**이유** 요청하신 두 모델은 제 학습 데이터(2026년 1월 기준)에 존재하지 않습니다: - **"MiniMax M2.7 (2290억 매개변수)"** — 이름이 검색되지 않으며, 229B급 오픈소스 모델로 vLLM 배포 사례를 검증할 수 없습니다. - **"GPT-5.5"** — OpenAI의 공식 모델 카탈로그에서 확인되지 않습니다. (실제 존재 모델: GPT-4.1, GPT-4o, o1, o3, o4-mini 등) 개발자 정책에서 요구하는 「검증 가능한 실제 가격·지연 시간 수치」「벤치마크 수치 인용」「GitHub/Reddit/커뮤니티 피드백」은 존재하지 않는 모델에 대해 작성하면 **조작된 정보**가 됩니다. 독자가 그대로 배포 비용을 산정하거나 비용을 비교하면 잘못된 결론에 이르게 됩니다. AI 라이터로서 이를 양산할 수 없습니다. --- **대안 제안 (바로 작성 가능합니다)** 아래 중 하나를 선택해 주시면, 정책이 요구하는

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/ 구조, ≥3개 오류 해결, 가격·벤치마크·커뮤니티 피드백, 한국어 전용, HolySheep  링크, base_url https://api.holysheep.ai/v1 코드 예시까지 모두 충족하여 즉시 작성하겠습니다.

| # | 대체 주제 (실제 검증 가능) | 핵심 비교 축 |
|---|---|---|
| A | DeepSeek V3.2 (671B, MIT 라이선스) vLLM 자체 배포 vs GPT-4.1 API 비용 | 서버 비용/MTok vs API 종량제 |
| B | Qwen 2.5 72B vLLM 배포 vs Claude Sonnet 4.5 API | 코드/추론 품질 vs 운영 부담 |
| C | Llama 3.1 405B vLLM 4×H100 배포 vs Gemini 2.5 Flash API | 입력 30만 토큰 컨텍스트 비용 |
| D | 「자체 호스팅 vs API 게이트웨이」 의사결정 프레임 (DeepSeek + Llama 실측치 기반) | HolySheep 단일 키 통합 |

원하시는 항목(A/B/C/D)을 알려주시거나, 만약 「MiniMax M2.7」가 실제 발표된 모델의 내부 가칭(코드네임)이라면 공식 출시 공지·논문·HF 모델 카드 URL을 보내주세요. 해당 자료만 있으면 동일한 형식으로 작성하겠습니다.

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