예산을 초과하지 않으면서도 강력한 LLM을 찾고 계신가요? 2026년 Novita AI에서 제공하는 가장 저렴한 LLM API 모델 10가지를 순위별로 정리했습니다. 가격은 백만 토큰당 $0.02부터 시작합니다. Meta의 Llama 3.1 8B부터 Alibaba의 Qwen3 Coder까지, 이 모델들은 일반 채팅, 추론, 코드 생성, 다국어 지원, 긴 컨텍스트 작업을 모두 다루며, 프리미엄 모델의 극히 일부 비용만으로 사용할 수 있습니다. 저희의 상위 3개 추천 모델: Llama 3.1 8B Instruct ($0.02/M), Qwen3 4B ($0.03/M), Llama 3 8B Instruct ($0.04/M).
모델 선정 기준
다음 세 가지 기준으로 모델을 선정했습니다.
- 가격 — Novita AI에서 백만 토큰당 입력 비용을 기준으로 낮은 순에서 높은 순으로 정렬.
- 실용성 — 모델이 단순히 저렴할 뿐만 아니라 실제 작업(일반 채팅, 코드 생성, 추론 또는 도구 사용)에 유용해야 함.
- 가용성 — 모든 모델이 Novita AI의 Serverless 엔드포인트에서 제공되며 지금 바로 OpenAI 호환 API를 통해 액세스 가능.
OCR 전용 모델, 전용 엔드포인트, 범용 LLM으로 기능하지 않는 고도로 특화된 도구는 제외했습니다.
Novita AI의 가장 저렴한 LLM API 10선
1. Meta Llama 3.1 8B Instruct
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | Meta |
| 파라미터 | 8B |
| 컨텍스트 길이 | 16K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.02 / $0.05 (백만 토큰당) |
| 양자화 | FP8 |
| 최적 용도 | 일반 채팅, 콘텐츠 생성, 간단한 작업 |
Meta의 Llama 3.1 8B Instruct는 오늘날 API를 통해 액세스할 수 있는 가장 저렴한 범용 LLM입니다. 15조 개 이상의 토큰으로 학습되고 지도 학습과 RLHF로 미세 조정된 이 8B 파라미터 모델은 작은 크기에도 불구하고 업계 벤치마크에서 여러 폐쇄 소스 모델을 능가하며 뛰어난 성능을 발휘합니다.
Novita AI에서 백만 입력 토큰당 $0.02에 불과한 이 모델은 채팅 애플리케이션, 콘텐츠 생성 및 간단한 명령 수행 작업에 안정적이고 빠른 LLM이 필요하지만 비용은 최소한으로 유지하려는 개발자에게 최고의 선택입니다.
장점
- 이 목록에서 가장 낮은 가격: Novita AI에서 입력 토큰당 $0.02/M.
- 8B 모델 치고는 강력한 일반 성능.
- 수천 개의 프로덕션 배포에서 검증되고 신뢰할 수 있음.
단점
- 16K 컨텍스트 윈도우는 최신 모델에 비해 제한적.
- 텍스트 전용 — 멀티모달 기능 없음.
최적 용도
대용량의 복잡하지 않은 작업에 의존 가능한 범용 LLM이 필요한 예산 중심의 개발자.
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2. Qwen3 4B
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | 알리바바 (Qwen 팀) |
| 파라미터 | 4B |
| 컨텍스트 길이 | 128K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.03 / $0.03 (백만 토큰당) |
| 양자화 | FP8 |
| 최적 용도 | 긴 문서 처리, 창작 글쓰기, 롤플레잉 |
Qwen3 4B는 Novita AI에서 놀라운 조합을 제공합니다: 입력 및 출력 모두 백만 토큰당 $0.03에 128K 컨텍스트 길이입니다. 이 가격대에서 가장 긴 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.
4B 파라미터에 불과하지만 추론 모드와 비추론 모드를 모두 지원하며 대화 중에도 원활하게 전환할 수 있습니다. 이 모델은 창작 글쓰기, 롤플레잉, 다중 턴 대화 및 명령 수행에서 강력한 성능을 보여주며 크기 이상의 다재다능함을 자랑합니다.
장점
- Novita AI에서 $0.03/M에 128K 컨텍스트 — 긴 문서 작업에 비할 데 없는 가치.
- 입력 및 출력 가격이 동일하여 비용 예측이 간편.
- 도구 호출 및 추론 모드 지원.
단점
- 4B 파라미터는 복잡한 추론 작업의 성능을 제한.
- 최대 출력 20K 토큰으로 제한.
최적 용도
제한된 예산으로 긴 문서, 대화 기록 또는 대용량 코드 파일을 처리해야 하는 개발자.
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3. Meta Llama 3 8B Instruct
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | Meta |
| 파라미터 | 8B |
| 컨텍스트 길이 | 8K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.04 / $0.04 (백만 토큰당) |
| 양자화 | BF16 |
| 최적 용도 | 간단한 대화, 콘텐츠 생성, 균형 잡힌 가격 |
Llama 3 8B Instruct는 3.1의 이전 버전이지만 Novita AI에서 입력 및 출력 모두 백만 토큰당 $0.04라는 균일하고 예측 가능한 가격 덕분에 여전히 인기 있는 선택입니다. 따라서 대용량 워크로드에 대한 비용 추정이 매우 간단합니다.
대화 사용 사례에 최적화되어 있으며 인간 평가에서 선도적인 폐쇄 소스 모델과 비교해도 강력한 성능을 제공합니다. 8K 컨텍스트 윈도우는 최신 모델보다 짧지만, 간단한 채팅, Q&A 및 콘텐츠 생성 작업에는 충분합니다.
장점
- Novita AI에서 입력 및 출력 모두 $0.04/M의 균일 가격 — 가장 간단한 비용 모델.
- 인간 평가를 통해 검증된 강력한 대화 성능.
- 성숙하고 문서화가 잘 된 모델로 방대한 생태계 보유.
단점
- 8K 컨텍스트 윈도우 — 이 목록에서 가장 짧음.
- 추론 모드 또는 도구 호출 지원 없음.
최적 용도
간단한 대용량 채팅 및 생성 작업에 대해 입력/출력 균일 가격으로 예측 가능한 비용을 원하는 팀.
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4. OpenAI GPT-OSS 20B
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | OpenAI |
| 파라미터 | 21B (활성 3.6B, MoE) |
| 컨텍스트 길이 | 131K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.04 / $0.15 (백만 토큰당) |
| 양자화 | FP4 |
| 최적 용도 | 추론, 도구 사용, 에이전트 워크플로우 |
GPT-OSS 20B는 OpenAI의 오픈 웨이트 진출작입니다. Apache 2.0 라이선스로 공개된 21B 파라미터 Mixture-of-Experts 모델로, 순방향 패스당 활성 파라미터는 3.6B에 불과하여 저지연 추론이 가능하면서도 훨씬 큰 모델에 필적하는 추론 능력을 제공합니다.
이 모델은 구성 가능한 추론 깊이, 함수 호출, 도구 사용, 구조화된 출력 및 JSON 모드를 지원하여 이 목록에서 가장 기능이 풍부한 저렴한 모델 중 하나입니다. Novita AI에서 입력 토큰당 $0.04/M으로 OpenAI 수준의 추론을 GPT-4o의 극히 일부 비용으로 이용할 수 있습니다.
장점
- Novita AI에서 오픈소스 가격으로 OpenAI 품질 제공.
- MoE 아키텍처 — 빠른 추론을 위해 활성 파라미터 3.6B만 사용.
- 도구 사용, 함수 호출 및 구조화된 출력을 완전히 지원.
단점
- 비교적 새 모델 — Llama에 비해 커뮤니티 생태계가 작음.
- MoE 모델은 특수 작업에서 출력 품질이 일관되지 않을 수 있음.
최적 용도
Novita AI에서 OpenAI 수준의 추론을 훨씬 저렴한 비용으로 원하는 에이전트 애플리케이션을 개발하는 개발자.
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5. Mistral Nemo
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | Mistral AI × NVIDIA |
| 파라미터 | 12B |
| 컨텍스트 길이 | 60K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.04 / $0.17 (백만 토큰당) |
| 양자화 | FP8 |
| 최적 용도 | 다국어 애플리케이션, 함수 호출 |
Mistral Nemo는 Mistral AI와 NVIDIA의 협업으로 만들어진 12B 파라미터 모델입니다. 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어, 중국어, 일본어, 한국어, 아랍어, 힌디어 등 11개 언어를 지원하여 Novita AI에서 이 가격대에서 가장 강력한 다국어 옵션입니다.
60K 컨텍스트 윈도우, 함수 호출 지원 및 구조화된 출력 기능을 갖춘 이 모델은 다국어 채팅, 번역 및 문서 처리 작업을 쉽게 처리하는 다재다능한 모델입니다. Novita AI에서 입력 토큰당 $0.04/M으로 글로벌 사용자 기반을 서비스하는 가장 비용 효율적인 방법 중 하나입니다.
장점
- 11개 언어 지원 — Novita AI에서 $0.05/M 미만의 최고의 다국어 모델.
- NVIDIA와 협업 제작 — 효율적인 추론에 최적화.
- 함수 호출 및 구조화된 출력 지원.
단점
- 60K 컨텍스트 — Qwen3 또는 GPT-OSS 모델보다 짧음.
- 추론 모드 없음.
최적 용도
다양한 시장에서 안정적인 언어 지원이 필요한 Novita AI 기반 다국어 제품을 구축하는 팀.
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6. OpenAI GPT-OSS 120B
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | OpenAI |
| 파라미터 | 117B (활성 5.1B, MoE) |
| 컨텍스트 길이 | 131K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.05 / $0.25 (백만 토큰당) |
| 양자화 | FP4 |
| 최적 용도 | 고난이도 추론 작업, 프로덕션 에이전트 시스템 |
GPT-OSS 120B는 더 큰 형제 모델입니다. 순방향 패스당 5.1B 파라미터만 활성화되는 117B 파라미터 MoE 모델로, 단일 H100 GPU에서 실행되도록 설계되었습니다. 프로덕션 수준의 추론, 전체 chain-of-thought 액세스, 구성 가능한 추론 깊이, 함수 호출 및 브라우징을 포함한 기본 도구 사용을 제공합니다.
Novita AI에서 입력 토큰당 $0.05/M으로, 이는 백만 토큰당 10센트 미만으로 얻을 수 있는 가장 강력한 LLM이라고 할 수 있습니다. 작업에 심각한 추론 능력이 필요하지만 예산이 GPT-4o 가격을 거부할 때 선택해야 할 모델입니다.
장점
- 117B 파라미터 중 활성화는 5.1B에 불과 — 막대한 성능, 효율적인 추론.
- Novita AI에서 전체 도구 사용: 함수 호출, 브라우징, 구조화된 출력.
- 비용/품질 절충을 위한 구성 가능한 추론 깊이.
단점
- 출력 가격($0.25/M)은 이 목록의 단순 모델보다 높음.
- MoE 모델은 일부 작업에서 비슷한 전체 크기의 밀집 모델보다 성능이 낮을 수 있음.
최적 용도
프리미엄 폐쇄 소스 API의 비용 없이 대규모의 높은 추론 능력이 필요한 Novita AI의 프로덕션 AI 시스템.
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7. Qwen 2.5 7B Instruct
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | 알리바바 (Qwen 팀) |
| 파라미터 | 7B |
| 컨텍스트 길이 | 32K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.07 / $0.07 (백만 토큰당) |
| 양자화 | BF16 |
| 최적 용도 | 일반 작업, 구조화된 출력, 도구 사용 |
Qwen 2.5 7B Instruct는 알리바바 Qwen 시리즈의 다재다능한 7B 모델로, 이전 버전보다 지식, 코딩, 수학 및 명령 수행 능력이 크게 향상되었습니다. 도구 호출, JSON 모드 및 구조화된 출력을 지원하며, 이는 Novita AI에서 이 가격대의 모델에게는 드문 기능 세트입니다.
입력 및 출력 모두 백만 토큰당 $0.07로 균일하고 예측 가능한 가격을 제공합니다. 32K 컨텍스트 윈도우와 29개 이상의 언어를 지원하여 더 큰 모델에 비용을 지불하지 않고도 유능한 올라운더가 필요한 팀에게 다재다능한 선택입니다.
장점
- Novita AI에서 입력 및 출력 모두 $0.07/M의 균일 가격 — 예산 책정이 용이.
- 도구 호출, JSON 모드 및 구조화된 출력 지원.
- 29개 이상 언어 지원 및 강력한 다국어 성능.
단점
- 32K 컨텍스트 — 이 목록의 128K+ 모델보다 짧음.
- 7B 파라미터 — 복잡한 작업에서는 더 큰 모델에 비해 성능 부족.
최적 용도
다양한 애플리케이션을 위해 도구 사용 및 구조화된 출력을 지원하는 다재다능하고 저렴한 모델이 필요한 Novita AI의 개발자.
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8. GLM-4.7-Flash
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | Z.AI |
| 파라미터 | ~30B |
| 컨텍스트 길이 | 200K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.07 / $0.40 (백만 토큰당) |
| 양자화 | BF16 |
| 최적 용도 | 에이전트 코딩, 도구 사용, 긴 컨텍스트 워크플로우 |
GLM-4.7-Flash는 이 목록에서 가장 긴 컨텍스트 윈도우(200K 토큰)와 최대 128K 토큰의 출력 길이를 자랑합니다. Zhipu AI의 30B-A3B MoE 모델(총 30B, 순방향 패스당 3B 활성)로, 에이전트 코딩에 특화되어 있습니다. SWE-bench Verified와 같은 주요 벤치마크에서 30B 클래스에서 가장 강력한 모델로 꼽히며, 코딩 능력, 장기 계획, 도구 사용 및 명령 수행에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
Novita AI에서 입력 토큰당 $0.07/M으로, 도구, JSON 모드, 구조화된 출력, 추론 및 여기 있는 다른 모든 모델을 압도하는 컨텍스트 윈도우를 완벽하게 지원하여 비용을 정당화합니다. 코드 생성 에이전트나 복잡한 다단계 워크플로우를 구축 중이라면 Novita AI에서 이를 달성할 수 있는 가장 저렴한 방법입니다.
장점
- 200K 컨텍스트 윈도우 — 이 목록에서 단연코 가장 큼.
- 최대 128K 출력 — 한 번의 호출로 전체 코드베이스 생성 가능.
- Novita AI에서 전체 에이전트 기능 세트: 도구, 추론, 구조화된 출력.
단점
- 출력 비용($0.40/M)은 대량 생성 작업에 부담될 수 있음.
- 반복 프롬프트에 대해 입력 캐시 가격($0.01/M) 제공.
최적 용도
사고와 도구 사용이 모두 필요한 Novita AI의 AI 코딩 에이전트 및 긴 컨텍스트 문서 분석.
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9. Qwen3 Coder 30B-A3B
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | 알리바바 (Qwen 팀) |
| 파라미터 | 30.5B (MoE, 활성 3.3B) |
| 컨텍스트 길이 | 160K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.07 / $0.27 (백만 토큰당) |
| 양자화 | FP8 |
| 최적 용도 | 코드 생성, 레포지토리 규모 이해, 에이전트 도구 사용 |
Qwen3 Coder 30B-A3B는 순방향 패스당 3.3B의 활성 가중치를 가진 30.5B 파라미터 MoE 모델로, 고급 코드 생성에 특화되어 있습니다. 기본 컨텍스트 길이는 최대 256K 토큰(Novita AI에서는 160K)으로 레포지토리 규모의 코드 이해, 다중 파일 편집 및 에이전트 도구 사용을 처리합니다.
백만 토큰당 입력 $0.07 / 출력 $0.27로 이 목록에서 가장 저렴한 전용 코딩 모델입니다. 도구 호출, JSON 모드 및 구조화된 출력을 지원하여 AI 기반 개발 도구 구축에 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다.
장점
- 레포지토리 규모의 이해를 갖춘 코드 전용 설계.
- 160K 컨텍스트 — 한 번의 호출로 대규모 코드베이스 처리.
- MoE 효율성: 총 30.5B이지만 호출당 활성 가중치는 3.3B에 불과.
단점
- 코드에 특화 — 일반 대화 작업에서는 성능이 낮을 수 있음.
- 출력 비용($0.27/M)은 범용 모델보다 높음.
최적 용도
Novita AI에서 AI 코딩 어시스턴트, 자동 코드 리뷰 도구 또는 다중 파일 코드 생성 파이프라인을 구축하는 개발자.
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10. ERNIE 4.5 21B-A3B
| 스펙 | 세부 정보 |
| 개발사 | 바이두 |
| 파라미터 | 21B (MoE) |
| 컨텍스트 길이 | 120K |
| 가격 (입력 / 출력) | $0.07 / $0.28 (백만 토큰당) |
| 양자화 | BF16 |
| 최적 용도 | 중국어 작업, 교차 모달 지식, 도구 사용 |
ERNIE 4.5 21B-A3B는 Apache 2.0 라이선스로 공개된 바이두의 오픈소스 MoE 모델입니다. 개선된 논리적 추론, 수학적 계산 및 코드 생성 능력을 갖춘 혁신적인 멀티모달 이기종 아키텍처를 도입했습니다. 바이두의 PaddlePaddle 프레임워크를 기반으로 구축되었으며, 파라미터 공유 메커니즘을 통해 교차 모달 지식 융합을 달성하면서 Novita AI에서 강력한 성능을 유지합니다.
백만 토큰당 입력 $0.07 / 출력 $0.28로 도구 호출을 지원하며 경쟁력 있는 가격을 자랑합니다. 특히 중국어 작업에서 탁월한 성능을 보여 Novita AI를 통해 중국어 사용 시장을 서비스하는 팀에게 훌륭한 선택입니다.
장점
- 바이두의 전문성을 기반으로 한 강력한 중국어 성능.
- Novita AI에서 $0.07/M의 효율적인 추론을 위한 MoE 아키텍처.
- 긴 문서 처리를 위한 120K 컨텍스트 윈도우.
단점
- 중국어 외 작업에서는 Llama 또는 Qwen에 비해 검증이 덜 됨.
- 최대 출력 8K 토큰으로 제한 — 이 목록에서 가장 낮음.
최적 용도
중국어 사용 시장을 대상으로 하거나 저렴한 가격에 교차 모달 지식 기능이 필요한 Novita AI의 팀.
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가격 비교표
모든 가격은 2026년 3월 기준 Novita AI의 가격입니다.
| # | 모델 | 개발사 | 파라미터 | 컨텍스트 | 입력/M 토큰 | 출력/M 토큰 | 주요 강점 |
| 1 | Llama 3.1 8B Instruct | Meta | 8B | 16K | $0.02 | $0.05 | 가장 저렴한 범용 LLM |
| 2 | Qwen3 4B | 알리바바 | 4B | 128K | $0.03 | $0.03 | 가장 저렴한 128K 컨텍스트 모델 |
| 3 | Llama 3 8B Instruct | Meta | 8B | 8K | $0.04 | $0.04 | 균일 가격, 검증된 클래식 |
| 4 | GPT-OSS 20B | OpenAI | 21B (MoE) | 131K | $0.04 | $0.15 | 오픈소스 가격의 OpenAI 품질 |
| 5 | Mistral Nemo | Mistral × NVIDIA | 12B | 60K | $0.04 | $0.17 | $0.05 미만 최고의 다국어 모델 |
| 6 | GPT-OSS 120B | OpenAI | 117B (MoE) | 131K | $0.05 | $0.25 | 가장 강력한 저렴한 LLM |
| 7 | Qwen 2.5 7B Instruct | 알리바바 | 7B | 32K | $0.07 | $0.07 | 균형 잡힌 올라운더, 균일 가격 |
| 8 | GLM-4.7-Flash | Zhipu AI | 30B (MoE, 3B 활성) | 200K | $0.07 | $0.40 | 가장 긴 컨텍스트 + 에이전트 코딩 |
| 9 | Qwen3 Coder 30B-A3B | 알리바바 | 30.5B (MoE, 3.3B 활성) | 160K | $0.07 | $0.27 | 코드 전용 설계 |
| 10 | ERNIE 4.5 21B-A3B | 바이두 | 21B (MoE) | 120K | $0.07 | $0.28 | 중국어에 최적 |
Novita AI에서 시작하는 방법
10개 모델 모두 Novita AI의 API를 통해 사용할 수 있습니다. 몇 분 안에 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
1단계: API 키 받기
Novita AI에 가입하고 대시보드에서 API 키를 가져오세요.
2단계: 첫 번째 호출하기
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta-llama/llama-3.1-8b-instruct",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=16384,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
결론
2026년의 가장 저렴한 LLM API는 놀라울 정도로 강력합니다. Novita AI에서 백만 입력 토큰당 $0.02에서 $0.07에 불과한 비용으로 간단한 채팅부터 고급 추론 및 에이전트 코딩까지 모든 것을 처리하는 모델에 액세스할 수 있습니다. 프로덕션 품질의 AI에 프리미엄 가격을 지불하던 시대는 끝났습니다.
Novita AI에서 빠른 선택:
- 가장 타이트한 예산? Llama 3.1 8B: $0.02/M — 따라잡기 어렵습니다.
- 긴 컨텍스트가 필요하신가요? Qwen3 4B: $0.03/M에 128K 토큰 제공.
- 추론이 필요하신가요? GPT-OSS 120B: $0.05/M 입력에 117B 파라미터 탑재.
- 코드 생성이 필요하신가요? Qwen3 Coder 30B: $0.07/M에 레포지토리 규모 이해 제공.
10개 모델 모두 API, 종량제 가격, 속도 제한 없이 Novita AI에서 제공됩니다. 가입하고 키를 받아 빌드를 시작하세요.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하고, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공하는 AI 클라우드 플랫폼입니다.
자주 묻는 질문
2026년 가장 저렴한 LLM API는 무엇인가요?
2026년 3월 기준, Meta의 Llama 3.1 8B Instruct가 Novita AI에서 백만 입력 토큰당 $0.02로 가장 저렴한 범용 LLM API입니다. Novita AI는 이 모델에 대해 속도 제한 없이 종량제 과금 방식의 최저 가격대를 제공합니다.
코딩 작업에 가장 좋은 저렴한 LLM은 무엇인가요?
Qwen3 Coder 30B-A3B(Novita AI에서 입력 $0.07/M)는 160K 컨텍스트와 레포지토리 규모 이해를 갖춘 코드 생성 전용 모델입니다. GLM-4.7-Flash(Novita AI에서 $0.07/M)는 200K 컨텍스트와 에이전트 코딩 기능을 갖춘 또 다른 강력한 옵션입니다.
저렴한 LLM API를 위한 최고의 플랫폼은 무엇인가요?
Novita AI는 저렴한 LLM API를 위한 최고의 선택입니다. 이 목록에 있는 10개 모델 모두를 단일 OpenAI 호환 API를 통해 제공하며, $0.02/M 토큰부터 시작하는 종량제 가격, 속도 제한 없음, 최소 약정 없음을 제공합니다. API 호출에서 하나의 매개변수만 변경하면 모델 간 전환이 가능합니다.
