루나 80% 할인 vs 딥시크, 계산은 나왔는데 결론은 안 났다

저녁 7시 25분 무렵부터 이 방은 이미 딥시크 V4 Flash 소식으로 술렁이고 있었다. 한 참여자는 파이썬 코드 작업 한 번을 돌렸는데 0.001달러밖에 나오지 않았다는 실측 후기까지 전한 참이었다. 그 열기가 채 가라앉기도 전인 저녁 7시 54분, 한 참여자가 루나(GPT 5.6) 가격이 80% 할인됐다는 소식을 전하며 새로운 화두를 꺼냈다. 곧이어 다른 참여자들이 가세하며 두 모델의 가격표를 나란히 놓고 따지는 대화로 번졌다.

"루나가 핫하군요" "루나값이 80%할인하였군요"

밤 8시 38분에는 좀 더 구체적인 계산이 나왔다. 한 참여자는 루나가 GLM보다 5배, Kimi K3보다 40배 싸다고 숫자를 적어 내려갔고, 이어 딥시크 V4보다도 루나가 싸다는 결론에 스스로 도달했다. 그런데 바로 다음 줄에서 그는 정반대 방향의 질문을 던졌다. 자기 계산이 가리키는 답과 방의 분위기가 어긋난다고 느낀 대목으로 보인다.

"deepseek V4보다 gpt luna가 싸네요." "luna가 할인해도 딥식이 가성비 더 좋단건가요"

이 질문에 정면으로 답한 발화는 이어지지 않았다. 밤 8시 41분 다른 참여자가 루나의 벤치마크 점수가 생각보다 높았다며 가격만으로 우열을 가리기는 이르다는 취지의 의견을 냈고, 대화는 곧 다른 화제로 흘렀다. 질문을 던진 참여자 본인은 밤 9시 50분 무렵 GLM과 키미, 알쫀쿠(알리바바 클라우드 큐웬 정액제), 딥시크까지 차례로 나열하며 결국 다 사고 있다고 적었다. 고르는 대신 다 사고 있는 자신을 자조하는 쪽으로 넘어간 셈이다.

이날 밤 같은 방 안에서는 실사용 비교와 지갑 사정 얘기도 함께 오갔다. 글쓰기·댓글 자동화 플랫폼을 준비 중이라던 참여자가 어떤 모델을 쓸지 묻자, SEO 에이전시를 운영한다는 다른 참여자가 루나보다 딥시크 쪽 문장이 더 자연스럽다고 평가하며 최종 후보로 딥시크와 소넷5를 꼽았다. 여러 AI 서비스 요금을 항목별로 나열하며 지출 부담을 호소한 참여자가 있었고, 또 다른 참여자는 딥시크 API 비용이 캐싱까지 고려하면 아득히 싸다고 짚었다. 가격 논쟁과 실사용·지출 이야기가 같은 방향을 가리켰다는 점은, 이번 가성비 저울질이 단순한 숫자 놀음을 넘어 실제 선택과 지갑 사정에도 영향을 주고 있음을 시사한다.

결국 루나의 80% 할인은 방 안의 관심을 끌어모으는 데는 성공했지만, 어느 쪽이 낫다는 합의를 만들어내지는 못했다. 계산은 루나 쪽을 가리켰는데 질문은 딥시크 쪽을 향했고, 정작 답은 나오지 않은 채 대화가 다음 화제로 넘어갔다. 선택지가 빠르게 늘어나는 국면에서는 비교 자체가 결론에 이르기 전에 소진되기도 한다는 점을 보여준 장면으로 읽힌다.