DeepSeek AI Models on AtlasCloud
Atlas Cloud는 DeepSeek API를 통해 V3.2, V4, R1 등 전체 DeepSeek 라인업을 호스팅합니다. 모델은 128K에서 1M 토큰 컨텍스트까지 지원하며, 모두 오픈 소스이고 종량제(pay-as-you-go)로 제공됩니다.
Large Language Models by DeepSeek
Atlas Cloud에서 업계 선도 대규모 언어 모델을 빠르고 합리적인 비용으로 제공해 채팅, 추론, 에이전트를 대규모로 구동합니다.
DeepSeek Models API Pricing Details
Compare standard vs. our pricing across every DeepSeek model.
| Model | Standard Price (USD) | Our Price (USD) | Discount | |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Pro | $1.74/$3.45per 1M tokens1048.6K context | $1.68/$3.38M in/outper 1M tokens1048.6K context | — | View |
| DeepSeek V4 Flash | $0.14/$0.28per 1M tokens1048.6K context | $0.14/$0.28M in/outper 1M tokens1048.6K context | — | View |
| DeepSeek V3.2 | $0.287/$0.431per 1M tokens163.8K context | $0.26/$0.38M in/outper 1M tokens163.8K context | — | View |
| DeepSeek V3.2 Exp | $0.287/$0.43per 1M tokens163.8K context | $0.27/$0.41M in/outper 1M tokens163.8K context | — | View |
| DeepSeek-V3-0324 | $0.287/$1.147per 1M tokens131.1K context | $0.216/$0.88M in/outper 1M tokens131.1K context | — | View |
| DeepSeek-R1-0528 | $0.574/$2.294per 1M tokens131.1K context | $0.55/$2.15M in/outper 1M tokens131.1K context | — | View |
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Atlas Cloud에서 구축할 수 있는 DeepSeek API 활용 사례
DeepSeek의 오픈소스 모델은 비용 효율적인 고처리량 작업부터 1M 컨텍스트를 지원하는 최첨단 에이전틱 코딩까지 전체 범위를 포괄합니다. 팀은 컨텍스트 요구 사항과 작업 복잡성에 따라 V3.2, V4 Flash, V4 Pro 중에서 선택합니다.
자율형 GitHub 이슈 해결
엔지니어링 팀은 DeepSeek V4 Pro를 사용하여 이슈 설명 읽기, 파일 간 종속성 추적, 수정 사항 작성 및 테스트 실행을 포함하여 실제 GitHub 이슈를 자율적으로 해결하는 코딩 에이전트를 구축합니다. V4 Pro는 SWE-Bench Verified에서 80.6%의 점수를 받아 Claude Opus 4.6과 단 0.2점 차이를 기록했으며, Claude Code, OpenCode 및 OpenClaw 에이전트 프레임워크와 기본적으로 통합되어 있습니다. Atlas Cloud에서 폐쇄형 소스 모델을 DeepSeek V4로 전환하려면 기존 SDK 설정에서 기본 URL만 변경하면 됩니다.
1M 컨텍스트를 활용한 전체 코드베이스 분석
개발 팀은 DeepSeek V4의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용하여 단일 API 호출로 전체 저장소를 로드하고, 파일 간 분석, 종속성 추적 및 아키텍처 검토를 수행합니다. V4는 전체 컨텍스트 길이의 다중 쿼리 'Needle in a Haystack' 테스트에서 97%의 정확도를 달성하며, 이는 100만 토큰 안의 어느 곳에 포함된 특정 정보라도 안정적으로 검색할 수 있음을 의미합니다. 전체 1M 컨텍스트에서 동일한 작업을 수행할 때 V4 Pro는 V3.2가 필요로 하는 추론 컴퓨팅의 27%, KV 캐시의 10%만 필요로 합니다.
데이터 민감형 워크로드를 위한 셀프 호스팅 배포
규정 준수 또는 데이터 개인 정보 보호 요구 사항이 있는 엔터프라이즈 팀은 DeepSeek의 MIT 라이선스를 사용하여 자체 인프라에서 V4 Flash 또는 V3.2를 자체 호스팅합니다. 이는 GPT-5 및 Claude Opus와 같은 폐쇄형 소스 모델이 제공할 수 없는 옵션이며, 규제 대상 산업의 API 종속성을 제거합니다. 2,840억 개의 매개변수와 130억 개의 활성 매개변수를 갖춘 V4 Flash는 실용적인 자체 호스팅 대상이며, V4 Pro에는 클러스터가 필요합니다.
비용 효율적인 폐쇄형 모델 대체재
GPT-5 또는 Claude Opus에서 전환하는 팀은 Atlas Cloud의 OpenAI 호환 endpoint를 통해 DeepSeek V3.2를 드롭인 대체품으로 사용합니다. V3.2의 가격은 백만 입력 token당 약 $0.27이며, 대부분의 추론 benchmark에서 GPT-5 수준의 성능과 일치합니다. 단일 기본 URL 변경만으로 동일한 SDK 코드가 DeepSeek으로 라우팅되므로 마이그레이션 위험이 낮습니다.
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영업팀 문의Frequently Asked Questions about DeepSeek AI Models
DeepSeek V4는 2026년 4월 24일에 출시된 현세대 플래그십으로, 단일 모델에서 범용 및 추론 워크플로우를 모두 포괄합니다. R1은 독립적인 추론 모델이었으나, V4의 사고 모드는 동일한 사고 사슬(chain-of-thought) 기능을 직접 내장하여 이를 대체합니다. 기존 deepseek-reasoner 별칭은 2026년 7월 24일에 종료되므로 새로운 통합은 사고 모드가 활성화된 V4 Pro를 사용해야 합니다.
Engram Memory는 인간 두뇌의 해마가 정보를 저장하고 검색하는 방식에서 영감을 받은 DeepSeek V4의 외부 지식 검색 시스템입니다. 모델이 모든 사실을 가중치(weights)에 저장하도록 강제하는 대신, 지역성 보존 해싱(locality-sensitive hashing)을 사용하여 O(1)의 속도로 관련 지식을 검색합니다. 이는 V4의 다중 질의 'Needle in a Haystack' 정확도가 V3.2의 84.2%에서 97.0%로 급격히 향상되는 데 기여했습니다.
네. DeepSeek V3.2, V4 Flash 및 V4 Pro는 모두 MIT 라이선스에 따라 배포되며 상업적 사용, 수정 및 배포를 허용합니다. V4 Flash는 성능이 우수한 하드웨어에서 자체 호스팅하는 것이 실용적입니다. V4 Pro는 1.6조 개의 매개변수 규모로 인해 클러스터가 필요하므로, 대부분의 팀은 대신 Atlas Cloud에서 API 액세스를 사용합니다.
V4 Pro는 1조 6천억 개의 매개변수를 가진 MoE 모델로 490억 개의 활성 매개변수를 갖추고 있으며, 복잡한 추론, 코딩 및 에이전트 작업을 위해 구축되었습니다. V4 Flash는 2,840억 개의 매개변수 모델로 130억 개의 활성 매개변수를 가지며, 요구 사항이 적은 작업에서 속도와 비용 효율성에 최적화되었습니다. 두 모델 모두 1M 토큰 컨텍스트 창과 Engram Memory 아키텍처를 공유합니다.
DeepSeek V4는 Pro 및 Flash 변형 모두에 대해 기본 100만 token 컨텍스트 창을 지원하며 응답당 최대 393K token을 출력합니다. DeepSeek V3.2는 128K 컨텍스트 창을 가지고 있습니다. V4의 1M 컨텍스트는 단일 호출로 전체 코드베이스 분석, 대용량 문서 처리 및 확장된 에이전트 세션을 실용적으로 수행할 수 있게 해줍니다.
네. DeepSeek V3.2는 계속해서 Atlas Cloud에서 사용할 수 있으며, 가격은 100만 입력 토큰당 약 0.27달러입니다. 이 모델은 370억 개의 활성 파라미터와 128K 컨텍스트 윈도우를 갖춘 6,850억 파라미터의 MoE 모델로, MIT 라이선스에 따라 배포되었습니다. V4의 1M 컨텍스트나 Engram Memory가 필요하지 않은 작업에 비용 효율적인 선택입니다.
DeepSeek V4 Pro는 SWE-Bench에서 80.9% 이상의 실제 코딩 문제를 해결하며, GPT-5급 성능을 목표로 합니다. Needle in a Haystack에서 다중 쿼리 긴 문맥 정확도는 V3.2의 84.2%에서 97.0%로 향상되었습니다. 또한, Atlas Cloud의 V3.2 Speciale 변형 모델은 IMO 2025 및 IOI 2025 경시대회 수학에서 금메달 수준의 성과를 달성했습니다.
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