2026년 10월 최신 AI 모델 총정리: 9종 실측 비용 10배 차이
2026년 10월 전후 5주 사이 나온 AI 모델 9종(GPT-6.1 Terra·Gemini 4 Argon·Claude Sonnet 5.5·Haiku 5.5·Muse Spark Open·Kimi K3.1 Pro·Mistral Large 4·DeepSeek V4.1 Flash·MiniMax M3.1 Flash)을 같은 과제 3종으로 3번씩 직접 재서 속도·비용·정답률을 한 표와 그래프로 비교했어요.
목차 보기
2026년 10월 전후에 나온 AI 모델 9종을 같은 과제로 직접 재 보니, 비용은 최대 10배, 속도는 약 10배까지 차이가 났어요. 정답률은 9종 중 7종이 9번 모두 맞혔어요. 가장 빠른 건 DeepSeek V4.1 Flash 1017(5.8초), 가장 싼 건 MiniMax M3.1 Flash(정가 기준 1,000세트 $1.81)였어요. 비싼 모델이 꼭 더 정확하지는 않았어요. 이 글은 9종을 한 표로 묶고, 모델별 자세한 글로 이어 주는 지도예요.
글쓴이 서순명 · 퓨쳐인프라(솔리드그루) · 측정일 2026-10-30 · 모델 9종 × 과제 3종 × 3회 = 81회 · 문의 support@futureinfra.ai
한눈에 보는 10월 최신 모델 9종
| 모델 | 과제 3종 시간 | 첫 글자 | 1,000세트 비용 | 정답 | 정가 입력/출력($) |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 5.8초 | 1.3초 | $2.34 | 9/9 | 0.3 / 1.2 |
| MiniMax M3.1 Flash | 7.9초 | 2.0초 | $1.81 | 9/9 | 0.15 / 0.6 |
| Claude Sonnet 5.5 | 9.8초 | 0.8초 | $14.59 | 9/9 | 2 / 10 |
| Muse Spark Open | 10.7초 | 2.6초 | $15.11 | 9/9 | 1.25 / 4.25 |
| GPT-6.1 Terra | 12.8초 | 4.3초 | $2.83 | 9/9 | 1 / 5 |
| Claude Haiku 5.5 | 15.0초 | 1.4초 | $1.86 | 8/9 | 0.1 / 0.5 |
| Gemini 4 Argon | 23.5초 | 2.7초 | $16.86 | 8/9 | 2 / 10 |
| Kimi K3.1 Pro | 51.8초 | 15.3초 | $18.38 | 9/9 | 2 / 10 |
| Mistral Large 4 | 57.6초 | 10.7초 | $15.85 | 9/9 | 0.7 / 2.1 |
빠른 순서. 시간·토큰은 3회의 가운데 값, 1,000세트 비용은 과제 3종을 한 번씩 1,000번 할 때의 정가 기준 금액(가운데 값 토큰 × 정가), 정가는 100만 토큰당 달러(OpenRouter, 2026-10-30 측정 시각).
읽기 전에 알아 둘 말 3개
- 토큰: AI 가 글을 세는 단위예요. 요금은 100만 토큰당 얼마로 매겨요.
- 생각(추론) 토큰: 답을 쓰기 전에 속으로 따져 보는 데 쓰는 토큰이에요. 화면에는 안 보여도 요금에 들어가요.
- 가중치 공개(오픈 웨이트): 모델 파일을 내려받아 직접 돌릴 수 있게 공개한 모델이에요.
10월 전후로 어떤 모델이 나왔나요?
9월 말부터 10월 말까지 약 5주 동안 큰 회사들이 잇달아 새 모델을 냈어요. 아래는 OpenRouter(여러 회사 AI 를 모아 파는 중개 서비스)에 등록된 날짜 순서예요. 제조사 발표일과 하루 이틀 다를 수 있어요.
| 등록일 | 모델 | 회사 | 정가 입력/출력($) | 가중치 공개 | 자세한 글 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-28 | Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | 2 / 10 | 아니요 | 보기 |
| 2026-10-06 | Mistral Large 4 | Mistral AI | 0.7 / 2.1 | 예 | - |
| 2026-10-07 | Claude Haiku 5.5 | Anthropic | 0.1 / 0.5 | 아니요 | 보기 |
| 2026-10-13 | Gemini 4 Argon | 2 / 10 | 아니요 | 보기 | |
| 2026-10-15 | Muse Spark Open | Meta | 1.25 / 4.25 | 예 | 보기 |
| 2026-10-17 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | DeepSeek | 0.3 / 1.2 | 예(MIT) | - |
| 2026-10-19 | MiniMax M3.1 Flash | MiniMax | 0.15 / 0.6 | 예 | - |
| 2026-10-23 | Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | 2 / 10 | 예(제조사 설명) | - |
| 2026-10-26 | GPT-6.1 Terra | OpenAI | 1 / 5 | 아니요 | 보기 |
앤트로픽 두 모델은 공식 문서의 출시일(9월 28일·10월 7일)과 등록일이 같아요. 메타는 10월에 두 모델을 냈는데, 이번 실측은 가중치를 공개한 Muse Spark Open으로 했어요. 상위 모델인 Muse Wonder 이야기는 메타 뮤즈 글에 있어요.
가중치 공개 모델은 Muse Spark Open·Mistral Large 4·DeepSeek V4.1 Flash 1017·MiniMax M3.1 Flash 네 개가 허깅페이스에 올라와 있어요. Kimi K3.1 Pro도 제조사가 오픈 웨이트라고 설명해요.
어떻게 쟀나요?
퓨쳐인프라 AI 라우터(키 하나로 여러 회사 모델을 OpenAI 방식으로 부르는 창구)로 9종을 같은 조건에서 불렀어요. 답은 스트리밍으로 받아 첫 글자 시간과 전체 시간을 쟀어요.
| 과제 | 시킨 일 | 정답 판정 |
|---|---|---|
| ① 버그 고치기 | 중앙값 함수의 버그 3개를 고쳐 코드블록으로 | 고친 코드를 실제로 실행해 6개 사례가 모두 맞으면 정답 |
| ② JSON만 | 문의 글에서 다섯 가지 값을 뽑아 JSON 하나만, 코드블록 금지 | 글 전체가 바로 JSON 으로 읽히고 값이 모두 맞으면 정답 |
| ③ 한국어 요약 | 백업 글을 정확히 3문장·150자 이내로, '3-2-1'·'30일' 포함 | 문장 수·글자 수·필수 표현을 기계로 셈 |
측정 조건과 한계
- 일시: 2026-10-30 11:32~11:38 (한국 시각), 서울 사무실 PC 에서 호출. 모델끼리는 동시에, 한 모델 안에서는 차례로 보냈어요.
- 모델마다 과제 3종 × 3회 = 9회, 모두 81회. 반복 횟수는 줄이지 않았어요. 측정에 쓴 돈은 모두 561원이에요.
- 최대 출력 8,000토큰, 그 밖은 각 모델 기본 설정. 생각 강도도 따로 바꾸지 않았어요.
- Mistral Large 4 의 요약 1회는 답이 중간에 끊겨 같은 과제를 한 번 더 재서 3회를 채웠어요.
- 한계: 짧은 과제 3종이라 긴 코딩·에이전트 작업 실력을 대신하지 않아요. 시간대·네트워크에 따라 속도는 달라져요.
가장 빠른 모델은 무엇인가요?
2026-10-30 서울, 퓨쳐인프라 AI 라우터 스트리밍, 모델별 9회
표로 보기
| 모델 | 버그 고치기 | JSON만 | 요약 | 합계 | 첫 글자(가운데) |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 1.6초 | 0.8초 | 3.5초 | 5.8초 | 1.3초 |
| MiniMax M3.1 Flash | 2.1초 | 1.4초 | 4.4초 | 7.9초 | 2.0초 |
| Claude Sonnet 5.5 | 2.2초 | 1.1초 | 6.6초 | 9.8초 | 0.8초 |
| Muse Spark Open | 2.8초 | 2.3초 | 5.6초 | 10.7초 | 2.6초 |
| GPT-6.1 Terra | 4.6초 | 2.7초 | 5.5초 | 12.8초 | 4.3초 |
| Claude Haiku 5.5 | 2.3초 | 0.9초 | 11.7초 | 15.0초 | 1.4초 |
| Gemini 4 Argon | 3.7초 | 3.2초 | 16.6초 | 23.5초 | 2.7초 |
| Kimi K3.1 Pro | 17.5초 | 6.4초 | 27.9초 | 51.8초 | 15.3초 |
| Mistral Large 4 | 11.2초 | 6.4초 | 40.0초 | 57.6초 | 10.7초 |
DeepSeek V4.1 Flash 1017가 5.8초로 가장 빨랐고, MiniMax M3.1 Flash(7.9초)와 Claude Sonnet 5.5(9.8초)가 뒤를 이었어요. 첫 글자는 Claude Sonnet 5.5가 0.8초로 가장 먼저 나왔어요.
느린 쪽은 Kimi K3.1 Pro(51.8초)와 Mistral Large 4(57.6초)였어요. 둘 다 답하기 전에 오래 생각했어요. 특히 Mistral Large 4는 요약 한 번에 생각 토큰을 가운데 값 4,495개 썼어요. 채팅처럼 바로 답이 필요한 화면에는 맞지 않아요.
가장 싼 모델은 무엇인가요?
정가는 OpenRouter 2026-10-30 측정 시각 기준. 딥시크는 이 시간대 정가(할인 시간대는 절반)예요.
표로 보기
| 모델 | 1,000세트 비용 | 정가 입력/출력($) | 출력 토큰 합 | 그중 생각 토큰 |
|---|---|---|---|---|
| MiniMax M3.1 Flash | $1.81 | 0.15 / 0.6 | 2,764 | 2,522 |
| Claude Haiku 5.5 | $1.86 | 0.1 / 0.5 | 3,550 | 3,106 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | $2.34 | 0.3 / 1.2 | 1,795 | 1,558 |
| GPT-6.1 Terra | $2.83 | 1 / 5 | 464 | 256 |
| Claude Sonnet 5.5 | $14.59 | 2 / 10 | 1,290 | 843 |
| Muse Spark Open | $15.11 | 1.25 / 4.25 | 3,298 | 3,066 |
| Mistral Large 4 | $15.85 | 0.7 / 2.1 | 7,374 | 7,125 |
| Gemini 4 Argon | $16.86 | 2 / 10 | 1,574 | 1,284 |
| Kimi K3.1 Pro | $18.38 | 2 / 10 | 1,665 | 1,354 |
1,000번 돌려도 3달러가 안 되는 모델이 네 개였어요. MiniMax M3.1 Flash·Claude Haiku 5.5·DeepSeek V4.1 Flash 1017·GPT-6.1 Terra예요. 가장 비싼 Kimi K3.1 Pro는 $18.38로, 가장 싼 모델의 약 10배였어요.
Gemini 4 Argon 정가는 11월 30일까지 할인가(입력 $2·출력 $10)예요. 구글 가격표에 따르면 12월 1일부터 두 배($4·$20)가 되고, 그러면 같은 일이 약 $34로 9종 중 가장 비싸져요.
눈여겨볼 건 GPT-6.1 Terra예요. 정가는 중간인데 군더더기 없이 짧게 답해서 출력 토큰이 9종 중 가장 적었어요(464개). 그래서 1,000세트 $2.83로 싼 쪽에 들었어요. 단가표보다 실제로 쓰는 토큰 수가 비용을 더 크게 갈라요.
정답률은 어땠나요?
| 모델 | 버그 고치기 | JSON만 | 요약(3문장·150자) | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
| Gemini 4 Argon | 3/3 | 3/3 | 2/3 | 8/9 |
| Claude Sonnet 5.5 | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
| Claude Haiku 5.5 | 3/3 | 3/3 | 2/3 | 8/9 |
| Muse Spark Open | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
| Kimi K3.1 Pro | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
| Mistral Large 4 | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
| MiniMax M3.1 Flash | 3/3 | 3/3 | 3/3 | 9/9 |
81번 중 79번이 정답이었어요. 버그 고치기와 JSON만 과제는 9종 모두 3번 다 맞혔어요. 고친 코드를 실제로 돌려 봐도 모두 통과했어요.
틀린 두 번은 모두 요약의 글자 수였어요. Gemini 4 Argon이 155자, Claude Haiku 5.5가 153자로 150자를 살짝 넘었어요. 내용은 맞았지만 "몇 자 이내" 같은 조건을 꼭 지켜야 하는 일이라면 한 번 더 확인하는 단계를 두는 게 좋아요.
비용과 속도를 한 장에 보면?
가로축은 $1·$10처럼 10배 차이가 같은 간격이 되게 그렸어요(로그 눈금). 비용은 정가 기준.
표로 보기
| 모델 | 1,000세트 비용 | 과제 3종 시간 | 정답 |
|---|---|---|---|
| MiniMax M3.1 Flash | $1.81 | 7.9초 | 9/9 |
| Claude Haiku 5.5 | $1.86 | 15.0초 | 8/9 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | $2.34 | 5.8초 | 9/9 |
| GPT-6.1 Terra | $2.83 | 12.8초 | 9/9 |
| Claude Sonnet 5.5 | $14.59 | 9.8초 | 9/9 |
| Muse Spark Open | $15.11 | 10.7초 | 9/9 |
| Mistral Large 4 | $15.85 | 57.6초 | 9/9 |
| Gemini 4 Argon | $16.86 | 23.5초 | 8/9 |
| Kimi K3.1 Pro | $18.38 | 51.8초 | 9/9 |
왼쪽 아래 모서리에 DeepSeek V4.1 Flash 1017와 MiniMax M3.1 Flash가 있어요. 싸고 빠르고, 이번 과제는 다 맞혔어요. 대량 정리·분류처럼 같은 일을 많이 돌릴 때 먼저 볼 만해요.
가운데 아래에는 Claude Sonnet 5.5와 Muse Spark Open이 있어요. 1,000세트 $15 안팎으로 싼 모델보다 5배 넘게 비싸지만 10초 안팎으로 빨라요. 위쪽의 Kimi K3.1 Pro·Mistral Large 4는 이번처럼 짧은 일에서는 오래 생각해서 시간이 많이 걸렸어요.
그래서 LLM 순위는 어떻게 되나요?
'한 줄 순위'는 무엇을 중요하게 보느냐에 따라 바뀌어요. 이번 측정 기준으로 세 가지 순위를 따로 적었어요. 공식 벤치마크 점수는 직접 확인하지 않아 넣지 않았어요.
| 순위 | 속도(빠른 순) | 비용(싼 순) | 정답 9/9 중 싼 순 |
|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | MiniMax M3.1 Flash | MiniMax M3.1 Flash |
| 2 | MiniMax M3.1 Flash | Claude Haiku 5.5 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 |
| 3 | Claude Sonnet 5.5 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 | GPT-6.1 Terra |
| 4 | Muse Spark Open | GPT-6.1 Terra | Claude Sonnet 5.5 |
| 5 | GPT-6.1 Terra | Claude Sonnet 5.5 | Muse Spark Open |
이번 과제는 짧고 답이 정해진 일이에요. 긴 코드 작업·여러 단계 에이전트·이미지 이해는 결과가 다를 수 있어요. 모델마다 잘하는 일은 아래 개별 글에서 더 자세히 다뤄요.
내 일에는 무엇을 쓸까요? 상황별 추천
| 이럴 때 | 먼저 볼 모델 | 이번 실측 근거 |
|---|---|---|
| 같은 정리·분류를 아주 많이 | DeepSeek V4.1 Flash 1017 · MiniMax M3.1 Flash | 1,000세트 $2.34·$1.81, 10초 안, 9/9 |
| 채팅·고객 응대처럼 첫 글자가 빨라야 | Claude Sonnet 5.5 | 첫 글자 0.8초, 9/9 |
| 값과 품질의 중간, 짧고 깔끔한 답 | GPT-6.1 Terra | 1,000세트 $2.83, 출력 토큰 가장 적음 |
| 형식 조건이 있는 대량 작업, 가장 낮은 단가 | Claude Haiku 5.5 | 1,000세트 $1.86, JSON 3/3, 글자 수 1번 넘김 |
| 직접 서버에 올려 쓸 모델 후보 | Muse Spark Open · Mistral Large 4 · DeepSeek · MiniMax | 가중치 공개, API 로 먼저 품질 확인 |
| 어렵고 긴 추론 작업 | Gemini 4 Argon · Kimi K3.1 Pro | 이번 짧은 과제에선 느리고 비쌌어요. 긴 작업은 개별 글에서 확인 |
모델별 자세한 글
이어서 읽기
- GPT-6.1 Terra·Sol 정리 — OpenAI 새 중간·상위 모델
- 제미나이 4 아르곤 — 구글 플래그십 추론 모델
- 클로드 소넷 5.5·하이쿠 5.5 실측 — 이전 세대·오퍼스·페이블과 비교
- 메타 뮤즈 Wonder·Spark Open — 메타의 새 모델 두 가지
- 나노바나나 2.1 — 같은 시기에 나온 이미지 생성 모델
자주 묻는 질문
2026년 10월 기준 가장 싼 AI 모델은 무엇인가요?
이번 9종 중 과제 3종을 1,000번 돌리는 비용(정가 기준)은 MiniMax M3.1 Flash가 $1.81로 가장 쌌어요. 정가(100만 토큰당)로는 Claude Haiku 5.5가 입력 $0.10으로 가장 낮아요.
가장 빠른 AI 모델은요?
과제 3종 합계 시간은 DeepSeek V4.1 Flash 1017가 5.8초로 가장 짧았어요. 첫 글자는 Claude Sonnet 5.5가 0.8초로 가장 빨랐어요.
비싼 모델일수록 더 정확한가요?
이번 짧은 과제에서는 아니었어요. 1,000세트 2달러 안팎인 MiniMax·DeepSeek 도 9번 모두 맞혔고, 두 번째로 비싼 Gemini 4 Argon 은 요약 글자 수를 한 번 넘겼어요.
중국 모델(키미·딥시크·미니맥스)도 한국어를 잘하나요?
세 모델 모두 한국어 요약 과제를 3번 다 통과했어요. 문장도 자연스러웠어요.
메타 Muse Wonder는 왜 표에 없나요?
이번 비교는 같은 메타의 Muse Spark Open으로 했어요. Muse Wonder는 메타 뮤즈 글에서 따로 다뤄요.
측정을 직접 따라 할 수 있나요?
네. 아래 부록에 보낸 질문과 채점 기준을 그대로 적었어요. 모델 이름만 바꿔 같은 질문을 보내면 돼요.
이 글의 숫자 출처
- OpenRouter 모델 목록 — 등록일·정가·설명(2026-10-30 확인)
- 앤트로픽 모델 목록 — 클로드 2종 출시일·가격
- 구글 Gemini API 가격표 — Gemini 4 Argon 할인가(11월 30일까지)와 12월 1일 이후 가격
- 가중치 공개 확인: DeepSeek · Mistral · MiniMax · Meta (허깅페이스)
- 속도·토큰·비용·정답률: 퓨쳐인프라 직접 측정(2026-10-30, 9종 × 9회, 가운데 값)
부록: 실제로 보낸 질문과 채점 기준
같은 질문을 모든 모델에 그대로 보냈어요. 시스템 지시문은 넣지 않았어요.
① 버그 고치기
다음 자바스크립트 함수는 숫자 배열의 중앙값을 구해야 하는데 버그가 있습니다.
고친 함수 전체를 ```js 코드블록 하나에 담아 답하세요. 설명은 두 문장 이내로 짧게 쓰세요.
function median(xs) {
const s = xs.sort();
const m = s.length / 2;
if (s.length % 2 === 0) return (s[m] + s[m + 1]) / 2;
return s[m];
}
채점: 답의 코드블록을 꺼내 실제로 실행해요. [3,1,2]→2, [10,2,33,4]→7, [5]→5, [-1,-10,100]→-1, [1,2,3,4,5,6]→3.5, [100,9,25,3]→17 이 모두 맞아야 정답이에요.
② JSON만
아래 문의에서 정보를 뽑아 JSON 객체 하나만 출력하세요. 코드블록(```)과 설명은 쓰지 마세요.
키: "name"(이름만, 문자열), "phone"(숫자만 11자리 문자열), "servers"(정수), "os"(문자열), "deadline"(YYYY-MM-DD 형식).
문의: 안녕하세요, 주식회사 한빛의 박지은 과장입니다. 연락처는 010-4821-7730 입니다. 우분투 24.04 서버를 세 대 쓰려고 하는데, 11월 14일까지 견적을 받고 싶어요. (올해는 2026년입니다.)
채점: 답 전체가 { 로 시작해 } 로 끝나고 바로 JSON 으로 읽혀야 해요. 이름 박지은, 전화 01048217730, 대수 3, OS 에 24.04, 마감 2026-11-14 가 모두 맞아야 정답이에요.
③ 한국어 요약
다음 글을 한국어로 정확히 3문장, 공백 포함 150자 이내로 요약하세요. '3-2-1' 과 '30일' 이라는 표현은 꼭 넣으세요. 요약문만 쓰세요.
백업에서 가장 널리 알려진 원칙은 3-2-1 규칙입니다. (… 이하 약 300자, 스냅샷의 한계·랜섬웨어 대비 30일 보관·월 1회 복원 연습 내용)
채점: 문장 수가 정확히 3개, 공백 포함 150자 이하, '3-2-1'·'30일'이 모두 들어가야 정답이에요.
- 작성: 서순명(솔리드그루 이사 · 퓨쳐인프라 — 국내 IDC 에서 클라우드 서버·앱 호스팅·AI API 를 운영) · 작성일 2026년 10월 30일
- 운영사: 솔리드그루 · 사업자등록번호 875-44-00335 · 서울특별시 구로구 디지털로29길 38, 7층 707호 · 전화 02-6933-6229 · support@futureinfra.ai · 고객센터 · 이용약관
- 한계: 짧은 과제 3종, 모델별 3회 측정이에요. 공식 벤치마크 점수와 긴 작업 성능은 직접 확인하지 않아 넣지 않았어요. 값은 조정하지 않았고, 시간대·네트워크에 따라 달라질 수 있어요.
- 이해관계: 글쓴이 회사(퓨쳐인프라)는 여러 AI 모델을 한 키로 쓰는 AI 라우터를 운영해요. 이 글의 측정도 그 라우터로 했어요.
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