DigitalOcean: 모델 지능, 성능 및 가격

DigitalOcean
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DigitalOcean의 모델을 품질, 가격, 출력 속도, 지연 시간, 컨텍스트 창 등 주요 지표로 분석합니다. 이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 DigitalOcean 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

#1
Kimi K3 (max)
Kimi K3 (max)
57
#2
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
34
#3
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
34
#4
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
32
#5
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
32

Intelligence Index

총 모델 6개

가장 빠름

#1
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
122 t/s
#2
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
108 t/s
#3
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
74 t/s
#4
Kimi K3 (max)
Kimi K3 (max)
36 t/s
#5
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
12 t/s

출력 속도

총 모델 6개

가장 낮은 가격

#1
MiniMax-M2.5
MiniMax-M2.5
$0.18
#2
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
$0.33
#3
DeepSeek V3.2
DeepSeek V3.2
$0.33
#4
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
$0.40
#5
Qwen3.5 397B A17B
Qwen3.5 397B A17B
$0.40

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 6개

추론 모델을 나타냅니다

DigitalOcean에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 6개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

  • DigitalOcean에서 지능이 가장 높은 모델은 Kimi K3 (max)(57), Qwen3.5 397B A17B(34) 및 MiniMax-M2.5(34)입니다.
  • 출력 속도가 가장 빠른 모델은 DeepSeek V3.2(122 t/s), DeepSeek V3.2(108 t/s) 및 MiniMax-M2.5(74 t/s)입니다. 모델별 속도 차이가 크며, 가장 빠른 모델과 가장 느린 모델의 차이는 900%입니다.
  • 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 DeepSeek V3.2(0.91초), Qwen3.5 397B A17B(1.70초) 및 DeepSeek V3.2(17.25초)입니다.
  • 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 MiniMax-M2.5($0.18), DeepSeek V3.2($0.33) 및 DeepSeek V3.2($0.33)입니다. 모델별 가격은 최대 2.3배 차이 납니다.
  • DigitalOcean에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 Kimi K3 (max)(1M), Qwen3.5 397B A17B(262k) 및 Qwen3.5 397B A17B(262k)입니다.

주요 내용

지능

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

속도

Output tokens per second · Higher is better

가격

USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-Banking

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GPQA Diamond

Scientific reasoning

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AA-LCR

Long context reasoning

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AANew

Agentic business operations

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

컨텍스트 창

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

가격

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

성능 요약

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

추가 분석
Kimi 로고
Kimi K3 (max)
1.05M
오픈
57
$1.03
36
3.84
73.51
55.74
모델
제공업체
Alibaba 로고
Qwen3.5 397B A17B
262k
오픈
34
$0.13
11
1.94
338.44
290.85
모델
제공업체
MiniMax 로고
MiniMax-M2.5
197k
오픈
34*
--
74
0.94
34.77
27.07
모델
제공업체
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.2
128k
오픈
32
$0.13
122
0.80
21.36
16.45
모델
제공업체
Alibaba 로고
Qwen3.5 397B A17B
262k
오픈
32*
--
12
1.70
42.83
--
모델
제공업체
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.2
128k
오픈
25*
--
108
0.91
5.55
--
모델
제공업체

주요 용어 정의

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

자주 묻는 질문

DigitalOcean에 관한 일반적인 질문

DigitalOcean에서 추적 중인 모델 6개를 제공합니다: Kimi K3 (max), Qwen3.5 397B A17B, MiniMax-M2.5, DeepSeek V3.2, Qwen3.5 397B A17B 및 DeepSeek V3.2.

DigitalOcean에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 57점인 Kimi K3 (max)입니다.

DigitalOcean에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 121.6토큰을 생성하는 DeepSeek V3.2입니다.

DigitalOcean에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.91초인 DeepSeek V3.2입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

DigitalOcean에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.18인 MiniMax-M2.5입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

DigitalOcean의 모델별 가격은 최대 13배 차이 납니다. MiniMax-M2.5은 토큰 100만 개당 $0.18, Kimi K3 (max)은 $2.31입니다.

예. DigitalOcean은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.

예. DigitalOcean의 모델 6개 모두 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

예. DigitalOcean의 모델 6개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. DigitalOcean은 추론 모델 4개를 제공합니다: Kimi K3 (max), Qwen3.5 397B A17B, MiniMax-M2.5 및 DeepSeek V3.2. 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.

예. DigitalOcean의 모델 6개 모두 오픈 웨이트 모델입니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

DigitalOcean에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.