
더 강력한 멀티모달 추론과 에이전트 도구를 제공하지만, DeepSeek의 초저가 API 가격 책정은 부족합니다.
BacklinkGPT는 월간 방문 7,458, 전월 대비 성장률 +4.6%, 유료 가격 모델을 기록합니다. DeepSeek는 월간 방문 372,761,591, 성장률 +4.3%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
| 항목 / 지표 | ![]() | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | backlinkgpt.com | deepseek.com |
| 가격 모델 | 유료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 7.46천 (7,458) | 3.73억 (372,761,591) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +331 (+4.6%) | +1536.22만 (+4.3%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (32.9%) | 🇨🇳 중국 (50.5%) |
| 월 직접 방문 수 | 2.95천 | 2.92억 |
| 사용자 평점 | 3.9 | 4.8 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

SEO 팀 없이 백링크를 확보해 주는 AI 에이전트
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DeepSeek-V4와 R1으로 구동되는, 극히 낮은 토큰 비용의 고효율 오픈웨이트·호스팅 추론 AI.
희소 MoE 아키텍처(V4-Pro 기준 1.6T 중 49B 활성 파라미터)를 활용해 최소한의 지연과 메모리 오버헤드로 최대 100만 토큰을 처리합니다.
DeepSeek-R1이 개척해 V3.2와 V4 사고 모드에 통합된 기능으로, 복잡한 수학·논리·코드 디버깅을 위한 단계별 자기 검증 과정을 노출합니다.
캐시 적중 시 입력 토큰 비용이 Flash 0.003달러/1M, V4-Pro 0.022달러/1M로 낮아지며, 오프피크 UTC 시간대에는 50% 더 저렴합니다.
chat.deepseek.com과 iOS/Android에서 문서 업로드, 추론 모드, 웹 검색을 핵심 모델 유료화 없이 무료로 제공합니다.

더 강력한 멀티모달 추론과 에이전트 도구를 제공하지만, DeepSeek의 초저가 API 가격 책정은 부족합니다.

방대한 컨텍스트 창과 심도 있는 구글 생태계 통합을 제공하지만, 순수 추론 작업에는 덜 특화된 느낌입니다.
방대한 컨텍스트 창과 심도 있는 구글 생태계 통합을 제공하지만, 순수 추론 작업에는 덜 특화된 느낌입니다.
더 우수한 장문 코딩 결과물과 섬세한 글쓰기를 제공하지만, DeepSeek의 특화된 오픈 웨이트 추론 모델은 부족합니다.

실시간 X 소셜 데이터 통합 기능을 갖추고 있지만, 전용 개발자 코딩 작업에는 비용 효율성이 떨어집니다.
특화 강점실시간 웹 인용과 프런티어 추론 모델을 결합한 실시간 AI 답변 엔진이자 리서치 워크스페이스.

무료 / 오픈소스비슷한 수준의 오픈 웨이트 파운데이션 모델과 다국어 성능을 제공하지만, 자체 호스팅이나 서드파티 추론 설정이 필요합니다.
무료 / 오픈소스비슷한 수준의 오픈 웨이트 파운데이션 모델과 다국어 성능을 제공하지만, 자체 호스팅이나 서드파티 추론 설정이 필요합니다.
특화 강점야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트

특화 강점초장문 문서 분석 및 리서치에 탁월하지만, 오픈 웨이트 개발자 커뮤니티의 동일한 수준의 지원은 부족합니다.
무료 / 오픈소스Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
무료 / 오픈소스Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.

무료 / 오픈소스Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
무료 / 오픈소스Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.