Dots vs DeepSeek V4 Pro: 각 경우에 당신의 돈으로 무엇을 얻을 수 있을까

Put Dots and DeepSeek V4 Pro on the same page and the comparison looks absurd for about ten seconds, which is exactly how long it takes to notice that they answer the same question from opposite ends. Dots is the company's always-on agent, announced at DevDay on September 29, 2026: a persistent worker with its own cloud computer and browser, connectors to more than 4,000 apps, reachable inside ChatGPT, Slack and Teams, running on GPT-6 Astra, and included with Pro and Business Premium at no extra charge. DeepSeek V4 Pro is a downloadable frontier text model — 1.6 trillion total parameters with about 49 billion active per token, a 1,048,576-token context window, up to 384,000 tokens of output — that you can run yourself or call at $0.66 per million input tokens and $1.98 per million output tokens through our catalogue. One is a worker you cannot measure; the other is a commodity you can.

그것이 전체 논지이며, 세부 사항과 맞닥뜨려도 견딥니다. 이어지는 것은 세부 사항입니다: 각각이 실제로 자신에 대해 공개하는 것, 두 가격 곡선이 어디에서 오는지, 그리고 둘 중 하나를 다른 하나보다 고르는 것이 선호가 아니라 실수인 특정한 작업 형태들입니다.

각각 무엇을 게시하는지

• 정체성 — 자체 모델 식별자가 없는 호스팅형 에이전트 표면(Dots) 대 자신의 하드웨어에서 서빙할 수 있는, 이름이 지정된 다운로드 가능 모델(DeepSeek V4 Pro)

• 기반 모델 — GPT-6 Astra, OpenAI가 출시 자료에서 dots를 뒷받침하는 모델로 명시한 모델(벤더 주장)이며, DeepSeek V4 Pro 자체와 맞서는 모델이고, 가중치는 DeepSeek가 공개

• 아키텍처 — dots의 경우, 실행되는 모델 외에는 공개되지 않았으며, 약 1.6조 개의 전체 파라미터와 490억 개의 활성 파라미터를 갖춘 희소 활성화 전문가 혼합(MoE)과 대비됩니다.

• 컨텍스트와 출력 — 닷(dot)에 대한 문서화되지 않은 응답 한도: 요청당 컨텍스트 1,048,576 토큰 및 최대 출력 384,000 토큰과 비교하여

• 모달리티 — dot은 앱과 브라우저 전반에서 작동하며, 텍스트 입력과 텍스트 출력만 지원하고 이미지, 오디오, 비디오 입력은 없습니다

• 가격 — 첫 번째 dot은 Pro 및 Business Premium에 포함되어 있으며, 허용량은 미공개이고, 현재 카탈로그에 기재된 대로 백만 입력당 $0.66, 백만 출력당 $1.98과 대비됩니다

• 근거 — 공급업체 데모와 역량 설명 자료, dots에 대한 벤치마크는 없음. 반면 카탈로그에 기재된 τ²-Bench 96.2, Artificial Analysis Intelligence Index 36이며 해당 순위표에서 이 모델은 39위를 기록

가장 저렴한 프런티어 모델은 아무도 논쟁하지 않는 모델이다

DeepSeek V4 Pro는 2026년 4월 24일부터 일반 제공되어 왔으며, 그 판매 포인트는 벤치마크 헤드라인이 아니다 — 이 등급의 모델이 폐쇄형 프런티어 모델이 청구하는 비용의 10분의 1도 안 되는 가격에 제공되고, 다운로드하면 지불을 완전히 중단할 수 있다는 점이다. 실질적인 힘을 지닌 쪽은 두 번째 문구다. 만약 DeepSeek가 내일 서비스 제공을 중단한다면, 가중치는 사라지지 않을 것이다. 이미 구매해 둔 하드웨어에서, 맞는 양자화로 계속 실행될 것이다. 그것은 구독과는 다른 종류의 보장이며, 에이전트 위에 제품을 구축하는 팀에게는 의존성과 구성 요소 사이의 차이다.

공개된 수치들은 리더보드 최상단이 아니라, 잘 설계된 오픈 모델이 있을 만한 위치에 있다. GPQA Diamond 92.8과 장문맥 회상 80.3은 경쟁력 있는 수준이고, Artificial Analysis Intelligence Index 36에 39위 랭킹은 중위권이며, τ²-Bench의 에이전트형 도구 사용 대표 수치 96.2는 DeepSeek가 앞세우는 수치다. 이 모든 것은 출처와 함께 우리 카탈로그에 등재되어 있지만, 우리가 직접 측정한 것은 아니다. 솔직히 보면, 이 모델은 작업 단위당 비용과 배포 용이성에서 앞서며, 현재 최전선을 상대로 한 순수 추론 성능에서는 앞서지 못한다.

두 개의 가격 곡선, 그중 하나는 예고 없이 움직인다

닷의 가격은 구독 항목 하나일 뿐 그 이상은 아니다. Pro나 Business Premium을 결제하면 닷 하나를 받게 되고, OpenAI는 그 허용량이 어디까지인지 누구에게도 알리지 않았다. 허용량 수치도, 두 번째 닷의 가격도, 추가 속도나 용량에 대해 공개된 요금도, 작업당 비용도 없다. CNBC의 기조연설 보도에서 최고 재무 책임자 사라 프라이어는 500달러 Pro 500 티어를 닷당 요금이 아니라 사용량 허용량에 새로운 Ultrafast 모드를 더한 것으로 가격 책정했는데, 이는 OpenAI 요금표에서 가장 비싼 요금제조차 여전히 에이전트 작업 단위당 비용으로 환산되지 않는다는 뜻이다.

DeepSeek V4 Pro의 가격은 요금표이며, 요금표는 구독과는 다른 방식으로 검증할 수 있다. 여기에는 예산을 세우기 전에 알아둘 만한 변수가 하나 있다. 우리 카탈로그에는 같은 모델에 대해 두 가지 수치가 실려 있다. 개요 텍스트에는 100만 입력당 $0.44, 100만 출력당 $0.87이라고 설명되어 있는 반면, 가격 기록에는 $0.66과 $1.98이 적혀 있다. 또한 매일 두 시간대, 즉 UTC 01:00–04:00과 06:00–10:00에는 표시된 요율을 두 배로 만드는 시간 제한 구간도 함께 싣고 있다. 그렇다고 이 모델을 피할 이유가 되는 것은 아니다. 오히려 요약이 아니라 요금표를 읽어야 하는 이유이며, 정확하려고 애쓰는 페이지에서도 본문 속 숫자와 가격표의 숫자가 서로 어긋날 수 있다는 점을 일깨워 주는 것이다.

같은 구분이 공급업체가 움직일 때 청구서에 어떤 일이 생기는지를 결정합니다. DeepSeek의 요금 인하는 발표되는 당일 OrcaRouter에서 바로 적용됩니다. 카탈로그가 공급자 정가를 0% 마크업으로 그대로 전달하고 그 위에 아무것도 더하지 않기 때문입니다. dot의 허용량 변경은 지원 이메일로 도착합니다. 둘 다 공정하지만, 예측 가능한 것은 그중 하나뿐입니다.

하나의 파이프라인에서 두 가지가 속하는 위치

실수는 이것을 단순한 경쟁으로 취급하는 것이다. dot은 현재 놓치고 있는 작업에 맞는 형태다. 일정에 따라 여러 앱을 넘나들며 쫓아야 하는 프로젝트, 즉 가치가 누군가—또는 무언가—가 계속 움직이게 하는 데 있는 작업 말이다. DeepSeek V4 Pro는 단위가 있는 작업에 맞는 형태다. 백만 토큰 아카이브에서 구조화된 레코드를 추출하기, 긴 소스에서 긴 문서를 생성하기, 대기열에 동일한 분류를 실행하기, 또는 어려운 문제를 여러 저렴한 시도로 펼치기가 그렇다.

이 두 형태는 서로 보완적이며, 둘 사이를 잇는 배관은 하나의 엔드포인트입니다. OrcaRouter는 DeepSeek V4 Pro를 deepseek/deepseek-v4-pro라는 식별자로, 공급자 정가에 마크업 없이, 단일 키 뒤에 있는 200개 이상의 다른 모델과 동일한 카탈로그에서 제공하며, 업스트림 공급자 전반에 걸친 자동 장애 조치와 개별 요청을 마땅히 처리해야 할 모델로 보내기 위한 라우팅 DSL을 갖추고 있습니다. 그 위의 계층, 즉 무엇을 보낼지 결정하는 에이전트에서 당신은 임대하는 점(dot)과 소유하는 루프(loop) 중에서 선택하게 됩니다. 우리가 제공하는 어떤 것도 점(dot) 내부에 닿지 않습니다. dots API도, 모델 식별자도, 그 안에서 실행되는 모델을 바꿀 방법도 없습니다. 추론을 당신의 통제 아래에 두고 싶다면, 루프를 직접 구축하고 그것을 종량제 모델로 향하게 하면 됩니다.

그것을 결정짓는 질문

문제가 생겼을 때 누가 그 일을 쥐고 있는지 물어보라. 점 하나로, OpenAI는 컴퓨터와 브라우저, 커넥터, 그리고 허용량을 쥐고 있고, 당신의 구제책은 사용을 중단하는 것뿐이다. DeepSeek V4 Pro의 경우, 당신은 모델 사본과 요금표, 그리고 그것을 다른 곳으로 옮길 수 있는 선택권을 쥐고 있다. 일반적으로 어느 답이 더 낫지는 않다 — 대부분의 팀은 임대부터 시작해야 한다 — 하지만 둘 중 하나만이 실패 모드를 미리 적어둘 수 있게 해주며, 1년 동안 의존할 계획인 대상이라면 보통 그게 결정적인 사실이다.