# DeepSeek vs OpenLIT

DeepSeek는 월간 방문 372,761,591, 전월 대비 성장률 +4.3%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. OpenLIT는 월간 방문 6,028, 성장률 -18.3%, 무료 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ko/tool/deepseek) | [OpenLIT](https://openaitools.app/ko/tool/openlit) |
| :--- | :--- | :--- |
| 웹사이트 URL | https://www.deepseek.com | https://openlit.io |
| 카테고리 | Large Language Models (LLMs), 오픈소스 AI 모델, AI API, AI 챗봇 | Large Language Models (LLMs), AI 개발자 도구, AI 모니터링, 오픈소스 AI 모델 |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료 |
| 월간 방문 수 | 372,761,591 | 6,028 |
| 전월 대비 성장률 | +4.3% | -18.3% |
| 주요 시장 | 중국 | 미국 |
| 직접 방문 | 291,585,405 | 2,375 |
| 리뷰 점수 | 4.8 | 4.7 |
| 저장 수 | 44 | 0 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## DeepSeek

DeepSeek(항저우 딥시크 인공지능 유한회사)는 오픈웨이트의 투명성과 획기적인 MoE(Mixture-of-Experts) 및 강화학습 기반 추론 효율을 결합해 글로벌 LLM 시장을 뒤흔든 최전선 AI 연구 조직입니다. DeepSeek-V3와 동료심사를 거친 DeepSeek-R1 추론 모델을 발표한 뒤, DeepSeek는 2026년 DeepSeek-V4 세대를 선보였습니다. 하이브리드 어텐션 아키텍처와 네이티브 100만 토큰 컨텍스트 창을 갖추고 DeepSeek-V4-Pro(총 1.6T 파라미터, 토큰당 활성 49B)와 DeepSeek-V4.1-Flash(총 284B 파라미터, 활성 13B)로 제공됩니다.

사용자는 세 가지 방식으로 DeepSeek를 이용할 수 있습니다. 소비자용 웹 포털(chat.deepseek.com)과 모바일 앱에서 완전 무료로 사용하며 깊은 사고와 실시간 웹 검색을 원클릭으로 전환할 수 있고, DeepSeek가 호스팅하는 OpenAI 호환 개발자 API를 쓰거나, 오픈웨이트 체크포인트(V3, R1, Prover-V2, 증류된 Qwen/Llama 파생 포함)를 사설 인프라에서 자체 호스팅할 수 있습니다. 경쟁 수학, 알고리즘 설계, 저장소 수준 소프트웨어 엔지니어링, 구조화 데이터 추출에 뛰어나며, API의 자동 컨텍스트 캐싱으로 반복 프롬프트 비용을 95% 이상 절감합니다.

2026년 말에도 DeepSeek는 개발자와 자동화 워크플로를 위한 가격 대비 성능 기준점입니다. 소비자용 채팅 인터페이스는 월 20달러 의무 구독 없이 무료로 유지되지만, 개발자 API는 2026년 말 `deepseek-flash`와 `deepseek-v4-pro` 두 개의 주요 엔드포인트로 전환되어 시간대별 요금제를 적용합니다. 오프피크 API 호출은 Flash 기준 입력 100만 토큰당 0.15달러(캐시 적중 시 0.003달러), 출력 100만 토큰당 0.60달러이며, V4-Pro는 입력 0.66달러 / 출력 1.98달러로 서구 최전선 모델 대비 적은 비용입니다.

**가격 및 요금제:** chat.deepseek.com의 웹·모바일 채팅 앱은 무료입니다. OpenAI 호환 종량제 API는 오프피크 기준 deepseek-flash(V4.1-Flash)가 입력 100만 토큰당 0.15달러(캐시 적중 0.003달러), 출력 0.60달러이며, deepseek-v4-pro는 입력 0.66달러(캐시 적중 0.022달러), 출력 1.98달러입니다(평일 UTC 피크 시간대는 2배).

- **DeepSeek-V4 하이브리드 어텐션과 1M 컨텍스트:** 희소 MoE 아키텍처(V4-Pro 기준 1.6T 중 49B 활성 파라미터)를 활용해 최소한의 지연과 메모리 오버헤드로 최대 100만 토큰을 처리합니다.
- **투명한 사고의 사슬(Chain-of-Thought) 추론:** DeepSeek-R1이 개척해 V3.2와 V4 사고 모드에 통합된 기능으로, 복잡한 수학·논리·코드 디버깅을 위한 단계별 자기 검증 과정을 노출합니다.
- **자동 컨텍스트 캐싱과 오프피크 API 요금:** 캐시 적중 시 입력 토큰 비용이 Flash 0.003달러/1M, V4-Pro 0.022달러/1M로 낮아지며, 오프피크 UTC 시간대에는 50% 더 저렴합니다.
- **무료 소비자 웹·모바일 어시스턴트:** chat.deepseek.com과 iOS/Android에서 문서 업로드, 추론 모드, 웹 검색을 핵심 모델 유료화 없이 무료로 제공합니다.
- **오픈웨이트 생태계와 자체 호스팅 자유:** DeepSeek-V3, R1, 증류 파생, Prover 모델의 오픈웨이트를 Hugging Face와 GitHub에 제공해 기업이 에어갭 환경에서도 배포할 수 있습니다.

**강점:** 깊은 추론과 웹 검색이 포함된 완전 무료 소비자 웹·모바일 앱; 극히 낮은 API 토큰 단가(Flash 0.15/0.60달러, V4-Pro 오프피크 0.66/1.98달러)와 캐시 입력에서 최대 98% 절감; OpenAI API와의 드롭인 호환성으로 모델 전환이나 라우팅이 손쉬움; 강력한 오픈웨이트 계보로 벤더 종속 없이 자체 호스팅과 파인튜닝이 가능

**한계:** 호스팅 API와 웹 앱이 데이터를 중국 서버에 저장해 일부 서구 기업과 정부 기관에서 규정 준수상 제한이 발생합니다; 피크 시간대 API 요금(평일 UTC 01:00~04:00, 06:00~10:00)은 오프피크 대비 2배입니다; ChatGPT와 Google Gemini가 제공하는 네이티브 음성 모드, 동영상 생성, 생산성 제품군 연동이 없습니다

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/deepseek.md)

## OpenLIT

OpenLIT는 단일 목적의 모니터링 도구가 아니라 '에이전트 하네스 엔지니어링 플랫폼'을 표방합니다. 모델은 신뢰할 수 있는 에이전트의 일부일 뿐이며, 실제로 점검하고 고쳐야 하는 것은 모델 주변의 하네스, 즉 프롬프트, 컨텍스트, 도구, 규칙, 시크릿입니다. OpenLIT는 이 요소들을 한데 모아 무엇이 일어났는지 추적하고, 잘 작동했는지 평가하고, 깨지면 안 되는 부분에 가드레일을 두고, 애플리케이션을 다시 배포하지 않고 하네스를 바꿀 수 있게 해줍니다.

계측 방식은 의도적으로 유연합니다. 애플리케이션 팀은 SDK를 추가하고 openlit.init()를 호출해 프로세스 내 트레이싱을 시작할 수 있고, 코드 변경 없는 커버리지를 원하는 팀은 Enterprise Edition의 eBPF 기반 컨트롤러를 사용할 수 있습니다. 인프라 가시성을 위해 NVIDIA, AMD, Intel GPU용 컬렉터도 제공하며, 이미 OpenTelemetry 도구를 쓰고 있다면 OTLP 익스포터를 OpenLIT 배포 주소로 지정하기만 하면 됩니다.

OpenTelemetry 네이티브에 Apache 2.0 라이선스이므로 데이터 경로는 이식성을 유지합니다. 트레이스와 메트릭은 OpenLIT UI와 ClickHouse 기반 스토리지에 두거나 Grafana, Datadog, 또는 임의의 OTLP 백엔드로 내보낼 수 있습니다. 스토리지는 ClickHouse 기반이라 대용량 LLM·에이전트 텔레메트리에서도 쿼리가 빠르며, 전체 스택은 Docker Compose나 Kubernetes로 셀프 호스팅할 수 있습니다.

**가격 및 요금제:** 오픈소스 에디션이 무료 티어이며 Apache 2.0 라이선스로 에이전트 관측성, 평가, 가드레일, Prompt Hub, Vault, OpenGround, 코딩 에이전트 모니터링, GPU 메트릭을 포함합니다. 셀프 호스팅에는 요금도 라이선스 키도 필요하지 않습니다. OpenLIT Cloud는 아직 정식 출시되지 않았습니다. 제로 코드 eBPF 컨트롤러 등은 별도의 Enterprise Edition에 포함되므로 현재 엔터프라이즈 조건은 공식 가격 페이지에서 확인하세요.

- **LLM 및 에이전트 트레이싱:** 모든 LLM 호출, 도구 호출, 검색, 에이전트 단계를 OpenTelemetry 트레이스와 메트릭으로 수집하고 사용자, 세션, 비용, 지연 시간, 사용자 정의 메타데이터로 필터링합니다.
- **실제 트래픽 기반 평가:** 프로덕션 트래픽이나 실험에 LLM-as-a-judge, 휴리스틱 검사, 사람 검토를 적용해 정확성, 관련성, 안전성을 지속적으로 측정합니다.
- **Prompt Hub 및 버전 관리:** Prompt Hub에서 프롬프트를 관리하고 버전 관리하며, 새 애플리케이션 코드를 배포하지 않고도 프롬프트를 배포, 롤백, 업데이트합니다.
- **API 키 Vault:** OpenAI, Anthropic 등 LLM API 키를 코드베이스 밖의 암호화된 Vault에 보관하고 교체할 수 있습니다.
- **비용, 지연 시간, GPU 모니터링:** AI 워크로드 전반의 비용, 지연 시간, 품질을 추적하고 NVIDIA, AMD, Intel 하드웨어의 GPU 사용률, 메모리, 온도, 전력을 모니터링합니다.

**강점:** OpenTelemetry 네이티브 설계로 트레이스와 메트릭의 이식성이 높고 벤더 종속을 피할 수 있습니다; Apache 2.0 오픈소스 에디션이 충실하고 셀프 호스팅 사용이 무제한입니다; 트레이싱, 평가, 가드레일, 프롬프트, 시크릿, 비용, GPU 모니터링을 하나의 플랫폼에서 제공합니다; LLM, 에이전트 프레임워크, 벡터 DB에 걸친 56개 이상의 통합과 다른 도구로부터의 OTLP 수집을 지원합니다

**한계:** 오픈소스 에디션을 쓰려면 ClickHouse와 UI 배포를 직접 운영·유지해야 합니다; OpenLIT Cloud가 정식 출시되지 않아 셀프 호스팅을 원치 않는 팀을 위한 호스팅 옵션이 없습니다; 제로 코드 eBPF 컨트롤러 등 일부 기능은 Enterprise Edition에만 있습니다; 기능 범위가 넓어 신규 사용자가 각 모듈에 익숙해지는 데 시간이 걸릴 수 있습니다

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/openlit.md)

## 자주 묻는 질문

### DeepSeek과(와) OpenLIT의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

DeepSeek의 월간 방문 수는 372,761,591이고, OpenLIT는 6,028입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

DeepSeek의 전월 대비 성장률은 +4.3%이며, OpenLIT는 -18.3%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

DeepSeek: 무료+유료. chat.deepseek.com의 웹·모바일 채팅 앱은 무료입니다. OpenAI 호환 종량제 API는 오프피크 기준 deepseek-flash(V4.1-Flash)가 입력 100만 토큰당 0.15달러(캐시 적중 0.003달러), 출력 0.60달러이며, deepseek-v4-pro는 입력 0.66달러(캐시 적중 0.022달러), 출력 1.98달러입니다(평일 UTC 피크 시간대는 2배). OpenLIT: 무료. 오픈소스 에디션이 무료 티어이며 Apache 2.0 라이선스로 에이전트 관측성, 평가, 가드레일, Prompt Hub, Vault, OpenGround, 코딩 에이전트 모니터링, GPU 메트릭을 포함합니다. 셀프 호스팅에는 요금도 라이선스 키도 필요하지 않습니다. OpenLIT Cloud는 아직 정식 출시되지 않았습니다. 제로 코드 eBPF 컨트롤러 등은 별도의 Enterprise Edition에 포함되므로 현재 엔터프라이즈 조건은 공식 가격 페이지에서 확인하세요.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/ko/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | 무료+유료 | 더 강력한 멀티모달 추론과 에이전트 도구를 제공하지만, DeepSeek의 초저가 API 가격 책정은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/chatgpt-4.md) |
| 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/ko/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | 무료+유료 | 방대한 컨텍스트 창과 심도 있는 구글 생태계 통합을 제공하지만, 순수 추론 작업에는 덜 특화된 느낌입니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/gemini-gemini-advanced.md) |
| 3 | [Claude](https://openaitools.app/ko/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | 무료+유료 | 더 우수한 장문 코딩 결과물과 섬세한 글쓰기를 제공하지만, DeepSeek의 특화된 오픈 웨이트 추론 모델은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/claude-2.md) |
| 4 | [Grok](https://openaitools.app/ko/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | 무료+유료 | 실시간 X 소셜 데이터 통합 기능을 갖추고 있지만, 전용 개발자 코딩 작업에는 비용 효율성이 떨어집니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/grok.md) |
| 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/ko/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | 무료+유료 | 실시간 웹 인용과 프런티어 추론 모델을 결합한 실시간 AI 답변 엔진이자 리서치 워크스페이스. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/perplexity-ai.md) |
| 6 | [Qwen 4 (알리바바 Qwen4)](https://openaitools.app/ko/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | 무료+유료 | 비슷한 수준의 오픈 웨이트 파운데이션 모델과 다국어 성능을 제공하지만, 자체 호스팅이나 서드파티 추론 설정이 필요합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/qwen-4.md) |
| 7 | [Cursor](https://openaitools.app/ko/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 무료+유료 | 야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/cursor.md) |
| 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/ko/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 무료 | 초장문 문서 분석 및 리서치에 탁월하지만, 오픈 웨이트 개발자 커뮤니티의 동일한 수준의 지원은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/kimi-chat.md) |
| 9 | [Ollama](https://openaitools.app/ko/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | 오픈 AI 모델을 로컬과 클라우드에서 실행하고 구축하세요 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/ollama.md) |
| 10 | [Dify](https://openaitools.app/ko/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | 무료+유료 | 프로덕션 수준의 에이전트형 AI 워크플로를 구축·배포·통제 | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/dify-ai.md) |

---
출처: https://openaitools.app/ko/compare/deepseek-vs-openlit

More Markdown: [카테고리](https://openaitools.app/ko/categories.md) · [트래픽 순위](https://openaitools.app/ko/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ko/llms.txt)