DeepSeek V4 vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.4 — 어떤 걸 써야 할까?
2026년 3월 등장한 DeepSeek V4(입력 $0.30/1M)를 Claude Opus 4.6, GPT-5.4와 비교한다. 가격·컨텍스트·코딩·오픈소스 관점에서 실무 선택 기준을 정리한다.
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극한 가성비·셀프호스팅은 DeepSeek V4, 코딩·에이전트 품질은 Claude Opus 4.6, 수학·파인튜닝·생태계는 GPT-5.4
핵심 비교표
| DeepSeek V4 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.4 | |
|---|---|---|---|
| 컨텍스트 윈도우 | 1M tokens | 1M tokens | 1M tokens |
| 코딩 강도 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 추론 강도 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| 가격 | 오픈소스 무료 / API 입력 $0.30/1M · 출력 $1.10/1M | 입력 $5/1M · 출력 $25/1M | 입력 $2.50/1M · 출력 $15/1M |
| 오픈소스 | Apache 2.0, 셀프호스팅·파인튜닝 자유 | - | - |
| 파인튜닝 | 지원 | 미지원 | 지원 |
| 도구 호출 | 지원 | 지원 | 지원 |
| 지연시간 | 중간 | 중간 | 낮음 |
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각 도구 장단점
DeepSeek V4
- 입력 $0.30/1M — GPT-5.4 대비 8배, Claude Opus 대비 17배 저렴
- 1M 토큰 컨텍스트 — 장문 코드베이스 전체 처리 가능
- Engram 아키텍처(MoE 2.0) — V3 대비 메모리 40% 절감
- Apache 2.0 오픈소스 — 셀프호스팅·파인튜닝 자유
- 벤치마크 자체 보고 — 제3자 독립 검증 미완료 (2026.03 기준)
- 셀프호스팅 시 대규모 GPU 클러스터 필요 (1T 파라미터)
- 중국 기반 — 일부 기업에서 데이터 주권 우려 가능
Claude Opus 4.6
- 1M 토큰 컨텍스트 — 장문 할증 없이 표준가
- 128K 토큰 최대 출력 (업계 최대)
- 코딩·추론 벤치마크 최상위
- Claude Code 생태계와 완전 통합
- 출력 가격 $25/1M — Sonnet 4.6 대비 1.7배
- GPT-5.4 대비 지연시간이 긴 편
- 파인튜닝 미지원
GPT-5.4
- 1.05M 토큰 컨텍스트 — OpenAI 역대 최대, Claude/Gemini급
- AIME 2025 수학 벤치마크 100% 달성
- 파인튜닝 API — 프라이빗 커스텀 모델 구축 가능
- 멀티모달(텍스트+이미지+오디오) 지원
- 272K 초과 시 입력 2배·출력 1.5배 서차지 — 1M 풀 활용 시 비용 급증
- 코딩 특화는 Claude Opus 4.6 대비 약간 열위
- Pro 버전($30/$180) 가격이 매우 높음
자주 묻는 질문
DeepSeek V4가 정말 GPT-5.4보다 좋은가요?
용도에 따라 다릅니다. 가격 효율(입력 8배 저렴)과 오픈소스 면에서 DeepSeek V4가 우위지만, 벤치마크가 자체 보고이고 제3자 검증이 미완료입니다(2026.03 기준). 수학·추론 정확도는 GPT-5.4, 코딩·에이전트 품질은 Claude Opus 4.6이 검증된 선택입니다.
DeepSeek V4를 셀프호스팅하려면 어떤 GPU가 필요한가요?
1T 파라미터 MoE 모델이므로 멀티 GPU 클러스터가 필요합니다. 37B 활성 파라미터만 추론에 사용되지만, 전체 가중치를 메모리에 올려야 하므로 A100/H100 8대 이상 구성이 일반적입니다. API를 사용하면 GPU 없이도 $0.30/1M으로 이용 가능합니다.
데이터 주권 관련 우려가 있나요?
오픈소스이므로 셀프호스팅하면 데이터가 외부로 전송되지 않습니다. API를 사용할 경우 DeepSeek 서버(중국)를 경유하므로, 기업 보안 정책에 따라 검토가 필요합니다. 민감 데이터 처리 시 셀프호스팅이나 Claude/GPT API를 권장합니다.
Engram 아키텍처란 무엇인가요?
DeepSeek V4에 도입된 MoE 2.0 아키텍처입니다. V3의 Multi-head Latent Attention(MLA)을 발전시켜 메모리 사용량을 40% 줄이고 파라미터 활용률을 40% 높였습니다. 256개 전문가 풀에서 토큰당 8개+1개 공유 전문가만 활성화하여 효율적으로 추론합니다.