# DeepSeek V4.1 Flash vs GLM-5.3-Flash 비교: 시간대·캐시가 가르는 비용

> 캐시 많은 코딩 에이전트와 짧은 호출은 오프피크 DeepSeek가, 평일 피크·캐시 없는 긴 문서·영상 입력은 GLM이 쌉니다. 품질과 속도는 DeepSeek가 조금 앞섭니다.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ko/posts/deepseek-v4-1-flash-vs-glm-5-3-flash
- Published: 2026-10-25
- Updated: 2026-10-25
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ko/about)
- Topic: 모델 비교
- Tags: DeepSeek V4.1 Flash, GLM-5.3-Flash, DeepSeek, Z.ai, API 가격, 코딩 에이전트, 모델 비교

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DeepSeek V4.1 Flash와 GLM-5.3-Flash는 캐시에 걸리지 않은 입력이 둘 다 100만 토큰당 $0.15라서 단가표만으로는 승부가 나지 않습니다. 2026년 10월 25일 두 회사의 공개 요금으로 다시 계산하면, 긴 프리픽스를 캐시하는 코딩 에이전트와 사고가 필요 없는 짧은 호출은 DeepSeek `deepseek-flash`를 오프피크에 쓰는 쪽이 싸고, 같은 작업을 GLM에 맡기면 1.5배 안팎의 비용이 듭니다. 캐시 없이 긴 문서를 넣는 작업과 영상·파일 입력이 필요한 작업은 GLM `glm-5.3-flash`로 보내는 편이 같거나 쌉니다. 평일 낮 피크 시간에 돌려야 하는 작업도 GLM이 싸지만, 이는 GLM이 DeepSeek와 비슷한 양의 출력을 쓰고 짧은 호출에서 사고가 호출당 약 520토큰을 넘지 않을 때의 이야기입니다.

품질과 속도는 DeepSeek 쪽이 조금 낫습니다. Artificial Analysis(AA)가 같은 방법으로 잰 종합 지수는 45 대 42이고, 출력 속도는 초당 195토큰 대 69토큰입니다. 다만 GLM-5.3-Flash는 사고(thinking)를 끌 수 없고, 한국어 텍스트는 GLM 토크나이저에서 약 13% 더 많은 토큰이 되므로 한국어 비중이 큰 서비스라면 GLM 쪽 비용을 그만큼 올려 잡아야 합니다.

아래 수치 가운데 2026년 10월 25일에 직접 실행한 것은 네 가지입니다. 두 모델의 공식 토크나이저로 같은 텍스트의 토큰 수를 셌고, 공개 단가로 부하별 비용을 다시 계산했으며, OpenRouter 공개 API로 제공자 목록을, Hugging Face API로 가중치 크기를 조회했습니다. 같은 프롬프트로 품질·속도·실제 청구액을 맞대결한 테스트는 하지 않았으므로, 품질과 속도 수치는 AA 측정치입니다.

## 두 이름이 가리키는 모델: V4.1-Flash-1017과 GLM-5.3-Flash

DeepSeek API의 모델 이름 `deepseek-flash`는 2026년 10월 17일부터 DeepSeek-V4.1-Flash-1017을 가리킵니다. 뒤의 1017은 버전 번호가 아니라 10월 17일 체크포인트라는 날짜 표시이고, API 이름과 가격은 9월 10일 공개된 V4.1-Flash 때와 같습니다. DeepSeek는 1017이 이전 버전보다 벤치마크 점수가 높고 작업을 더 빨리 끝내며 출력이 짧다고 [DeepSeek API 업데이트 기록](https://api-docs.deepseek.com/updates/)에 적었습니다. 예전 이름 `deepseek-v4-flash`와 `deepseek-v4-flash-vision-exp`도 아직 받아 주지만, 해당 모델은 은퇴했고 요청은 1017이 Flash 가격으로 처리합니다([DeepSeek 모델·가격 페이지](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing)).

GLM 쪽은 Z.ai의 `glm-5.3-flash`와, 같은 계열에서 속도를 높이고 값을 올린 `glm-5.3-flashx`가 있습니다. [Z.ai GLM-5.3-Flash 안내 페이지](https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash)는 FlashX의 속도를 초당 200토큰으로 소개하고, 가격은 100만 토큰당 입력 $0.37, 캐시 입력 $0.075, 출력 $1.25입니다. 같은 계열의 상위 모델인 GLM-5.3과 Flash 중 무엇부터 쓸지는 [GLM-5.3와 GLM-5.3-Flash 비교: 먼저 테스트할 모델](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/glm-5-3-vs-glm-5-3-flash)에서 다룹니다.

이름에 Flash가 붙었다고 작은 모델은 아닙니다. DeepSeek V4.1 Flash는 전체 552B 파라미터에 입력 8B, 출력 16B가 활성화되는 MoE 모델이고, GLM-5.3-Flash는 전체 320B에 18B가 활성화됩니다. 둘 다 컨텍스트는 100만 토큰이고 가중치는 MIT 라이선스로 공개돼 있습니다. DeepSWE 74.2나 AA 지수 39라는 DeepSeek 수치는 1017이 아닌 9월판 V4.1 Flash의 것이고, GLM-5.3-Flash를 입력 $0.075·출력 $0.25로 적은 가격은 2026년 9월 9일에 끝난 출시 할인가입니다.

라우터에서는 1017이 붙은 ID를 골라야 지금 모델을 씁니다. 2026년 10월 25일 OpenRouter 공개 API를 조회했을 때 `deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017`은 29개 제공자, `z-ai/glm-5.3-flash`는 34개 제공자가 있었고, `z-ai/glm-5.3-flashx`는 Z.AI 한 곳뿐이었습니다. 같은 목록에 1017 이전의 `deepseek/deepseek-v4.1-flash`와 `deepseek-v4-flash-0731`이 별도 ID로 남아 있으니 이름이 비슷하다고 고르면 구 체크포인트를 부르게 됩니다. 제3자 엔드포인트는 fp4 같은 양자화와 최대 출력이 제공자마다 달라서, 1차 제공자인 DeepSeek·Z.ai 경로와 결과가 다를 수 있습니다.

## 어느 쪽이 싼가: 부하별 비용을 오프피크·피크로 나눠 계산

오프피크 DeepSeek는 캐시가 많은 에이전트와 짧은 호출에서 GLM보다 싸고, 캐시 없이 긴 문서를 한 번 넣는 작업은 오프피크라면 거의 같습니다. 피크에는 판단이 갈립니다. 아래 표의 6개 행 중 코딩 에이전트 세션, GLM 사고 300토큰인 짧은 호출, 긴 문서 3개 행은 GLM이 싸지만, AA 지수 작업, GLM 사고 1,000토큰인 짧은 호출, GLM 출력이 2배인 세션 3개 행은 피크에도 GLM이 더 비쌉니다. 아래 표는 2026년 10월 25일 두 회사가 공개한 달러 단가로 다시 계산한 값입니다. 100만 토큰당 DeepSeek 오프피크는 캐시 적중 $0.003, 미적중 $0.15, 출력 $0.60이고 피크에는 모두 2배가 되며, GLM-5.3-Flash는 시간대 구분 없이 캐시 적중 $0.03, 미적중 $0.15, 출력 $0.50입니다([Z.ai 가격 페이지](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing)). 출력에는 사고 토큰이 포함됩니다.

| 부하(토큰 수는 가정) | DeepSeek 오프피크 | DeepSeek 피크 | GLM-5.3-Flash | GLM ÷ DeepSeek (오프피크 / 피크) |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| AA 지수 작업 1건(AA가 측정한 토큰) | $0.13 | $0.26 | $0.28 | 2.15배 / 1.08배 |
| 코딩 에이전트 세션: 40턴, 캐시된 프리픽스 60K, 턴마다 새 입력 4K·출력 3K | $0.1032 | $0.2064 | $0.1560 | 1.51배 / 0.76배 |
| 짧은 호출 1,000건(입력 1.5K, 답 50토큰), DeepSeek 사고 끔, GLM 사고 300토큰 | $0.255 | $0.510 | $0.400 | 1.57배 / 0.78배 |
| 같은 짧은 호출, GLM 사고 1,000토큰 | $0.255 | $0.510 | $0.750 | 2.94배 / 1.47배 |
| 캐시 없는 40만 토큰 문서 1건, 출력 2K | $0.0612 | $0.1224 | $0.0610 | 1.00배 / 0.50배 |
| 코딩 에이전트 세션, GLM 출력이 2배일 때 | $0.1032 | $0.2064 | $0.2160 | 2.09배 / 1.05배 |

첫 행은 AA가 공개한 작업당 비용입니다. AA는 DeepSeek에 피크 단가($0.30·$1.20)를 적용해 $0.26으로 계산했기 때문에, 모든 단가가 절반인 오프피크라면 같은 작업이 $0.13이 됩니다. 나머지 행은 토큰 수를 가정한 예시이고 계산식은 단순합니다. 코딩 에이전트 세션의 GLM 비용은 캐시 적중 240만 토큰×$0.03 + 새 입력 16만 토큰×$0.15 + 출력 12만 토큰×$0.50 = $0.072 + $0.024 + $0.060 = $0.156입니다. 오프피크 DeepSeek는 같은 캐시 적중분이 $0.0072에 그쳐 합계 $0.1032가 되므로, 이 부하의 차이는 거의 전부 캐시 단가에서 나옵니다.

![부하 6가지에서 GLM-5.3-Flash 비용을 DeepSeek 오프피크·피크 비용으로 나눈 배율 막대 그래프와 피크에 더 싼 모델](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/deepseek-v4-1-flash-vs-glm-5-3-flash/img/workload-cost-ratio.webp)

짧은 호출에서 갈림길은 GLM의 사고 길이입니다. DeepSeek는 사고를 끈 채 답 50토큰만 쓰지만, GLM은 사고를 끌 수 없어 그 위에 사고 토큰이 붙습니다. 계산하면 GLM이 호출당 10토큰만 넘게 생각해도 오프피크 DeepSeek보다 비싸지고, 520토큰을 넘기면 피크 DeepSeek보다도 비싸집니다. 따라서 분류나 추출처럼 사고가 필요 없는 대량 호출은 오프피크라면 DeepSeek 비사고 모드가 사실상 항상 유리하고, 피크에는 GLM의 사고가 호출당 520토큰을 넘을 때만 DeepSeek가 유리합니다.

시간대는 한국 개발자에게 특히 중요합니다. DeepSeek의 피크는 UTC 기준 월~금 01:00–04:00, 06:00–10:00(중국 공휴일 제외)이고, 이를 UTC+9로 옮기면 한국 시간 평일 10:00–13:00, 15:00–19:00입니다(한국은 서머타임이 없어 연중 같음). 오전 10시부터 오후 7시까지 일한다면 9시간 중 7시간이 피크이므로, 낮에 대화형으로 코딩 에이전트를 쓰는 사람은 표의 피크 열을, 밤이나 주말에 도는 배치는 오프피크 열을 보면 됩니다. 시간대별 단가 계산은 [DeepSeek API 피크 요금: 한국 시간과 현재 단가 계산](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/deepseek-v4)에 정리돼 있습니다.

GLM-5.3-Flash를 GLM Coding Plan 구독으로 쓴다면 토큰 단가가 아니라 포인트로 차감되므로 위 표가 맞지 않습니다. Z.ai는 이 플랜에서 Flash에 GLM-5.3 대비 3배 한도를 주고, 주말 전체를 포함한 오프피크 호출은 포인트를 절반만 쓴다고 안내합니다. 다른 회사의 저가 모델까지 넓혀 단가를 보려면 [AI API 가격 비교: 5개사 등급별 요금과 가장 싼 모델](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/cheapest-llm-models)을 참고하세요.

## 단가표만으로 청구액을 알 수 없는 이유: 캐시 10배, 강제 사고

토큰당 단가가 같아 보여도 청구액은 캐시 적중 단가, 사고를 끌 수 있는지, 모델이 실제로 쓰는 토큰 길이에 따라 갈립니다. 첫째로 캐시 적중 단가는 GLM이 오프피크 DeepSeek의 10배, 피크 DeepSeek의 5배입니다. 그래서 같은 프리픽스를 매 턴 다시 보내는 에이전트일수록 DeepSeek가 유리해집니다. 반대로 캐시에 안 걸리는 입력은 오프피크에서 같고 피크에서는 GLM이 절반이며, 출력은 GLM이 오프피크 DeepSeek의 0.83배, 피크의 0.42배라서 캐시 없이 길게 읽거나 길게 쓰는 작업은 GLM 쪽으로 기웁니다. 두 회사 모두 캐시 유지 시간은 공개하지 않았고, GLM의 캐시 저장 요금은 2026년 10월 25일 기준 '한시 무료'입니다.

둘째로 GLM-5.3-Flash는 `thinking.type`에 `enabled`만 받습니다. [Z.ai 사고 모드 문서](https://docs.z.ai/guides/capabilities/thinking-mode)는 GLM-5.3과 GLM-5.3-Flash가 강제 사고 모델이라 끌 수 없다고 적고 있습니다. DeepSeek는 기본이 사고 모드지만 `{"thinking":{"type":"disabled"}}`로 끌 수 있어서, 답이 짧은 호출에서는 출력 토큰을 답 길이만큼만 냅니다. 앞 표의 짧은 호출 행이 이 차이를 보여 줍니다.

셋째로 어느 모델이 토큰을 더 쓰는지는 작업마다 다릅니다. AA 지수 작업에서는 DeepSeek가 작업당 출력 89k 토큰(그중 사고 59k), GLM이 69k 토큰(사고 47k)으로 DeepSeek 쪽이 깁니다. 반면 X 계정 @Whats_AI가 2026년 10월 20일경 공개한 ToneBench 글쓰기 평가에서는 두 모델이 134개 설정 중 23위와 24위로 비슷했지만, 사고 토큰은 DeepSeek 17K, GLM 37K로 GLM이 두 배 넘게 썼습니다. 이렇게 GLM 출력이 두 배가 되는 작업이라면 표의 마지막 행처럼 피크 DeepSeek보다도 비싸지므로, 자기 작업에서 사고 토큰이 얼마나 나오는지를 먼저 재 봐야 합니다.

## 한국어로 쓰면 GLM 토큰이 약 13% 더 나옵니다

같은 한국어 텍스트를 넣으면 GLM-5.3-Flash가 DeepSeek V4.1 Flash보다 약 13% 많은 토큰으로 셉니다. 2026년 10월 25일 Hugging Face에 공개된 두 모델의 공식 `tokenizer.json`으로 이 블로그의 한국어 글 한 편(13,514자, 프런트매터 제외)을 셌더니 DeepSeek 7,506토큰, GLM 8,457토큰으로 비율이 1.127이었습니다. 같은 글의 영어·중국어·일본어·러시아어·스페인어판은 차이가 ±5% 안이었고, TypeScript 파일과 JSON 설정 파일은 오히려 GLM이 4.7%, 7.5% 적었습니다. 채팅 템플릿과 특수 토큰, 이미지는 세지 않은 순수 텍스트 기준입니다.

토큰이 13% 늘면 한국어 텍스트에 대한 GLM의 실질 단가도 그만큼 오릅니다. DeepSeek 토큰 수를 기준으로 환산하면 GLM 단가는 입력 $0.15×1.127 ≈ $0.169, 출력 $0.50×1.127 ≈ $0.564가 됩니다. 그래서 오프피크에서 같던 미적중 입력은 GLM이 약 13% 비싸지고, 출력에서 GLM이 갖던 우위도 오프피크 DeepSeek 대비 0.83배에서 0.94배로 좁혀집니다.

앞 표에서 오프피크 동률이던 40만 토큰 문서를 한국어 문서로 바꾸면 결론이 달라집니다. GLM 비용은 (40만×1.127토큰×$0.15 + 2천×1.127토큰×$0.50) ÷ 100만 ≈ $0.0687로, 오프피크 DeepSeek $0.0612보다 약 12% 비쌉니다. 피크 DeepSeek $0.1224보다는 여전히 싸서, 한국어가 바꾸는 것은 오프피크 쪽 판단입니다. 코딩 에이전트처럼 입력 대부분이 코드이고 지시문만 한국어인 부하는 두 효과가 상쇄되므로 표를 그대로 써도 되지만, 한국어 문서 요약이나 상담 로그 분석, 보고서 생성처럼 한국어 본문이 많은 서비스라면 GLM 비용을 10% 남짓 올려 잡는 편이 안전합니다.

![같은 한국어 글이 DeepSeek 7,506토큰, GLM 8,457토큰으로 세어지고 40만 토큰 한국어 문서 비용이 GLM $0.0687로 오프피크 DeepSeek $0.0612보다 비싸지는 비교](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/deepseek-v4-1-flash-vs-glm-5-3-flash/img/korean-token-cost.webp)

## 품질과 속도: AA 지수 45 대 42, 출력 속도 약 2.8배

같은 방법으로 두 모델을 잰 독립 평가에서는 DeepSeek V4.1 Flash 1017(Max)이 GLM-5.3-Flash보다 조금 앞서고, 속도 차이는 점수 차이보다 훨씬 큽니다. 2026년 10월 25일 기준 [Artificial Analysis의 DeepSeek V4.1 Flash 1017 대 GLM-5.3-Flash 비교 페이지](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/deepseek-v4-1-flash-1017-vs-glm-5-3-flash)에서 종합 지수는 45 대 42입니다. 세부 항목도 AutomationBench-AA 67% 대 60%, CritPt 24% 대 15%로 DeepSeek가 앞서지만, 코딩 에이전트에 가까운 Terminal-Bench 4.0은 34% 대 33%로 거의 같고, AA-Omniscience는 GLM이 7 대 5로 높습니다.

각 회사가 직접 발표한 벤치마크는 맞대결 근거로 쓰기 어렵습니다. 두 회사 모두 DeepSWE 점수를 내놓았지만 DeepSeek는 Mini-SWE-V2 프레임워크로 잰 값이고 Z.ai는 프레임워크를 밝히지 않아 조건이 같지 않습니다. Z.ai 안내 페이지에 적힌 'AA 지수 57'도 다른 척도입니다. 이전 버전 지수(v4.1.1)와 출시 할인가 기준으로 나온 점수라 현재 지수(v4.3.2)와 이어지지 않습니다.

"체감은 GLM이 좋은데 평가는 DeepSeek가 높다"는 말은 둘 다 맞을 수 있습니다. AA 지수는 에이전트형 지식 업무, 터미널 코딩, 과학 추론, 긴 문맥 추론 같은 항목의 묶음이라 화면 디자인이나 문체 같은 결과물의 취향은 거의 반영하지 않습니다. 1017 이전인 9월에 Reddit r/opencode의 80개 넘는 댓글이 달린 비교 스레드에서도 "DeepSeek가 지연은 확실히 짧지만 디자인 감각은 GLM이 나을 수 있다"는 의견이 나왔습니다. UI·프런트엔드처럼 결과물을 눈으로 판단하는 작업은 지수보다 자기 테스트 결과를 믿는 편이 맞습니다.

속도는 AA 측정에서 출력 초당 195토큰 대 69토큰(약 2.8배), 첫 토큰까지 1.14초 대 3.29초, 지수 작업 1건당 357.60초 대 831.77초로 DeepSeek가 확실히 빠릅니다. 이 값은 AA가 고른 엔드포인트 기준이라 제공자에 따라 달라집니다. GLM 계열에서 속도가 필요하면 `glm-5.3-flashx`가 대안이지만, 앞에서 본 것처럼 단가가 Flash의 두 배를 넘고 OpenRouter 제공자도 Z.AI 한 곳입니다.

## 전환할 때 코드에서 바뀌는 것: 사고, effort, 최대 출력, 캐시

모델 이름만 바꾸면 동작이 달라지는 곳이 있습니다. 가장 큰 차이는 사고를 끌 수 있는지와 최대 출력입니다. DeepSeek에서 비사고 모드로 쓰던 호출을 GLM으로 옮기면 사고 토큰이 새로 붙어 지연과 비용이 늘고, 128K를 넘는 출력을 받던 작업은 GLM에서 잘립니다. 반대로 GLM에서 영상이나 파일을 넣던 작업은 DeepSeek로 옮길 수 없습니다.

| 항목 | DeepSeek `deepseek-flash` | GLM `glm-5.3-flash` |
| --- | --- | --- |
| API 형식 | OpenAI 형식, Anthropic 형식(`https://api.deepseek.com/anthropic`), Responses API | Z.ai Chat Completion API |
| 사고 켜기·끄기 | 기본 켜짐, `{"thinking":{"type":"disabled"}}`로 끔 | `enabled`만 지원, 끌 수 없음 |
| effort | `reasoning_effort` `low`/`high`/`max`, 기본 `high` | 권장 설정 `reasoning_effort: max` |
| 최대 출력 | 384K | 128K |
| 샘플링 파라미터 | 사고 모드에서 `temperature`·`presence_penalty`·`frequency_penalty`는 오류 없이 무시, `top_p`는 0.95~1.0만 유효 | 권장 `temperature: 1`, `top_p: 0.95` |
| 이전 턴의 사고 내용 | 도구를 쓰는 요청은 이후 요청마다 `reasoning_content`를 전부 돌려보내야 하며, 빠지면 400 오류 | `thinking.clear_thinking: false` 권장, 이때 `reasoning_content`를 수정 없이 돌려보내야 함 |
| 입력 형식 | 텍스트, 이미지 | 텍스트, 이미지, 영상, 파일(`image_url` 블록, URL 권장) |
| 캐시 | 적중분 $0.003(오프피크)·$0.006(피크) | 자동 캐시, `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens`로 확인, 적중분 $0.03 |
| 스트리밍과 도구 | JSON 출력, 도구 호출, FIM(비사고 모드만) | 권장 `stream: true`와 `tool_stream: true`, JSON 구조화 출력, 함수 호출 |
| 요금 시간대 | 평일 피크 2배 | 고정 |

출처: [DeepSeek 모델·가격 페이지](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing), [DeepSeek 사고 모드 가이드](https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode), [Z.ai GLM-5.3-Flash 안내 페이지](https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash), 2026년 10월 25일 기준. 두 회사 모두 사고량을 토큰 수로 정하는 설정은 없고 effort 단계만 있으므로, 같은 `max`라도 실제 사고 길이는 모델마다 다릅니다.

Claude Code처럼 Anthropic 형식을 쓰는 도구에서 DeepSeek를 붙이는 방법은 [Claude Code에서 OpenRouter와 DeepSeek 쓰기: 경로, 설정, 첫 오류 해결](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-code-openrouter-deepseek)에 있습니다. GLM-5.3-Flash의 첫 호출 예시는 아래 로컬 실행 항목에 연결한 사용 가이드에서 볼 수 있습니다.

## 로컬에서 돌리려면: 가중치만 475.3GiB 대 305.8GiB

두 모델 모두 MIT 라이선스로 가중치가 공개돼 있지만, 개인 PC에서 돌릴 크기는 아닙니다. 2026년 10월 25일 Hugging Face API로 공식 체크포인트의 `.safetensors` 파일 크기를 합산하면 [DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017)은 475.3GiB(FP8, 전문가 가중치는 FP4), [GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash)는 305.8GiB(FP8)입니다. 여기에 KV 캐시, 런타임, 여유 메모리가 더해지므로 실제로 필요한 메모리는 이보다 큽니다. GLM 쪽 배포 방법과 메모리 계산은 [GLM-5.3-Flash 사용 가이드: Ox Alpha 정체, API 가격, 로컬 실행](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/glm-5-3-flash-guide)에서 다룹니다.

## 내 작업으로 두 모델을 공정하게 비교하는 순서

공개 지수와 계산표는 출발점이고, 무엇을 기본 모델로 둘지는 자기 작업 몇십 건으로 정하는 것이 가장 확실합니다. 조건을 맞추지 않으면 사고 설정이나 시간대 차이를 모델 차이로 착각하기 쉬우므로 다음 순서를 권합니다.

1. 실제 업무에서 대표 작업을 고르고, 합격 기준(테스트 통과, 추출 필드 정확도, 사람이 고칠 필요 없는 문서 등)을 먼저 적어 둡니다.
2. 모델 ID를 고정합니다. DeepSeek 직접 API는 `deepseek-flash`, 라우터에서는 `-1017`이 붙은 ID, GLM은 `glm-5.3-flash`를 씁니다.
3. 사고 조건을 맞춥니다. GLM은 사고를 끌 수 없으므로 DeepSeek도 사고를 켜고 `reasoning_effort: max`로 한 번 돌리고, 답이 짧은 작업이라면 DeepSeek 비사고 모드로 한 번 더 돌립니다.
4. 응답의 `usage`에서 캐시 미적중 입력, 캐시 적중 입력, 사고를 포함한 출력 토큰을 작업별로 기록합니다.
5. DeepSeek 비용은 호출 시각과 관계없이 오프피크·피크 두 가격으로 모두 계산합니다. 실제로 돌릴 시간대가 정해지면 그 열만 남깁니다.
6. 총비용을 합격한 결과 수로 나눈 '합격 1건당 비용'과 작업 시간으로 비교하고, 작업 종류별로 이긴 모델에 나눠 보냅니다.

LaoZhang API 모델 목록을 2026년 10월 25일 오후에 다시 조회했을 때는 `deepseek-flash`(구 이름 `deepseek-v4-flash`도 유지)가 올라와 있었지만 `glm-5.3-flash`는 없었습니다. 따라서 두 모델을 한 키로 비교하려면 각 회사 API나 두 모델을 모두 올린 라우터를 써야 합니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

## 참고 자료

이 글이 링크한 외부 페이지를 본문에 나온 순서대로 정리했습니다. 마지막 업데이트: 2026-10-25.

- [DeepSeek API 업데이트 기록](https://api-docs.deepseek.com/updates/) (api-docs.deepseek.com)
- [DeepSeek 모델·가격 페이지](https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing) (api-docs.deepseek.com)
- [Z.ai GLM-5.3-Flash 안내 페이지](https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash) (docs.z.ai)
- [Z.ai 가격 페이지](https://docs.z.ai/guides/overview/pricing) (docs.z.ai)
- [Z.ai 사고 모드 문서](https://docs.z.ai/guides/capabilities/thinking-mode) (docs.z.ai)
- [Artificial Analysis의 DeepSeek V4.1 Flash 1017 대 GLM-5.3-Flash 비교 페이지](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/deepseek-v4-1-flash-1017-vs-glm-5-3-flash) (artificialanalysis.ai)
- [DeepSeek 사고 모드 가이드](https://api-docs.deepseek.com/guides/thinking_mode) (api-docs.deepseek.com)
- [DeepSeek-V4.1-Flash-1017](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017) (huggingface.co)
- [GLM-5.3-Flash](https://huggingface.co/zai-org/GLM-5.3-Flash) (huggingface.co)