OpenRouter에서 DeepSeek, GPT, Gemini를 어떻게 고르나? 코딩, 글쓰기, 추론 비교

브랜드 전에 slug 세 개를 고정한다

OpenRouter의 제품은 OpenAI 호환 키 하나로 모델을 바꾸는 일입니다. 실패는 이름을 비교할 때 납니다. DeepSeek은 V3.2만이 아니고, 계산을 더 쌓은 Speciale가 있습니다. GPT 라인에는 5.2와 5.4가 같이 있고, Gemini에는 2.5 Pro, 3 Pro Preview, 3.1 Pro Preview가 남아 있습니다. 브랜드를 한 순위표에 넣으면 가격, 컨텍스트, 모달이 다른 상품을 같은 SKU로 취급하게 됩니다. 설정에 먼저 적는 것은 구호가 아니라 slug입니다.

여기 고정한 세 모델은 2026년 10월 OpenRouter 모델 페이지에서 각 제품선의 대표로 가격과 컨텍스트를 대조할 수 있는 것들입니다. DeepSeek V3.2는 2025년 12월 1일 출시, 컨텍스트 163,840 토큰입니다. 페이지는 reasoning.enabled로 추론을 켤 수 있다고 하고, 2025년 IMO·IOI 금메달급 결과와 도구 사용을 향한 사후 학습을 적습니다. GPT-5.4는 Codex와 GPT를 한 프론티어로 묶은 모델로 설명되며, 컨텍스트는 약 105만 토큰(입력 약 92.2만, 출력 상한 12.8만), 입력은 텍스트와 이미지입니다. Gemini 3.1 Pro Preview는 아직 프리뷰입니다. 컨텍스트 1,048,576, 출력 상한 65,536, 텍스트·이미지·영상·오디오·코드를 다룹니다. 프리뷰는 동작이 바뀝니다. 운영에는 두 번째 slug를 뒤에 둡니다.

이 사이트에서 주제가 겹치기 쉬운 글이 둘 있습니다. 먼저 선을 긋습니다. 2026 OpenRouter Top10: Claude, Gemini, DeepSeek, Kimi — 진짜 승자는?은 여러 모델의 순위입니다. 이 세 slug의 일 분담이 아닙니다. 청구가 아파서 OpenRouter를 떠나고 싶다면 OmniRoute 마이그레이션 2026 검수 체크리스트를 봅니다. 이 글은 OpenRouter 안에 남아서, 코딩·글쓰기·추론의 기본 요청을 어디로 보낼지만 답합니다.

다시 열 페이지는 DeepSeek V3.2, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview입니다. 연결은 base_url을 OpenRouter로 두고 model 문자열만 바꿉니다. quickstart면 충분합니다. 아래 가격과 점수는 본 날짜가 붙어 있습니다. 공급자 할인, 캐시, 라우팅 때문에 실제 청구는 표와 달라집니다. 주문 전에 모델 페이지를 여십시오. 이 글을 견적서로 쓰지 마십시오.

키는 하나, 청구서는 세 종류

세 모델은 고정 단가가 아닙니다. 호출은 모델 × 공급자 × 라우트입니다. 2026년 10월 DeepSeek 비교 페이지 헤드라인은 입력 $0.2088 / 출력 $0.3096(100만 토큰) 근처입니다. 이것은 할인 공급자의 표시 가격입니다. 같은 모델 페이지에서 공급자는 대략 $0.26 / $0.38부터 $3 / $4.50까지 있습니다. 10월 중순 SiliconFlow 행은 입력 약 $0.259, 출력 약 $0.80이었습니다. 캐시 읽기는 별도이고, 싼 쪽은 약 $0.0216 / 100만입니다. 공급자를 지정하지 않은 Balanced는 이 헤드라인으로 떨어진다는 보장을 하지 않습니다.

GPT-5.4 표준 라우트는 읽기 쉽습니다. 입력 $2.50, 출력 $15, 캐시 읽기 $0.25(100만 토큰). 표준 라우트에 들어가지 않는 Flex(약 $1.25 / $7.50)와 Fast(약 $5 / $30)도 있습니다. Gemini 3.1 Pro Preview 헤드라인은 입력 $2, 출력 $12, 캐시 읽기 $0.20입니다. 웹 검색은 추가이고, 모델 페이지는 약 $14 / 1,000회라고 적습니다. 출력 상한도 다릅니다. GPT-5.4는 약 12.8만, Gemini 3.1은 65,536입니다. 긴 글을 한 번에 쓰려면 단가보다 출력 캡을 먼저 봅니다.

계산하기 쉬운 양으로 차이를 봅니다. 입력 10만 토큰, 출력 8천 토큰. 비교 페이지 헤드라인이면 DeepSeek은 약 $0.023입니다. $0.259 / $0.80 행이면 약 $0.032입니다. 같은 호출이 GPT-5.4에서는 약 $0.37, Gemini 3.1에서는 약 $0.30입니다. 이 혼합에서 GPT는 헤드라인 DeepSeek의 약 16배, $0.80 출력 행의 약 11배입니다. 출력이 두꺼울수록 배수는 커집니다. $15 대 $0.31과 $15 대 $0.80은 같은 자릿수가 아닙니다. 캐시가 맞은 뒤의 입력은 더 싸집니다. 세 모델 모두 차가운 첫 호출의 정가는 사라지지 않습니다.

OpenRouter는 라우트를 Balanced(가격과 속도), Nitro(더 빠름), Floor(더 쌈), Exacto(도구 호출 정확도)로 나눕니다. 코딩 에이전트가 도구 인자 때문에 진다면 slug를 탓하기 전에 Exacto를 시도합니다. 글쓰기 배치가 1차 초안뿐이라면 Floor와 V3.2가 “항상 GPT-5.4”보다 청구에 맞습니다. 지연을 블로그에서 SLA로 베끼지 마십시오. 2026년 10월 5일 비교 스냅샷에서 GPT-5.4 대 Gemini 3.1의 중앙 지연은 약 1.74초 대 90.9초, 처리량은 약 42 대 8 토큰/초였습니다. 90초는 추론 엔드포인트나 차가운 공급자의 단면입니다. Gemini가 항상 50배 느리다는 법칙이 아닙니다. 타임아웃은 고른 라우트의 실시간 차트를 보고 정합니다.

코딩: 초안, 저장소, 터미널

코딩은 점수 하나가 아닙니다. 파일 하나짜리 패치, 파일을 넘는 API 변경, 터미널에서 테스트를 통과시키는 일은 승자가 다를 수 있습니다. 2026년 10월 8일 Vector Wire가 DeepSeek-V3.2와 GPT-5.4의 공유 테스트에서 적은 격차는 고르지 않습니다. SWE-bench Pro 약 15.6 대 57.7, Terminal-Bench 2.1 약 46.8 대 78.3, 다국어 SWE-bench는 약 1.5점 차이(70.2 대 71.7)입니다. 짧고, 여러 언어이고, 한 점 수정이라면 V3.2로 충분합니다. 길고, 여러 파일이며, 실제 터미널에서 명령을 끝까지 실행해야 하면 공개된 GPT-5.4 점수가 벌어집니다. 이것은 집계된 공개 점수이지, 당신 저장소의 통과율이 아닙니다. 발판이 바뀌면 순위도 움직입니다.

OpenRouter의 2026년 10월 5일 비교는 DeepSeek V3.2(Reasoning) Coding Index를 44.2, Intelligence Index를 21.5로 줍니다. 그 페이지의 상대는 GPT-5.4가 아니라 GPT-5.2이고, GPT-5.2의 Intelligence Index는 30.4, Coding Index는 그날 비어 있었습니다. 다른 페이지인 GPT-5.4 대 Gemini 3.1 Pro Preview는 GPT-5.4에 39.0과 Coding Index 71.1을 적고, Gemini 두 칸은 비어 있었습니다. “71 대 44”를 GPT 대 DeepSeek의 공식 대결로 붙일 수 없습니다. 상대와 변형이 다릅니다. 설정에 쓸 수 있는 결론은 더 좁습니다. OpenRouter가 채워 둔 코딩 지수는 지금 GPT-5.4 쪽이 더 완전하고, V3.2의 코딩 지수는 다른 대조입니다.

현장은 세 갈래면 됩니다. 주석, 단위 테스트, 스택 트레이스 설명, 최소 diff는 V3.2입니다. 열 번 시도해도 GPT 한 번보다 싼 경우가 많습니다. 호출부와 타입과 마이그레이션 스크립트를 같이 고치거나, 에이전트가 의존성을 설치하고 실패 로그를 읽은 뒤 다시 고쳐야 하면 기본 slug를 openai/gpt-5.4로 바꿉니다. 입력이 약 16만 토큰을 넘으면 V3.2 창에 들어가지 않습니다. GPT-5.4와 Gemini 3.1은 둘 다 100만 안팎입니다. 내용이 코드와 텍스트뿐이면 터미널과 도구 기록이 두꺼운 GPT-5.4가 코딩 에이전트에 가깝습니다. UI 조작 영상, 디자인 리뷰 녹화, 음성 메모가 있으면 slug를 바꾸는 이유는 Gemini의 모달입니다. “누가 창이 더 긴가”가 아닙니다. 두 창은 이미 같은 급입니다.

GPT-5.4 페이지는 이미지 입력을 분명히 합니다. Gemini 3.1은 영상과 오디오도 받습니다. 오류 스크린샷 한 장은 둘 다 됩니다. 모델이 녹화 화면을 본 다음 코드를 고치는 일은 이 셋 가운데 Gemini의 일입니다. 프리뷰가 빈 응답을 내거나 도구 턴이 자리를 잃으면 같은 프롬프트를 GPT-5.4로 보냅니다. 같은 preview를 게이트웨이에서 무한 재시도하지 마십시오.

글쓰기: 양산, 영어 완성본, 긴 자료

글쓰기에는 SWE-bench와 같은 급으로 세 회사가 맞춰 공개한 안정적인 순위가 거의 없습니다. “문장이 더 좋다”를 ELO 하나로 정하면 다음 달에 낡습니다. 실제로 돈을 내는 네 가지 일로 나눕니다. 양이 많은 1차 초안, 영어 완성본, 제약이 硬い 형식, 긴 자료에 붙어서 출처를 지어내지 않는 원고입니다.

사내 메모, 고객 응대 매크로, 한국어나 영어 1차 초안은 보통 V3.2가 기본입니다. 같은 브리프를 세 길이로 뽑아 사람이 골라도 쌉니다. 스타일 가이드가 있고, 릴리스 노트에서 마케팅 말투를 금지하며, 준 소제목 순서를 지켜야 한다면 돈을 낼 차이는 “예쁜 문장”보다 지시 준수입니다. Vector Wire의 2026년 10월 표는 지시 준수를 GPT-5.4가 V3.2에 완승한 영역으로 둡니다. 그래도 그들의 문제집이지, 당신 금지어가 아닙니다. 배포 전에 예전 글 열 편으로 회귀하십시오. 또 하나의 비교 글보다 쓸모 있습니다.

긴 자료는 다른 실패입니다. 회의록, 논문 묶음, 규제 발췌가 16만 토큰을 넘으면 V3.2는 창에서 잘립니다. 요약은 완성된 것처럼 보입니다. 뒷부분을 보지 못했습니다. GPT-5.4와 Gemini 3.1은 둘 다 100만 토큰 규모를 담을 수 있습니다. Gemini를 더하는 이유는 매체가 영상이거나 오디오인 것과, 출력 단가 $12 대 $15입니다. 싫어하는 실패가 “없는 쪽 번호”라면 둘 다 원문 범위를 인용하게 하고, 스크립트로 인용을 대조합니다. 더 비싼 slug가 날조를 자동으로 없애지는 않습니다.

글쓰기 검수는 네 열, 각 0점에서 2점입니다. 제약(길이, 인칭, 금지어), 날조(자료에 없는 링크·숫자·인용), 수정 라운드, 그 라운드 출력 토큰의 달러입니다. 온도와 브리프를 맞추고 한 번씩 돌립니다. 한국어 사내 초안은 두 번째 라운드가 GPT 첫 라운드보다 싸서 V3.2에 떨어지는 경우가 많습니다. 대외 영어는 브랜드 수정을 한 번 피하면 단가를 회수하므로 GPT-5.4에 떨어지는 경우가 많습니다. 녹화가 섞인 브리프만 Gemini를 결승에 올립니다. 열을 평균해 종합 우승을 내지 마십시오. 싼 초안과 비싼 완성본을 섞은 숫자는 의미가 없습니다.

추론: 수학, 과학, 여러 턴의 도구

추론도 나눕니다. 경시 수학의 양, 대학원 수준 과학 문항, 여러 턴의 도구 사용은 목표가 다릅니다. DeepSeek 모델 설명은 희소 어텐션, 규모를 키운 강화학습 사후 학습, 2025년 IMO·IOI 금메달급을 강조합니다. 자동 채점되는 수학이 많고 문항당 비용을 몇 센트 아래로 두고 싶을 때의 이야기입니다. “공유 벤치의 모든 항목에서 1위”와 같은 문장이 아닙니다. Vector Wire의 2026년 10월 8일 대조는 둘 다 점수가 있는 추론·수학·사실 문항에서 GPT-5.4가 앞선다고 합니다. GPQA Diamond 약 92 대 84, Humanity's Last Exam 약 43.7 대 24.6, ARC-AGI-2는 더 벌어집니다(약 73.3 대 4). 양을 쓸면 V3.2입니다. 한 문항의 단계가 까다로운 루브릭을 통과해야 하면 GPT-5.4입니다.

과학 문항은 두 자를 섞지 않는 일입니다. OpenRouter의 2026년 10월 5일 페이지는 GPT-5.4 Intelligence Index를 39.0, Gemini 3.1 Pro Preview를 28.0으로 두고 Gemini 코딩 지수는 비워 두었습니다. 2026년 봄의 다른 정리는 Gemini 3.1 Pro에 더 높은 GPQA와 SWE-bench Verified를 적습니다. 문항, 추론 강도, 발판이 다르므로 둘 다 성립합니다. 생명의학이나 규제 답변을 내보내면 대조가 끝난 20문항을 각각 돌리고, 틀린 것이 사실인지 단계인지 적습니다. A의 94점으로 B의 28점을 지우거나 그 반대로 하지 마십시오.

여러 턴의 도구는 Gemini 프리뷰가 가장 잘 깨지고, 문서도 가장 구체적인 곳입니다. OpenRouter는 도구 턴 사이에 추론 블록을 보존하라고 합니다. 설명은 reasoning tokens 문서입니다. 게이트웨이가 보이는 본문만 돌려주고 reasoning details를 버리면 두 번째 턴부터 기억을 잃은 것처럼 보입니다. GPT-5.4의 제품 설명은 코딩 에이전트와 일반 GPT를 한 시스템에 두므로 도구 루프가 그 페이지의 본선입니다. V3.2는 reasoning.enabled로 이번 요청에 추론을 실을지 정합니다. 셋 다 “도구를 호출할 수 있다”면, 먼저 클라이언트가 추론 블록을 그대로 돌려보내는지 확인하고 그다음 지능을 비교합니다. “Gemini가 계획을 안 지킨다”는 티켓의 상당수는 slug가 아니라 클라이언트 버그입니다.

고르는 법: 표 하나와 라우트 하나

위를 게이트웨이 옆에 붙일 표로 모읍니다. 싼 행에서 시작하고, 창, 모달, 또는 다시 고치는 비용이 단가를 넘었을 때만 올립니다.

아래 코드는 출발점입니다. 임계값은 자신의 20문항 뒤에 바꿉니다. 20문항은 공개하지 않아도 되지만, 실제 실패를 덮어야 합니다. 단위 테스트, 파일 횡단, 터미널 로그, 사내 메모, 릴리스 노트, 금지어, 긴 자료 속의 가짜 쪽 번호, 두 번째 도구 턴이 첫 제약을 기억하는지, 스크린샷, 녹화입니다. 문항당 0점에서 2점, 열별로 집계하고 총점으로 합치지 않습니다.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek/deepseek-v3.2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "이 오류를 세 문장으로 설명하고, 가장 작은 패치를 제안하세요."}
    ]
  }'

# 여러 파일 / 터미널 / 영어 완성본: openai/gpt-5.4
# 영상, 오디오, Gemini 멀티모달: google/gemini-3.1-pro-preview
# 프리뷰가 비거나 추론 블록을 잃음: 같은 프롬프트로 openai/gpt-5.4 에 후퇴

이 라우트는 일부러 보수적입니다. 한 브랜드가 모든 면에서 더 세다고 증명하지 않습니다. 피하는 것은 비싼 실수 세 가지입니다. 16만 창에 들어가지 않는 자료를 요약하는 것, 추론 블록을 버리는 도구 루프에 프리뷰를 밀어 넣는 것, 1차 초안 100장을 프론티어 출력 단가로 뽑는 것입니다. 2026년 10월에도 가격은 움직입니다. DeepSeek 출력 견적은 같은 페이지의 공급자 사이에서 두 배 넘게 벌어질 수 있습니다. 같은 20문항을 한 달에 한 번 다시 돌리는 편이, 분기 계획에 slug를 얼리는 것보다 안전합니다.

자주 묻는 질문