비용 분석: DeepSeek v4.1 Flash vs GLM 5.3 Flash
Costs analysis: DeepSeek v4.1 Flash vs GLM 5.3 Flash
핵심 요약
DeepSeek v4.1 Flash와 GLM 5.3 Flash의 사용량 및 비용을 비교 분석한 결과, GLM의 캐시 읽기 비용이 훨씬 높아 전체 비용이 약 3배 더 발생함.
- 비용 효율성 분석 — DeepSeek가 GLM 대비 캐시 읽기 비용이 낮아 동일 작업 시 훨씬 경제적임.
- 캐시 적중률 비교 — DeepSeek가 96%로 GLM의 92%보다 높은 효율을 보임.
- 모델별 특성 — GLM이 더 지능적이고 간결한 응답을 제공하지만, 비용 측면에서는 DeepSeek가 우위임.
- 사용 전략 제안 — 비피크 시간에는 DeepSeek를 사용하고, 특정 작업 필요 시에만 GLM을 활용할 것을 권장함.
OpenCode 대시보드
CommandCode 대시보드
나를 포함해서 GLM 5.3 Flash랑 DeepSeekv4.1 Flash의 비용 효율 문제로 고민하는 애들이 많길래 한번 분석해 봤다. CommandCode랑 OpenCode 둘 다에서 공통적으로 나타나는 현상임.
OpenCode(그리고 CommandCode) 대시보드에 나온 최근 사용량 데이터를 기준으로 얘기해 보자.
사용량 및 캐시 적중률
Deepseek는 비용은 20% 더 드는데 일은 2.5배나 더 많이 함.
GLM이 DeepSeek보다 캐시 적중률도 낮음.
DSv4.1F - 641M/663M 캐시됨 (96%)
GLM5.3F - 200M/218M 캐시됨 (92%)
요금:
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DeepSeek V4.1 Flash: 캐시 안 된 입력: $0.15/1M | 캐시 읽기: $0.003/1M | 출력: $0.60/1M
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GLM-5.3 Flash: 캐시 안 된 입력: $0.15/1M | 캐시 읽기: $0.03/1M | 출력: $0.50/1M
가격만 보면 GLM이 출력 비용도 싸고 더 저렴할 것 같지? 근데 AI 비용 계산할 때 출력 토큰이 제일 비싸긴 해도, 사실 전체 비용에서 차지하는 비중은 생각보다 작음. 여기서 진짜 중요한 건 캐시된 토큰 비용인데, GLM 5.3 Flash가 무려 10배나 더 비쌈.
입력 토큰 500M, 출력 토큰 5M인 작업 기준으로 비용을 계산해 보자.
Command Code랑 에 나온 요금 체계를 그대로 적용하면:
