Dessa vs Qwen3.8-Max: $6 출력 토큰 대 가격이 없는 모델

Qwen3.8-Max는 입력 토큰 100만 개당 2.00달러, 출력 토큰 100만 개당 6.00달러를 청구합니다. Dessa는 아무것도 청구하지 않습니다. Block이 이를 판매하지도, 호스팅하지도, 공개하지도 않기 때문입니다. 이는 Dessa를 깎아내리는 말이 아니라, 비교의 전부입니다. 한쪽은 가격이 책정되고 호출 가능하며 독립적으로 평가된 플래그십 모델이고, 다른 쪽은 대기자 명단과 데모 페이지가 딸린, 2026년 10월 23일 발표된 음성 연구 프리뷰입니다. 두 모델을 나란히 놓는 것이 유용한 이유는 바로 그것들이 같은 제품 질문의 양 극단에 있기 때문입니다. 사용자에게 목소리를 주는 데 드는 비용은 얼마인가?

Qwen3.8-Max는 알리바바의 호스팅 플래그십으로, 2026년 8월 3일에 발표되었으며, 토큰당 약 950억 개의 파라미터가 활성화되는 2.4조 파라미터 규모의 희소 전문가 혼합(MoE) 모델입니다. Dessa는 Block의 전이중(full-duplex) 음성-음성 모델로, 텍스트 없이, 사전 학습된 모델 없이 인간 대화 데이터만으로 처음부터 학습되었습니다. 하나는 백만 개의 텍스트 토큰을 읽고 추론합니다. 다른 하나는 동시에 듣고 말합니다. 어느 쪽도 상대의 일을 할 수 없으며, 오늘 호출할 수 있는 것은 둘 중 하나뿐입니다.

각 모델의 실제 용도

Qwen3.8-Max는 범용 추론 및 생성 엔진입니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 입력받아 텍스트를 반환하며, 컨텍스트 윈도는 약 100만 토큰, 최대 출력은 131,072토큰이고, 사고 연쇄(chain-of-thought)에 최대 262,144토큰을 사용할 수 있는 사고 모드를 갖추고 있습니다. 알리바바 자체 벤치마크 표는 최첨단 추론 및 에이전트 작업을 겨냥하며, GPQA Diamond 92.6, PaperBench 93.0, OSWorld 86.1, BabyVision 82.0으로 모두 공급업체가 보고한 수치입니다. 독립 기관인 Artificial Analysis는 자사 Intelligence Index에서 이를 45로 평가하고 초당 출력 토큰 42.4개를 측정합니다.

Dessa는 대화형 인터페이스입니다. 오디오 스트림을 입력받아 중간에 텍스트 없이 오디오 스트림을 반환하며, 풀듀플렉스이므로 말하는 동안에도 들을 수 있습니다. Block의 데모에서는 맞장구를 치고, 문장 중간에 웃고, 볼륨을 맞추고, 화자가 잊어버린 영화 제목을 대신 말해주는 모습을 보여줍니다. 측정할 토큰 인터페이스가 없기 때문에 벤치마크 표도, 파라미터 수도, 컨텍스트 창도 없습니다.

이것들은 하나의 질문에 대한 서로 경쟁하는 답이 아니다. 이는 음성 제품이 순서대로 물어야 하는 두 가지 질문에 대한 답이다. 시스템은 어떻게 이해하며, 어떻게 말하는가?

숫자들, 그리고 Dessa의 것이 있어야 할 빈자리

아래의 모든 Qwen 수치는 Alibaba의 공개 가격 및 모델 문서 또는 Artificial Analysis에서 가져온 것이며, 그에 따라 표시되어 있습니다. 모든 Dessa 수치는 Block의 발표 페이지에서 가져온 것이며, 해당 페이지는 공개하는 정보가 매우 적습니다.

• 가격 — Qwen3.8-Max는 백만 토큰당 입력 $2.00, 출력 $6.00인 반면 Dessa는 가격 없음.

• 캐시된 입력 — Qwen3.8-Max: 백만 토큰당 $0.25, Dessa: 해당 없음.

• 매개변수 — Qwen3.8-Max 총 2.4T, 활성 약 95B 대 Dessa는 미공개.

• 컨텍스트 — Qwen3.8-Max 약 1,000,000 토큰; Artificial Analysis는 984k로 기재한 반면 Dessa는 미기재.

• 최대 출력 — Qwen3.8-Max 131,072 토큰 vs Dessa는 출력이 오디오이므로 해당 없음.

• 모달리티 — Qwen3.8-Max: 텍스트, 이미지, 비디오 입력 → 텍스트 출력 vs Dessa: 오디오 입력 → 오디오 출력.

• 독립 평가 점수 — Artificial Analysis Intelligence Index에서 Qwen3.8-Max는 45점, Dessa는 없음.

• 벤더 벤치마크 — Qwen3.8-Max GPQA Diamond 92.6, OSWorld 86.1인 반면 Dessa는 정량적 주장이 전혀 없음.

• 이용 가능성 — Qwen3.8-Max는 2026년 8월부터 유료 API로 제공되는 반면, Dessa는 대기자 명단과 소규모 안전 연구자 프리뷰 형태입니다.

• 라이선스 — Qwen3.8-Max: 자체 조건에 따른 별도 오픈 웨이트 릴리스가 있는 호스팅 상용 API vs Dessa: 공개된 라이선스 없음.

듣기도 하고, 읽기도 한다

모달리티 격차는 스펙 비교에서 놓치기 쉬운 부분입니다. Qwen3.8-Max는 텍스트, 이미지, 영상을 입력받아 텍스트를 출력합니다. 오디오는 입력 모달리티에 포함되지 않으며 오디오를 전혀 출력하지도 않습니다. Qwen3.8 라인업에는 음성 대 음성 모델이 없습니다.

즉, Qwen3.8-Max로 구축한 음성 제품은 필연적으로 파이프라인입니다. 음성 인식이 발신자의 오디오를 텍스트로 변환하고, Qwen3.8-Max가 그 텍스트를 추론하며, 음성 합성이 답변을 다시 오디오로 변환합니다. 각 단계는 별도의 벤더이고, 별도의 장애 유형이며, 청구서의 별도 항목입니다. 이 파이프라인은 작동합니다. 오늘날 대부분의 음성 에이전트가 이렇게 구축됩니다. 하지만 여기에는 Dessa의 아키텍처가 제거하기 위해 설계된 구조적 비용이 따릅니다.

Dessa의 구조적 이점은 지능이 아니다. 그것은 확정해야 할 전사본이 없다는 점이다. 파이프라인은 응답하기 전에 사용자가 말을 마쳤는지 판단해야 하지만, 듀플렉스 모델은 그럴 필요가 없다. 그래서 Block의 데모는 겹쳐 말하기와 끼어들기를 보여줄 수 있고, 파이프라인은 단어 중간에 합성기를 취소하는 엔드포인트 감지와 끼어들기 로직으로 그런 동작을 흉내 내야 한다.

실시간 음성 에이전트가 Qwen3.8-Max에서 실제로 드는 비용

계산은 요금표가 시사하는 것보다 더 안심이 됩니다. 10분 음성 대화는 약 1,500단어이며, 시스템 프롬프트와 대화 기록을 포함하면 입력 토큰은 약 2,000개입니다. 비슷한 길이의 답변은 에이전트가 간결할 경우 출력 토큰이 약 1,000개입니다. 백만 토큰당 $2.00 및 $6.00 기준으로 입력 $0.004, 출력 $0.006 — 10분 통화당 언어 모델 비용은 약 1센트입니다.

하루 10,000건의 호출 기준으로 언어 모델 비용은 하루 약 $100, 즉 한 달 대략 $3,000입니다. 이는 무시할 수 없는 비용이지만, 거의 확실히 같은 볼륨의 음성 인식 및 합성 비용보다 작고, 오케스트레이션 계층의 엔지니어링 비용보다도 작습니다. 토큰이 비싸기 때문에 음성도 비싸다는 직관은 현재 가격에서는 틀렸습니다. 음성이 비싼 이유는 오디오 입력과 오디오 출력이 비싸고, 파이프라인의 지연 시간이 각 단계의 합이기 때문입니다.

백만 토큰 컨텍스트는 에이전트가 담아둘 수 있는 것의 범위를 바꿉니다. 10분짜리 통화는 그 윈도우에 비하면 반올림 오차에 불과하며, 이는 시스템이 검색 없이 전체 녹취록과 고객 파일, 정책 문서를 한꺼번에 담을 수 있다는 뜻입니다. 이는 Dessa가 애초에 인터페이스를 갖추지 못한 역량입니다 — 음성 전용 모델은 정책 문서를 읽을 수 없습니다.

지연 시간 예산은 아키텍처가 갈리는 지점이다

파이프라인에서는 사용자가 말을 멈추고, 인식기가 엔드포인트를 기다리고, 언어 모델이 첫 토큰을 생성하며, 합성기가 첫 오디오를 생성합니다. 각 단계를 스트리밍하면 그중 일부가 가려지지만, 체인에는 여전히 하한이 있으며, 끼어들기는 합성기를 해체하고 인식기를 다시 시작하는 것을 의미합니다. 그 결과 익숙한 음성 비서의 리듬, 즉 멈춤, 응답, 다시 멈춤이 나타납니다.

Dessa의 주장은 체인이 없기 때문에 리듬이 사라진다는 것이다. Block은 MacBook Pro M4 Max에서 추론이 실시간보다 빠르게 실행된다고 말하는데, 그것이 사실이라면 모델이 병목이 아니라는 뜻이다. 하지만 회사는 밀리초 단위의 지연 수치도, 중단 복구율도, 네트워크나 배경 소음 조건에서의 측정치도 공개하지 않는다. "실시간보다 빠르다"는 것은 처리량에 대한 진술이지 응답성에 대한 진술이 아니다. 모델은 재생보다 빠르게 오디오를 생성하면서도 중단에 반응하는 데 여전히 800밀리초가 걸릴 수 있다.

제품팀에게 그 빠진 숫자가 바로 전부입니다. 듀플렉스 모델을 도입할 이유는 타이밍입니다. 타이밍을 공개하지 않는 벤더는 아직 그 근거를 제시하지 못한 것입니다.

가용성, 라우팅, 그리고 월요일에 할 수 있는 일

Qwen3.8-Max는 OrcaRouter 카탈로그에 있습니다. 즉, 저희가 라우팅하는 200개 이상의 다른 모델과 동일한 키로 접근할 수 있으며, 0% 마크업 — 제공사 정가 그대로 전달 — 으로 제공되고, 제공사 간 자동 페일오버가 지원됩니다. Alibaba가 요금을 변경하면 재가격 책정이 필요한 마크업 계층이 없으므로 변경 사항은 당일 저희 쪽에 그대로 반영됩니다. 라우팅 DSL을 사용하면 대화록의 대부분에는 Qwen3.8-Max를 더 저렴한 모델과 조합하고 추론 단계에는 플래그십 모델을 배정할 수 있으며, 모델 퓨전은 비용보다 답변이 더 중요할 때 동일한 질문에 여러 모델로 구성된 패널을 실행할 수 있습니다.

플래그십이 필요한 작업에 비해 과한 경우, 같은 제품군 안에 더 저렴한 옵션도 있습니다. Qwen3.8-27B는 저희 카탈로그에 있으며 백만 토큰당 입력 $0.33, 출력 $2.40이고, Qwen3.8-Flash는 입력 $0.15, 출력 $0.47입니다. 통화당 언어 모델 비용이 이미 약 1센트인 음성 에이전트라면 플래그십도 충분히 감당할 만하며, 더 저렴한 등급은 처리량이 많을 때나 더 단순한 턴을 처리할 때 중요합니다.

Dessa는 저희 카탈로그에 없으며 저희가 호스팅하지도 않습니다. Block의 페이지에서는 소규모 안전 연구자 그룹을 대상으로 대기자 명단과 얼리 액세스를 제공하고 있습니다. 라우팅할 API도, 전달할 가격도, 장애 조치할 엔드포인트도 없습니다.

Dessa가 답을 바꿀 때

Block이 그럴듯한 가격에 API를 출시한다면, 비교의 기준은 더 이상 토큰이 아니라 분이 된다. 올바른 지표는 Dessa가 없애는 음성 인식과 합성을 포함한, 자연스러운 대화 1분당 비용일 것이다. 그 지표에서는 분당 몇 센트에 불과한 듀플렉스 모델이 오디오 단계 비용이 언어 모델보다 더 많이 드는 파이프라인을 이길 수 있다.

두 번째 조건은 품질입니다. 30초 동안은 쾌적하지만 5분 뒤에는 혼란스러워지는 duplex 모델은 느리더라도 신뢰할 수 있는 파이프라인보다 나쁩니다. Block의 데모는 너무 짧고 너무 꾸며져 있어 그 질문에 답하기에 부족하며, 회사의 미해결 질문들—사실 보존, 언어 학습, 문맥 내 학습—은 바로 긴 대화가 일관성을 유지하는지를 결정하는 것들입니다.

지금 무엇을 해야 할까요?

파이프라인 위에 음성 제품을 구축하십시오. 가격과 계약이 존재하는 유일한 방식이기 때문입니다. 강력한 인식기와 합성기를 사용하고, 추론이 이루어지는 중간에 Qwen3.8-Max를 배치하며, 언어 모델 계층은 교체 가능하게 유지해 가격이 변할 때 비용이 큰 부분을 옮길 수 있도록 하십시오. 그런 다음, 듀플렉스 모델 중심으로 재구축할 명분이 되는 두 가지 수치를 주시하십시오. 바로 공개된 지연 시간 수치와 분당 가격입니다.

한 줄로 비교하자면, Qwen3.8-Max는 오늘 구매할 수 있는 것이고, Dessa는 내일 구매하고 싶어질지도 모르는 것이다. 둘 사이의 격차는 지능이 아니다. 그것은 요금표, 엔드포인트, 벤치마크다. Block이 아직 공개하지 않은 세 가지이자, Alibaba가 생업처럼 공개하는 세 가지다.