ERNIE 5.5 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna: 저렴한 AI 모델, 뭘 선택해야 할까?

ERNIE 5.5 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna의 비교는 결국 세 가지 서로 다른 트레이드오프의 문제입니다. ERNIE 5.5 Flash Preview는 오늘 OpenRouter에서 무료로 호출할 수 있습니다. DeepSeek V4.1 Flash는 MIT 라이선스의 오픈 가중치와 피크 시 1M 토큰당 $0.30/$1.20(비피크 시 절반) 가격을 제공합니다. GPT-6 Luna는 가장 낮은 유료 정가를 자랑합니다: 입력 $0.10, 출력 $0.50입니다.

세 모델 모두 약 1M 토큰의 컨텍스트를 지원하며 도구 호출이 가능합니다. 차이점은 가격 구조, 가중치 공개 여부, 성숙도입니다. 아래의 모든 가격은 2026년 11월 12일 공식 페이지에서 확인한 것이며, 마지막 섹션에서는 코딩 에이전트가 하나의 프롬프트로 세 모델을 모두 테스트하는 과정을 보여줍니다.

ERNIE 5.5 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna 한눈에 비교

출처: 바이두 릴리스 포스트, OpenRouter, DeepSeek 가격 정책, OpenAI의 Luna 페이지.

각 저비용 모델의 정체

ERNIE 5.5 Flash Preview는 바이두가 지난 11월 초 Hugging Face에 공개한 ERNIE 5.5 Flash Base 위에 포스트트레이닝을 적용한 첫 번째 모델입니다. 활성 파라미터 14B와 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 280B 희소 MoE(sparse mixture-of-experts) 모델입니다. 바이두는 이를 중간 체크포인트라고 명시했는데, 포스트트레이닝이 아직 완료되지 않았다는 뜻입니다. 관련 배경 지식: ERNIE 5.5 Flash란 무엇인가 및 그 이전 모델 ERNIE 5.1.

DeepSeek V4.1 Flash는 백본 파라미터 552B를 가진 멀티모달 MoE 모델입니다. 프리필 시 토큰당 8B, 디코드 시 16B의 파라미터를 활성화하여, 입력이 많은 에이전트 작업의 비용을 낮게 유지합니다. 가중치는 Hugging Face에서 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다. DeepSeek V4.1 Flash 해설을 참고하세요.

GPT-6 Luna는 OpenAI의 "집중적이고 대용량 작업에 가장 효율적인 모델"입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고, none부터 max까지의 추론 노력(reasoning effort)을 지원하며, Responses API 도구와 함께 작동합니다. GPT-6 Luna란 무엇인가를 참고하세요.

1M 토큰당 가격과 실제 에이전트 호출 비용

에이전트 루프는 매 단계마다 동일한 긴 컨텍스트를 다시 전송하므로, 캐싱과 시간대별 요금 규칙이 기본 요율만큼이나 중요합니다.

• GPT-6 Luna: 입력 $0.10, 캐시된 입력 $0.01, 캐시 쓰기 $0.125, 출력 $0.50. 입력 토큰이 272K를 초과하는 프롬프트는 해당 요청 전체에 대해 입력 2배, 출력 1.5배 비용이 청구됩니다. Batch와 Flex는 표준 요금의 50%로 실행됩니다.
• DeepSeek V4.1 Flash: 입력 $0.30 (캐시 미스), 캐시 히트 $0.006, 피크 시간대 출력 $1.20. 비피크 요금은 절반입니다. 피크 시간대는 월~금 UTC 기준 01:00~04:00 및 06:00~10:00이며, 주말을 포함한 그 외 모든 시간은 비피크입니다.
• ERNIE 5.5 Flash Preview: OpenRouter의 :free 엔드포인트에서 입력과 출력 모두 $0이며, OpenRouter에 따르면 요청 한도(rate limit)가 적용됩니다. 바이두는 현재 확인 가능한 페이지에 유료 토큰당 가격을 공개하지 않았으므로, 다른 곳에서 본 수치는 [VERIFY]로 취급하세요.

입력 50,000토큰, 출력 2,000토큰, 캐시 없이 에이전트 한 단계를 실행한다고 가정해 보겠습니다:

이제 그 입력의 90%가 캐시 히트라고 가정해 보겠습니다. 동일한 리포지토리를 다시 읽는 에이전트에게는 이런 상황이 흔합니다. Luna는 호출당 약 $0.0020으로 떨어집니다(1회성 캐시 쓰기 비용 별도). DeepSeek은 피크 시 약 $0.0042, 비피크 시 $0.0021로 떨어집니다. 비피크 시간대에는 두 유료 모델 간 격차가 거의 사라집니다.

두 가지 주의사항: 각 제공사마다 자체 토크나이저를 사용하므로 동일한 프롬프트라도 토큰 수가 다르며, 추론 토큰은 출력으로 청구되므로 높은 추론 노력은 출력 비용을 부풀립니다. 저희의 DeepSeek V4.1 Flash 가격 분석과 10달러 미만 API 티어 비교에서 캐시 계산에 대해 더 자세히 다룹니다.

컨텍스트 윈도우, 출력 길이, 속도

컨텍스트가 승부를 가리지는 않습니다. 출력 한도는 차이가 더 큽니다: DeepSeek은 384K, Luna는 128,000, ERNIE 무료 엔드포인트는 1,024,000으로 등재되어 있습니다. 속도 주장은 신중하게 봐야 합니다:

1. ERNIE 5.5 Flash Preview: OpenRouter의 모델 설명에는 초당 200토큰 이상이라고 명시되어 있습니다. 하지만 OpenRouter가 직접 측정한 최근 3일간의 P50 처리량은 단일 제공사(바이두 첸판) 기준 초당 79토큰, P50 지연 시간은 2.53초였습니다.
2. DeepSeek V4.1 Flash: 가격 페이지에 초당 토큰 수치는 없으며, 동시성 한도 2,500이 명시되어 있습니다.
3. GPT-6 Luna: OpenAI는 이를 "빠름(Fast)"으로 분류하며, Build 티어 한도는 분당 5,000 요청 및 2,000,000 토큰입니다.

반드시 본인의 지역에서 본인의 프롬프트로 측정하세요. 아래의 Apidog 섹션에서 그 방법을 안내합니다.

오픈 가중치, 무료 접근, 라이선싱

• DeepSeek V4.1 Flash는 오늘 바로 다운로드할 수 있는 프로덕션 가중치를 제공하는 유일한 모델로, MIT 라이선스입니다. 셀프 호스팅하거나 Hugging Face 카드에서 호스팅 제공사를 선택할 수 있습니다.
• ERNIE 5.5 Flash는 두 가지 아티팩트가 있습니다. 베이스 모델(프리트레이닝 전용, 33.5T 토큰)은 이미 Hugging Face에 공개되어 있습니다. 챗 및 에이전트 모델인 Preview는 아직 공개 가중치가 없으며, 바이두는 Apache 2.0 라이선스로 "곧" 오픈소스화하겠다고 밝혔습니다. 온라인에서 볼 수 있는 날짜는 확인되지 않았습니다 [VERIFY].
• GPT-6 Luna는 비공개 모델입니다. OpenAI의 API 또는 Amazon Bedrock을 통해서만 접근할 수 있으며, API 무료 티어는 "지원되지 않음"으로 표시되어 있습니다.

$0 테스트를 위해서는 ERNIE의 :free 엔드포인트가 가장 쉬운 통로입니다. DeepSeek과 Luna도 각자의 무료 이용 경로가 있는데, DeepSeek V4.1 Flash 무료로 사용하는 방법과 GPT-6 Luna 무료로 사용하는 방법에서 다룹니다.

에이전트와 코딩에 가장 적합한 모델

각 벤더는 자체 벤치마크 환경에서 측정하므로, 그 수치들을 하나의 테스트처럼 나란히 놓고 비교하면 안 됩니다. 각 모델이 무엇을 강조하는지 비교하세요.

DeepSeek V4.1 Flash는 최대 추론 노력 설정에서 Terminal-Bench 2.1에서 90.6, DeepSWE v1.1에서 74.2를 기록했다고 보고하며, 모두 DeepSeek이 자체 환경에서 측정한 수치입니다. 추론 노력은 1~100 사이의 조절값이며, 엔드포인트가 OpenAI, Anthropic, Responses 포맷을 지원하므로 Claude Code, Codex, OpenCode에 바로 연결할 수 있습니다.

ERNIE 5.5 Flash Preview는 바이두 릴리스 페이지에서 단일 11시간 코딩 작업으로 Unreal Engine 5.8 게임을 만들고, 디자인 문서만으로 거의 100개의 모바일 미니게임을 제작하는 모습을 보여줍니다. 다만 텍스트 전용이므로 스크린샷 기반 에이전트 루프는 당분간 사용할 수 없습니다. 또한 OpenRouter 대시보드에서 지난 3일간 구조화된 출력 오류율 21.70%, 도구 호출 오류율 1.01%가 표시되었으므로, 파이프라인에서 JSON 출력을 신뢰하기 전에 반드시 검증하세요.

GPT-6 Luna는 도구의 폭에서 승리합니다. Responses API를 통해 호스티드 셸, 패치 적용, 컴퓨터 사용, MCP를 제공합니다. 한 가지 제한: Chat Completions에서는 reasoning_effort가 none으로 설정된 경우에만 함수 호출이 작동하므로, 추론을 켠 상태로 도구를 사용하려면 Responses API를 사용해야 합니다.

어떤 저비용 모델을 선택해야 할까?

리더보드가 아닌 제약 조건을 기준으로 선택하세요:

• 오늘 $0으로 새 모델을 사용해보고 싶다: OpenRouter의 ERNIE 5.5 Flash Preview. 프리뷰 수준의 동작과 요청 한도를 감안하세요.
• 오픈 가중치가 필요하거나 셀프 호스팅 계획이 있다: DeepSeek V4.1 Flash.
• 에이전트가 길고 입력이 많은 세션을 실행하며 비피크 시간대로 예약할 수 있다: DeepSeek V4.1 Flash. 비피크 시 캐시 히트가 1M당 $0.003입니다.
• 가장 낮은 유료 정가와 OpenAI의 호스티드 도구를 원한다: GPT-6 Luna.
• 이미지 입력이 필요하다: ERNIE가 아닌 DeepSeek V4.1 Flash 또는 GPT-6 Luna.

Apidog CLI로 코딩 에이전트가 세 모델을 모두 비교하게 하기

모델이 업데이트될 때마다 API 호출을 일일이 세 번 클릭하지 마세요. Claude Code, Codex 또는 Cursor가 하나의 시나리오를 만들고 Apidog CLI로 각 제공사에 대해 실행하게 하세요. 세 모델 모두 OpenAI Chat Completions를 지원하므로, 베이스 URL, 모델 ID, 키만 바꾸면 됩니다.

CLI를 한 번 설정하세요:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

그런 다음 에이전트에 프롬프트 하나를 주세요:

In Apidog project <projectId>, create three environments: ernie-flash
(base URL https://openrouter.ai/api/v1, model baidu/ernie-5.5-flash-preview:free),
deepseek-flash (https://api.deepseek.com, model deepseek-flash) and gpt-6-luna
(https://api.openai.com/v1, model gpt-6-luna). Create one test scenario that POSTs
the same prompt to {{baseUrl}}/chat/completions with model {{model}}, asserts
status 200 and a non-empty choices[0].message.content, and records
usage.completion_tokens. Run it 5 times per environment and give me a table of
pass rate, average response time and output tokens.

에이전트가 환경을 만들고, 스키마에 맞춰 시나리오 페이로드를 검증한 뒤, 저장하고 실행합니다:

apidog environment create ernie-flash --project <projectId> --base-url https://openrouter.ai/api/v1 --variables '<json>'
apidog environment create deepseek-flash --project <projectId> --base-url https://api.deepseek.com --variables '<json>'
apidog environment create gpt-6-luna --project <projectId> --base-url https://api.openai.com/v1 --variables '<json>'
apidog cli-schema get test-scenario-create
apidog cli-schema validate test-scenario-create --file scenario.json
apidog test-scenario create --project <projectId> --file scenario.json
apidog test-scenario run <scenarioId> --project <projectId> -e <envId> -n 5 -r cli,json --env-var "apiKey=$OPENROUTER_API_KEY"

--env-var로 키를 전달하면 공유 환경에서 키가 분리됩니다. 각 제공사의 키로 환경별 실행을 반복하고, JSON 리포트를 표에 취합하세요. 동일한 실행 명령에 -r junit을 붙이면 CI에 바로 연결됩니다. Apidog CLI CI/CD 가이드와 Claude Code 설정 워크스루를 참고하세요. Apidog의 무료 플랜은 최대 4명의 사용자까지 지원하므로, 소규모 팀도 유료 시트 없이 이 작업을 수행할 수 있습니다.

FAQ

ERNIE 5.5 Flash가 DeepSeek V4.1 Flash보다 저렴한가요? 현재로서는 그렇습니다: OpenRouter의 :free 엔드포인트는 요청 한도 내에서 $0입니다. 바이두가 확인 가능한 유료 가격을 공개하지 않았으므로, 유료 대 유료 비교는 아직 불가능합니다.

컨텍스트 윈도우가 가장 큰 것은 무엇인가요? 세 모델 모두 비슷합니다. GPT-6 Luna는 1,050,000토큰, ERNIE 5.5 Flash Preview는 OpenRouter 기준 1,024,000토큰, DeepSeek V4.1 Flash는 1M입니다. Luna는 입력이 272K토큰을 넘으면 가격이 2배가 됩니다.

이 모델들을 로컬에서 실행할 수 있나요? DeepSeek V4.1 Flash는 가능합니다: Hugging Face의 MIT 가중치를 사용하면 됩니다. ERNIE 5.5 Flash Base의 가중치도 공개되어 있지만, Preview 챗 모델은 아직 출시되지 않았습니다. GPT-6 Luna는 공개 가중치가 없습니다.

코딩 에이전트에는 어느 것이 가장 좋나요? 사용하는 환경에 따라 다릅니다. DeepSeek V4.1 Flash는 자체 테스트에서 강력한 에이전트 성능을 보고했으며 OpenAI와 Anthropic 포맷을 지원합니다. GPT-6 Luna는 호스티드 도구 세트가 가장 넓습니다. ERNIE 5.5 Flash Preview는 무료로 사용해볼 수 있지만 텍스트 전용이며 아직 프리뷰 단계입니다.

GPT-6 Luna에 무료 API 티어가 있나요? 없습니다. OpenAI의 모델 페이지는 무료 티어를 "지원되지 않음"으로 표시합니다. 유료 사용은 1M 입력 토큰당 $0.10부터 시작됩니다.