작성자 주: 두 모델의 피크 시간대 가격은 같지만, 잘하는 작업은 달라요. 이 글에서는 파라미터, 가격, 벤치마크, 역할 분담을 네 개의 표로 비교해 어떤 작업을 어떤 모델에 맡기면 좋을지 알아봅니다.
두 모델의 피크 시간대 가격은 완전히 같아요. 토큰 100만 개당 입력 $0.30, 캐시 $0.006, 출력 $1.20이에요. 차이는 잘하는 작업에 있으니, 어떤 작업을 처리할지에 따라 선택하면 됩니다. LongCat 2.5는 전체 파라미터 1.6T, 토큰당 활성 파라미터 약 48B인 네이티브 멀티모달 모델이에요. DeepSeek V4.1 Flash는 552B 규모의 비대칭 MoE로, 입력 시 8B, 출력 시 16B가 활성화되며 가중치는 이미 공개됐어요.
이 글은 두 모델을 그저 「각자 장점이 있다」고 정리하는 절충안이 아니에요. 아래 수치는 모두 두 회사의 공식 블로그, 기술 보고서, 가격 페이지에서 가져왔어요. 벤치마크 점수는 양사 모두 자체 측정한 결과이므로 비슷한 수준의 참고 자료로만 다룹니다. 전체 순위를 매기거나 직접 실행해 보지 않은 테스트 결과를 쓰지는 않아요.
핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 프로젝트의 작업을 하나씩 대조해 어떤 모델을 주력으로 쓰고 어떤 모델을 보완용으로 쓸지 결정할 수 있어요. 대량 작업을 비피크 시간대로 옮겼을 때 얼마나 절약할 수 있는지도 계산해 볼 수 있습니다.
LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash: 모델 한눈에 비교
결론부터 말하면, LongCat 2.5는 총 파라미터가 더 많고 매번 활성화되는 파라미터도 더 많아요. DeepSeek V4.1 Flash는 규모가 더 작고 활성화 파라미터가 적은 데다, 최대 출력 길이가 더 길고 가중치도 직접 다운로드할 수 있어요. 두 모델의 컨텍스트 윈도우는 모두 1M이에요. 모델 선택에 영향을 주는 핵심은 최대 출력 128K 대 384K, 오픈소스 여부, 활성화 규모예요.
| 항목 | LongCat 2.5 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| 총 파라미터 | 1.6T（1.6조） | 552B |
| 활성화 파라미터 | 토큰당 약 48B | 입력 시 8B, 출력 시 16B 활성화 |
| 구조 | 에이전트용 네이티브 멀티모달 모델로, 시각 정보와 텍스트를 통합 토큰으로 처리 | MoE, Causal-Encoder-Decoder 비대칭 구조 |
| 컨텍스트 길이 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 128K | 384K |
| 네이티브 비전 | 지원, 시각 신호를 여러 계층의 이산 토큰으로 표현 | 지원（Vision） |
| 가중치 공개 | 가중치 미공개, GitHub와 HuggingFace 모두 「출시 예정」으로 표시 | 공개됨, HuggingFace에 가중치와 기술 보고서 게시 |
| 사고 모드 설정 | 공식 평가 결과는 thinking을 켠 상태에서 측정 | 사고 모드가 기본으로 켜져 있으며 reasoning_effort로 조절 가능 |
LongCat 2.5의 구조적 핵심
LongCat 2.5의 목표는 명확해요. 장기 에이전트 작업에 초점을 맞춘 모델이죠. 2.0 버전과 비교하면 네이티브 시각 이해와 에이전트 코딩을 중점적으로 강화했어요. 시각 처리에서는 이미지를 원본 해상도에서 이산화(SAE+RVQ)해 미리 시각 토큰으로 변환한 뒤, 모델 본체와 함께 학습해요. 본체가 시각과 텍스트를 동일한 토큰 체계로 처리하기 때문에 네이티브 멀티모달이라고 불러요.
학습에는 대량의 장기 실행 궤적 데이터와 대규모 장기 강화학습(RL)을 활용했어요. 공식 블로그에 따르면 실제 에이전트의 실패 궤적을 검증 가능한 작업으로 바꾸고, 비동기 RL에는 partial rollout을 적용했어요. 또한 전부 정답이거나 전부 오답이라 그래디언트가 0인 샘플 그룹을 걸러내고, 반복적인 사고와 도구 호출에는 페널티를 부여했어요. 마지막 항목은 에이전트 개발자에게 특히 중요해요. 모델이 도구 호출 루프에서 제자리걸음을 하는 일이 줄어들어 토큰 낭비도 줄일 수 있거든요.
추론 최적화 측면에서 W4A4는 W8A8 INT8 대비 prefill 처리량이 43.3%, decode 처리량이 42.77% 증가했어요. TTFT는 15.91%, TPOT는 19.72% 감소했고요. 학습 측면에서는 이중 샤딩 FSDP를 적용해 긴 시퀀스 SFT의 GPU당 처리량이 DDP 기준보다 86% 높아졌어요. 이 수치는 1.6T 규모의 모델을 서비스하기 위해 별도의 압축 최적화를 거쳤다는 것을 보여줘요. 다만 공식적으로 요청 제한 수치는 공개되지 않았어요.
DeepSeek V4.1 Flash 구조 핵심
DeepSeek V4.1 Flash는 새 아키텍처 시리즈에서 가장 작은 모델이에요. 입력과 출력에 활성화되는 파라미터 수가 다르다는 점이 특징이에요. 입력을 읽을 때는 8B, 출력을 생성할 때는 16B를 활성화해요. 에이전트가 저장소, 로그, 도구 반환값을 읽는 작업처럼 입력이 출력보다 훨씬 많은 상황에서 입력 처리에 드는 연산량을 줄여줘요.
비용 측면의 변화는 더 커요. 차세대 KV Cache가 크게 줄어 HBM 요구량은 이전 세대의 1/4, SSD 요구량은 1/8로 낮아졌어요. 1세대 모델과 비교하면 KV Cache 크기는 총 437배 줄었어요.
또 한 가지 주의할 변화가 있어요. 2026-09-14 12:00 이후 deepseek-v4-pro로 보내는 요청은 V4.1 Flash로 라우팅되고 Flash 단가가 적용돼요. 이 조치는 V4.1 Pro가 출시될 때까지 유지돼요. 이전 모델명을 사용 중인 프로젝트도 실제로는 Flash를 호출하게 돼요.
LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash 가격 비교: 피크 시간에만 같은 가격
결론부터 말하면, LongCat 2.5의 한정 할인 가격은 DeepSeek V4.1 Flash의 피크 시간 가격과 항목별로 같아요. 하지만 비피크 시간에는 DeepSeek가 50% 할인되므로 같은 작업을 절반의 비용으로 처리할 수 있어요. 즉, ‘같은 가격’이라는 말은 평일 피크 시간에만 성립해요.
| 100만 토큰당 가격(미국 달러) | LongCat 2.5(한정 할인) | DeepSeek 피크 시간 | DeepSeek 비피크 시간 |
|---|---|---|---|
| 캐시 히트 입력 | $0.006 | $0.006 | $0.003 |
| 캐시 미스 입력 | $0.30 | $0.30 | $0.15 |
| 출력 | $1.20 | $1.20 | $0.60 |
직접 계산해 볼게요. 에이전트 작업 하나에 입력 토큰 50만 개(캐시 미스 30만 개, 캐시 히트 20만 개)와 출력 토큰 10만 개가 쓰인다고 가정하면 다음과 같아요.
- LongCat 2.5(한정 할인): 0.3×0.30 + 0.2×0.006 + 0.1×1.20 = $0.2112
- DeepSeek 피크 시간: 계산 과정이 같으므로 $0.2112
- DeepSeek 비피크 시간: 0.3×0.15 + 0.2×0.003 + 0.1×0.60 = $0.1056
작업 하나당 약 $0.1 차이여서 얼마 안 되는 것처럼 보여요. 하지만 같은 규모의 작업을 하루 1,000개 처리하면 LongCat과 DeepSeek 피크 시간에는 각각 $211.2, DeepSeek 비피크 시간에는 $105.6이 들어요. 대량 작업을 처리하는 팀이라면 한 달 차이가 상당해요.
DeepSeek의 피크 시간은 베이징 시간 기준 평일 09:00~12:00, 14:00~18:00이에요. UTC 기준으로는 월요일부터 금요일까지 01:00~04:00과 06:00~10:00이며, 중국 법정 공휴일은 제외돼요. 나머지 시간은 모두 50% 할인되는 비피크 시간이에요. 평일 점심·저녁·새벽은 물론 주말과 법정 공휴일도 하루 종일 포함돼요. 즉, 일주일 168시간 중 피크 시간은 평일 하루 7시간뿐이에요.
LongCat 2.5의 요금 정책에도 알아둘 만한 내용이 있어요.
- HTTP 200 응답에만 요금이 부과돼요. 401, 403, 429, 500 응답은 과금되지 않으므로 재시도에 실패해도 비용이 들지 않아요.
- 선불 사용량 패키지는 매일 베이징 시간 10:00, 16:00, 21:00, 23:00에 한정 수량으로 판매돼요. 유효 기간은 30일이며, 사용하지 않은 분량은 전액 환불할 수 있어요. 캐시 히트는 패키지 토큰을 소모하지 않아요.
- 무료 제공량: 신규 사용자에게는 10M 토큰, 기존 사용자에게는 5M 토큰이 자동으로 지급돼요. 캐시 히트는 무료 제공량을 소모하지 않아요.
- 가격은 한정 할인으로 표시되어 있으므로, 이후 변경 사항은 공식 가격 페이지를 확인해야 해요.
DeepSeek의 웹 검색과 웹페이지 크롤링은 별도 과금되는 API예요. 두 기능 모두 성공한 요청 1,000회당 $0.75예요. 에이전트가 웹에 자주 접속한다면 이 비용도 별도로 예산에 넣어야 해요.
💰 비용 참고: APIYI apiyi.com을 통해 DeepSeek V4.1 Flash를 호출한다면 플랫폼 모델 목록에 표시된 요금이 적용되며, 공식 피크·비피크 요금과 반드시 같지는 않아요. 플랫폼 콘솔에서 소규모 작업을 먼저 실행하고 청구 내역을 확인한 뒤 대량 처리 방식을 결정하면 가장 정확해요.
LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash 공식 벤치마크 비교
결론부터 말하면, 두 모델은 대부분의 Agent 벤치마크에서 3점 미만의 차이를 보여 대체로 비슷한 수준이에요. LongCat 2.5는 Terminal Bench v4.0, Program Bench, JobBench, 3D 생성에서 앞서고, DeepSeek V4.1 Flash는 DeepSWE, NL2Repo, AutomationBench에서 더 큰 차이로 앞서요.
| 벤치마크 | LongCat 2.5 | DeepSeek V4.1 Flash |
|---|---|---|
| Terminal Bench v2.1 | 88.4 | 90.6 |
| Terminal Bench v4.0 | 38.5 | 31.2 |
| Program Bench | 25.5 | 20.3 |
| DeepSWE v1.1 | 64.6 | 74.2 |
| NL2Repo | 60.5 | 65.4 |
| BrowseComp | 91.9 | 91.5 |
| HLE w/tools | 63.1 | 63.9 |
| AutomationBench | 51.8 | 54.8 |
| MCP Atlas | 83.1 | 84.4 |
| JobBench | 65.4 | 63.2 |
| 3DCodeBench（Text to 3D） | 55.4 | 53.3 |
| Vision2Web | 78.6 | 79.2 |
평가 조건 안내（필독）: 두 회사의 수치는 모두 공식 자체 평가 결과예요. LongCat 2.5는 자체 하네스를 사용하고 thinking을 켠 상태에서 temperature=1.0, top_p=0.95로 평가했어요. DeepSeek의 수치는 대부분 공개 기술 보고서에서 가져왔으며, 자체 하네스와 Max 추론 모드를 사용했어요. 두 모델의 하네스, 평가 날짜, 추론 모드가 모두 다르므로 이 표는 비슷한 수준의 모델을 비교하는 참고 자료일 뿐, 순위를 나타내지는 않아요.
벤치마크 점수는 어떻게 읽을까?
차이가 가장 큰 두 항목에서는 각각 다른 모델이 앞서요. Terminal Bench v4.0에서는 LongCat 2.5가 DeepSeek보다 7.3점 높고(38.5 대 31.2), DeepSWE v1.1에서는 DeepSeek가 LongCat보다 9.6점 높아요(74.2 대 64.6). 전자는 더 어렵고 긴 터미널 작업을, 후자는 실제 저장소에서 버그를 수정하는 능력을 평가해요. 즉, LongCat은 긴 단계로 이어지는 터미널 작업에, DeepSeek는 기존 코드베이스를 정확하게 수정하는 데 강점이 있어요.
반면 이전 버전인 Terminal Bench v2.1에서는 DeepSeek가 2.2점 높았어요. 난도가 올라간 뒤에야 LongCat의 강점이 드러난 셈이에요. Program Bench에서는 LongCat이 5.2점, NL2Repo에서는 DeepSeek가 4.9점 앞서요. NL2Repo는 자연어 설명을 바탕으로 전체 저장소를 생성하는 벤치마크로, ‘처음부터 프로젝트를 구축하는’ 엔지니어링 능력에 더 가까워요.
시각 관련 항목에서는 차이가 작아요. Vision2Web에서는 DeepSeek가 0.6점, 3DCodeBench에서는 LongCat이 2.1점 높아요. 공식 표의 CharXiv-RQ w/tools에서는 LongCat이 90.2점, DeepSeek가 87.7점이고, MathVision w/tools에서는 DeepSeek가 97.4점, LongCat이 96.5점이에요. 순수한 시각 이해 능력만 놓고 보면 두 모델은 비슷해요. LongCat의 강점은 시각적 이해를 3D와 인터랙티브 페이지 생성으로 연결하는 데 있어요. 공식 데모 8개에는 실시간 유체 시뮬레이션, 3D 문화재 인터랙티브 전시, 도시 디오라마, 미니어처 장면 에셋이 포함돼 있어 그 방향이 분명해요.
BrowseComp, HLE w/tools, MCP Atlas 세 항목의 차이는 모두 1.3점 이내예요. 인터넷 검색이나 MCP 도구 호출 같은 범용 에이전트 능력은 비슷하다고 볼 수 있어요.
DeepSeek의 추론 단계는 비용을 조절하는 수단이에요
DeepSeek 기술 보고서 5.3.3절에는 실용적인 데이터가 나와 있어요. reasoning effort를 25에서 100으로 높이면 추론 벤치마크 8개의 평균 Pass@1이 67.1%에서 76.3%로, DeepSWE v1.1은 66.0에서 74.2로 올라가요. 대신 출력 토큰은 약 2.5배로 늘어나요. 60~80단계만으로도 최고 단계에 가까운 정확도를 얻으면서 토큰 예산은 절반도 쓰지 않아요. 마지막으로 100단계까지 올리면 에이전트의 작업 궤적 길이가 1.6~1.8배 더 늘지만, 성능 향상은 제한적이에요.
또 한 가지 주의할 점이 있어요. DeepSeek API의 reasoning_effort 기본값은 high지만, 공식 성적은 Max 단계에서 측정했어요. 위 표의 DeepSeek 점수를 재현하려면 명시적으로 max로 설정해야 해요. 일상적인 작업에는 중간 단계를 쓰고, 가장 어려운 작업에만 최고 단계를 사용하세요. 출력 토큰은 두 서비스의 요금 항목 중 가장 비싸기 때문에($1.20), 이 설정이 비용을 어디에 쓸지 직접 결정해요.
LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash 비교: 작업을 어떻게 나눌까?
결론은 가격은 같지만 잘하는 일은 다르다는 거예요. 장시간 터미널 작업, 비주얼과 3D, 창의적인 디자인 페이지는 LongCat 2.5에 맡기세요. 실제 저장소 코드 수정, SWE 버그 수정, 자동화 파이프라인, 자체 배포가 필요한 환경에는 DeepSeek V4.1 Flash가 더 적합해요.
| LongCat 2.5에 더 적합한 작업 | DeepSeek V4.1 Flash에 더 적합한 작업 |
|---|---|
| 장시간 터미널 문제 해결: 여러 단계에 걸친 서버 로그인, 로그 확인, 설정 변경, 재시작 및 검증（Terminal Bench v4.0에서 7.3점 우위） | 실제 저장소의 버그 수정: 이슈 읽기, 파일 위치 파악, 수정 및 테스트 통과（DeepSWE에서 9.6점 우위） |
| 3D 에셋과 비주얼 시안: 텍스트로 3D 장면 생성, 인터랙티브 전시 페이지（3DCodeBench 55.4） | 전체 저장소 리팩터링과 처음부터 저장소 구축: 요구사항을 바탕으로 여러 파일로 구성된 프로젝트 생성（NL2Repo에서 4.9점 우위） |
| 창의적인 디자인 페이지: 행사 초대장, 개성 있는 색상의 페이지, 데이터 시각화 보고서（공식 데모 활용 분야） | 자동화 파이프라인과 대량 배치 작업: 야간 배치 처리, 데이터 정제, 보고서 생성（AutomationBench에서 3.0점 우위, 비혼잡 시간대 반값） |
| 코딩 문제 유형의 프로그램 작성과 직무 관련 종합 작업（Program Bench, JobBench에서 우위） | 자체 배포 또는 비공개 환경이 필요한 경우: 가중치가 HuggingFace에 오픈소스로 공개됨; 단일 장문 출력（최대 384K） |
LongCat 2.5를 선택할 이유
LongCat 2.5의 가장 설득력 있는 지표는 Terminal Bench 점수예요. v2.1에서는 2.2점 뒤졌지만, v4.0에서는 오히려 7.3점 앞섰어요. 작업이 길고 어려울수록 상대적인 강점이 커진다는 뜻이에요. 이는 학습에 긴 작업 수행 궤적을 대량으로 활용하고, 반복적인 도구 호출에 페널티를 부여한 방식과도 맞아떨어져요. 에이전트가 터미널에서 수십 단계를 연속으로 수행하는 일이 잦다면 LongCat 2.5를 먼저 시험해 볼 만해요.
두 번째 이유는 시각 정보와 생성이 결합된 작업이에요. 네이티브 멀티모달에 3D 및 인터랙티브 페이지 관련 학습을 더해 ‘이미지를 보고 초안 만들기’나 ‘텍스트로 3D 만들기’ 같은 작업에 더 적합해요. 신규 사용자에게 10M 토큰을 제공하고, 캐시 히트 시 제공된 토큰이 차감되지 않아 부담 없이 테스트할 수 있어요.
DeepSeek V4.1 Flash를 선택할 이유
DeepSeek V4.1 Flash의 가장 강력한 지표는 DeepSWE 74.2점으로, 두 모델의 비교 항목 중 격차가 가장 커요. 일상적인 코딩 작업에서 가장 흔한 일은 기존 저장소의 코드를 수정하는 것인데, 바로 이 부분이 강점이에요. 최대 출력은 384K로 LongCat의 3배라서 긴 파일이나 대규모 패치를 생성할 때 출력이 잘릴 가능성이 낮아요.
세 번째 이유는 비용 구조예요. 비혼잡 시간대 반값 할인과 조절 가능한 추론 단계를 함께 활용하면, 배치 작업의 비용을 LongCat의 기간 한정 고정 가격보다 훨씬 유연하게 관리할 수 있어요. 동시 요청 한도도 공식 문서에 2,500으로 명시돼 있어 처리량을 계획할 때 참고할 수 있어요. 자체 구축이 필요한 팀은 가중치를 직접 다운로드할 수도 있어요. 다만 공식 설명에 따르면 대규모 배포에는 GPU 2,000장 수준의 자원이 필요하므로, 소규모 팀은 자체 구축 전에 하드웨어를 먼저 살펴봐야 해요.
💡 선택 팁: 표는 후보를 좁히는 데 도움이 되지만, 최종 선택은 실제 작업에 따라 달라져요. 프로젝트에서 대표적인 작업 10~20개를 골라 두 모델로 각각 실행한 뒤 성공률과 토큰 소비량을 비교해 보세요. DeepSeek V4.1 Flash는 APIYI apiyi.com을 통해 연동해 테스트하면 별도로 계정을 만들 필요가 없어요.
LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash 연동 방법
결론부터 말하면, 두 모델 모두 OpenAI와 Anthropic 인터페이스 형식을 지원해요. Claude Code에 연동하려면 ~/.claude/settings.json의 환경 변수 몇 가지만 바꾸면 돼요. DeepSeek는 Responses API도 추가로 지원해요.
LongCat 2.5 연동하기
- OpenAI 형식(모든 OpenAI SDK): base_url에
https://api.longcat.ai/openai, 모델명에LongCat-2.5를 입력하세요. - Anthropic 형식(Anthropic SDK): base_url에
https://api.longcat.ai/anthropic을 입력하세요. - Claude Code(
~/.claude/settings.json의 env 필드 수정): 다음 변수 네 개를 모두 입력해야 해요. ANTHROPIC_AUTH_TOKEN에 LongCat 키 입력ANTHROPIC_BASE_URL에https://api.longcat.ai/anthropic입력ANTHROPIC_MODEL에LongCat-2.5입력CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS에131072입력- 호출 제한 처리(직접 작성한 호출 코드): 제한을 초과하면 429가 반환돼요(rate_limit_exceeded, retry_after 60). 공식 문서에서는 지수 백오프를 권장해요. RPM/TPM 수치는 공개되지 않았으며, 429 응답에는 요금이 부과되지 않아요.
DeepSeek V4.1 Flash 연동하기
- OpenAI 형식(모든 OpenAI SDK): 모델명에
deepseek-flash를 입력하세요. 이전 이름인deepseek-v4-flash,deepseek-v4-flash-vision-exp도 여전히 사용할 수 있으며, V4.1-Flash-1017로 라우팅되고 Flash 요금이 적용돼요. - Claude Code(
~/.claude/settings.json의 env 필드 수정): ANTHROPIC_AUTH_TOKEN에 DeepSeek 키 입력ANTHROPIC_BASE_URL에https://api.deepseek.com/anthropic입력ANTHROPIC_MODEL에deepseek-flash입력- 추론 수준(OpenAI SDK 요청 파라미터): 평소에는
reasoning_effort를 중간 수준으로 설정하고, 어려운 문제를 다룰 때max로 설정하세요. - 바로 쓸 수 있는 도구: WorkBuddy(CodeBuddy 포함)와 OpenCode는 공식 협력 도구로, 연동이 완료됐어요.
APIYI로 통합 호출하기
여러 모델을 동시에 실행해 비교하려면 APIYI 계정 하나와 API 키 하나로 모델을 전환할 수 있어요. 서비스마다 별도로 계정을 만들 필요가 없어요.
- OpenAI SDK 설정(프로젝트 코드): base_url에
https://api.apiyi.com/v1, api_key에 APIYI 콘솔에서 생성한 키를 입력하세요. - 모델명(동일한 요청 파라미터에서 전환): DeepSeek V4.1 Flash에는
deepseek-v4.1-flash또는deepseek-v4.1-flash-1017을 사용하세요. 요금은 플랫폼의 모델 목록을 기준으로 부과돼요. - 비교 테스트(동일한 코드): model 파라미터만 바꾸면 플랫폼의 다른 모델과 같은 작업을 나란히 실행할 수 있어요. base_url은 그대로
https://api.apiyi.com/v1을 사용하면 돼요.
모델과 가격은 플랫폼의 모델 목록을 기준으로 확인하세요. APIYI에는 아직 LongCat-2.5가 등록되지 않았지만, 곧 제공될 예정이에요. 그전까지 LongCat 2.5는 공식 엔드포인트를 이용하고, DeepSeek는 APIYI apiyi.com에서 통합 관리할 수 있어요.
🚀 빠른 시작: 신규 사용자는 APIYI apiyi.com에 가입하면 무료 테스트 크레딧을 받을 수 있어요. 기존 OpenAI SDK 프로젝트에 DeepSeek V4.1 Flash를 연결해 보세요. base_url 한 줄만 바꾸면 실행할 수 있어요.
LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash 비교 FAQ
Q1: 두 모델의 가격이 정말 같나요?
DeepSeek의 피크 시간대에만 같아요. LongCat 2.5의 기간 한정 할인가인 $0.30 / $0.006 / $1.20은 DeepSeek의 피크 시간대 가격과 항목별로 동일해요. DeepSeek은 평일 09:00~12:00, 14:00~18:00을 제외한 모든 비피크 시간대에 가격이 절반으로 할인돼요. LongCat의 가격은 기간 한정 할인가라 나중에 조정될 수 있어요.
Q2: 벤치마크 점수만으로 어느 모델이 더 강한지 알 수 있나요?
점수만으로 순위를 매기기는 어려워요. 두 회사 모두 자체 테스트 결과이고, 테스트 하네스와 날짜, 추론 수준이 달라요. DeepSeek의 점수는 Max 설정 기준이기도 해요. 차이가 큰 개별 항목을 살펴보는 편이 적절해요. Terminal Bench v4.0에서는 LongCat이 7.3점 앞서고, DeepSWE에서는 DeepSeek이 9.6점 앞서요. 차이가 1~2점 이내인 항목은 동점으로 봐도 돼요.
Q3: LongCat 2.5는 언제 오픈소스로 공개되나요?
공식 일정은 아직 나오지 않았어요. 현재 GitHub와 HuggingFace 모두 ‘공개 예정’으로 표시되어 있고, 가중치도 공개되지 않았어요. 자체 배포가 필수인 프로젝트라면 지금은 가중치와 기술 보고서가 공개된 DeepSeek V4.1 Flash만 선택할 수 있어요.
Q4: APIYI에서 두 모델을 모두 호출할 수 있나요?
현재는 DeepSeek V4.1 Flash만 호출할 수 있어요. 모델명은 `deepseek-v4.1-flash`와 `deepseek-v4.1-flash-1017`이며, 플랫폼의 모델 목록에 따라 요금이 부과돼요. LongCat-2.5는 아직 APIYI에 등록되지 않았지만 최대한 빨리 제공할 예정이에요. 모델과 가격은 APIYI apiyi.com의 모델 목록을 확인해 주세요.
Q5: 대량 작업의 비용을 어떻게 줄일 수 있나요?
DeepSeek을 쓸 때는 두 가지를 함께 활용해 보세요. 첫째, 작업을 비피크 시간대에 실행하면 단가가 절반으로 줄어요. 둘째, reasoning_effort를 중간 수준으로 설정하세요. 보고서에 따르면 60~80 수준은 최고 수준에 가까운 정확도를 내면서도 토큰 예산은 절반도 쓰지 않아요. 캐시 적중 가격은 미적중 가격의 1/50에 불과하므로, 고정된 시스템 프롬프트와 도구 정의를 요청 앞부분에 배치하면 적중률을 높일 수 있어요.
정리: LongCat 2.5와 DeepSeek V4.1 Flash 중 무엇을 선택할까?
결론은 명확해요. 가격은 비슷하지만 강점이 다르므로 작업에 따라 나누어 쓰고, 대량 작업은 비혼잡 시간대에 실행하세요.
- 규모: LongCat은 1.6T 중 48B가 활성화되고, DeepSeek은 552B 중 입력 시 8B, 출력 시 16B가 활성화돼요. 컨텍스트 윈도우는 둘 다 1M이에요.
- 최대 출력: LongCat은 128K, DeepSeek은 384K예요. 긴 출력이 필요한 작업에는 DeepSeek을 선택하세요.
- 가격: LongCat의 한시 할인 가격은 DeepSeek의 혼잡 시간대 가격과 같아요. DeepSeek은 비혼잡 시간대에 반값이며, 계산 예시는 각각 $0.2112와 $0.1056이에요.
- 벤치마크: 장시간 터미널 작업에서는 LongCat이 7.3점 앞서고, 저장소 버그 수정에서는 DeepSeek이 9.6점 앞서요. 나머지 대부분의 항목은 비슷해요.
- 오픈소스: DeepSeek은 이미 오픈소스로 공개됐고, LongCat은 가중치를 공개하지 않았어요.
- 연동: 두 모델 모두 OpenAI와 Anthropic 형식을 지원해요. Claude Code에서는 환경 변수만 바꾸면 전환할 수 있어요.
한마디로 정리하면, 작업 분담표를 참고해 주로 사용할 모델을 고르고 다른 모델은 보조용으로 두세요. 대량 작업은 되도록 비혼잡 시간대에 실행하는 게 좋아요. DeepSeek V4.1 Flash는 APIYI apiyi.com의 통합 인터페이스로 소규모 검증을 먼저 진행한 뒤 주력 모델로 쓸지 결정할 수 있어요.
📚 참고 자료
- LongCat-2.5 공식 블로그: 모델 포지셔닝, 구조, 학습 및 엔지니어링 세부 사항
- 링크:
longcat.ai/blog/longcat-2.5 -
설명: 파라미터 규모, 비전 토큰 방식, W4A4 추론 데이터 및 공식 평가표
-
LongCat 오픈 플랫폼 문서: 가격, 엔드포인트 및 Claude Code 연동
- 링크:
longcat.ai/platform/docs -
설명: 한시 할인 가격, 429 오류 처리, 크레딧 패키지 및 제공 규칙
-
DeepSeek V4.1 Flash 출시 문서: 구조, 오픈소스 공개 및 API 변경 사항
- 링크:
deepseek.com/news/deepseek-v4-1-flash -
설명: 비대칭 MoE, KV Cache 압축, 모델명 이전 안내
-
DeepSeek API 가격 페이지: 혼잡·비혼잡 시간대 가격 및 동시 요청 제한
- 링크:
api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing -
설명: 혼잡·비혼잡 시간대 정의, 동시 요청 2,500개, 검색 및 크롤링 별도 과금
-
DeepSeek-V4.1-Flash 가중치 저장소: 오픈소스 가중치 및 기술 보고서
- 링크:
huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash - 설명: Table 3 벤치마크 점수 및 5.3.3절 추론 설정 분석
작성자: APIYI 기술팀
기술 교류: APIYI apiyi.com 홈페이지에서 문의해 주세요. 더 많은 연동 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요.
