는 사용자는 DeepSeek을 활용하여 요약이나 분석을 수행할 때 입력 내용을 자르거나 슬라이딩 윈도우를 구현해야 할 수 있습니다.
요청 처리량과 관련하여, MoE 설계는 DeepSeek이 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당할 수 있도록 하여 속도 제한이 ChatGPT의 엄격한 RPM 제한보다 더 유연할 수 있음을 시사합니다. 그러나 DeepSeek의 인프라는 하드웨어 병목 현상과 네트워크 대역폭의 영향을 받기 때문에 무료 또는 엔트리 레벨 티어는 남용을 방지하기 위해 요청을 제한할 가능성이 높습니다. 이는 OpenAI가 무료 티어 API를 관리하는 방식과 유사합니다. 실제로 얼리 어답터들은 무료 DeepSeek 계정에서 분당 약 200~300건의 요청에서 "요청 초과" 오류가 발생한다고 보고했지만, 유료 플랜을 사용하는 개발자들은 문제없이 1,500RPM 이상을 유지했다고 보고했습니다.
성능과 확장성을 비교하면 어떨까요?
원시 속도와 토큰 제한을 넘어 DeepSeek의 성능 특성과 비용 구조는 ChatGPT와 현저히 다릅니다.
컨텍스트 길이와 계산 효율성
DeepSeek-R1의 64,000 토큰 컨텍스트 윈도우는 GPT-4o의 32,000 토큰 제한(GPT-4.1 이전 버전)보다 상당한 이점을 제공합니다. 이 기능은 장문 문서 요약, 법률 계약 분석, 연구 합성과 같이 메모리에 광범위한 컨텍스트를 유지하는 것이 필수적인 작업에 필수적입니다. 또한, MoE 아키텍처는 네트워크에서 관련 "전문가"만 활성화되도록 하여 지연 시간과 에너지 소비를 상대적으로 낮게 유지합니다. 벤치마크 결과에 따르면 DeepSeek은 표준화된 수학(AIME 4에서 79.8% vs. 63.6% pass@1) 및 코딩 작업(CodeForces 평점 2024 vs. 1820)에서 GPT-1316보다 우수한 성능을 보였으며, 이는 사고의 사슬 추론과 효율적인 리소스 사용 덕분입니다.
비용, 오픈 소스 유연성 및 접근성
DeepSeek의 가장 혁신적인 특징 중 하나는 오픈소스 라이선스입니다. 독점적인 라이선스로 유지되고 통합을 위해 API 키가 필요한 ChatGPT와 달리, DeepSeek은 조직이 모델을 다운로드하고 직접 호스팅할 수 있도록 하여 타사 공급업체에 대한 의존도를 줄입니다. DeepSeek-R1을 5.5개의 Nvidia H55 GPU를 사용하여 2,048일 동안 800만 달러의 비용이 소요된 것으로 알려졌습니다. 이는 OpenAI의 GPT-4o 훈련 예산의 0.014분의 4.1에도 미치지 못하는 수준입니다. 이를 통해 DeepSeek은 캐시 히트 토큰 0.06만 개당 최대 1,000달러의 낮은 토큰 처리 속도를 제공할 수 있습니다. 반면, GPT-17을 사용할 경우 최고 수준의 토큰 1개당 최대 589달러의 비용이 발생합니다. DeepSeek의 가격 모델은 이미 Nvidia의 주가에 영향을 미쳐 DeepSeek-RXNUMX 출시 당일 시가총액이 XNUMX% 하락했고, 시가총액이 XNUMX억 달러 감소했습니다. 이는 업계가 비용 혁신에 얼마나 민감한지를 보여주는 증거입니다.
시작 가이드
CometAPI는 수백 개의 AI 모델을 일관된 엔드포인트로 통합하는 통합 REST 인터페이스를 제공하며, 내장된 API 키 관리, 사용량 할당량 및 청구 대시보드를 통해 여러 공급업체 URL과 자격 증명을 일일이 관리할 필요가 없습니다.
개발자는 최신 deepseek API에 액세스할 수 있습니다.기사 게재 마감일): 딥시크 R1 API (모델명: deepseek-r1-0528)을 통해 코멧API시작하려면 모델의 기능을 탐색하세요. 운동장 그리고 상담하십시오 API 가이드 자세한 내용은 CometAPI를 참조하세요. 접속하기 전에 CometAPI에 로그인하고 API 키를 발급받았는지 확인하세요. 코멧API 공식 가격보다 훨씬 낮은 가격을 제공하여 통합을 돕습니다.
결론
요약하자면, DeepSeek과 ChatGPT는 모두 리소스 관리, 안전성 보장, 그리고 공평한 접근 유지를 위해 속도, 컨텍스트 길이, 그리고 동시성에 제한을 두고 있습니다. ChatGPT의 제약 조건(예: 엄격한 RPM/TPM 제한, 구독 기반 계층화, 최대 64,000만 토큰까지 확장되는 컨텍스트 윈도우)은 잘 알려져 있지만, DeepSeek의 경계는 투명성은 떨어지지만 컨텍스트 길이(최대 XNUMX 토큰)와 비용 효율성 측면에서 더 관대한 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 두 플랫폼 모두 서로 다른 철학을 가지고 있지만 사용 할당량을 시행하고 있으며, 이는 연산 리소스, AI 안전성, 그리고 규정 준수에 대한 더 광범위한 우려를 반영합니다. DeepSeek의 오픈소스 접근 방식이 지속적으로 주목을 받고 ChatGPT의 기능이 더욱 확장됨에 따라, 사용자는 성능 최적화, 비용 관리, 그리고 AI 배포의 윤리적 기준 준수를 위해 각 모델의 한계에 대한 정보를 지속적으로 파악해야 합니다.
