유형
사양
요금
입력
1M 프롬프트 토큰당
$1.32
출력
생성된 토큰 1M 단위
$3.96
웹 검색 (링크업)
호출 시 통화당
$0.013
DeepSeek V4 Pro 0813와(과) MiniMax M3을(를) 나란히 비교: 사양, 기능, 파라미터, EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 요금.
DeepSeek 
MiniMax 텍스트 생성DeepSeek의 DeepSeek V4 Pro 0813와(과) MiniMax의 MiniMax M3은(는) 모두 텍스트 생성 카테고리에 속하며 EmpirioLabs API로 사용할 수 있습니다.
| 사양 | DeepSeek V4 Pro 0813 | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| 모델 ID | deepseek-v4-pro-0813 | minimax-m3 |
| 개발사 | DeepSeek | MiniMax |
| 출시 | 2026년 8월 13일 | 2026년 6월 1일 |
| 컨텍스트 창 | 1M 토큰 | 1M 토큰 |
| 최대 출력 | 393,216 토큰 | 524,288 토큰 |
| 입력 | 텍스트 | 텍스트 이미지 비디오 |
| 출력 | 텍스트 | 텍스트 |
| 구조화된 출력 | JSON Schema | 미지원 |
| 리전 | Singapore | Singapore |
| 엔드포인트 | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/deepseek-v4-pro-0813:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/minimax-m3:generateContent |
| 기능 |
두 모델의 EmpirioLabs 카탈로그 실시간 요금입니다. 각 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
EmpirioLabs에서 각 모델에 표시된 요청 파라미터와 허용 값 또는 범위입니다. 하이픈은 해당 모델에 표시되지 않은 파라미터를 뜻합니다.
| 파라미터 | DeepSeek V4 Pro 0813 | MiniMax M3 |
|---|---|---|
| temperature | 0 ~ 2 기본값: 0.7 | - |
| top_p | 0 ~ 1 기본값: 0.9 | - |
| max_tokens | 1 ~ 393216 | - |
| stop | string | array |
| enable_thinking | boolean 기본값: true | boolean 기본값: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max 기본값: medium | - |
| thinking_budget | 1 ~ 393216 기본값: 32768 | - |
| response_format | enum | - |
| web_search_linkup | boolean 기본값: false | - |
| disable_formatting | boolean 기본값: false | boolean 기본값: false |
| max_completion_tokens | - | 1 ~ 524288 기본값: 4096 |
| tool_web_search | - | boolean 기본값: false |
| tools | - | array |
| tool_choice | - | object |
Thinking은 기본적으로 활성화되어 있으며 비활성화할 수 있습니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다. 선택적 링크 웹 검색은 호출 시에만 청구됩니다.
텍스트, 이미지, 비디오 입력과 텍스트 출력. 사고는 기본적으로 적응형이며 비활성화할 수 있습니다. 가격 책정은 캐시 히트를 포함한 입력 토큰을 기준으로 합니다: <=512K는 할인된 표준 계층을, >512K는 고문맥 계층을 사용합니다. 최대 100만 개의 입력 토큰을 지원합니다. tool_web_search을 true로 설정하여 모델이 웹을 검색할 수 있게 합니다; 실행된 모든 검색은 청구되며, 한 요청이 여러 번 검색할 수 있습니다. 웹 검색을 사용한 답변은 disable_formatting가 참일 경우 제외하면 출처 목록으로 끝납니다. response_format를 통한 구조화된 출력은 지원되지 않습니다; 대신 프롬프트에서 JSON 요청을 하세요.
DeepSeek V4 Pro 0813은(는) OpenAI 호환 Chat Completions API를 제공합니다. 아무 OpenAI SDK나 EmpirioLabs API 키와 함께 https://api.empiriolabs.ai/v1로 지정하고 모델 ID deepseek-v4-pro-0813를 사용하세요. 두 모델은 같은 엔드포인트로 호출합니다. model을(를) deepseek-v4-pro-0813 또는 minimax-m3(으)로 설정하세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "deepseek-v4-pro-0813",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'두 모델을 모두 다룬 프롬프트 테스트와 비교 실험입니다.
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DeepSeek V4 Pro 0813이(가) 더 최근에 출시되었습니다(2026년 8월 13일). MiniMax M3의 출시일은 2026년 6월 1일입니다.
두 모델은 과금 단위나 구간이 달라 이 페이지의 실시간 요금표로 비교하세요. 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
네. 두 모델 모두 같은 EmpirioLabs API 키로 POST /v1/chat/completions을(를) 사용하므로 대부분의 연동은 model 값만 바꾸면 전환됩니다. 모델 전용 파라미터에 의존한다면 먼저 이 페이지의 파라미터 표를 확인하세요.
네. EmpirioLabs 플레이그라운드에서 각 모델을 열고 API와 같은 파라미터로 같은 프롬프트를 두 모델에 실행해 보세요.