DeepSeek v4의 가격은 얼마인가요?

DeepSeek v4 Pro의 가격은 입력 100만 token당 $1.74, 출력 100만 token당 $3.48입니다. 이는 다른 proprietary frontier model보다 훨씬 저렴한 가격입니다.

DeepSeek v4 API는 어떻게 사용하나요?

OpenAI 호환 SDK를 사용하여 DeepSeek Platform에 접속하거나 OpenRouter와 같은 공급자를 통해 액세스할 수 있습니다. 이전 버전과 동일한 base URL 구조를 사용합니다.

최대 context window는 얼마인가요?

이 model은 100만 token의 native context window를 지원합니다. 이를 통해 사용자는 한 번의 prompt로 여러 권의 책이나 대규모 codebase를 처리할 수 있습니다.

이미지와 비디오 입력을 지원하나요?

네, DeepSeek v4는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력을 처리하는 native multimodal model입니다. 이러한 작업을 위해 별도의 외부 encoder가 필요하지 않습니다.

DeepSeek v4는 open-source인가요?

네, model weights는 MIT 라이선스에 따라 Hugging Face에서 제공됩니다. 이를 통해 로컬 배포와 상업적 통합이 모두 가능합니다.

'Thinking Mode' 기능이란 무엇인가요?

Thinking Mode는 복잡한 수학 및 논리 문제를 해결하기 위해 chain-of-thought를 사용하는 선택적 reasoning 설정입니다. 다른 deep-thinking 시스템을 모델로 설계되었습니다.

GPT-5나 Claude 4와 비교하면 어떤가요?

reasoning 및 coding benchmark에서 최상위 closed-source model과 경쟁하면서도 최대 30배 더 비용 효율적입니다. 특히 LiveCodeBench 점수에서 탁월합니다.

최대 출력 길이는 얼마인가요?

DeepSeek v4는 단일 응답으로 최대 384,000개의 출력 token을 생성할 수 있습니다. 이는 현재 업계에서 가장 높은 출력 제한 중 하나입니다.

DeepSeek v4

DeepSeek v4는 1.6T parameter MoE model로, 100만 token context window와 텍스트, 비전, 비디오를 위한 native multimodal 지원을 혁신적인 가격에 제공합니다.

Open SourceMultimodalMixture of ExpertsReasoningLong Context

deepseekDeepSeek-V2026-04-23

컨텍스트

1.0M토큰

최대 출력

384K토큰

입력 가격

$1.74/ 1M

출력 가격

$3.48/ 1M

모달리티:TextImageAudioVideo

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

90.1%

HLE

48.2%

MMLU

90.1%

MMLU Pro

87.5%

SimpleQA

57.9%

IFEval

89%

AIME 2025

92%

MATH

90.2%

GSM8k

92.6%

MGSM

92%

MathVista

72%

SWE-Bench

80.6%

HumanEval

90%

LiveCodeBench

93.5%

MMMU

70%

MMMU Pro

55%

ChartQA

87%

DocVQA

92%

Terminal-Bench

67.9%

ARC-AGI

77%

API 문서 보기

DeepSeek v4 소개

DeepSeek v4의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

고효율 조 단위 architecture

DeepSeek v4는 Mixture-of-Experts (MoE) 설계의 진화를 보여주며, 490억 개의 활성 parameter와 함께 총 1.6조 개의 parameter로 확장되었습니다. 이 model은 Compressed Sparse Attention (CSA)과 Heavily Compressed Attention (HCA)을 통합하여 100만 token context window를 관리합니다. 이러한 기술들은 표준 아키텍처 대비 KV cache 메모리 점유율을 90% 절감하여, 긴 context 작업에서 더 빠른 inference와 낮은 하드웨어 요구사항을 가능하게 합니다.

Native Multimodal 통합

별도의 비전이나 오디오 encoder를 사용하는 모델들과 달리, DeepSeek v4는 학습 초기부터 natively multimodal로 설계되었습니다. 단일 통합 프레임워크 내에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 처리합니다. 이러한 접근 방식은 cross-modal reasoning을 향상시켜, 세부 정보를 잃지 않고 원본 비디오 파일 및 대규모 문서 아카이브에 대한 복잡한 분석을 수행할 수 있게 합니다.

전략적 비용 파괴

이 model은 고성능의 open-source 대안으로 자리매김했습니다. 100만 입력 token당 $1.74라는 가격으로, 개발자의 운영 비용을 크게 낮추면서도 코딩 및 수학 분야에서 frontier급 성능을 유지합니다. 선택 가능한 Thinking Mode를 통해 논리 증명 및 프로그래밍 경진대회를 위한 깊이 있는 reasoning을 지원합니다.

DeepSeek v4 사용 사례

DeepSeek v4을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

대규모 codebase 리팩토링

100만 context window를 활용하여 전체 저장소를 ingest하고 전역적인 버그 탐지 및 구조적 개선을 수행합니다.

Native 비디오 분석

원본 비디오 파일을 직접 처리하여 장면 탐지, 스크립트 생성, 복잡한 시각적 reasoning을 수행합니다.

자율형 소프트웨어 agent

agentic 워크플로우에 model을 배포하여 SWE-bench에서 80.6%의 성공률로 실제 GitHub 문제를 해결합니다.

Multi-Modal 콘텐츠 제작

통합된 model을 사용하여 텍스트, 이미지, 오디오 형식 전반에 걸쳐 구조화된 데이터와 창의적인 콘텐츠를 생성합니다.

고난도 수학 증명

심층 reasoning을 위한 특화된 Thinking Mode를 사용하여 올림피아드 수준의 수학 문제와 공식 증명을 해결합니다.

엔터프라이즈 지식 검색

복잡한 RAG 파이프라인 없이도 단일 prompt 내에서 방대한 문서 아카이브를 분석하여 사실을 추출합니다.

강점

제한

초효율적 Long Context: KV cache 점유율을 90% 줄여 표준 하드웨어에서도 100만 context window가 고성능으로 작동하게 합니다.

더 높은 Thinking Mode Latency: 심층 reasoning 모드는 time-to-first-token을 증가시켜 매우 빠른 응답이 필요한 대화에는 덜 적합할 수 있습니다.

업계 최고 수준의 가성비: 100만 token당 $1.74의 가격으로 frontier급 지능을 제공하며, 서구권의 closed-source 경쟁사들보다 현저히 저렴합니다.

하드웨어 최적화 편향: 기술 보고서에 따르면 최적화가 Nvidia 클러스터보다는 특정 중국산 가속기에 맞춰져 있을 가능성이 있습니다.

최정상급 Agentic 코딩: SWE-bench Verified에서 80.6%를 달성하여 자율 소프트웨어 엔지니어링을 위한 가장 뛰어난 model 중 하나입니다.

사실관계 오류(Factuality Gaps): SimpleQA에서 57.9%의 점수를 기록했는데, 이는 reasoning 능력은 뛰어나지만 사실관계 환각(hallucination)이 여전히 과제임을 나타냅니다.

통합 Native Multimodality: 외부 어댑터나 sub-model 없이 단일 아키텍처에서 텍스트, 시각, 오디오, 비디오를 모두 지원합니다.

복잡한 KV Cache 요구사항: 하이브리드 HCA/CSA attention 메커니즘을 최적으로 로컬에서 실행하려면 특정 커널 지원이 필요합니다.

API 빠른 시작

deepseek/deepseek-v4-pro

문서 보기

deepseek SDK

import OpenAI from 'openai';  const deepseek = new OpenAI({   baseURL: 'https://api.deepseek.com',   apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, });  const msg = await deepseek.chat.completions.create({   model: 'deepseek-v4-pro',   messages: [{ role: 'user', content: '이 Rust 커널을 메모리 효율성을 위해 최적화해 줘.' }], }); console.log(msg.choices[0].message.content);

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

DeepSeek v4에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 DeepSeek v4에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“DeepSeek v4의 reasoning 모드가 제 Rust 코드에서 Claude Opus조차 놓친 동시성 버그를 찾아냈습니다. 정말 미쳤네요.”

— rust_dev_2025

“비용 효율적인 100만 context 시대가 마침내 왔습니다. 이제 프로젝트 전체 리팩토링을 저렴하게 실행할 수 있습니다.”

— tech_lead_alex

twitter

“100만 token codebase에서 'needle(바늘)'을 잃어버리지 않고 작업하는 것을 보는 것은 2026년의 진정한 전환점입니다.”

— logic_fanatic

hackernews

“Anthropic과 OpenAI는 이제 심각한 가격 경쟁 문제를 겪게 될 것입니다. DeepSeek가 frontier AI를 상품화했습니다.”

— CodeMaster

youtube

“open source이면서 코딩 벤치마크에서 GPT-5.4를 이기다니, 올해 가장 큰 발표입니다.”

— AI_Researcher_99

twitter

“메모리 압축이 진짜 마법입니다. 일반 소비자용 하드웨어에서 1T parameter를 돌리는 것이 드디어 현실이 되고 있습니다.”

— GPU_Rich

DeepSeek v4에 대한 동영상

DeepSeek v4에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“메모리 효율성이 핵심입니다. KV cache를 90% 줄인 것은 모든 것을 바꿉니다”

“이 속도로 1T model을 구동하는 것은 거대한 아키텍처적 승리입니다”

“100만 token당 가격은 소규모 스타트업이 무시하기 어렵게 만듭니다”

“100만 token을 이렇게 깔끔하게 처리하는 open-source model은 처음 봅니다”

“open model과 closed model 사이의 격차가 공식적으로 사라진 느낌입니다”

“DeepSeek는 더 이상 가격 경쟁만 하는 것이 아닙니다. long-context reasoning을 주도하고 있습니다”

“native 비디오 지원은 Gemini 2.0과 비교해도 놀랍도록 견고합니다”

“SGLang을 사용하면 로컬 설치가 놀라울 정도로 쉽습니다”

“HumanEval 벤치마크를 보면 기본적으로 GPT-5와 동등한 수준입니다”

“이 context window 덕분에 중간 규모 프로젝트에서 RAG 파이프라인이 거의 불필요해졌습니다”

“코딩 벤치마크 성능은 현재 그 어떤 open-weight model도 따라올 수 없습니다”

“대규모 codebase 리팩토링에서 최고급 closed model과 대등하거나 능가합니다”

“engram 메모리 구현은 이 분야의 기술적 경이로움입니다”

“Thinking Mode를 사용한 올림피아드 수학에서 90%의 논리 정확도를 보여줍니다”

“이번 출시는 조 단위 parameter 지능을 효과적으로 대중화했습니다”

단순한 프롬프트 이상

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DeepSeek v4 프로 팁

DeepSeek v4을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

Thinking Mode 전환

빠른 대화에는 표준 모드를 사용하고, 코딩 및 논리 증명에는 Thinking Mode를 전용으로 사용하세요.

Context Caching 활용

내장된 context caching 기능을 활용하여 반복적인 long-context prompt 사용 시 비용을 최대 90%까지 절감하세요.

직접적인 Multimodal 입력

사전 전사(transcription) 과정 없이 원본 오디오 및 비디오 파일을 API에 직접 입력하여 native architecture의 이점을 누리세요.

System Prompt 최적화

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후기

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