api14
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AionLabs: Aion-2.0 대 DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 AionLabs: Aion-2.0(US$2.80 / 100만 토큰)와(과) DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp(US$0.75 / 100만 토큰)를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.

사양

AionLabs: Aion-2.0DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp
제공업체AionLabsDeepSeek
입력US$2.80 / 100만 토큰US$0.75 / 100만 토큰
출력US$5.60 / 100만 토큰US$2.26 / 100만 토큰
캐시 읽기US$0.70 / 100만 토큰US$0.02 / 100만 토큰
컨텍스트 윈도우131,0721,048,576
최대 출력32,768262,144
입력texttext, image
출력texttext
도구 호출
구조화된 출력
추론 조절
추가일2026. 2. 23.2026. 8. 21.

주요 차이점

  • DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp의 입력 토큰 가격이 73% 더 저렴합니다.
  • DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp의 출력 토큰 가격이 60% 더 저렴합니다.
  • DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp는(은) 8.0배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
  • 구조화된 JSON 출력은(는) DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp만 지원합니다.
  • 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 AionLabs: Aion-2.0에서 US$0.00560, DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp에서 US$0.00189입니다.

자세히 보기

AionLabs: Aion-2.0은 AionLabs의 텍스트 모델로, 2026-02-23에 출시되었습니다. DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 DeepSeek의 텍스트 모델로, 2026-08-21에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 채팅 모델로 제공되며, 둘 다 가중치를 직접 실행하는 대신 호스팅된 엔드포인트를 원하는 개발자를 대상으로 합니다. 이름은 의도를 알려줍니다. Aion-2.0은 범용 텍스트 모델이고, DeepSeek 항목은 비전 및 실험 라벨을 달고 있으며, 이는 텍스트뿐 아니라 이미지도 받는다는 사실과 일치합니다.

가장 명확한 구분은 컨텍스트와 모달리티입니다. Aion-2.0은 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하며, 컨텍스트 윈도우는 131,072 토큰입니다. DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 텍스트와 이미지 입력을 모두 받고 텍스트를 반환하며, 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로 훨씬 더 큽니다. 따라서 프롬프트와 함께 스크린샷, 다이어그램, 스캔한 페이지 또는 기타 이미지를 전달해야 한다면 DeepSeek 모델만 가능합니다. 워크로드가 순수 텍스트라면 둘 다 실행 가능하지만, DeepSeek 모델은 잘림이나 청킹을 고려하기 전에 훨씬 더 많은 여유를 줍니다. 가격 면에서 DeepSeek 모델은 입력과 출력 모두에서 둘 중 더 저렴하므로, 더 큰 컨텍스트와 이미지 지원이 여기서 프리미엄을 요구하지 않습니다.

파라미터 목록은 두 번째 차이를 보여줍니다. Aion-2.0은 reasoning 컨트롤, tools, tool choice, response format, temperature, top_p 및 max_tokens를 지원합니다. DeepSeek V4 Flash Vision Exp는 이 모든 것에 더해 structured outputs를 지원하며, frequency 및 presence penalties, logit bias, logprobs, top logprobs, min_p, top_k, repetition penalty, seed, stop 및 reasoning_effort와 같은 더 넓은 샘플링 및 디버깅 컨트롤도 지원합니다. 엄격한 스키마 준수에 의존한다면 DeepSeek 쪽의 structured outputs 지원이 결정적 요인입니다. 요청의 결정적 재현을 원한다면 seed 파라미터는 DeepSeek 쪽에만 있습니다. 어느 모델도 도구 지원이 있는 유일한 모델로 나열되지 않으므로, 함수 호출은 둘 다 사용할 수 있습니다.

실용적인 선택을 위해서는 작업 형태부터 시작하세요. 긴 문서 분석, 저장소 전체 추론, 다중 파일 코드 리뷰 또는 매우 큰 텍스트 본문을 입력하는 모든 작업은 더 큰 컨텍스트와 더 낮은 가격 때문에 DeepSeek 모델에 유리합니다. 차트에서 데이터 추출, UI 목업 설명, 스크린샷을 예상 출력과 대조 확인 등 이미지 읽기가 포함된 모든 작업은 DeepSeek 모델로만 갈 수 있습니다. Aion-2.0은 프롬프트가 131,072 토큰 안에 편안히 들어가고 이미지 입력이나 structured outputs가 필요 없는 일반적인 텍스트 생성, 요약, 분류 및 도구 기반 에이전트 루프에 여전히 합리적인 선택입니다. 이는 더 적은 노브를 가진 더 단순한 표면이며, 샘플링 파라미터를 조정하지 않고 예측 가능한 동작을 원할 때 장점이 될 수 있습니다.

api14를 통해 어느 모델을 호출하든 같은 방식으로 작동합니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 인터페이스를 노출하기 때문입니다. 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, 요청을 chat completions 엔드포인트로 보내고, model 필드를 원하는 id로 설정하세요. AionLabs를 사용하려면 model을 aion-labs/aion-2.0으로 설정하세요. DeepSeek를 사용하려면 model을 deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp로 설정하세요. 요청 본문의 나머지 모든 것, messages 배열, tools 배열, response format, temperature는 같은 위치에 있습니다. 둘 사이 전환은 model id에 대한 한 줄 변경이므로, 런타임에 작업별로 라우팅하여 텍스트 전용 작업은 한쪽으로, 이미지 또는 긴 컨텍스트 작업은 다른 쪽으로 보낼 수 있으며, 두 개의 별도 통합을 유지할 필요가 없습니다. 이미 OpenAI SDK를 사용 중이라면 base URL과 model 문자열만 재정의하면 됩니다.

Aion-2.0의 사례는 더 좁지만 실재합니다. 프롬프트가 짧고, 입력이 텍스트 전용이며, structured outputs, seeds 또는 log probabilities가 필요 없다면, 더 작은 파라미터 표면으로 작업을 수행합니다. 일부 팀은 이를 선호합니다. 샘플링 옵션이 적다는 것은 환경 전반에서 요청이 예기치 않게 동작할 방법이 적다는 뜻이기 때문입니다. 또한 동일한 프롬프트에 대해 두 제공자의 출력을 비교하려는 경우 폴백 슬롯에 둘 모델이기도 합니다. 둘 다 같은 엔드포인트와 같은 요청 형태를 통해 도달할 수 있기 때문입니다.

문자열 하나로 전환

두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "aion-labs/aion-2.0"에서 "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.

AionLabs: Aion-2.0 상세 정보 및 플레이그라운드 →DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp 상세 정보 및 플레이그라운드 →
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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