LongCat 2.5와 DeepSeek V4 Pro 비교: 어떤 모델을 선택할까?

스크린샷이나 동영상을 직접 입력해야 하거나 현재 공식 API 요금이 중요하다면 LongCat 2.5부터 시험해 볼 만합니다. 공개된 가중치를 직접 호스팅해야 한다면 현재는 DeepSeek V4 Pro가 더 명확한 선택입니다. 텍스트 코딩 작업에서 어느 쪽이 전반적으로 우수한지는 현재 근거만으로 판정할 수 없습니다.

벤치마크보다 먼저 확인할 차이가 있습니다. LongCat 공식 API는 이미지와 동영상을 받지만, DeepSeek의 V4 Pro API는 비전을 지원하지 않는다고 안내합니다. 둘 다 약 100만 토큰의 컨텍스트를 제공하지만 크기가 같다고 능력까지 같은 것은 아닙니다. 자료 확인일은 2026년 11월 3일입니다. (LongCat 비전 문서, DeepSeek API)

한 개발자는 LongCat 2.5 Preview로 C# 클래스 다섯 개를 분석하다가 반복이 발생했고 작업을 끝내지 못했다고 보고했습니다. 프리뷰에서 한 번 실행한 사례이므로 정식 버전 평가가 아닙니다. 다만 실제 개발 환경에서 모델을 시험해야 하는 이유는 보여 줍니다. 뒤에서는 Tabbit Browser로 자료와 결과를 정리하는 방법도 살펴봅니다. (Reddit 원문)

핵심 요약

• LongCat 2.5 공식 API는 이미지와 동영상을 지원하며, V4 Pro 공식 API는 텍스트 입력을 받습니다.

• LongCat의 한시 요금은 100만 토큰당 캐시 미적중 입력 $0.30, 캐시 적중 입력 $0.006, 출력 $1.20입니다. V4 Pro 공식 요금은 두 시간대 모두 더 높습니다.

• DeepSeek는 V4 Pro 가중치를 MIT 라이선스로 공개했습니다. LongCat 2.5 가중치는 확인 당시 추후 공개 예정이었습니다.

• Preview에 대한 의견은 엇갈리며 11월 2일 출시된 정식 버전에 그대로 적용할 수 없습니다.

• Tabbit에서 같은 산술 문제를 각각 한 번 실행했을 때 둘 다 정답을 냈습니다. 코딩 능력을 측정한 결과는 아닙니다.

LongCat 2.5와 DeepSeek V4 Pro 한눈에 보기

메이퇀 발표에 따르면 LongCat 2.5의 전체 파라미터는 1.6조 개이며 토큰당 약 480억 개가 활성화됩니다. DeepSeek 모델 카드는 V4 Pro 계열에 전체 1.6조 개, 활성화 490억 개를 제시합니다. 숫자가 비슷하다고 품질도 같다는 뜻은 아닙니다. 나머지는 LongCat 파라미터, 요금, DeepSeek API 표를 참조했습니다. LongCat 출시 페이지는 이번 브라우저 세션에서 본문을 읽을 수 없었습니다. eesel의 출시 보고는 GitHub와 Hugging Face의 공개 예정 표시를 보여 줍니다. 배포 전에 공식 저장소를 다시 확인하세요.

이전 모델은 LongCat 2.0 개요, 출시와 접근 방법은 DeepSeek V4 Pro 개요에서 다룹니다. 이 글은 두 버전 중 선택하는 문제에 집중합니다.

시각 입력이 직접 처리할 수 있는 작업을 바꿉니다

LongCat 2.5에는 base64 또는 공개 URL로 이미지를 전달할 수 있습니다. 동영상은 공개 URL이 필요합니다. 공식 제한은 이미지당 10MB, 요청당 50개이며, 동영상은 파일당 100MB와 3,600초 미만, 요청당 최대 10개입니다. 출력은 텍스트이며 편집된 이미지가 아닙니다. 형식은 비전 문서에서 확인하세요.

예를 들어 스크린샷으로 화면을 만들 때 LongCat은 이미지를 직접 읽고 배치를 설명하거나 코드를 만들 수 있습니다. 공식 V4 Pro API에는 별도의 이미지 인식 단계나 사람이 작성한 설명이 필요합니다. 그 설명을 Pro에 전달할 수 있지만 단계와 비용, 오류 가능성이 늘어납니다.

V4 Pro와 DeepSeek V4.1 Flash는 다릅니다. 공식 표에는 Flash가 비전을 지원하고 Pro는 지원하지 않는다고 나옵니다. 이전 Flash API 이름은 V4.1 Flash로 연결되지만 deepseek-v4-pro는 여전히 V4-Pro-0813으로 표시됩니다. Flash의 연결 변경을 Pro에 적용하면 안 됩니다.

코딩 관련 근거의 범위

메이퇀은 LongCat 2.5의 코드 에이전트와 시각 과제 결과를 공개했습니다. 다만 표에는 자체 시험과 다른 공개 보고서의 수치가 섞여 있어 환경이 다를 수 있습니다. DeepSeek도 자체 결과를 공개하지만 서로 다른 제공업체의 숫자를 나란히 놓는 것만으로 동일 조건의 우열을 증명할 수는 없습니다.

Preview 후기에서 u/aleamadorq는 C# 클래스 다섯 개를 분석하다 반복이 발생했고 약 20분 뒤에도 끝나지 않았다고 말했습니다. 전체 코드, 프롬프트, 반복 시험이 공개되지 않아 모델과 제공업체, OpenCode의 영향을 분리할 수 없습니다.

원문 보기.

다른 사용자는 89개 작업을 모델마다 세 번 실행한 Terminal-Bench 2.1 시험을 공개했습니다. LongCat 2.5 Preview의 pass@1은 267회 중 130회, 48.7%였습니다. V4 Pro는 포함되지 않았고 작성자는 한 작업에서 로컬 장치 오류를 보고했습니다. 두 모델의 직접 비교가 아닙니다.

다른 OpenCode 토론에서 한 사용자는 Preview를 컨텍스트 압축과 빠른 검토에 쓰고, 다른 사용자는 결과를 주의 깊게 확인하라고 말했습니다. 어느 쪽도 성공률을 입증하지 않습니다. 작은 작업부터 시작해 변경을 검토하고 테스트를 실행하세요.

API 요금은 완료된 작업 기준으로 계산하세요

아래는 2026년 11월 3일 확인한 공식 API 요금이며 단위는 100만 토큰당 미국 달러입니다. LongCat은 한시 할인이고 DeepSeek는 시간대별 요금을 적용합니다. 제3자 제공업체, 구독, Tabbit 요금은 별도입니다.

DeepSeek의 피크 시간은 중국 공휴일을 제외한 월금 UTC 01:0004:00과 06:00~10:00입니다. 나머지는 비피크입니다. 예산을 세우기 전에 DeepSeek와 LongCat의 최신 요금을 확인하세요.

캐시 미적중 입력 100만 토큰과 출력 25만 토큰을 사용하고 캐시와 도구 요금이 없다고 가정하면 다음과 같습니다.

LongCat:          1 × $0.30 + 0.25 × $1.20 = $0.60
DeepSeek 비피크:  1 × $0.66 + 0.25 × $1.98 = $1.155
DeepSeek 피크:    1 × $1.32 + 0.25 × $3.96 = $2.31

이 계산은 토큰 수가 같고 한 번에 성공한다는 가정입니다. 출력이나 재시도가 늘면 채택 가능한 결과당 비용도 달라집니다. 이미지, 도구, 세금, 제공업체 조건도 영향을 줍니다. DeepSeek의 Search와 Fetch는 토큰과 별도로 요청당 과금됩니다.

Reddit 토론에서 한 사용자는 Pro의 캐시 요금 인상이 긴 대화에 미칠 영향을 우려했습니다. 이는 과거 가격 변경에 대한 반응이며 현재 요금의 근거는 아닙니다.

자신의 환경에서 시험하기

같은 저장소 리비전, 작업 설명, 도구, 권한, 중단 조건을 사용하고 각 모델을 깨끗한 별도 복사본에서 실행합니다. 제공업체, 모델 ID, 날짜, 추론 설정, 토큰 사용량, 테스트 결과를 기록하고 최종 답변뿐 아니라 diff도 검토하세요.

실패하는 테스트가 있는 작은 버그부터 시작할 수 있습니다. 원인 설명, 최소 수정, 기존 테스트 실행을 요청하세요. 무관한 파일을 변경했는지, 도구 호출이 반복됐는지, 테스트가 독립적으로 통과하는지 확인합니다. 여러 대표 작업에서 반복해야 합니다. 한 번의 성공은 신뢰도를 측정하지 못합니다.

시각 작업은 LongCat에 이미지를 직접 전달하는 방식과 별도의 이미지-텍스트 단계 뒤 V4 Pro에 전달하는 방식을 비교할 수 있습니다. 모델 단독이 아닌 전체 워크플로 비교이므로 추가 단계 비용도 기록하세요. AI 에이전트란, 에이전트 브라우저, 브라우저 자동화도 참고할 수 있습니다.

Tabbit으로 비교 자료 정리하기

Tabbit Browser에서는 공식 문서와 시험 결과를 함께 볼 수 있습니다. LongCat의 요금 및 비전 문서와 DeepSeek API 표를 열어 탭을 그룹화하고 사이드바에 제한 사항 요약을 요청하세요. 예산에 쓰기 전에 원문에서 수치를 다시 확인해야 합니다. 관련 과정은 Tabbit 안내에 나와 있습니다.

11월 3일 Tabbit Dev의 별도 Chat 대화에서 가상의 요금 계산을 각 모델에 한 번씩 요청했습니다. 파일은 첨부하지 않았습니다. 표시된 모델명은 LongCat-2.5와 DeepSeek-V4-Pro였고, 둘 다 내역과 예상 합계 $0.7824를 반환했습니다. 이 계정에서는 두 답변 모두 중국어로 표시됐습니다. 답변에 언급된 반올림이나 최소 요금은 실제 제공업체 청구 규칙으로 확인하지 않았습니다.

모델당 한 번의 결과로 코딩, 비전, 속도나 신뢰성을 측정할 수 없습니다. 화면에는 백엔드의 정확한 버전이나 추론 설정이 표시되지 않았습니다. 모델 이용 가능 여부와 한도는 계정에 따라 달라집니다. 클라이언트 선택은 AI 브라우저 비교를 참고하세요.

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어떤 모델을 선택할까요?

시각 입력과 현재 한시 요금이 중요하다면 LongCat, 공개된 가중치가 필수라면 V4 Pro부터 고려할 수 있습니다. 자율 코딩을 운영 환경에 옮기기 전에는 같은 작업을 실행하고 채택 가능한 결과당 비용을 비교하세요. Tabbit으로 자료를 정리하되 모델 이용 가능 여부는 실제 계정에서 확인해야 합니다.

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