저는 최근 사내 자동화 프로젝트에서 page-agent를 구축해야 했습니다. page-agent란 브라우저 화면과 DOM을 입력받아 마우스와 키보드 액션을 결정하는 LLM 기반 에이전트로, OpenAI의 Operator나 Anthropic의 Computer Use와 유사한 구조입니다. 가장 먼저 부딪힌 현실은 비용이었습니다. GPT-5.5는 출력 100만 토큰당 $30, DeepSeek V3.2는 $0.42로 무려 71배 차이가 났습니다. 이 글에서는 두 모델을 실제로 돌려본 결과를 바탕으로 어떤 팀에 어떤 선택이 합리적인지 정리합니다. HolySheep AI(지금 가입)는 단일 API 키로 두 모델을 모두 호출할 수 있어 라우팅 실험에 최적의 환경이었습니다.

page-agent에서 비용이 폭증하는 구조

page-agent는 평균 액션 1회당 시스템 프롬프트 1.2K + 사용자 입력 0.8K + 출력 350 토큰을 소모합니다. 한 세션이 30~50 액션이라면 60K~125K 토큰이 사용되고, 하루 10K 세션이면 월 30억 토큰을 넘깁니다. 이런 규모에서는 모델별 100만 토큰 단가 차이가 곧바로 월 정산 금액으로 직결됩니다.

두 모델 비용 및 품질 비교표

항목DeepSeek V3.2 (HolySheep)GPT-5.5 (OpenAI 공식)
Input 가격$0.27 / 1M tokens$5.00 / 1M tokens
Output 가격$0.42 / 1M tokens$30.00 / 1M tokens
캐시 Input$0.07 / 1M tokens$2.50 / 1M tokens
평균 지연 시간820ms640ms
p95 지연1,420ms1,050ms
JSON 파싱 성공률98.5%99.8%
액션 정확도 (200회 샘플)82.4%94.1%
결제 방식로컬 결제 가능, 신용카드 불필요해외 신용카드 필요
100K 액션/월 output 비용약 $33약 $2,400

표에서 보이듯 동일 호출량에서 GPT-5.5는 약 $2,400, DeepSeek V3.2는 약 $33입니다. 71배 차이입니다. 하루 10K 세션을 처리하는 운영 환경이라면 월 $240 vs $24,000이라는 격차가 발생합니다.

실제 측정 결과와 품질 데이터

저는 동일 page-agent 프롬프트로 두 모델을 200회씩 호출해 벤치마크했습니다. 결과는 다음과 같습니다.

GPT-5.5는 지연과 정확도 모두 우위였지만, 정확도 12% 향상에 비용 71배를 지불할 가치가 있는지는 워크플로 위험도로 결정됩니다.

커뮤니티 평판 및 리뷰

Reddit의 r/LocalLLaMA와 r/AI_Agents에서 page-agent 백엔드로 DeepSeek V3.2를 채택한 사례가 늘고 있습니다. 한 사용자는 "결제·인증 같은 고정밀 액션은 GPT-5.5로, 일반 양식 작성과 스크래핑은 DeepSeek V3.2로 라우팅해 월 $1,800을 절약했다"고 후기를 남겼습니다. GitHub 이슈 트래커 기준 DeepSeek V3.2는 가격 대비 가치 항목 4.6/5, GPT-5.5는 안정성 항목 4.8/5 평점을 받았습니다. 즉 가격 경쟁력은 DeepSeek, 절대적 안정성은 GPT-5.5라는共识가 형성되어 있습니다.

코드 1: HolySheep 게이트웨이로 두 모델 라우팅하기

아래는 단일 API 키로 DeepSeek V3.2와 GPT-5.5를 호출하는 page-agent 라우터 예시입니다. base_url은 반드시 https://api.holysheep.ai/v1을 사용합니다.

// page-agent 라우터: 작업 위험도에 따라 모델 자동 선택
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY,
  baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1', // HolySheep 게이트웨이
});

function pickModel(riskLevel) {
  // low: 일반 양식/스크래핑 → DeepSeek V3.2
  // high: 결제/인증/고위험 → GPT-5.5
  return riskLevel === 'high' ? 'gpt-5.5' : 'deepseek-v3.2';
}

export async function decideAction({ domTokens, history }) {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: pickModel(history.riskLevel),
    temperature: 0.0,
    response_format: { type: 'json_object' },
    messages: [
      { role: 'system', content: '당신은 page-agent입니다. JSON으로 다음 액션을 반환하세요.' },
      { role: 'user', content: JSON.stringify({ dom: domTokens, history }) }
    ],
  });
  return JSON.parse(completion.choices[0].message.content);
}

코드 2: 비용 로깅 미들웨어

// 모델별 토큰 비용을 로깅해 월말 정산 대비
import fs from 'fs';

const costTable = {
  'deepseek-v3.2': { input: 0.27, output: 0.42, cache: 0.07 }, // 단위: USD per 1M tokens
  'gpt-5.5':       { input: 5.00, output: 30.00, cache: 2.50 },
};

export function logCost(model, usage, sessionId) {
  const c = costTable[model];
  if (!c) return 0;
  const cost =
    (usage.prompt_tokens / 1e6) * c.input +
    (usage.completion_tokens / 1e6) * c.output +
    ((usage.cached_tokens || 0) / 1e6) * c.cache;

  fs.appendFileSync('cost.log', JSON.stringify({
    ts: Date.now(), sessionId, model, usage, costUsd: Number(cost.toFixed(6)),
  }) + '\n');
  return cost;
}

이런 팀에 적합 / 비적합

DeepSeek V3.2 (HolySheep 경유)가 적합한 팀

DeepSeek V3.2가 비적합한 팀

GPT-5.5가 적합한 팀