Kimi와 Deepseek 조합의 비용 효율성 검증

요약

한 Reddit 사용자가 기획 단계에서 ChatGPT, 설계·테스트에 Kimi K3, 코딩에 Deepseek Flash를 교차 사용했으나, 모델 간 핸드오버 과정에서 비용이 오히려 증가하는 문제를 겪었다. 특히 Deepseek Flash는 12건의 감사 중 8건이 반려되어 재작업이 필요했고, 통과된 4건조차 완벽하지 않은 등 실무에서 높은 오류율을 보였다. 사용자는 Deepseek의 내부 테스트 절차를 통과했음에도 실제 결과물은 품질이 낮아, 결과적으로 비용 효율성 측면에서 실패했다고 평가했다. 또한, 매 핸드오버마다 컨텍스트를 새로 고침해야 하는 구조적 오버헤드도 비용 상승의 주요 원인으로 지목되었다. 사용자는 차라리 전체 과정을 Kimi K3 하나로 통일하는 편이 비용과 효율 면에서 더 나았을지 의문을 제기했다.

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