DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 대 OpenAI: GPT-6 Luna
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423(US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547))와(과) OpenAI: GPT-6 Luna(US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423 | OpenAI: GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| 제공업체 | DeepSeek | OpenAI |
| 입력 | US$5.60 / 100만 토큰 (≈ ₩7,547) | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 출력 | US$11.20 / 100만 토큰 (≈ ₩15,094) | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358) |
| 캐시 읽기 | US$0.47 / 100만 토큰 (≈ ₩637) | US$0.04 / 100만 토큰 (≈ ₩47) |
| 캐시 쓰기 | - | US$0.44 / 100만 토큰 (≈ ₩590) |
| 웹 검색 | - | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,050,000 |
| 최대 출력 | 393,216 | 128,000 |
| 입력 | text | file, image, text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 4. 24. | 2026. 9. 22. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT-6 Luna의 입력 토큰 가격이 94% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-6 Luna의 출력 토큰 가격이 84% 더 저렴합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423에서 US$0.01, OpenAI: GPT-6 Luna에서 US$0.00123입니다.
자세히 보기
DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423은 DeepSeek의 텍스트 모델로, 2026-04-24에 출시되었습니다. OpenAI: GPT-6 Luna는 OpenAI의 텍스트 모델로, 2026-09-22에 출시되었습니다. 둘 다 api14를 통해 동일한 chat completions 스타일 인터페이스로 제공되므로, 둘 사이의 선택은 접근 방식의 차이가 아니라 여러분의 작업이 실제로 무엇을 필요로 하는지에 달려 있습니다.
두 모델은 컨텍스트에서 비슷합니다. DeepSeek V4 Pro 0423은 1,048,576 토큰을 받아들이고 GPT-6 Luna는 1,050,000을 받아들이는데, 이는 실무에서 의미 있는 차이가 아니므로 단일 요청에 얼마나 많이 담을 수 있는지에서는 어느 쪽도 우위가 없습니다. 진짜 차이는 모달리티입니다. DeepSeek V4 Pro 0423은 텍스트를 입력받아 텍스트를 출력합니다. GPT-6 Luna도 텍스트를 받지만 추가로 이미지와 파일을 입력으로 받아들이며, 여전히 텍스트를 반환합니다. 여러분의 파이프라인이 모델에 스크린샷, 스캔한 페이지 또는 첨부 문서를 넘겨야 한다면, GPT-6 Luna가 그것을 직접 받아들일 수 있는 쪽입니다. 파라미터에서는 DeepSeek V4 Pro 0423이 더 넓은 샘플링 범위를 노출합니다. frequency_penalty, presence_penalty, logit_bias, logprobs, top_logprobs, min_p, top_k, repetition_penalty, seed와 함께 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format 및 추론 제어를 포함합니다. GPT-6 Luna는 tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, seed 및 추론 제어에 더해 verbosity 파라미터를 지원하지만, logprob 및 penalty 계열 노브는 제외합니다. 어느 모델도 tools, structured outputs 또는 reasoning을 독점적으로 지원한다고 표시되지 않으므로, 그것들은 결정적 요인이 아닙니다. 가격에서는 GPT-6 Luna가 입력과 출력 모두에서 더 저렴한 옵션입니다.
긴 문서 요약, 구조화된 필드 추출, 또는 도구 호출에 대한 에이전트 루프 실행과 같은 단순한 텍스트 작업에서는 어느 모델이든 작업을 수행할 수 있으며, 결정 요인은 비용과 여러분이 의존하는 샘플링 제어입니다. penalty, top_k, min_p 또는 logprobs로 생성을 조정한다면, DeepSeek V4 Pro 0423이 그러한 레버를 직접 제공합니다. 대량 텍스트 트래픽에서 더 낮은 청구서를 원한다면, GPT-6 Luna가 입력과 출력 토큰 모두에서 더 저렴한 선택입니다. 입력에 이미지나 파일이 포함된다면, GPT-6 Luna가 둘 중 그것을 받아들이는 유일한 모델이므로, 그 경우는 스스로 결정됩니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. 클라이언트를 OpenAI 호환 엔드포인트로 향하게 하고, 일반적인 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 "deepseek/deepseek-v4-pro" 또는 "openai/gpt-6-luna"로 설정하세요. 나머지 모든 것, 즉 messages 배열, tool 정의, response_format은 그대로 유지됩니다. 둘 사이를 전환하는 것은 model id에 대한 한 줄 변경이므로, 확정하기 전에 여러분 자신의 워크로드에 대해 둘 다 벤치마킹하는 비용이 저렴합니다.
GPT-6 Luna가 더 저렴함에도 불구하고 DeepSeek V4 Pro 0423이 여전히 더 나은 선택으로 남는 경우가 하나 있습니다. 바로 샘플링과 검사에 대한 세밀한 제어가 필요할 때입니다. penalty 파라미터, top_k, min_p, logit_bias 및 logprob 출력은 모두 DeepSeek V4 Pro 0423에서 사용할 수 있고 GPT-6 Luna에는 없으므로, 토큰 수준 동작을 제약하거나 측정하는 데 의존하는 작업은 DeepSeek 모델에 남아 있어야 합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "deepseek/deepseek-v4-pro"에서 "openai/gpt-6-luna"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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": "openai/gpt-6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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