LLM 모델 비교 & 선택기 (비용 및 성능 분석)
GPT-6 Astra, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.8 Flash, Grok 4.6 등 최신 모델의 가격과 성능을 비교하세요.
LLM 모델 비교 & 선택기
GPT-6 Astra, Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.8 Flash, Grok 4.6, DeepSeek-V4 등의 100만 토큰당 가격, 컨텍스트 윈도우를 비교하고 API 비용을 계산하세요.
월간 API 비용 계산기
DeepSeek-V4-Flash
Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.7 Flash
GPT-5.6 Luna
GLM 5.3 Flash
Gemini 3.8 Flash
Mistral Small 4
Gemini Omni Flash
DeepSeek-V4-Pro
Mistral Medium 3.5
GLM 5.2
Kimi K3
GPT-5.6 Terra
Gemini 3.1 Pro
Grok 4.6
Mistral Large 3
Claude Sonnet 5
GPT-5.6 Sol
GPT-6 Astra
Claude Opus 5
개요
GPT-6 Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek-V4 등 20개 최첨단 LLM 모델의 스펙 비교 및 API 비용 계산기.
LLM Model Comparator & Cost Estimator Guide
Choosing the optimal LLM requires balancing reasoning capability, context window capacity, latency, and token pricing.
Models like Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, and DeepSeek V3 have widely varying per-million-token costs.
Use our interactive comparison table and cost estimator to forecast your monthly production API bills.
How to Compare LLMs and Estimate Costs
빠르고 직관적Set Expected Token Volume
Adjust input and output token sliders to reflect your monthly workload.
Filter by Use Case
Narrow down models optimized for coding, high-speed routing, or budget efficiency.
Evaluate ROI
Review estimated monthly spending side-by-side with benchmark metrics.
주요 기능 및 장점
서버 업로드 없이 사용자 기기의 메모리 내에서 안전하게 처리됩니다.
네트워크 지연 없이 즉시 결과를 도출합니다.
회원가입, 결제, 사용량 제한이 전혀 없습니다.
모바일, 태블릿, 데스크톱 어디서나 최적의 사용자 경험을 제공합니다.
W3C 표준 하드웨어 가속 기술을 적용하여 빠르고 신뢰성 높은 연산을 지원합니다.
- Use tiered routing: dispatch easy classification tasks to lightweight models and reserve frontier models for synthesis.
- Monitor token consumption trends to avoid unexpected monthly bill surges.
자주 묻는 질문
2 자주 묻는 질문과 답변Why are output tokens more expensive than input tokens?
Output tokens require sequential KV cache operations and memory bandwidth, whereas inputs are processed in parallel batches.
What is Context Caching?
Providers like Anthropic and Google offer discounts up to 75-90% for reusing static context (prompts, docs) across requests.

