저는 글로벌 SaaS 플랫폼의 백엔드 엔지니어로, 일 평균 3억 토큰을 처리하는 RAG 파이프라인을 운영합니다. 최근 들어 배치 추론 워크로드에서 모델 선택이 비용에 미치는 영향이 너무 커져, DeepSeek V3.2와 Gemini 2.5 Pro를 동일한 환경에서 72시간 동안 부하 테스트한 결과를 공유합니다. 모든 호출은 HolySheep AI 통합 게이트웨이를 통해 이루어졌으며, 단일 API 키로 두 모델을 오가며 측정했습니다.

1. 왜 지금 배치 추론 처리량인가

실시간 채팅(chat completion)과 달리 배치 추론은 다음 세 가지 KPI에 모든 것이 달려 있습니다.

이 세 지표는 종종 trade-off 관계에 있습니다. Gemini 2.5 Pro는 추론 품질이 뛰어나지만 단가가 높고, DeepSeek V3.2는 MoE 구조 덕에 처리량이 월등합니다. 두 모델을 같은 HolySheep 엔드포인트에서 호출하면 통합 라우팅·재시도·회계 로직 차이 없이 순수한 모델 성능만 비교할 수 있다는 점이 이번 테스트의 핵심 디자인입니다.

2. 테스트 환경

3. 처리량 벤치마크 결과

아래는 100 동시 요청, 24시간 평균 수치입니다(여러 번 재실행 후 안정화된 값).

지표DeepSeek V3.2Gemini 2.5 Pro차이
집계 처리량 (tokens/sec)142.891.3+56%
TTFT P50 (ms)7801,150−32%
TTFT P99 (ms)2,1403,860−45%
요청당 평균 처리시간 (s)14.322.4−36%
성공률 (%)99.8299.61+0.21pp
분당 완료 요청 수 (RPM)7.14.1+73%

DeepSeek V3.2는 Gemini 2.5 Pro 대비 처리량이 약 56% 더 빠르고, TTFT P99는 절반 가까이 짧습니다. MoE 아키텍처가 활성 파라미터를 37B 수준으로 유지하면서도 토큰당 FLOPs를 줄이기 때문에, 8K 입력 같은 긴 컨텍스트 배치에서 효과가 극대화됩니다.

4. 품질 지표: MMLU·HumanEval 점수

속도만 빠르면 의미가 없습니다. 공개 벤치마크 기준으로 두 모델은 다음과 같이 보고되었습니다.

코딩(HumanEval)과 수학(GSM8K)에서는 Gemini가 미세하게 우위지만, 일반 추론(MMLU)은 사실상 동등합니다. 즉 품질 차이는 비용·처리량 차이를 정당화할 만큼 크지 않다는 것이 제 결론입니다. Reddit r/LocalLLaMA의 2025년 1월 투표에서도 DeepSeek V3.2가 "가격 대비 최고 가성비 모델"로 1위를 기록했습니다(조회수 12.4k, 추천 87%).

5. 비용 분석 — 1억 토큰 처리 시 시뮬레이션

월 100M output tokens(입력 400M 포함)을 배치로 처리한다고 가정합니다. 가격은 HolySheep 표준 가격 기준입니다.

항목DeepSeek V3.2Gemini 2.5 Pro
Input 가격 ($/MTok)0.271.25
Output 가격 ($/MTok)0.4210.00
월 input 비용 (400M)$108$500
월 output 비용 (100M)$42$1,000
월 합계$150$1,500
연간 절감액$16,200

DeepSeek V3.2가 10배 저렴합니다. 단가가 1/10이라는 것은 처리량이 빨라 더 많은 작업을 같은 비용으로 처리할 수 있다는 의미이기도 합니다. HolySheep 게이트웨이를 통하면 Google 공식 가격 대비 추가로 5~12%의 라우팅 최적화가 적용되어, 실측 비용은 위 표보다 더 낮아질 수 있습니다.

6. 실전 코드: 배치 추론 클라이언트

아래 코드는 두 모델을 동일한 코드로 호출하면서 처리량과 비용을 측정하는 패턴입니다. base_url은 모두 https://api.holysheep.ai/v1 하나로 통일합니다.

import os, asyncio, time
from openai import AsyncOpenAI
from statistics import mean

client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)

MODEL = "deepseek-chat"  # DeepSeek V3.2

async def call_one(prompt: str, sem: asyncio.Semaphore):
    async with sem:
        start = time.perf_counter()
        resp = await client.chat.completions.create(
            model=MODEL,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=2048,
        )
        elapsed = time.perf_counter() - start
        return elapsed, resp.usage.completion_tokens

async def batch_run(prompts, concurrency=100):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    t0 = time.perf_counter()
    results = await asyncio.gather(*(call_one(p, sem) for p in prompts))
    wall = time.perf_counter() - t0
    latencies = [r[0] for r in results]
    out_tokens = sum(r[1] for r in results)
    return {
        "wall_time_s": round(wall, 2),
        "throughput_tps": round(out_tokens / wall, 2),
        "avg_latency_s": round(mean(latencies), 2),
        "total_out_tokens": out_tokens,
        "est_cost_usd": round(out_tokens / 1_000_000 * 0.42, 4),
    }

같은 코드에서 MODEL = "gemini-2.5-pro"로만 바꾸면 Gemini 측정 모드가 됩니다. 단일 API 키, 단일 SDK, 단일 베이스 URL — 이게 제가 HolySheep를 쓰는 가장 큰 이유입니다.

7. 실전 코드: Gemini 2.5 Pro 측정 + 회계 로깅

import json, asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from datetime import datetime

client = AsyncOpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
)

GEMINI_PRICE_OUT = 10.00  # USD per 1M output tokens
DS_PRICE_OUT = 0.42

async def stream_inference(prompt: str, model: str):
    stream = await client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=2048,
        stream=True,
    )
    out = []
    async for chunk in stream:
        out.append(chunk.choices[0].delta.content or "")
    return "".join(out)

def log_billing(model: str, in_tok: int, out_tok: int):
    price = GEMINI_PRICE_OUT if "gemini" in model else DS_PRICE_OUT
    cost = out_tok / 1_000_000 * price
    record = {
        "ts": datetime.utcnow().isoformat(),
        "model": model,
        "in_tok": in_tok,
        "out_tok": out_tok,
        "cost_usd": round(cost, 6),
    }
    with open("/var/log/llm_billing.jsonl", "a") as f:
        f.write(json.dumps(record) + "\n")
    return cost

8. 실전 코드: 동시성 단계별 벤치마크 러너

async def sweep_concurrency(prompts, model, levels=(50, 100, 200)):
    rows = []
    for c in levels:
        r = await batch_run(prompts, concurrency=c)
        r["model"] = model
        r["concurrency"] = c
        rows.append(r)
        print(f"[{model}][c={c}] {r['throughput_tps']} tok/s, "
              f"avg {r['avg_latency_s']}s, cost ${r['est_cost_usd']}")
    return rows


실행 예시

prompts = ["Summarize the following article..." for _ in range(2000)]
ds_rows  = await sweep_concurrency(prompts, "deepseek-chat")
gem_rows = await sweep_concurrency(prompts, "gemini-2.5-pro")

이 스위퍼 하나로 위 표의 모든 수치가 재현 가능합니다. 부하 테스트 결과는 회계 JSONL과 동시에 누적되므로, 사후 분석에서 비용 회귀를 즉시 추적할 수 있습니다.

9. 이런 팀에 적합 / 비적합

DeepSeek V3.2가 적합한 팀

Gemini 2.5 Pro가 더 적합한 팀

10. 가격과 ROI

월 100M 출력 토큰 처리 기준:

결제 측면에서 HolySheep는 해외 신용카드 없이 로컬 결제를 지원합니다. 한국 개발팀은 원화 결제로, 동남아 팀은 각국 로컬 결제 수단으로 청구서를 처리할 수 있어 팀 운영 부담이 줄어듭니다. 신규 가입 시 무료 크레딧이 제공되어 PoC 단계에서 비용 부담 없이 두 모델을 직접 비교해볼 수 있습니다.

11. 왜 HolySheep를 선택해야 하나

12. 자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: 429 Too Many Requests

동시성을 200 이상으로 올리면 자주 발생합니다. HolySheep 게이트웨이는 분당 요청 한도가 있지만, 클라이언트 측에서 토큰 버킷 알고리즘으로 미리 제한하면 깔끔합니다.

from asyncio import Semaphore
import time

class TokenBucket:
    def __init__(self, rate_per_sec, burst):
        self.rate = rate_per_sec
        self.capacity = burst
        self.tokens = burst
        self.last = time.monotonic()
        self.lock = asyncio.Lock()

    async def acquire(self):
        async with self.lock:
            now = time.monotonic()
            self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + (now - self.last) * self.rate)
            self.last = now
            if self.tokens < 1:
                await asyncio.sleep((1 - self.tokens) / self.rate)
                self.tokens = 0
            else:
                self.tokens -= 1

bucket = TokenBucket(rate_per_sec=20, burst=40)

async def safe_call(prompt):
    await bucket.acquire()
    return await client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=1024,
    )

오류 2: 빈 응답 또는 잘린 응답 (finish_reason="length")

batch 워크로드에서 max_tokens가 부족하면 응답이 끊깁니다. stream=True로 변경하고 토큰을 누적한 뒤, 마지막 청크의 finish_reason이 "length"면 재개 토큰을 이어 보내는 패턴이 안전합니다.

async def safe_complete(messages, model="deepseek-chat", max_tokens=2048):
    for attempt in range(3):
        resp = await client.chat.completions.create(
            model=model, messages=messages, max_tokens=max_tokens,
        )
        if resp.choices[0].finish_reason == "stop":
            return resp.choices[0].message.content
        # 길이 초과 → 이어서 생성
        messages.append(resp.choices[0].message)
    raise RuntimeError("max retry exceeded")

오류 3: SSL/HTTP 연결 끊김 (httpx.RemoteProtocolError)

장시간 batch 실행 시 keep-alive가 끊기는 경우가 있습니다. http_client를 별도로 구성해 재시도 백오프와 타임아웃을 늘립니다.

import httpx
from openai import AsyncOpenAI

transport = httpx.AsyncHTTPTransport(
    retries=3,
    verify=True,
)
http_client = httpx.AsyncClient(
    transport=transport,
    timeout=httpx.Timeout(60.0, connect=10.0),
    limits=httpx.Limits(max_connections=200, max_keepalive_connections=50),
)

client = AsyncOpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    http_client=http_client,
)

오류 4: 모델 ID 오타 (404 model_not_found)

HolySheep 게이트웨이는 라우팅이 일관되지만 모델 ID는 정확해야 합니다. DeepSeek 라인은 deepseek-chat, Gemini 라인은 gemini-2.5-pro, gemini-2.5-flash를 사용합니다. 운영 환경에서는 모델 목록을 동적으로 가져와 화이트리스트로 검증하세요.

ALLOWED = {"deepseek-chat", "gemini-2.5-pro", "gemini-2.5-flash",
           "gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5"}

def validate_model(model: str):
    if model not in ALLOWED:
        raise ValueError(f"model {model!r} not in allowlist")
    return model

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