LLM API

Opus보다 상위에 있는 Anthropic의 최상위 모델 티어입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖췄습니다. 가격은 $10/$50 per M 토큰이며 프롬프트 캐싱을 지원합니다 — 캐시 read는 $0.25/M(입력가의 2.5%), 5분 캐시 write는 $12.50/M이고 웹 검색도 지원합니다. Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

Opus 상위에 위치한 Anthropic의 Fable 티어 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖췄습니다. 가격은 $10/$50 per M 토큰이며 프롬프트 캐싱(read $1.00/M, 5분 write $12.50/M)과 웹 검색을 지원합니다. Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

일상적인 작업을 위한 빠르고 비용 효율적인 모델입니다. 대용량 애플리케이션을 위한 속도, 지능, 비용의 훌륭한 균형을 제공합니다.

Anthropic의 현행 Opus 모델(2026년 9월)로, Opus 5보다 저렴한 $4/$20 per M 토큰입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖췄고 프롬프트 캐싱(read $0.20/M(입력가의 5%), 5분 write $5.00/M)과 웹 검색을 지원합니다. Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

기본 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖춘 Anthropic의 Opus 5 모델입니다(후속 모델은 더 저렴한 Claude Opus 5.5, 최상위 티어는 Claude Fable 5.1). Opus 4.5~4.8과 동일한 가격($5/$25 per M 토큰)에 프롬프트 캐싱(read $0.50/M, write $6.25/M)과 웹 검색을 지원합니다. Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

1M 토큰 컨텍스트 윈도우(일부 환경 200K), 128K 최대 출력 토큰, 2026년 1월까지의 학습 기준일을 갖춘 Anthropic 최상위 Opus 모델입니다. Opus 4.7 대비 장기 에이전트형 코딩, 도구 호출 정확도가 향상되었고, 필요한 턴에서만 추론하는 adaptive thinking을 지원합니다. Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

2026년 1월까지의 신뢰할 수 있는 학습 기준일과 128K 최대 출력 토큰을 갖춘 Anthropic의 최신 플래그십 모델입니다. Opus 4.6 대비 추론, 코딩, 지시 따르기 성능이 향상되었으며 Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

Anthropic의 가장 강력한 모델입니다. 향상된 안전성과 지시 따르기 능력으로 추론, 코딩, 복잡한 분석에서 획기적인 성능을 제공합니다.

매우 복잡한 작업을 위한 Anthropic의 가장 강력한 모델입니다. 깊은 전문성이 필요한 연구, 분석 및 창의적 프로젝트에 탁월합니다.

속도, 비용, 지능의 균형을 갖춘 Anthropic의 최신 Sonnet 모델(2026년 9월)로, $2/$10 per M 토큰입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖췄고 프롬프트 캐싱(read $0.10/M, 5분 write $2.50/M)과 웹 검색을 지원합니다. Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

속도, 비용, 지능의 균형에 최적화된 Anthropic의 Sonnet 5 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 64K 최대 출력 토큰, 2025년 8월까지의 학습 기준일을 갖췄습니다. 필요한 턴에서만 추론하는 adaptive thinking, 비전, 도구 사용을 지원하고 가격은 $2/$10 per M 토큰(캐시 read $0.20/M)이며 Anthropic Messages 및 OpenAI Chat Completions 형식과 호환됩니다.

Claude Sonnet 4.5의 후속 모델입니다. 복잡한 추론, 미묘한 이해, 코딩 작업에서 최고 수준의 성능과 탁월한 지시 따르기 능력을 제공하는 Anthropic의 프론티어 Sonnet 등급 모델이며, 토큰 가격은 Sonnet 4.5와 동일합니다.

Anthropic의 가장 지능적이고 강력한 Sonnet 모델입니다. 복잡한 추론, 미묘한 이해, 코딩 작업에서 최고 수준이며 뛰어난 지시 따르기 능력을 제공합니다.

DeepSeek의 최상위 V4 모델입니다 (체크포인트 V4-Pro-0813). thinking 모드가 기본인 고급 추론 모델로, 1M 토큰 컨텍스트와 캐시 읽기 할인을 지원하면서도 동급 프론티어 모델 대비 훨씬 저렴합니다.

DeepSeek의 빠르고 저렴한 모델로, 현재 DeepSeek V4.1 Flash이며 텍스트와 이미지 입력을 지원합니다. thinking 모드가 기본이며 1M 토큰 컨텍스트, 최대 384K 출력 토큰, 약 98% 할인된 캐시 읽기를 제공합니다. 백만 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $1.20입니다.

Google의 플래그십 추론 모델입니다 (2026-10-13 GA). 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 최대 출력 토큰(Thinking 포함), 멀티모달 입력, 조절 가능한 Thinking 레벨과 에이전트형 도구 사용을 지원하며, 가격은 백만 토큰당 입력 $4 / 출력 $20, 암묵적 캐시 입력 $0.20/M입니다.

Google의 최신 Flash 티어 모델입니다 (2026-09-02 출시). 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 최대 출력 토큰, 멀티모달 입력, Thinking·도구 사용을 지원하며, 가격은 백만 토큰당 입력 $1.50 / 출력 $7.50, 캐시 입력 $0.15/M입니다.

Google의 Gemini 3.7 Flash입니다 (2026-08-13 출시). Gemini 3.x Flash 라인의 이전 릴리스로, 더 새로운 Flash 세대(3.8)가 나와 있습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 최대 출력 토큰, 멀티모달 입력, Thinking·도구 사용을 지원하며, 가격은 백만 토큰당 입력 $1.50 / 출력 $7.50, 캐시 입력 $0.15/M입니다.

Google의 Gemini 3.6 Flash입니다 (2026-07-21 출시). Gemini 3.x Flash 라인의 이전 릴리스로, 더 새로운 Flash 세대(3.7·3.8)가 나와 있습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 최대 출력 토큰, 멀티모달 입력, Thinking·도구 사용을 지원하며, 가격은 백만 토큰당 입력 $1.50 / 출력 $7.50, 캐시 입력 $0.15/M입니다.

Google의 최신 Flash 티어 주력 모델입니다. 모든 입력 모달리티(텍스트·이미지·비디오·오디오·PDF)가 백만 토큰당 $1.50/$9의 동일 요율이며 롱 컨텍스트 할증이 없습니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 최대 출력 토큰, 90% 할인된 캐시 입력을 지원합니다.

고처리량·저비용 워크로드를 위한 Google의 경량 Gemini 3.5 모델입니다 (2026-07-21 출시). 백만 토큰당 $0.30/$2.50이며 캐시 입력은 $0.03/M입니다. 2027-05-07 종료 예정인 Gemini 3.1 Flash Lite의 후속 모델입니다.

네이티브 이미지 생성 기능을 갖춘 Gemini 3.1 Flash의 정식(GA) 버전입니다. gemini-3.1-flash-image-preview의 stable 후속 모델이며 가격은 동일합니다. 채팅 응답에서 텍스트와 함께 이미지를 직접 생성할 수 있습니다. 텍스트와 이미지 출력 토큰에 별도의 가격이 적용됩니다.

네이티브 이미지 생성 기능을 갖춘 Gemini 3.1 Flash입니다. 채팅 응답에서 텍스트와 함께 이미지를 직접 생성할 수 있습니다. 텍스트와 이미지 출력 토큰에 별도의 가격이 적용됩니다.

초경량 Gemini 3.1 Flash Lite의 정식(stable) 릴리스입니다. 백만 토큰당 $0.25/$1.50로 가장 비용 효율적인 Gemini 모델이며, 캐시 입력(90% 할인), 오디오 입력, 배치(50% 할인)를 지원합니다. 고처리량·저비용 애플리케이션에 적합합니다.

네이티브 이미지 생성 기능을 갖춘 Gemini 3.1 Flash Image의 경량·저가형 모델입니다. 채팅 응답에서 텍스트와 함께 이미지를 직접 생성하며, 텍스트와 이미지 출력 토큰에 별도 가격이 적용됩니다: 백만 토큰당 입력 $0.25, 텍스트 출력 $1.50, 이미지 출력 $30.

Gemini 3.1 Flash의 초경량 변형 모델입니다. 캐시된 입력과 오디오 입력을 지원하는 가장 비용 효율적인 Gemini 모델입니다. 고처리량, 비용 의식적 애플리케이션에 적합합니다.

Google의 최신이자 가장 강력한 Gemini 모델 프리뷰입니다. 컨텍스트 길이에 따라 조정되는 동적 가격 책정이 적용되며, 200K 토큰 이상 입력 시 확장 가격이 적용됩니다.

최첨단 멀티모달 이해력, 박사급 추론 능력, 최고 수준의 코딩 성능을 갖춘 Google의 가장 진보된 추론 모델입니다.

Gemini 3 Pro 제품군의 프리미엄 이미지 생성 모델 정식(GA) 버전입니다. gemini-3-pro-image-preview의 stable 후속 모델이며 가격은 동일합니다. 채팅에서 직접 최고 충실도의 이미지를 생성합니다. 이미지 출력 토큰은 텍스트 출력 토큰의 10배 가격이 적용됩니다.

Gemini 3 Pro 제품군의 프리미엄 이미지 생성 모델입니다. 채팅에서 직접 최고 충실도의 이미지를 생성합니다. 이미지 출력 토큰은 텍스트 출력 토큰의 10배 가격이 적용됩니다.

사고 능력이 내장된 Google의 빠르고 효율적인 모델입니다. 대용량 애플리케이션을 위한 속도, 추론, 비용의 훌륭한 균형을 제공합니다.

Gemini 2.5 제품군에서 가장 저렴한 티어로, 대량·지연 민감 워크로드에 최적화되어 있습니다. 2.5 세대 품질을 훨씬 낮은 비용으로 제공하며, 대규모 분류·추출·실시간 챗에 적합합니다.

최첨단 추론 능력과 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 Google의 가장 강력한 모델입니다. 복잡한 코딩, 수학, 다중 문서 분석에 탁월합니다.

Google의 2세대 Gemini 임베딩 모델로 gemini-embedding-001의 후속입니다. 의미 검색·클러스터링·분류·RAG용 벡터 표현을 텍스트 입력 백만 토큰당 $0.20에 생성합니다.

벡터 표현 생성을 위한 Google의 텍스트 임베딩 모델입니다. 의미 검색, 클러스터링, 유사도 작업에 최적화되어 있습니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Z.ai GLM 5.3입니다 (2026-08-18 등재). 복잡한 소프트웨어 엔지니어링과 장기 에이전트 작업을 위해 설계된 대규모 텍스트 추론 모델이자 GLM 5.2의 후속 모델입니다. 1.31M 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Z.ai GLM 5.3 Flash입니다 (2026-08-26 등재). 텍스트·이미지·비디오 입력을 받는 저비용 네이티브 멀티모달 모델로, 효율적인 코딩과 장기 에이전트 작업에 적합합니다. 하이브리드 sparse·linear 어텐션 구조로 1.31M 토큰 컨텍스트 전반에서 정확한 장문 동작을 유지합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Z.ai GLM 5.2입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 대규모 텍스트 추론 모델로, 장기 에이전트 워크플로와 프로젝트 단위 소프트웨어 엔지니어링에 적합합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Z.ai GLM 4.7입니다. 프로그래밍 능력과 다단계 추론·실행 안정성이 강화된 플래그십 텍스트 모델로, 복잡한 에이전트 작업에서 뚜렷한 개선을 보입니다. 200K 컨텍스트를 지원하며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenAI GPT-6.1 세대의 Sol 티어입니다. 백만 토큰당 $2/$10이며 캐시 입력은 95% 할인($0.10/M, GPT-6 Sol 캐시 단가의 절반)됩니다. 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우(최대 입력 922K), 128K 최대 출력 토큰, 텍스트·이미지 입력을 지원하고 Fast mode와 Ultrafast mode를 쓸 수 있습니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI GPT-6.1 세대의 Terra 티어로, 시각 추론·정밀한 컴퓨터 사용·자연스러운 글쓰기에 맞춘 빠르고 효율적인 모델입니다. 백만 토큰당 $1/$5이며 캐시 입력은 95% 할인($0.05/M)됩니다. 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우(최대 입력 922K), 128K 최대 출력 토큰, 텍스트·이미지 입력을 지원하고 Fast mode를 쓸 수 있습니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI의 최상위 모델(GPT-6 세대, 2026년 9월)입니다. 복잡한 추론·코딩·컴퓨터 사용·리서치·문서 작성 같은 가장 어려운 엔드투엔드 작업용으로, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인 캐시 입력을 지원합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI GPT-6 세대에서 가장 작고 저렴한 티어로, 백만 토큰당 $0.10/$0.50입니다. 분류·추출·라우팅·짧은 생성 같은 대량·저지연 작업용이며 90% 할인 캐시 입력을 지원합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI GPT-6 세대의 중간 티어입니다(2026년 9월 14일 API 제공). 백만 토큰당 $2/$10(GPT-6 Astra의 1/5)로 강력한 추론·코딩·멀티모달 성능을 제공하며, 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인 캐시 입력을 지원합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI GPT-5.6 패밀리(2026년 7월 GA)의 고속·저비용 티어입니다. 백만 토큰당 $0.20/$1.20의 가격으로 고처리량 워크로드에 최적화되어 있으며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인된 캐시 입력을 지원합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI GPT-5.6 패밀리(2026년 7월 GA)의 플래그십 티어입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인된 캐시 입력을 지원하며, 세대 내 최고 수준의 추론·코딩·멀티모달 성능을 제공합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

OpenAI GPT-5.6 패밀리(2026년 7월 GA)의 균형 티어입니다. 백만 토큰당 $2/$12(Sol의 40%)로 플래그십에 근접한 품질을 제공하며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인된 캐시 입력을 지원합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금됩니다.

GPT-5.5 계열의 최고 성능 티어입니다 (날짜 고정 스냅샷). 더 많은 컴퓨트로 더 오래 사고하여 가장 어려운 추론·코딩·분석 작업에서 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. OpenAI Responses API로만 제공되며, 가격은 백만 토큰당 $30/$180(캐시 입력 할인 없음)이며, 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 $60/$270으로 과금됩니다.

1.05M 컨텍스트 윈도우와 128K 최대 출력 토큰을 갖춘 OpenAI의 최신 플래그십 모델입니다. 캐시 입력 10배 할인을 지원하며 GPT-5.4 시리즈 대비 추론, 코딩, 멀티모달 성능이 향상되었습니다.

GPT-5.4 계열의 최고 성능 티어입니다 (날짜 고정 스냅샷). 더 많은 컴퓨트로 더 오래 사고하여 가장 어려운 추론·코딩·분석 작업에서 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다. OpenAI Responses API로만 제공되며, 가격은 백만 토큰당 $30/$180(캐시 입력 할인 없음)입니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배(백만 토큰당 $60/$270)로 과금됩니다.

1M 컨텍스트 윈도우와 128K 출력 토큰을 갖춘 OpenAI의 최신 플래그십 모델입니다. none부터 xhigh까지 조절 가능한 추론 수준으로 모든 영역에서 최상위 추론 성능을 제공합니다. 입력 272K 토큰 초과 시 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배(백만 토큰당 $5 / $22.50, 캐시 $0.50)로 과금됩니다.

400K 컨텍스트 윈도우와 128K 출력 토큰을 갖춘 GPT-5.4의 빠르고 비용 효율적인 변형 모델입니다. 일상적인 작업에서 성능과 가성비의 탁월한 균형을 제공합니다.

400K 컨텍스트와 128K 출력을 갖춘 초경량 최고속 GPT-5.4 변형 모델입니다. 최소 비용으로 고처리량, 저지연 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 도구 통합을 위한 MCP를 지원합니다.

GPT-5.3 베이스 위에 구축된 Codex 모델로, 에이전틱 코딩 하네스에 최적화되어 OpenAI Responses API로 제공됩니다. 400K 토큰 컨텍스트 윈도우, 128K 최대 출력 토큰, 90% 할인 캐시 입력을 지원합니다.

GPT-5.2 계열의 최고 성능 티어입니다 (날짜 고정 스냅샷). 더 많은 컴퓨트로 더 오래 사고하여 가장 어려운 추론·코딩 작업에서 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

OpenAI의 최신이자 가장 진보된 GPT 모델입니다. 향상된 기능으로 추론, 코딩, 창의적 작업 전반에서 최첨단 성능을 제공합니다.

재현 가능한 결과를 위한 GPT-5.1의 날짜별 스냅샷입니다. 반복 컨텍스트에 대한 캐시된 입력 토큰으로 비용 절감을 지원합니다. 모델 버전 고정이 필요한 프로덕션 배포에 적합합니다.

OpenAI의 최신 플래그십 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 32K 출력 토큰을 갖추고 추론, 코딩, 창의적 작업 전반에서 탁월한 성능을 제공합니다. 비전, 함수 호출, JSON 모드를 지원합니다.

GPT-5의 빠르고 효율적인 변형 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 32K 출력 토큰을 갖추고 GPT-5 대비 훨씬 저렴한 비용으로 추론, 코딩, 창의적 작업 전반에서 우수한 성능을 제공합니다.

GPT-5의 초고속 경량 변형 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 32K 출력 토큰을 갖추고 최소 비용으로 고처리량, 저지연 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.

OpenAI GPT-5 계열의 최고 성능 티어입니다. 더 많은 컴퓨트로 더 오래 사고하여 가장 어려운 추론, 코딩, 분석 작업에서 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

OpenAI의 코딩 및 지시 따르기에 가장 뛰어난 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 32K 출력 토큰을 지원하며, 코딩, 복잡한 프롬프트, 긴 컨텍스트 작업에서 크게 향상되었습니다. GPT-4o 대비 출력 비용 20% 절감.

소형 모델 성능의 획기적 도약. GPT-4o와 동등하거나 뛰어난 지능을 갖추면서 지연 시간은 거의 절반, 비용은 83% 절감. 속도, 품질, 경제성의 이상적 균형.

OpenAI의 플래그십 멀티모달 모델입니다. 추론, 코딩, 창의적 작업에서 업계 최고 성능을 제공하며, 네이티브 비전 기능과 구조화된 출력을 지원합니다.

비용 효율적이고 빠른 모델로 강력한 성능을 제공합니다. 절대적인 성능보다 속도와 비용이 중요한 대량 작업에 최적입니다.

챗 컴플리션으로 네이티브 오디오 입출력을 지원하는 OpenAI의 현행 오디오 모델입니다. 2027-01-20에 OpenAI가 종료하는 GPT Audio·GPT Audio Mini의 후속 모델이며, 가격은 백만 토큰당 텍스트 입력 $2.50 / 출력 $10, 오디오 입력 $32 / 출력 $64입니다.

챗 컴플리션으로 네이티브 오디오 입출력을 지원하는 풀사이즈 멀티모달 모델입니다. 강력한 범용 지능을 바탕으로 음성 입력과 음성 출력을 처리합니다.

네이티브 오디오 입출력 기능을 갖춘 경량 멀티모달 모델입니다. 음성 기반 상호작용 및 오디오 처리 작업에 최적화되어 있습니다.

OpenAI의 오픈 웨이트 모델 gpt-oss-120b입니다. 117B 파라미터 Mixture-of-Experts 구조(포워드 패스당 5.1B 활성)로 고난도 추론·에이전트·범용 프로덕션 용도에 맞춰 설계되었습니다. 직접 연동 OpenAI API에서는 제공되지 않는 OpenRouter 전용 모델이며, 131K 토큰 컨텍스트를 지원하고 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

xAI의 최신 플래그십 Grok 모델입니다 (API 출시 2026-09-02). Grok 계열에서 가장 강한 추론·범용 성능을 제공하며 500K 토큰 컨텍스트, 텍스트·이미지 입력, 추론 강도 조절을 지원합니다. 가격은 Grok 4.6과 동일합니다.

xAI의 직전 세대 플래그십 Grok 모델로 500K 토큰 컨텍스트를 지원합니다. 현재는 같은 가격의 Grok 4.7이 후속 모델입니다.

코딩에 강점을 둔 xAI Grok 모델입니다. 500K 토큰 컨텍스트를 지원하며, Grok 4.6과 동일 단가에 캐시 읽기가 더 저렴합니다.

1M 토큰 컨텍스트를 지원하는 가성비형 Grok 모델입니다. 4.5/4.6 티어의 절반 이하 단가입니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 xAI Grok 4.3입니다. 1M 토큰 컨텍스트와 이미지 입력을 지원하며, OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다. OpenRouter 경로가 꼭 필요한 경우가 아니면 직접 연동 grok-4.3을 권장합니다.

Grok 4.20 Multi-Agent 베타(0309 스냅샷)입니다. 1M 토큰 컨텍스트에서 딥 리서치형 멀티에이전트 오케스트레이션을 수행합니다. Responses API 전용입니다.

Grok 4.20의 비추론 변형(0309 스냅샷)입니다. 추론 변형과 동일 단가로 1M 토큰 컨텍스트에서 빠른 응답을 제공합니다.

Grok 4.20의 추론(reasoning) 변형(0309 스냅샷)입니다. 1M 토큰 컨텍스트에서 사고 사슬 추론을 수행하며, 추론 토큰은 완성 토큰과 별도로 가산 과금됩니다.

에이전틱 코딩용 xAI Grok 모델입니다. 256K 토큰 컨텍스트를 지원하며 Grok 계열 최저 단가입니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Moonshot AI Kimi K3입니다. 2.8T 파라미터의 오픈 웨이트 멀티모달 추론 모델로, 1M 토큰 컨텍스트와 이미지·영상 입력을 지원하며 복잡한 코딩, 지식 작업, 장기 에이전트 워크플로에 적합합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Moonshot AI Kimi K2.7 Code입니다. Kimi K2 계열의 코딩 특화 모델로, 긴 컨텍스트에서 엔드투엔드 프로그래밍 작업을 안정적으로 완수하도록 설계되었으며 네이티브 멀티모달 MoE 아키텍처, 256K 컨텍스트, 이미지 입력을 지원합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter를 경유하는 Meta Llama 3.3 70B 인스트럭션 튜닝 다국어 모델입니다. 텍스트 입출력 전용이며 131K 토큰 컨텍스트를 지원하는 범용 오픈 웨이트 챗 모델입니다. 폐기된 직접 연동 llama-3.3-70b-versatile 경로를 대체하는 id이며, OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter를 경유하는 Meta Llama 3.1 8B 인스트럭션 튜닝 모델입니다. 빠르고 효율적인 소형 오픈 웨이트 모델로 131K 토큰 컨텍스트를 지원하며, 대량·저비용 워크로드에 적합합니다. 폐기된 직접 연동 llama-3.1-8b-instant 경로를 대체하는 id이며, OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter를 경유하는 MiniMax M3 멀티모달 파운데이션 모델입니다. 텍스트·이미지·비디오 입력과 1M 토큰 컨텍스트, 최대 512K 출력 토큰을 지원하며 장기 에이전트 작업과 코딩에 적합합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter를 경유하는 MiniMax M2.7입니다. 자율적인 실무 생산성을 목표로 설계된 에이전트형 대규모 언어 모델로, 204K 토큰 컨텍스트와 멀티 에이전트 툴 사용을 지원합니다. 폐기된 직접 연동 MiniMax-M2.7 경로를 대체하는 id이며, OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Mistral Large 3 (2512)입니다. Mistral의 역대 최고 성능 모델로, 41B 활성 파라미터(총 675B)의 희소 MoE 아키텍처를 Apache 2.0 라이선스로 공개했으며 256K 컨텍스트와 이미지·파일 입력을 지원합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

Meta API 직결로 제공되는 Meta Muse Spark 1.3입니다. 에이전트 작업용 멀티모달 추론 모델로 텍스트·이미지·영상·오디오·PDF를 입력받아 텍스트를 반환하며, 1M 토큰 컨텍스트와 캐시 입력 할인을 지원합니다. 답변이 reasoning 토큰 뒤에 생성되므로 max_tokens를 2,048 이상으로 두세요.

Meta Muse Spark 1.3의 할인 Contributor 티어입니다. 같은 모델을 표준 대비 약 1/12 가격으로 제공하되, 프롬프트와 응답이 Meta 모델 학습에 사용될 수 있다는 조건이 붙습니다. 개인정보·기밀·고객 데이터는 보내지 마세요. 업스트림 한도 분당 100 요청 / 3M 토큰을 공유합니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Meta Muse Spark 1.1입니다. 에이전트 작업을 위해 설계된 멀티모달 추론 모델로, 텍스트·이미지·영상·오디오·PDF 문서를 입력받아 텍스트를 반환하며 1M 토큰 컨텍스트를 지원합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenAI의 프론티어 추론 모델입니다. 확장된 사고 연쇄를 사용하여 과학, 코딩, 수학의 복잡한 문제를 경쟁력 있는 가격에 높은 정확도로 해결합니다.

o3의 최고 강도 버전입니다. 더 많은 컴퓨트로 더 오래 사고하여 가장 어려운 과학, 수학, 코딩 문제에서 가장 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Alibaba Qwen3.8 Max (0902)입니다. Qwen3.8 Max의 업데이트 스냅샷으로, OpenRouter가 2026-09-03부터 qwen/qwen3.8-max 대신 표기하는 id입니다. Qwen3.8 시리즈의 플래그십인 2.4조 파라미터 MoE 모델로, 복잡한 추론·시각 이해·에이전트 작업을 위한 멀티모달 추론 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Qwen3.8 27B입니다. 코딩·전문 업무·리서치·멀티모달 상호작용·장기 에이전트 작업에 적합한 오픈 웨이트 밀집(dense) 비전-언어 모델로, 유연한 사고(thinking) 모드와 256K 토큰 컨텍스트를 지원합니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Qwen3.8 2.4T-A95B입니다. Qwen3.8 Max의 오픈 웨이트 희소 MoE(Mixture-of-Experts) 버전으로, 총 2.4조 파라미터 중 950억 개가 활성화됩니다. 1M 토큰 컨텍스트와 최대 262K 출력 토큰을 지원하는 텍스트 전용 추론 모델이며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Alibaba Qwen3.8 Flash입니다 (2026-08-26 등재). Qwen3.7 Flash의 후속인 저비용 멀티모달 추론 모델로, 코딩 보조·에이전트 워크플로·시각 이해·문서 및 코드베이스 분석·데스크톱 상호작용·차트 분석·장편 비디오 분석에 적합합니다. 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Alibaba Qwen3.8 Max입니다. Qwen3.8 시리즈의 플래그십이자 Qwen3.8 Max Preview의 정식(GA) 후속 모델로, 복잡한 추론·시각 이해·에이전트 작업을 위한 멀티모달 추론 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Alibaba Qwen3.7 Flash입니다. 멀티모달 에이전트·비주얼 코딩·검색·컴퓨터 상호작용에 적합한 저비용 비전-언어 추론 모델로, 객체 인식과 공간 이해에 강점이 있습니다. 1M 토큰 컨텍스트를 지원하며 OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenRouter 애그리게이터를 경유하는 Upstage Solar Pro 4입니다. 524K 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖춘 비용 효율적인 LLM으로, 장기 작업과 에이전트 워크플로를 위해 설계되었으며 사무 생산성·문서 집약형 업무에 강점이 있습니다. OpenRouter 실사용 비용 기준으로 실비 정산됩니다.

OpenAI의 가장 강력한 텍스트 임베딩 모델입니다. 검색 정확도가 중요한 의미 검색, 클러스터링, 유사도 작업을 위한 고품질 벡터 표현을 생성합니다.

OpenAI의 비용 효율적인 텍스트 임베딩 모델입니다. 의미 검색, 클러스터링, 유사도 작업을 위한 벡터 표현을 매우 낮은 비용으로 생성합니다.