Models
qwen-turbo/text-to-text 모델은 Alibaba Cloud가 개발한 최첨단 대규모 언어 모델입니다. 이 모델은 유명한 Qwen 제품군에 속하며, 고속 및 저지연 성능에 특화되어 있습니다. 터보 변형으로서 지능과 비용 효율성 사이의 완벽한 균형을 제공하여 실시간 애플리케이션에 이상적입니다. 이 모델은 특히 영어와 중국어에서 다국어 이해에 뛰어나며 복잡한 추론과 창의적 글쓰기를 지원합니다. 더 큰 형제 모델들과 비교할 때, qwen-turbo/text-to-text는 높은 논리적 정확성을 유지하면서 더 빠른 응답 시간을 제공합니다. GPT Proto 플랫…
Seed 1.6 Flash API는 실시간 앱을 위한 1초 미만의 지연 시간과 뛰어난 처리량을 제공합니다. 이 Doubao 버전은 네이티브 함수 호출과 함께 128k 컨텍스트 창을 처리하며, 글로벌 규모에서 탁월한 가성비를 제공합니다.
Gemini 2 Flash는 Google의 속도 최적화 멀티모달 모델입니다. 100만 토큰 컨텍스트 창과 네이티브 실시간 오디오/비디오 처리를 갖추고 있으며, 에이전트 워크플로 및 실시간 대화형 앱에서 서브초 지연 시간을 제공하도록 설계되었습니다.
doubao seed 1.6 flash api는 128k 컨텍스트 창을 갖춘 고성능 이중 언어 AI를 제공합니다. ByteDance가 낮은 지연 시간과 비용 효율성을 위해 최적화했으며, 중국어-영어 작업 및 기업 워크플로우를 위한 복잡한 함수 호출에 탁월합니다.
Doubao 1.5 AI는 ByteDance의 플래그십 추론 모델입니다. GPT-4o급 성능을 제공하며, 영어와 중국어에 대한 뛰어난 이중 언어 논리를 갖추고 있어 도구 사용 및 복잡한 에이전트에 최적화되어 있으며, 서양 모델 비용의 일부로 이용할 수 있습니다.
deepseek-v3.2/text-to-text와 함께 추론의 다음 진화를 경험하세요. 이제 GPT Proto 생태계에 완전히 통합되었습니다. 이 모델은 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처의 중요한 도약을 나타내며, 복잡한 문제 해결과 창의적 합성에 비교할 수 없는 효율성을 제공합니다. 복잡한 소프트웨어 개발 워크플로우를 자동화하거나 미묘한 차이가 있는 현지화 콘텐츠를 생성하는 경우에도 deepseek-v3.2/text-to-text는 정밀성과 깊이를 제공합니다. GPT Proto에서 deepseek-v3.2/text-to-text를 활용함으로써 사용…
GPT 5 Nano API는 OpenAI의 가장 빠른 멀티모달 모델로, 128k 컨텍스트와 네이티브 오디오 처리를 제공합니다. 대규모 오케스트레이션과 실시간 지원에 적합하며, 백만 입력 토큰당 단 $0.05에 뛰어난 추론 성능을 제공합니다.
The GPT 4.1 nano API는 1초 미만의 지연 시간과 높은 처리량 성능을 제공합니다. 구조화된 출력 및 비전 작업에 최적화된 이 GPT 모델은 기술적 안정성을 희생하지 않으면서 대형 LLM에 비해 비용 효율적인 대안을 제공합니다.
Grok-4-1-fast-non-reasoning는 주로 고속 콘텐츠 생성과 자동화를 위해 설계된 빠르고 효율적인 AI 언어 모델입니다. Grok 제품군의 일부로서 이 모델은 복잡한 추론보다 처리량과 신뢰성을 강조하며, 대규모 워크플로우, 일괄 처리, 신속한 응답이 중요한 시나리오에 이상적입니다. 기초 Grok 모델과 비교하여 grok-4-1-fast-non-reasoning는 더 깊은 추론을 최적화된 속도와 맞바꾸며, 템플릿 기반 카피라이팅, 간단한 요약, 자동 메시징과 같은 작업을 지원합니다. 최대 효율성과 확장 가능한 성능을 요구하는 개발자와 기업에 이상적입니다…
grok 4.1은 실시간 지능의 정점을 나타내며, 비교할 수 없는 속도로 복잡한 추론 작업을 처리하도록 설계되었습니다. GPTProto 플랫폼을 통해 grok 4.1을 워크플로우에 통합하면 자연어 이해와 데이터 합성에서 고급 기능을 활용할 수 있습니다. grok 4.1 모델은 실시간 데이터 업데이트와 깊은 상황 인식이 필요한 환경에서 탁월합니다. 정교한 에이전트를 구축하든 엔터프라이즈 검색을 최적화하든, grok 4.1은 현대 AI 애플리케이션에 필요한 안정성과 성능을 제공합니다. GPTProto는 높은 가용성과 유연한 가격 구조로 grok 4.1에 액세스할 수 있도…
ai grok 3 mini는 xAI의 고효율 추론 모델입니다. 코딩 작업과 X 통합을 통한 실시간 정보 검색에 탁월하며, GPTProto.com을 통해 개발자에게 저지연 성능을 제공합니다.
GPTProto에서 GPT-6 Luna를 사용하여 대용량 채팅, 분류 및 구조화된 추출을 수행하세요. 조정 가능한 추론과 1.05M 토큰 컨텍스트 창으로 집중적인 작업을 실행하세요. 실시간 요금을 확인하고 GPTProto API 키를 사용하여 모델을 테스트하세요.
gpt 4o mini api는 OpenAI의 고성능 소형 모델입니다. 128k 컨텍스트, 기본 비전 지원, 대량 작업에 적합한 낮은 지연 시간을 제공합니다. GPT-4 수준의 지능을 훨씬 저렴한 비용으로 필요로 하는 비용에 민감한 개발자에게 이상적입니다.
OpenAI의 gpt 4o mini api는 대용량 작업에 뛰어난 지능을 제공합니다. 128k 컨텍스트 창과 멀티모달 지원을 통해 이 미니 모델은 추론 및 구조화된 데이터 추출에 탁월하면서도 초저지연과 비용 효율성을 유지합니다.
Access Z.ai’s first natively multimodal GLM-5 model through GPTProto. Send text, images, videos, or files, retain up to 1M tokens of context, and use one API key and shared balance across 200+ supported models.
GPTProto를 통해 Anthropic의 Claude Haiku 5.5를 사용하여 대량 분류, 추출, 라우팅, 지원 및 서브에이전트 작업을 처리하세요. 하나의 키와 사용 가능한 모델 전반에서 공유되는 잔액으로 테스트해 보세요.
DeepSeek V3 API는 671B 파라미터로 최첨단 수준의 지능을 제공합니다. 코딩과 수학에 최적화된 이 MoE 모델은 128k 컨텍스트 창과 GPT-4o 성능을 GPTProto.com을 통해 훨씬 낮은 비용으로 제공합니다.
qwen-plus/text-to-text는 Alibaba Cloud가 개발한 정교한 대규모 언어 모델로, 유명한 Qwen 제품군에 속합니다. 중상위 등급 모델로서 추론 능력과 계산 효율성 사이의 최적의 균형을 제공합니다. 복잡한 텍스트 생성과 이해를 위해 설계된 qwen-plus/text-to-text는 다국어 처리, 특히 중국어와 영어 상황에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 모델은 강력한 논리적 추론, 수학적 능력, 코드 생성 측면에서 차별화됩니다. 자동 콘텐츠 생성이나 정교한 데이터 분석에 사용되든, qwen-plus/text-to-text는 더 큰 플래그십 모델…
Gemini 3.5 Flash is a high-throughput multimodal model from Google, featuring a 1M token context window and native audio/video reasoning. Built for speed and efficiency, it delivers elite performance for long-document QA and real-time analysis.
gemini-3.1-flash-lite-preview는 생성형 AI의 패러다임 전환을 나타내며, 속도와 효율성에 최적화된 1백만 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 좁은 메모리로 제한된 기존 모델과 달리 gemini-3.1-flash-lite-preview는 개발자가 전체 코드베이스, 수 시간 분량의 비디오, 또는 방대한 문서 라이브러리를 단일 프롬프트로 업로드할 수 있게 해줍니다. GPT Proto 플랫폼을 통해 제공되는 이 모델은 많은 사용 사례에서 RAG(검색 증강 생성)의 복잡성을 제거하고, 높은 충실도의 인컨텍스트 학습을 가능하게 합니다. GPT Proto에서 …
이 조건에 맞는 모델이 없습니다.
| 출력 | 안정성 | 작업 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
 Qwen Turbo공식가 대비 30% 할인 | — | |||||
 Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615)공식가 대비 15% 할인 | — | |||||
 Gemini 2.0 Flash공식가 대비 40% 할인 | — | |||||
Doubao Seed 1.6 (Build 250615)공식가 대비 15% 할인 | — | |||||
Doubao 1.5 Pro 32K (Build 250115)공식가 대비 15% 할인 | — | |||||
 DeepSeek v3.2공식가 대비 40% 할인 | 163.84K | |||||
 GPT 5 Nano공식가 대비 30% 할인 | 400K | |||||
GPT 4.1 Nano공식가 대비 30% 할인 | 1.05M | |||||
 Grok 4.1 Fast Non Reasoning공식가 대비 40% 할인 | — | |||||
Grok 4.1 Fast Reasoning공식가 대비 40% 할인 | — | |||||
Grok 3 Mini공식가 대비 40% 할인 | — | |||||
GPT 6 Luna공식가 대비 20% 할인 | 1.05M | |||||
GPT 4o Mini (Build 2024-07-18)공식가 대비 30% 할인 | 128K | |||||
GPT 4o Mini공식가 대비 30% 할인 | 128K | |||||
 GLM 5.3 Flash공식가 대비 15% 할인 | 1.05M | |||||
 Claude Haiku 5.5공식가 대비 10% 할인 | 1M | |||||
DeepSeek v3공식가 대비 40% 할인 | — | |||||
Qwen Plus공식가 대비 30% 할인 | 1M | |||||
Gemini 3.1 Flash Lite공식가 대비 40% 할인 | 1.05M | |||||
Gemini 3.1 Flash Lite Preview공식가 대비 40% 할인 | 1.05M |
Affordable LLM Models on GPTProto
Compare text models by output price, starting at $0.14 per 1M output tokens. Sort by estimated monthly cost to see which model fits your budget.
LLM API Cost Calculator
Enter your monthly token usage to compare what each model would cost. If you only know your per-request usage, multiply the average input and output by the number of requests you expect each month.
비디오 및 에이전트 워크로드는 크레딧을 더 빠르게 소모합니다 — 시나리오나 사용량 수준을 바꾸면 추천이 자동으로 조정됩니다.
What Is a Cheap LLM API?
A cheap LLM API keeps the cost of your requests low enough to run your workload at scale. Look at input and output prices together, then check whether repeated prompt text qualifies for a lower cache-read rate. Qwen Turbo has the lowest output price in the table. Estimated monthly costs also include input charges. At 10M input and 2M output tokens with no cached input, Qwen Turbo costs about $0.63 per month.
Why Choose GPTProto for a Low-Cost LLM API?
See What You Save on the Same Model
Compare the same model and usage at GPTProto and at the provider’s standard paid rate. If you already know which model works for you, compare the two rates before deciding where to run it.
Use One Key and One Balance
Try a lower-cost model for routine calls and keep a stronger model for work that needs it. Use one GPTProto API key and a shared prepaid balance across supported models. For an existing OpenAI-compatible chat integration, start with the base URL, key, and model ID shown on the model page.
4 Ways to Reduce Your LLM API Costs
1. Use a budget model for repeatable tasks
Try a low-cost model for extraction, routing, or short replies. Send harder cases to a stronger model when your evaluation shows it makes a difference.
2. Send less text per request
Keep the instructions and retrieved context the model needs to answer. Summarize older chat turns where you can and ask for concise output where a short answer works.
3. Measure cache hits on repeated prompts
Reuse stable instructions when the model supports prompt caching. Check your billed cache reads and any write or storage fees before using the cache rate in a budget forecast.
4. Track cost per successful task
Divide the total cost of a test run by the number of tasks that passed your checks. Include retries and any billable reasoning tokens. This gives you a better basis for choosing a model than input price alone.
Frequently Asked Questions
01What is the cheapest LLM API on GPTProto in 2026?
Qwen Turbo has the lowest standard output price among the text models compared on this page at $0.14 per million output tokens. Doubao Seed 1.6 Flash comes next at $0.1821 per million output tokens.
02How much does one LLM API call cost?
A call with 1,000 input and 200 output tokens costs about $0.00016 on GPT-6 Luna at the listed GPTProto rates. For a monthly estimate, multiply each per-call token count by the number of calls you expect and enter the totals above.
03Is GPTProto cheaper than buying directly from the model provider?
It depends on the model and rate. For example, GPT-6 Luna’s standard input and output rates are 20% lower on GPTProto than OpenAI’s standard rates in this comparison. Check the exact model and tier, especially if you already use a provider’s batch or promotional pricing.
04What is the most cost-effective LLM for coding?
Start with a model that completes your typical edit and passes your tests. Compare the cost of accepted patches across models using the same tasks. Include retries, repository context, and any reasoning tokens in the total.
05Do I need to buy a separate API key for every model?
You can use one GPTProto API key and one prepaid balance across supported models. Create a key, choose a model, and follow the API example on its model page. Usage is billed at the selected model’s rate.
06Can I estimate costs before topping up?
Yes. Use the calculator before you add funds. Top-ups start at $15. That amount adds credit to your balance, and usage draws from it at your model’s rate. Unused credit carries forward. View top-up options
07How much can cached input save?
Savings depend on the model’s cache-read rate and how many input tokens are billed at that rate. Use a measured cache hit rate from a test run to estimate your savings. Include any separate cache-write or storage charges in your budget.
Make Your First API Call
Pick a model and create your GPTProto API key. Add credit from $15 and run the quickstart on the model page. You can use the same balance to test other supported models. Unused credit stays in your account.