중국 연구소들은 2026년 상반기에 LLM API 가격을 여섯 번 인하했으며, 이 중 세 번의 인하는 영구적인 것으로 발표되었습니다. DeepSeek V4-Pro는 이제 출력 토큰 백만 개당 $0.87입니다. Xiaomi MiMo V2.5는 장문 컨텍스트 계층 가격을 출력 토큰 백만 개당 $3로 고정했습니다. Alibaba의 Qwen3 Max는 $3.90에 출시됩니다. Moonshot의 Kimi K2.6은 캐시 적중 최저가인 $0.07을 유지합니다. Zhipu의 GLM-5는 출력 토큰 백만 개당 $3.20입니다. 아래는 2026년 5월 기준 중국 상위 5개 최첨단 API에 대한 전체 가격 분석이며, 기능 설명과 워크로드에 적합한 API를 선택할 수 있도록 구매자 매트릭스가 마지막에 포함되어 있습니다.
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요약
- 토큰당 최저가 (출력): DeepSeek V4-Pro, 백만 토큰당 $0.87. GPT-5.5보다 약 34배 저렴합니다.
- 1M 컨텍스트에서 최저가: Xiaomi MiMo V2.5 Pro, 출력 백만 토큰당 $3, 입력 길이와 상관없이 동일합니다.
- 일반적인 프로덕션을 위한 최고의 가격-품질 균형: Alibaba Qwen3 Max, 출력 백만 토큰당 $3.90, 262K 컨텍스트.
- 최저 캐시 적중 최저가 (긴 시스템 프롬프트): Moonshot Kimi K2.6, 캐시 토큰 백만 개당 $0.07.
- 추론 중심 워크로드: Zhipu GLM-5, 출력 백만 토큰당 $3.20, 200K 컨텍스트, 구조화된 사고의 사슬(chain-of-thought)에 가장 강력합니다.
- 다섯 개 연구소 모두 가격 경쟁 중입니다. 세 곳(DeepSeek, MiMo, Kimi)은 2026년 가격 인하를 영구적인 것으로 간주합니다.
2026년 중국 LLM 가격 전쟁의 전개 방식
이 패턴은 2025년 4분기에 시작되어 2026년 2분기에 가속화되었습니다. 대략적인 타임라인은 다음과 같습니다.
- 2025년 4분기: DeepSeek V3.2가 입력 백만 토큰당 $0.28에 출시되어, 미국 최첨단 모델 가격을 한 자릿수 차이로 크게 낮춥니다. Kimi K2.6이 계층별 컨텍스트 인식 가격 책정과 업계 최저인 백만 토큰당 $0.07의 캐시 적중률로 뒤를 잇습니다.
- 2026년 3월: Xiaomi가 OpenRouter에서 MiMo V2-Pro를 경쟁력 있지만 계층 기반 요율로 공개합니다.
- 2026년 4월: DeepSeek V4가 5월 31일 만료 예정인 75% 프로모션 할인과 함께 출시됩니다.
- 2026년 5월 22일: DeepSeek은 75% 할인이 영구적이라고 발표합니다. V4-Pro는 무기한 $0.435/$0.87을 유지합니다. 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.
- 2026년 5월 27일: Xiaomi는 MiMo V2.5 가격을 $1/$3으로 영구적으로 책정하여 장문 컨텍스트 승수를 없앱니다. MiMo 인하에 대한 자세한 정보.
이러한 인하는 무작위가 아닙니다. 각 연구소는 특정 경쟁 격차를 목표로 하고 있습니다. DeepSeek은 토큰당 원가를 추구하고 있습니다. MiMo는 다른 모델들이 가격이 너무 비싸게 책정하는 장문 컨텍스트 워크로드를 목표로 합니다. Qwen과 GLM은 중간 수준의 가격을 유지하며 대신 기능으로 경쟁합니다. Kimi는 캐시 적중 최저가를 통해 에이전트 및 코딩 워크플로우에서 경쟁합니다.
한눈에 보는: 2026년 5월 기준 중국 상위 5개 LLM API
| 모델 | 입력 ($/백만 토큰) | 출력 ($/백만 토큰) | 캐시 적중 | 컨텍스트 | 가장 강점 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Pro | $0.435 | $0.87 | $0.003625 | 128K | 토큰당 최저가, 코딩 |
| Xiaomi MiMo V2.5 Pro | $1.00 | $3.00 | $0.20 | 1M | 장문 문서 RAG, 리포지토리 에이전트 |
| Alibaba Qwen3 Max | $0.78 | $3.90 | $0.156 | 262K | 생산 균형 |
| Moonshot Kimi K2.6 | $0.16–$2.00 (계층별) | ~$2.50 | $0.07 | 128K | 긴 시스템 프롬프트, 코딩 에이전트 |
| Zhipu GLM-5 | $1.00 | $3.20 | (제공업체 정의) | 200K | 구조화된 추론 |
표에서 자세히 살펴볼 몇 가지 사항:
- DeepSeek과 MiMo는 고정 요금입니다. 이 세트의 다른 모든 연구소는 여전히 계층별 가격 책정 또는 컨텍스트 승수 방식을 사용합니다. 고정 가격은 생산 능력 계획을 예측 가능하게 만듭니다. 계층별 가격은 장문 컨텍스트 사용량이 많은 달에 예상치 못한 비용을 발생시킬 수 있습니다.
- 캐시 적중률은 크게 다릅니다. Kimi K2.6의 $0.07과 DeepSeek V4-Pro의 $0.003625는 두 가지 예외입니다. 안정적인 시스템 프롬프트를 사용하는 모든 에이전트의 경우, 캐시 누락 정가가 아니라 이러한 요율을 기준으로 벤치마킹해야 합니다. 메커니즘에 대한 자세한 내용은 프롬프트 캐싱 심층 분석을 참조하십시오.
- 컨텍스트 창이 크게 나뉩니다. MiMo V2.5만 저렴한 계층에서 1M 토큰을 제공합니다. 이 세트에서 다음으로 큰 것은 262K의 Qwen3 Max입니다. 워크로드에 300K 토큰 이상이 필요한 경우 MiMo는 선택 사항이 아닙니다.
아래: 각 모델은 가격, 기능 및 강점 워크로드를 설명하는 섹션을 가집니다.
DeepSeek: 토큰당 최저가
모델: V4-Pro (입력 $0.435 / 출력 $0.87 / 캐시 적중 $0.003625, 128K 컨텍스트), V4-Flash ($0.14 / $0.28).
DeepSeek의 V4-Pro는 중국 최첨단 모델 중 가장 낮은 가격을 자랑합니다. 5월 22일 영구적인 가격 인하로 출력 토큰은 백만 개당 $0.87이 되었으며, 이는 GPT-5.5보다 약 34배, Claude Opus 4.7보다 17배 저렴합니다. 캐시 적중률은 백만 토큰당 $0.003625로, 어떤 주요 연구소의 자체 요금 중에서도 가장 낮습니다. 이는 DeepSeek의 공식 가격 페이지에서 확인되었습니다.
V4-Pro의 강점:
- 토큰 예산의 70% 이상을 출력에 사용하는 출력 중심 워크로드(코드 생성, 에이전트 체인, 콘텐츠 도구).
- 안정적인 5K~10K 토큰 시스템 프롬프트를 사용하는 모든 작업. 캐시 적중은 효과적인 입력 비용을 거의 0으로 만듭니다.
- GPT-5.5에 비해 벤치마크 격차 3~7점을 감수할 수 있는 비용 민감형 프로덕션.
적합하지 않은 경우:
- 장문 문서 워크로드 (128K 컨텍스트 초과). DeepSeek이 프롬프트를 처리할 수 없으므로 MiMo V2.5가 토큰당 요금이 더 높더라도 절대적인 측면에서 더 저렴한 선택입니다.
- 지연 시간에 민감한 실시간 채팅. V4-Pro는 첫 토큰까지 600~900ms의 시간을 요하는 사고형 모델입니다.
더 자세한 정보: DeepSeek V4-Pro 영구 가격 인하, DeepSeek V4란 무엇인가, DeepSeek V4 API 사용 방법.
Xiaomi MiMo: 가장 저렴한 1M 컨텍스트 옵션
모델: MiMo V2.5 Pro (입력 $1.00 / 출력 $3.00 / 캐시 $0.20, 1M 컨텍스트), MiMo V2 Flash (~$0.10 / ~$0.40, 256K 컨텍스트).
Xiaomi의 5월 27일 영구적인 가격 인하로 MiMo V2.5의 가격이 모든 컨텍스트 창에서 동일해졌습니다. 256K 입력 토큰 이상에서 가파른 승수를 부과했던 이전의 장문 컨텍스트 계층은 사라졌습니다. 새로운 가격은 5K 토큰을 보내든 950K 토큰을 보내든 동일한 $1/$3 요율을 적용합니다. 공식 가격 업데이트 공지는 이 인하를 "영구적"이라고 명시하고 있습니다.
V2.5 Pro의 강점:
- 장문 문서 RAG, 리포지토리 전체 코드 분석, 다중 문서 요약, 300K ~ 1M 토큰의 컨텍스트에 맞는 모든 워크로드.
- 절대적인 최저가보다 가격 예측 가능성이 더 중요한 고용량 문서 처리.
적합하지 않은 경우:
- 짧은 프롬프트 채팅. V2.5 Pro는 DeepSeek이 처리할 수 있는 모든 컨텍스트 길이에서 DeepSeek V4-Pro보다 비쌉니다.
- 지연 시간에 민감한 워크로드. 1초 미만 응답 예산에는 더 빠른 중국 모델이 존재합니다.
1M 컨텍스트 창과 경쟁력 있는 캐시 요율은 MiMo에게 시장에서 구조적으로 독특한 위치를 제공합니다. DeepSeek이 컨텍스트를 128K 이상으로 확장하거나 Alibaba가 Qwen의 가격을 균일화하기 전까지는 MiMo가 저렴하고 긴 컨텍스트 영역을 독점합니다.
더 자세한 정보: 2026년에 Xiaomi MiMo V2.5를 사용하는 데 드는 비용, MiMo V2-Pro & Omni 가격 책정 및 API 사용 방법, Xiaomi MiMo Orbit 무료 100T 토큰 프로그램.
Alibaba Qwen: 생산의 일꾼
모델: Qwen3 Max (입력 $0.78 / 출력 $3.90 / 캐시 $0.156, 262K 컨텍스트). 1M 컨텍스트를 지원하는 새로운 Qwen 3.7 Max는 입력 백만 토큰당 $2.50에 초기 출시 중입니다. 요율은 pricepertoken의 Qwen3 Max 시트에서 확인되었습니다.
Qwen3 Max는 Alibaba의 주력 모델이며 국제 생산에서 가장 많이 배포된 중국 모델입니다. 경쟁력은 있지만 최저 가격은 아닌 가격대에 있습니다: 입력은 DeepSeek V4-Pro의 1.8배, 출력은 4.5배입니다. 이 프리미엄은 가장 광범위한 툴링 생태계(Anthropic-protocol 드롭인, OpenAI 호환, Alibaba Cloud 엔터프라이즈 호스팅)와 대부분의 기업 문서 워크로드를 처리하는 262K 컨텍스트 창에 대한 대가입니다.
Qwen3 Max의 강점:
- 다국어 생산. Qwen의 학습 코퍼스는 중국어와 아시아 언어에 크게 편중되어 있어, 이 세트에서 가장 강력한 비영어권 성능을 보여줍니다.
- 기업 규정 준수 시나리오. Alibaba의 기업 SLA 및 클라우드 지역 옵션은 어떤 중국 연구소보다 가장 성숙합니다.
- 200K~262K 컨텍스트가 필요하지만 MiMo의 프리미엄 품질 대역을 정당화하지 않는 워크로드.
적합하지 않은 경우:
- 비용에 민감한 출력 중심 워크로드. 출력 백만 토큰당 $3.90으로 DeepSeek 요금의 4.5배를 지불하게 됩니다. 워크로드가 DeepSeek의 품질을 허용한다면 전환하세요.
더 자세한 정보: Qwen 3 vs OpenAI & DeepSeek: API 개발자를 위한 심층 기술 비교.
Moonshot Kimi: 코딩 전문가
모델: Kimi K2.6, 컨텍스트 계층별 입력 가격 책정 (8K, 32K, 64K, 128K 대역에서 백만 토큰당 $0.16 ~ $2.00), 캐시 적중 최저가 백만 토큰당 $0.07, 중간 대역에서 출력 요율은 백만 토큰당 약 $2.50.
Kimi K2.6은 캐시 적중 챔피언입니다. 적중 시 백만 토큰당 $0.07은 어떤 주요 연구소의 자체 요금 중에서도 가장 낮은 수치입니다. Kimi의 강력한 도구 호출 및 장기 실행 에이전트 지원과 결합하여 K2.6은 안정적인 시스템 프롬프트를 여러 번 재사용하는 워크플로우(코딩 에이전트, 안정적인 페르소나 프롬프트가 있는 고객 지원 챗봇, 안정적인 컨텍스트 블록이 있는 검색 파이프라인)에서 승리하는 모델입니다.
K2.6의 강점:
- 코딩 에이전트 (Claude 코드 스타일 워크플로우). 강력한 도구 호출 형식 준수 및 최저 캐시 적중 최저가는 반복적인 컨텍스트 패턴을 거의 무료로 만듭니다.
- 시스템 프롬프트와 몇 가지 예제가 안정적인 장기 실행 채팅 세션.
적합하지 않은 경우:
- 접두사가 요청마다 바뀌는 버스트성, 다양한 워크로드. 계층별 입력 가격은 컨텍스트 길이 예측 불가능성이 요금을 급증시킬 수 있음을 의미합니다.
- 예측 가능한 예산 책정. 32K, 64K, 128K 입력 토큰에서의 계층 전환은 동일한 쿼리 유형이 짧은 날보다 긴 날에 4배 더 많은 비용이 들 수 있음을 의미합니다.
더 자세한 정보: Kimi K2 API 가격 책정은 2026년 개발자들에게 정말로 과대 광고만큼 가치가 있을까.
Zhipu GLM: 추론 분야의 도전
모델: GLM-5 (입력 $1.00 / 출력 $3.20, 200K 컨텍스트), GLM-5.1 ($0.98 / $3.08, 200K 컨텍스트). 요율은 Z.AI의 공식 가격 개요에서 확인되었습니다.
Zhipu의 GLM-5는 GLM-4.7보다 30% 인상된 가격으로 출시되었고 (바닥을 향해 경쟁하는 시장에서 반대되는 움직임), 이후 GLM-5.1을 약간 할인된 가격으로 출시했습니다. 이 가격은 Zhipu의 포지셔닝을 반영합니다: 가장 저렴하지는 않지만, 구조화된 추론 및 사고의 사슬(chain-of-thought) 작업에 가장 강력합니다.
GLM-5의 강점:
- 수학, 형식 추론, 구조화된 사고의 사슬 작업. GLM-5는 중국 최첨단 모델 중 여러 GPQA급 벤치마크에서 선두를 유지하고 있습니다.
- 잘못된 답변의 비용에 비해 한계 비용이 작은 워크로드 (재무 분석, 법률 요약, 과학 추론).
- 깔끔한 추론 추적에서 이점을 얻는 다단계 에이전트 워크플로우.
적합하지 않은 경우:
- 비용에 민감한 애플리케이션. GLM-5는 입력과 출력을 합산했을 때 이 세트에서 가장 비싼 옵션입니다. 원가 절감이 최우선이라면 다른 곳을 찾아보세요.
- 강력한 추론이 필요 없는 워크로드. 단순한 콘텐츠 생성이나 요약에는 GLM 프리미엄이 가치가 없습니다.
더 자세한 정보: GLM-5 vs DeepSeek V3 vs GPT-5: 속도, 비용 및 실용적인 개발자 비교, GLM-5.1 vs Claude, GPT, Gemini, DeepSeek.
워크로드별 최저가: 구매자 매트릭스
다섯 가지 일반적인 생산 워크로드에 대해 각 모델의 장점을 보여줍니다:
| 워크로드 | 승자 | 이유 |
|---|---|---|
| 코드 생성 (출력 중심) | DeepSeek V4-Pro | 출력 백만 토큰당 $0.87은 압도적입니다. |
| 장문 문서 RAG (300K 컨텍스트 초과) | Xiaomi MiMo V2.5 Pro | 유일한 고정 가격 1M 컨텍스트 옵션 |
| 안정적인 시스템 프롬프트를 가진 코딩 에이전트 | Kimi K2.6 | 캐시 적중 최저가 백만 토큰당 $0.07 |
| 다국어 고객 지원 | Alibaba Qwen3 Max | 가장 강력한 비영어권 성능 |
| 수학, 형식 추론, 구조화된 분석 | Zhipu GLM-5 | 최고의 사고의 사슬(chain-of-thought) 품질 |
주목할 만한 세 가지 결합 패턴:
- 두 가지 모델 라우팅. 많은 프로덕션 팀은 트래픽의 70~85%를 DeepSeek V4-Pro로 라우팅하고 보조 모델은 하드 테일에 유지합니다. 대부분의 워크로드에서 절감액이 크고 품질 저하는 작습니다.
- 장문 컨텍스트 분할. 워크로드가 짧은 컨텍스트와 긴 컨텍스트로 나뉜다면, 짧은 컨텍스트는 DeepSeek으로, 긴 컨텍스트는 MiMo로 라우팅하세요. 통합 청구의 어려움은 현실이지만 비용 차익이 너무 커서 무시할 수 없습니다.
- 캐시 접두사 통합. 어떤 모델을 선택하든 시스템 프롬프트를 감사하세요. 캐시 적중은 모델 교체와 상관없이 이점을 제공하는 저렴한 승리입니다.
품질 및 벤치마크 참고 사항
모델이 작업을 수행할 수 없다면 가격은 무의미하므로 품질에 대한 참고 사항입니다.
Artificial Analysis에 따르면, 이 비교에 포함된 다섯 가지 모델은 대부분의 공개 벤치마크에서 서로 5~10% 포인트 내에 군집해 있습니다. 흥미로운 차이점은 다음과 같습니다:
- DeepSeek V4-Pro: 코딩 (SWE-bench Pro 약 55%) 및 추론 (GPQA 약 90%)에 강합니다. 장기 에이전트 작업에서 GPT-5.5에 비해 약간의 격차가 있습니다.
- MiMo V2.5 Pro: 장문 컨텍스트 검색 (800K에서 니들 정확도 95% 이상)에 강하며, 코딩에서는 중간 수준입니다.
- Qwen3 Max: 최고의 비영어권 성능, 강력한 일반 생산 품질.
- Kimi K2.6: 특히 병렬 도구 호출에서 가장 강력한 도구 호출 형식 준수.
- GLM-5: 이 세트에서 최고의 사고의 사슬(chain-of-thought) 추론 품질.
커밋하기 전에 자체적으로 100개 샘플 평가를 실행하십시오. 공개 벤치마크는 방향을 제시하는 데 유용하지만, 중요한 격차는 트래픽에 대한 것입니다.
Apidog로 다섯 가지 모두 테스트하기
다중 모델 생산 배포에는 다중 모델 테스트 하네스가 필요합니다. Apidog는 사소한 호환성 문제가 있지만, 다섯 가지 중국 API 모두 OpenAI 채팅 완료 요청 본문을 허용하므로 하나의 작업 공간에서 모두 처리합니다. 워크플로우:
- Apidog에서 공급업체별로 환경을 생성합니다:
api.deepseek.com,platform.xiaomimimo.com, Alibaba Cloud Model Studio, Moonshot의api.moonshot.cn, Zhipu의open.bigmodel.cn. - OpenAI 채팅 완료 스키마를 한 번 가져옵니다. 환경별로 기본 URL을 전환합니다.
- 한 번의 클릭으로 다섯 가지 모두에서 동일한 테스트 시나리오를 실행합니다. 응답, 점수 및 지연 시간을 비교합니다.
- 각 공급업체에 고유한 스트리밍 형식 특성을 포착하기 위해
tool_calls형식에 대한 JSON 스키마 유효성 검사를 연결합니다.
Apidog를 다운로드하고 테스트 케이스를 가져오면 15분 이내에 작동하는 다섯 가지 비교를 할 수 있습니다. 각 모델 심층 분석에서 권장하는 것과 동일한 워크플로우입니다: DeepSeek V4-Pro 영구 인하, MiMo V2.5 비용, Kimi K2 가격.
가격 전쟁은 어디로 향할 것인가
가격 최저점은 5월에 두 번 이동했습니다. 3분기가 끝나기 전에 두 번 더 움직일 가능성이 높습니다.
- Qwen의 대응. Alibaba는 가격을 가장 먼저 인하하는 경우는 거의 없지만, 몇 주 내에 꾸준히 뒤따릅니다. 7월까지 Qwen3 Max 개정 또는 Qwen 3.8 발표를 기대하십시오.
- GLM의 대응. Zhipu의 GLM-5 30% 인상은 점점 더 반대되는 움직임으로 보입니다. 구조적인 인하가 포함된 GLM-5.2가 나올 가능성이 있습니다.
- Kimi의 구조적 단순화. 계층별 컨텍스트 가격 책정은 유행이 지나고 있습니다. Moonshot은 MiMo의 구조에 맞춰 K2.6을 균일화할 수 있습니다.
그에 따라 구축하십시오. 다음 세 단계:
- 위의 구매자 매트릭스를 기준으로 상위 세 가지 워크로드를 감사하십시오. 이번 주에 마이그레이션 테스트를 위해 하나를 선택하십시오.
- 캐시 접두사를 고정하십시오. 이는 어떤 모델을 선택하든 상관없이 이점을 제공하는 부분입니다.
- 다음 번 가격 인하를 평가하는 데 몇 주가 아닌 몇 시간밖에 걸리지 않도록 다섯 가지 공급업체 모두를 가리키는 Apidog 회귀 테스트 스위트를 연결하십시오.
가격 최저점은 아직 떨어지는 중입니다. 다음 상황에 대비하여 스택을 포지셔닝하십시오.