모델 배율, 캐시 적중 및 첫 API 키 구매
글로벌 사이트는 10, 20, 40, 80, 200, 400 USD의 6개 패키지를 사용합니다. 국내 사이트와 토큰 및 보너스 규칙은 같고 통화만 다릅니다. 40 USD는 100M Token입니다.
기존 사용자API 키가 있나요? 바로 충전하세요6개 USD 패키지는 국내 사이트와 같은 금액 숫자, 토큰 및 보너스 규칙을 사용합니다. 40 USD는 100M Token입니다.충전하기
https://new.weeanno.shop/v1대부분의 클라이언트에서는 먼저 이 주소를 사용하고, 거부될 경우 대체 주소로 전환하세요.
https://new.weeanno.shopAPI 라우터마다 Base URL 검증 방식이 다르므로 모델이나 클라이언트를 변경할 때 실제로 테스트하세요.
요청 일부가 이전에 처리한 내용과 일치하면 해당 계산을 재사용해 전체 입력 비용이 다시 청구되는 것을 줄일 수 있습니다.
캐시 재사용은 응답 속도를 높이고 사용 비용을 줄이며, 특히 멀티턴 대화, 반복 워크플로 호출, 코드 완성에 효과적입니다.
긴 대화에서 큰 공통 컨텍스트를 반복해 포함하면 일치하는 반복 부분은 더 낮은 배율로 과금될 수 있습니다.
일치하는 캐시 입력은 일반 입력 비용의 10%만 청구됩니다.
후속 대화, 워크플로 호출, 코드 완성에서는 반복 컨텍스트를 재사용하기 쉽습니다.
업스트림 비용이 크게 변동하면 캐시 배율이 변경되거나 일시 중단될 수 있습니다.
참고: 캐시 적중은 요청 내용이 시스템의 캐시 재사용 조건을 충족할 때 발생합니다.
구매 전에 배율, 환산 단가, 컨텍스트 크기 및 이미지 인식 지원 여부를 비교하세요.
claude-sonnet-4-6 동시 처리 경로claude-sonnet-4-6은 일반 클라이언트 기본값과 호환되는 동시 처리용 경로로, 고동시성 워크플로, Python 스크립트 및 텍스트 처리에 적합합니다.
프리미엄 모델의 비용과 가용성은 업스트림 공급에 따라 변동할 수 있습니다. 표시된 최신 배율과 실제 호출 결과를 최종 기준으로 사용하세요.
Python 스크립트 동시 처리는 claude-sonnet-4-6에서만 허용됩니다. 다른 모델을 고동시성 스크립트에 사용하지 마세요.
구매 전에 모델 비용을 파악하기 위한 실용적인 참고표입니다.
| 제공업체 | 모델 | 배율예: 2x에서는 1억 토큰 사용 시 2억 할당량 차감 | 권장 컨텍스트 윈도우max_tokens=8192 가정 | 이미지 인식 |
|---|---|---|---|---|
| 중국 모델 통합 경로(고동시성 권장) | claude-sonnet-4-6빠른 응답 | 0.5x | 1M | ✅ |
| OpenAI | gpt-5.6-sol | 6x | 258K | ✅ |
| OpenAI | gpt-5.6-terra | 1x | 258K | ✅ |
| OpenAI | gpt-5.4 | 2x | 1M | ✅ |
| OpenAI | gpt-5.5 | 4x | 258K | ✅ |
| OpenAI | gpt-5.3-codex-spark | 1x | 128K | |
| OpenAI | gpt-image-2 | 이미지 1장 | 1–2K 出图 | |
| OpenAI | gpt-image-2-4k | 이미지 1장 | 4K 出图 | |
| 通义千问 | qwen3.6-plus | 3x | 1M | ✅ |
| 通义千问 | qwen3.7-plus | 4x | 1M | ✅ |
| 通义千问 | qwen3.7-max | 10x | 1M | |
| 通义千问 | qwen3.8-max | 20x | 1M | ✅ |
| 美团 LongCat | LongCat-2.0Agentic Coding | 1x | 1M | |
| 腾讯混元 | hy3 | 1x | 256K | |
| MiniMax | MiniMax-M3 | 1x | 1M | ✅ |
| MiniMax | image-01 | 이미지 1장 | ||
| MiniMax | image-01-live | 초당 | ||
| StepFun | step-3.7-flash빠른 응답 | 1x | 256K | ✅ |
| ByteDance | doubao-seed-2.1-turbo | 3x | 128K | ✅ |
| Xiaomi | mimo-v2.5-pro | 4x | 1M | |
| Xiaomi | mimo-v2.5 | 2x | 1M | ✅ |
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | 7.5x | 1M | |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash | 2.5x | 1M | |
| Kimi | kimi-k3 | 25x | 1M | ✅ |
| Zhipu AI | glm-5.1 | 5x | 256K | ✅ |
| Zhipu AI | glm-5.2 | 8x | 1M | ✅ |
| xAI / Grok | grok-4.5 | 5x | 500K | ✅ |
| Anthropic | claude-haiku-4-5-20251001 | 1x | 256K | ✅ |
| Anthropic | claude-sonnet-5高能力主力 | 10x | 1M | ✅ |
| Anthropic | claude-fable-5顶级任务 | 40x | 1M | ✅ |
| Anthropic | claude-opus-4-6 | 15x | 1M | ✅ |
| Anthropic | claude-opus-4-7 | 15x | 1M | ✅ |
| Anthropic | claude-opus-4-8 | 15x | 1M | ✅ |
| Anthropic | claude-opus-5 | 15x | 1M | ✅ |
gemini-3.1-pro | 10x | 1M | ✅ | |
gemini-3.5-flash | 6x | 1M | ✅ |
위 가격은 현재 배율에 따른 참고 환산 가격입니다. 이미지 모델은 이미지 또는 초 단위로 과금됩니다. 실제 사용량은 플랫폼 배율과 요청 소비량을 따르며 ✅는 이미지 인식 지원을 뜻합니다.