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DeepSeek-V3.1

입력:$0.44/M
출력:$1.32/M
DeepSeek의 V-시리즈 업그레이드인 DeepSeek V3.1은 고처리량·저비용의 범용 지능과 에이전트 기반 도구 사용을 목표로 하는 ‘사고/비사고’ 하이브리드 대규모 언어 모델이다. OpenAI 스타일 API 호환성을 유지하고 더 지능적인 도구 호출을 추가했으며—회사 측에 따르면—더 빠른 생성과 향상된 에이전트 신뢰성을 제공한다.
새로운
상업적 사용

기본 기능(제공 내용)

  • 이중 추론 모드: deepseek-chat(비사고/더 빠름)과 deepseek-reasoner(사고/더 강한 연쇄 추론/에이전트 능력). UI에는 최종 사용자를 위한 “DeepThink” 토글이 제공됩니다.
  • 긴 컨텍스트: 공식 자료와 커뮤니티 보고는 V3 계열에 128k 토큰 컨텍스트 윈도우가 있음을 강조합니다. 이를 통해 매우 긴 문서를 엔드투엔드로 처리할 수 있습니다.
  • 개선된 도구/에이전트 처리: 신뢰할 수 있는 도구 호출, 다단계 에이전트 워크플로우, 플러그인/도구 통합을 목표로 사후 학습 최적화가 이루어졌습니다.

기술 세부사항(아키텍처, 학습, 구현)

학습 말뭉치 및 장문 컨텍스트 엔지니어링. Deepseek V3.1 업데이트는 기존 V3 체크포인트 위에 2단계 장문 컨텍스트 확장을 강조합니다. 공개 자료에 따르면 32k와 128k 확장 단계에 대규모 추가 토큰이 투입되었으며(DeepSeek은 확장 단계에서 수천억 개의 토큰이 사용되었다고 보고), 더 큰 컨텍스트 체제를 지원하도록 토크나이저 구성도 업데이트되었습니다.

모델 규모와 추론을 위한 마이크로 스케일링. 공개 및 커뮤니티 보고는 파라미터 수에서 다소 차이를 보입니다(신규 릴리스에서 흔한 현상). 일부 런타임 설명에서 서드파티 인덱서와 미러는 **~671B 파라미터(37B 활성)**로 기재하는 반면, 다른 커뮤니티 요약은 하이브리드 추론 아키텍처의 명목 규모를 ~685B로 보고합니다.

추론 모드와 엔지니어링 트레이드오프. Deepseek V3.1은 실용적인 두 가지 추론 모드를 제공합니다: 표준 턴 기반 채팅과 낮은 지연에 최적화된 deepseek-chat, 그리고 연쇄 추론 및 구조적 사고를 우선하는 “사고형” 모드인 deepseek-reasoner.

한계와 위험

  • 벤치마크 성숙도와 재현성: 많은 성능 주장은 초기 단계이거나 커뮤니티 주도, 혹은 선택적입니다. 독립적이고 표준화된 평가가 아직 뒤따르는 중입니다. (위험: 과대 주장).
  • 안전성과 환각: 모든 대형 LLM과 마찬가지로 Deepseek V3.1도 환각과 유해 콘텐츠의 위험이 있습니다. 더 강한 추론 모드는 때때로 여러 단계를 거친 자신감 있는 오답을 생성할 수 있습니다. 중요 결과물에는 안전 레이어와 인간 검토를 적용해야 합니다. (환각 제거를 주장하는 벤더 또는 독립 출처는 없습니다.)
  • 추론 비용과 지연: 추론 모드는 지연과 성능 간 트레이드오프가 존재합니다. 대규모 소비자 추론에서는 비용이 증가합니다. 일부 논평자들은 개방형·저가·고속 모델에 대한 시장 반응이 변동성이 클 수 있다고 지적합니다.

일반적이고 설득력 있는 활용 사례

  • 장문 분석 및 요약: 법률, R\&D, 문헌 검토 — 128k 토큰 윈도우를 활용해 엔드투엔드 요약을 수행합니다.
  • 에이전트 워크플로우와 도구 오케스트레이션: 다단계 도구 호출(API, 검색, 계산기)이 필요한 자동화. Deepseek V3.1의 사후 학습 에이전트 튜닝은 이 영역의 신뢰성 향상을 목표로 합니다.
  • 코드 생성 및 소프트웨어 지원: 초기 벤치마크 보고는 강력한 프로그래밍 성능을 강조합니다. 사람 검토를 전제로 페어 프로그래밍, 코드 리뷰, 생성 작업에 적합합니다.
  • 비용/지연 선택이 중요한 엔터프라이즈 배포: 저렴하고 빠른 대화형 어시스턴트에는 chat 모드를, 오프라인 또는 프리미엄 심층 추론 작업에는 reasoner를 선택하세요.
  • deepseek-v3.1 API에 액세스하는 방법

Step 1: Sign Up for API Key

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자 계정이 없다면 먼저 등록하십시오. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 증명(API 키)을 발급받습니다. 개인 센터에서 API 토큰의 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받고 제출합니다.

Step 2: Send Requests to deepseek-v3.1 API

deepseek-v3.1” 엔드포인트를 선택하여 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하십시오. base url은 Chat 형식입니다.

질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요—모델이 여기에 응답합니다. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다.

Step 3: Retrieve and Verify Results

API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 함께 반환합니다.

더 많은 모델

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O3 Pro

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O3 Pro

입력:$16/M
출력:$64/M
OpenAI o3‑pro는 o3 추론 모델의 “프로” 버전으로, 더 오래 사고하고 가장 신뢰할 수 있는 응답을 제공하도록 설계되었으며, 비공개 사고 연쇄 강화학습을 활용해 과학, 프로그래밍, 비즈니스 등 다양한 분야에서 최첨단 벤치마크를 새롭게 세우는 한편—동시에 API 내에서 웹 검색, 파일 분석, Python 실행, 시각적 추론 등의 도구를 자율적으로 통합합니다.
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Llama-4-Scout

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Llama-4-Scout

입력:$0.216/M
출력:$1.152/M
Llama-4-Scout는 어시스턴트형 상호작용과 자동화를 위한 범용 언어 모델입니다. 지시 수행, 추론, 요약, 변환 작업을 처리하며, 간단한 코드 관련 지원도 제공합니다. 주요 활용 사례로는 대화 오케스트레이션, 지식 증강형 QA, 구조화된 콘텐츠 생성이 있습니다. 기술적 특징으로는 도구/함수 호출 패턴과의 호환성, 검색 증강 프롬프팅, 제품 워크플로 통합을 위한 스키마 제약을 준수하는 출력이 포함됩니다。
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Llama-4-Maverick

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Llama-4-Maverick

입력:$0.48/M
출력:$1.44/M
Llama-4-Maverick는 텍스트 이해와 생성을 위한 범용 언어 모델입니다. 대화형 질의응답, 요약, 구조화된 초안 작성, 기본적인 코딩 지원을 지원하며, 구조화된 출력 옵션도 지원합니다. 일반적인 활용 분야로는 일관된 서식을 요구하는 제품 어시스턴트, 지식 검색 프런트엔드 및 워크플로 자동화가 포함됩니다. 파라미터 수, 컨텍스트 윈도우, 모달리티, 도구 또는 함수 호출과 같은 기술 세부 사항은 배포본에 따라 달라집니다; 배포 환경의 문서화된 기능에 따라 통합하십시오.
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Kimi-K2

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Kimi-K2

입력:$0.48/M
출력:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: Moonshot AI의 Kimi K2 시리즈 0905 버전, 초장문 컨텍스트 지원 (최대 256k 토큰, 프런트엔드 및 Tool 호출). - 🧠 향상된 Tool 호출: 100% 정확도, 원활한 통합, 복잡한 작업 및 통합 최적화에 적합. - ⚡️ 더 효율적인 성능: TPS 최대 60-100 (표준 API), Turbo 모드에서 최대 600-100, 더 빠른 응답과 향상된 추론 능력 제공, 지식 컷오프는 2025년 중반까지.
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GPT-4o mini

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GPT-4o mini

입력:$0.12/M
출력:$0.48/M
GPT-4o mini는 OpenAI가 제공하는 인공지능 모델입니다.
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GPT-4.1 nano

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GPT-4.1 nano

입력:$0.08/M
출력:$0.32/M
GPT-4.1 nano는 OpenAI에서 제공하는 인공지능 모델입니다. gpt-4.1-nano: 더 큰 컨텍스트 윈도우를 갖추었으며—최대 1 million 컨텍스트 토큰을 지원하고 향상된 긴 컨텍스트 이해를 통해 그 컨텍스트를 더 잘 활용할 수 있습니다. 지식 컷오프 시점은 2024년 6월로 업데이트되었습니다. 이 모델은 최대 1,047,576 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다.