코딩 API를 고를 때 토큰 단가만 보면 DeepSeek V4 Flash가 가장 저렴하다. 다만 이번 테스트에서 가장 깔끔한 답변을 내놓은 모델은 아니었다. 요구 사항을 가장 충실히 지킨 것은 Kimi K2.7 Code였고, GPT-5.4 mini는 완료 시간이 4배 이상 빨랐다. 잘못된 패치 때문에 재시도가 발생하면, 최저가 모델의 기준도 달라진다.
같은 TypeScript 버그로 비교한 저가 코딩 API 4종
2026년 7월 30일, 현재 코딩 작업을 처리할 수 있는 API 4종에 동일한 TypeScript 동시성 버그를 전달했다. 과제는 작지만 조건은 엄격했다. mapLimit를 수정해 출력 순서를 유지하고, 사용자 코드를 호출하기 전에 양의 정수 동시성 제한을 검증하며, 그 제한을 절대 넘지 않고, 첫 번째 거부가 발생한 뒤에는 새 작업을 예약하지 않도록 해야 했다. 답변에는 정확히 세 개의 테스트도 포함해야 했다.
이는 지시 이행 능력을 살펴보기 위한 단일 과제 표본일 뿐, 코딩 벤치마크는 아니다. 각 직접 실행에는 사용자 메시지 하나만 사용했고 도구는 연결하지 않았으며, 출력 한도는 8,000토큰으로 설정했다. 온도는 제공사 기본값을 썼고, 명시한 네 가지 조건을 기준으로 수동 검토했다. 응답 시간에는 공통 게이트웨이와 제공사·네트워크 오버헤드가 포함된다.
| 모델 | 검증된 입력 / 출력 100만 토큰당 가격 | 시간 | 구현 | 테스트 | 판정 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.14 / $0.28 | 59.4초 | 최종 버전에서 네 가지 요구 사항을 모두 충족 | 요청한 동작을 검증 | 사용 가능한 답변 중 최저가, 응답은 다소 산만함 |
| MiniMax M3 | $0.30 / $1.20 프로모션 가격 | 60.7초 | 순서와 동시성은 정확했지만, 거부 상태 설정이 Promise 계층 하나 뒤에서 이뤄짐 | 관련 테스트 세 개 | 엄격한 중단 규칙에서는 아슬아슬하게 미달 |
| Kimi K2.7 Code | $0.95 / $4.00 | 64.3초 | 순서 보장 결과와 즉시 확정 상태를 갖춘 깔끔한 스케줄러 | 순서·동시성, 거부, 잘못된 제한값을 검증 | 가장 완성도 높은 응답 |
| GPT-5.4 mini | $0.75 / $4.50 | 13.6초 | 정확한 워커 풀 구현 | 테스트는 세 개지만 잘못된 제한값은 검증하지 않음 | 가장 빠르고 깔끔한 구현, 테스트 공백 존재 |
DeepSeek V4 Flash: 가장 싸지만 정리 작업이 필요하다
DeepSeek V4 Flash는 결국 올바른 구현을 반환했다. 결과 배열을 미리 할당하고 입력 인덱스로 값을 배치했으며, limit를 검증하고 공유 거부 플래그로 워커를 중단시켰다. 문제는 응답 형식이었다. 최종 함수에 앞서 해결되지 않은 Promise 경로를 포함한 폐기된 구현을 출력한 뒤, 그 초안이 왜 잘못됐는지 설명했다.
개발자가 모든 줄을 검토한다면 수용할 수 있다. 하지만 첫 번째 코드 블록을 추출해 자동 적용하는 에이전트에는 맞지 않는다. 테스트와 타입 검사가 필수 관문으로 작동할 때에만 DeepSeek를 저렴한 첫 시도로 쓰겠다.
MiniMax M3: 매력적인 가격, 동시성 처리의 작은 빈틈
MiniMax M3는 간결한 코드를 내놓았고 out[i]로 출력 순서를 보존했다. 다만 거부 플래그는 콜백 실패를 감지한 워커 내부가 아니라 바깥쪽 Promise.all catch에서 설정했다. Promise 반응이 한 단계 더 생기면서 다른 워커가 중단 플래그를 확인하기 전까지 작지만 피할 수 있는 예약 창이 남는다.
가격은 유난히 좋다. MiniMax 공식 페이지에 따르면 M3는 입력 토큰 512K까지 영구 50% 할인으로 입력 $0.30/M, 출력 $1.20/M이다. 512K를 넘으면 할인 적용 행의 가격은 $0.60/$2.40으로 올라간다.
Kimi K2.7 Code: 이번 표본에서 가장 완성도 높은 답변
Kimi K2.7 Code는 초안과 정정을 함께 내놓는 대신 하나의 구현을 반환했다. 작업 예약 전에 제한값을 검증했고, 인덱스 기반 결과 배열을 유지했으며, 활성 Promise 수를 제한하고 거부 핸들러에서 settled를 설정했다. 세 가지 테스트는 이 함수가 흔히 깨지는 세 지점, 즉 완료 순서, 실패 이후의 작업 예약, 잘못된 제한값을 모두 다뤘다.
이번 실행에서는 Kimi의 응답 시간이 가장 길었고, 토큰당 비용도 DeepSeek나 할인된 MiniMax보다 높다. 하지만 놓친 엣지 케이스의 비용이 API 사용료 몇 센트보다 큰 무인 에이전트 작업이라면 그 차이는 지불할 만하다.
GPT-5.4 mini: 가장 빠른 코드, 아쉬운 테스트 선택
GPT-5.4 mini는 보완된 실행에서 13.6초 만에 가장 빠른 올바른 구현을 반환했다. 콜백을 하나라도 예약하기 전에 제한값을 검증하는 것을 포함해 네 가지 요구 사항을 충족했다. 세 가지 테스트는 순서, 최대 동시성, 거부 동작을 확인했지만 모델은 자신이 구현한 제한값 검증은 테스트하지 않았다.
첫 번째 시도에서는 전체 함수가 프롬프트에 들어 있었는데도 저장소 경로를 물었다. 이 한 번의 실수가 모델 전체의 신뢰성 점수를 뜻하는 것은 아니다. 다만 코딩 에이전트에서는 모델 이름이 아니라 결과물을 검증해야 한다는 원칙을 다시 확인해 준다.
코딩 요청 100회의 실제 비용
구체적인 코딩 작업량을 넣어 보면 토큰 가격을 비교하기 쉬워진다. 요청마다 지침과 저장소 컨텍스트로 새로운 입력 8,000토큰을 보내고, 패치와 설명으로 출력 2,000토큰을 받는다고 가정하자. 위에서 검증한 가격 기준으로 캐싱 전 요청 100회의 비용은 $0.168~$1.56이다.
| 모델 | 100회 비용 | 계산식 |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | $0.168 | 100 × (0.008 × $0.14 + 0.002 × $0.28) |
| MiniMax M3 | $0.48 | 100 × (0.008 × $0.30 + 0.002 × $1.20) |
| GPT-5.4 mini | $1.50 | 100 × (0.008 × $0.75 + 0.002 × $4.50) |
| Kimi K2.7 Code | $1.56 | 100 × (0.008 × $0.95 + 0.002 × $4.00) |
승인 검사가 약하다면 한 번의 실패 재시도만으로도 호출당 가격 차이가 무의미해질 수 있다. 코드 리뷰나 운영 환경까지 도달한 깨진 패치의 비용은 어느 API 호출 비용보다 훨씬 크다.
저장소 에이전트는 안정적인 프롬프트와 코드 접두사를 재사용할 수 있다. 공식 캐시 입력 가격은 DeepSeek V4 Flash가 $0.0028/M, MiniMax M3가 $0.06/M, Kimi K2.7 Code가 $0.19/M, GPT-5.4 mini가 $0.075/M이다. 변경된 파일과 도구 추적 정보는 새 입력으로 처리된다.
채팅, 분류 등 코딩 외 작업은 요구되는 성능 하한이 다르다. 이런 표준 요금은 더 폭넓은 최저가 LLM API 비교에서 별도로 다룬다.
"Groq와 Cerebras는 추론 속도가 엄청나게 빠르지만, 일정 수준의 볼륨에 도달하면 제한이 강하게 걸린다." — r/ArtificialInteligence의 한 개발자 보고
이 보고는 제공사 전반에 대한 결론이 아니라 테스트 사례로 봐야 한다. 후보 API는 실제로 운영할 동시 워커 수로 직접 측정해 보자.
코딩 워크플로별 가장 저렴한 선택지
코딩용 최저가 LLM API는 실패를 어떻게 잡아내느냐에 따라 달라진다. 모든 패치가 결정론적 검사를 거친다면 DeepSeek가 최저비용 기본값이고, 모델 스스로 엣지 케이스까지 챙겨야 한다면 이번 표본에서는 Kimi가 더 안전한 선택이다.
| 워크플로 | 추천 모델 | 이유 | 피해야 할 경우 |
|---|---|---|---|
| 테스트와 타입 체크가 있는 프로토타입 | DeepSeek V4 Flash | $0.14/$0.28, 그리고 정확한 최종 구현 | 자동화가 검토 없이 첫 번째 코드 블록을 적용할 수 있는 경우 |
| 무인 코딩 에이전트 루프 | Kimi K2.7 Code | 이번 표본에서 가장 완성도 높은 구현과 테스트 선택 | 지연 시간 또는 최저 토큰 비용이 절대적인 제약인 경우 |
| 대화형 에디터 작업 | GPT-5.4 mini | 이번 실행에서 다른 세 모델보다 훨씬 빠른 13.6초 | 생성된 테스트가 명시한 모든 불변 조건을 검증하리라 기대하는 경우 |
| 대규모 컨텍스트 예산 작업 | MiniMax M3 | 영구 할인 적용 시 512K까지 $0.30/$1.20 | 엄격한 동시성·오류 의미론이 작업의 핵심인 경우 |
출력 비용이 $0.08/M이라는 이유만으로 작은 범용 채팅 모델을 쓰지는 않겠다. 저렴한 코딩 API라면 워크플로에서 실행할 수 있는 검사를 통과하는 패치를 만들어야 한다. 자동화된 검사가 없다면 최저 정가보다 모델의 첫 시도 완성도를 우선해 선택해야 한다.
고정 모델 하나보다 저가 우선 라우팅이 낫다
2단계 라우팅을 쓰면 가장 낮은 토큰 가격을 맹신하지 않으면서도 활용할 수 있다. 모델 선택은 프롬프트 길이나 주관적 확신 점수가 아니라 결정론적 검사 결과를 따라야 한다.
- 첫 번째 시도는 DeepSeek V4 Flash로 보낸다.
- 저장소의 포매터, 타입 체커, 단위 테스트, 그리고 작업별 히든 테스트를 실행한다.
- 모든 검사를 통과하면 패치를 승인한다.
- 실패하면 원래 작업, 실패한 패치, 간결한 테스트 출력을 Kimi K2.7 Code에 보낸다. 대화형 작업에서 지연 시간이 중요하다면 GPT-5.4 mini를 대신 사용한다.
- 에이전트가 하나의 문제에 무한히 비용을 쓰지 않도록 승격 시도 횟수에 상한을 둔다.
이 방식은 단순한 작업에서는 DeepSeek의 1센트 미만 경제성을 유지하고, 검증된 실패에만 더 높은 비용을 지불한다. OpenAI 호환 단일 모델 계층을 두면 네 개를 따로 통합하지 않고 모델 이름만 바꿔 전환할 수 있다. AIReiter LLM API directory는 하나의 엔드포인트 뒤에서 이 모델들을 제공한다.
FAQ
코딩용으로 가장 저렴한 LLM API는 무엇인가?
이번 테스트에서 가장 저렴한 코딩 가능 API는 DeepSeek V4 Flash였으며, 입력은 $0.14/M, 출력은 $0.28/M이다. 올바른 최종 구현을 만들었지만 응답에 깨진 폐기 초안도 포함했으므로 자동화된 검사와 함께 사용하는 편이 좋다.
DeepSeek는 코딩 에이전트에 충분한가?
패치를 승인하기 전에 테스트, 타입 검사, 포매팅을 반드시 통과시킬 수 있다면 DeepSeek V4 Flash는 저렴한 첫 시도로 충분하다. 강력한 검사가 없는 무인 작업에서는 이 단일 과제 표본상 Kimi K2.7 Code가 더 완성도 높은 답변을 냈다.
API 과금과 코딩 구독 서비스 중 어느 쪽이 더 저렴한가?
측정한 입력·출력 토큰과 표의 요금으로 월간 API 비용을 계산한 뒤, 구독료와 요청 한도, API 또는 에이전트 접근 권한 포함 여부를 비교해야 한다. 어느 과금 방식이 본질적으로 더 저렴하다고 단정할 수는 없다.
한 줄 라우팅 원칙
코딩 작업은 DeepSeek V4 Flash로 시작하고, 결정론적 검사를 통과한 패치만 승인하자. 실패한 작업은 Kimi K2.7 Code로 승격하고, 지연 시간에 민감한 작업에는 GPT-5.4 mini를 사용하면 된다. 가격은 검증했지만 품질 순서는 제약된 단일 과제에서 나온 결과이므로, 실제 저장소에서 다시 테스트해야 한다.