딥인프라

Name: 딥인프라
Price: 유료 KRW
Availability: InStock
Author: 딥인프라

개발사 딥인프라

공식 웹사이트 https://deepinfra.com/

DeepInfra는 OpenAI 호환 API 인터페이스를 제공하고 100개 이상의 오픈 소스 모델(LLM, 비전, 음성, 이미지 생성, 임베딩 등)을 호스팅하고 프라이빗 모델 배포 및 GPU 클러스터 임대를 지원하는 플랫폼입니다. 플랫폼에는 자체 구축된 데이터 센터, SOC 2/ISO 27001 인증 및 제로 데이터 보존 전략이 있습니다. 2026년에 1억 700만 달러 규모의 시리즈 B 자금 조달을 완료합니다.

딥인프라

핵심 매개변수 및 통계

DeepInfra는 개발자와 기업에 OpenAI 호환 추론 API를 제공하는 AI 추론 클라우드 인프라로 자리매김하고 있습니다. 단일 모델이 아닌, 텍스트 생성, 시각적 이해, 이미지 생성, 음성 인식, 임베딩, 재정렬 등 다양한 기능을 포괄하는 모델 호스팅 및 추론 서비스 플랫폼입니다.

프로젝트	공공정보
공식 포지셔닝	AI 추론 클라우드 — OpenAI 호환 API, 수백 개의 오픈 소스 모델
플랫폼 형태	추론 API, 프라이빗 모델 배포, GPU 클러스터 임대
모델 규모	100개 이상의 오픈 소스 모델(LLM, 멀티모달, 이미지, 음성, 임베딩)
API 호환	OpenAI SDK 호환(`base_url`을 교체하여 사용할 수 있음)
서비스 계층	표준(1x), 우선 순위(1.5x), Flex(0.8x)
동시성 상한	기본 동시 요청 200개/계정(개선 신청 가능)
첫 번째 토큰 지연 시간(TTFT)	미공개 일반 데이터 우선순위 수준은 Standard보다 현저히 낮으며, 세부 사항은 모델 및 부하에 따라 다르며 실제 테스트 대상입니다
토큰 처리량(TPM/RPM)	일반적인 주파수 제어 값은 공개되지 않습니다. 플랫폼은 토큰으로 비용이 청구되며 엄격한 요금 제한은 없지만 200개의 동시성 제한은 처리량을 간접적으로 제한합니다
적합성 인증	SOC 2, ISO 27001
데이터 센터	미국 내 자체 구축 데이터 센터 8개
데이터 전략	제로 보존
회사설립	2022년 9월
누적금융	1억 700만 달러 시리즈 B(2026-05)
지원 플랫폼	웹 대시보드, REST API

서비스 수준 메커니즘: DeepInfra의 세 가지 서비스 수준은 요청 예약 우선순위에 따라 구분됩니다. Standard는 기본 스케줄링이고 Priority는 더 빠른 첫 번째 토큰 대기 시간(가격 1.5배)을 얻기 위해 표준 트래픽보다 먼저 요청을 대기열에 넣으며 Flex는 느린 응답과 간헐적인 사용 불가(가격 0.8배)에 대한 대가로 더 낮은 가격을 제공하므로 비프로덕션 또는 비동기 시나리오에 적합합니다.

대상 모델 카테고리: 플랫폼은 텍스트 생성, 비전/OCR, 임베딩/재정렬, 이미지 생성(FLUX 시리즈), 음성 인식(Whisper/Voxtral), 비디오 생성 등 여러 유형의 모델을 동시에 호스팅합니다. 모두 하나의 API 키로 호출할 수 있습니다.

사용자 및 시장 인지도

DeepInfra의 시장 인지도는 주로 개발자 생태계, 기업 고객 및 자본 시장의 세 가지 수준에 반영됩니다.

개발자 채택: DeepInfra는 OpenRouter에서 가장 많은 수의 호스팅 모델을 보유한 추론 제공업체입니다. 이 플랫폼은 OpenAI 호환 API를 제공합니다. 개발자는 코드 변경 없이 마이그레이션하려면 base_url을 https://api.deepinfra.com/v1/openai로 지정하기만 하면 됩니다. GitHub 조직에는 공식 TypeScript/Node SDK, Python SDK(커뮤니티 유지 관리), LangChain 통합 CLI 도구 'deepctl' 및 풍부한 요리책 예제 라이브러리를 포함하여 47개의 저장소가 있습니다.

기업 고객: 공식 웹사이트에는 OpenRouter, Quora, Vercel, Adobe, Ubisoft, Meta, ByteDance, LinkedIn, Microsoft, Deloitte, Salesforce, Hugging Face, Rakuten 등 기술, 컨설팅, 금융, 게임 및 기타 분야를 다루는 유명 사용자가 공개적으로 표시됩니다. 이러한 고객은 DeepInfra를 사용하여 AI 제품에 대한 생산 추론 워크로드를 강화합니다.

자본 시장: 500 Global과 Georges Harik(imo.im 공동 창업자)이 공동 주도하고 NVIDIA, Samsung Next, Supermicro, Felicis, Crescent Cove, A.Capital Ventures, Peak6, Upper90 등이 참여하여 2026년 5월에 1억 700만 달러 규모의 시리즈 B 파이낸싱을 완료했습니다. 토큰 처리량은 시리즈 A 이후 25배 증가했습니다.

업계 인정: Nemotron 모델 NemoClaw Agent 프레임워크 및 NVIDIA Dynamo 추론 소프트웨어를 지원하기 위해 NVIDIA와 초기 인프라 협력을 구축하고 Blackwell GPU를 최초로 배포했습니다.

비용 이점

DeepInfra의 비용 구조는 최소 금액이나 장기 계약 없이 "실제로 사용하는 컴퓨팅에 대해서만 비용을 지불"하도록 설계되었습니다.

C 측/개인: DeepInfra는 C 측에 직접 채팅 제품을 제공하지 않습니다(독립 제품 DeepGPT가 이러한 요구를 충족할 수 있음). 개별 개발자는 토큰 또는 실행 시간별로 청구되는 API를 통해 이를 사용하며 월별 요금 기준이 없습니다. 임베디드 모델은 토큰 백만 개당 $0.005부터 시작됩니다.

API/개발자: LLM은 입력/출력 토큰별로 별도로 청구되며 캐시 적중 할인을 지원합니다(예를 들어 DeepSeek V4-Pro 캐시 입력은 토큰 백만 개당 $0.10에 불과하며 이는 표준 입력 $1.30보다 훨씬 낮습니다). 이미지 모델은 생성된 해상도와 반복 횟수(예: FLUX-2-dev $0.01 × (w/1024) × (h/1024) × (iters/28))에 따라 요금이 청구됩니다. 음성 모델은 실행 시간을 기준으로 요금이 청구됩니다. DeepSeek V4-Flash를 예로 들면, 입력은 $0.09/백만개 토큰이고 출력은 $0.18/백만개 토큰입니다. 이는 오픈 소스 모델 추론 시장에서 매우 경쟁력 있는 가격입니다.

모델 사례	컨텍스트	입력 가격($/M 토큰)	출력 가격($/M 토큰)
DeepSeek-V4-플래시	1024k	$0.09($0.018 캐시됨)	$0.18
DeepSeek-V4-Pro	1024k	$1.30($0.10 캐시됨)	$2.60
Qwen3.6-35B-A3B	256k	$0.15	$0.95
라마-4-매버릭-17B-128E	1024k	$0.20	$0.80
gemma-4-26B-A4B-it	256k	$0.07	$0.34
미스트랄-소형-3.2-24B	125,000	$0.075	$0.20

기업/민영화: 두 가지 민영화 모드를 지원합니다. 첫 번째는 전용 GPU에서 자체 모델을 실행하고 GPU 시간별로 청구되는 맞춤형 LLM 배포(Custom LLM)입니다. A100 $0.89/h, H100 $2.20/h, H200 $2.69/h, B200 $3.69/h, B300 $4.89/h, 분 단위로 청구되고 주 단위로 청구됩니다. 두 번째는 DeepCluster 전용 클러스터입니다. 5년 B300 클러스터는 $1.98/GPU-h(퍼블릭 클라우드 $6.50/GPU-h와 비교)에 불과하며 약 70% 할인됩니다. Tier 3 데이터 센터 및 99.982% 가용성 SLA를 포함하여 256~5000개의 GPU를 사용할 수 있습니다.

숨겨진 비용: API 모델의 숨겨진 비용에는 주로 고주파 호출 중 동시성 제한(기본 동시성 200), 할당량을 초과한 후 할당량을 늘리기 위해 비즈니스에 연락하는 데 드는 통신 비용, 우선순위 수준에서 가격 1.5배 인상이 포함됩니다. 기업 민영화 배치에서는 컴퓨터실 공간, 전력 및 네트워크 대역폭에 대한 지원 투자도 평가해야 합니다.

주요 기능

DeepInfra의 기능은 "모든 모델을 호출하는 하나의 API"를 중심으로 설계되었습니다. 핵심 기능은 다음과 같습니다.

OpenAI 호환 추론 API: 100개 이상의 오픈 소스 모델에 대한 텍스트 생성, 다중 모드 이해, 임베딩 및 재정렬을 지원합니다. OpenAI SDK 또는 호환되는 클라이언트를 사용하여 'base_url' 및 'api_key'를 수정하여 호출하세요. 스트리밍 출력 JSON 스키마, 도구 호출/함수 호출, 컨텍스트 캐싱 및 기타 기능을 지원합니다.
다중 모드 및 시각적 이해: Gemma 4, Qwen-VL 및 Kimi K2.6과 같은 다중 모드 모델의 이미지 이해, OCR 텍스트 추출 및 문서 분석을 지원합니다. 표준 Chat Completions API를 통해 이미지 URL 또는 Base64를 전달하기만 하면 됩니다.
이미지 및 비디오 생성: 전체 범위의 FLUX(FLUX-2-dev, FLUX-2-pro, FLUX-2-max 등), Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델, 텍스트-비디오 모델을 호스팅합니다. 청구는 높은 유연성을 바탕으로 해결 방법과 반복 횟수를 기준으로 이루어집니다.
임베딩 및 순위 재지정: bge, e5, gte, Multilingual-e5 등의 주류 임베딩 모델과 RAG, 의미 검색, 정보 검색 시나리오에 적합한 순위 재지정 기능을 제공합니다. 최저 $0.005/백만 토큰.
음성 인식 및 합성: 음성-텍스트 및 텍스트-음성 시나리오를 다루는 OpenAI Whisper 시리즈 모델 및 Voxtral 시리즈 음성 모델을 지원합니다.
프라이빗 모델 배포(사용자 정의 LLM): 자동 확장 및 축소, 프라이빗 엔드포인트 격리 기능을 통해 DeepInfra의 A100/H100/H200/B200/B300 GPU에 미세 조정된 자체 모델을 배포합니다. 높은 데이터 주권 요구 사항이나 맞춤형 추론 논리를 갖춘 팀에 적합합니다.
GPU 클러스터 임대(DeepCluster): 직접 SSH 연결을 통해 5년 장기 계약 형태로 B300 독점 클러스터를 제공하며, 교육, 미세 조정 또는 지속적인 GPU 컴퓨팅 성능이 필요한 기타 시나리오에 적합합니다.

기능적 시너지: DeepInfra의 실제 제품력은 단일 기능에 있는 것이 아니라 "단일 API 입력 + 여러 모델 유형 + 유연한 서비스 수준 전환"의 조합에 있습니다. 개발 팀은 이미지 생성, 텍스트 추론 및 내장된 검색을 위해 다른 공급업체와 연결할 필요가 없습니다. 하나의 통합으로 여러 AI 로드를 처리할 수 있습니다. 프라이빗 모델과 GPU 클러스터의 오버레이를 통해 기업은 동일한 플랫폼에서 실험부터 생산, 추론부터 교육까지 전체 AI 워크로드 패키지를 완료할 수 있습니다.

모델 및 버전의 진화

지속적인 반복 업데이트인 최신 버전에는 성능 최적화와 새로운 기능이 도입되었습니다. 과거 버전 정보는 공식 출시 페이지에서 확인할 수 있습니다. 아직 완전한 공개 버전 발전 일정은 없습니다. 기능 업데이트의 리듬을 이해하려면 공식 발표에 주의를 기울이는 것이 좋습니다.

기술적인 장점

DeepInfra의 기술 경쟁력은 "수직적 통합 + 추론 최적화"라는 시스템 수준의 엔지니어링 역량에서 나옵니다. 각 기능은 "왜 더 빠르고/더 경제적이며/더 안정적인가"라는 인과 사슬을 중심으로 진행됩니다.

자체 인프라 -> 중간 계층 가격 인상 및 리소스 경쟁 제거: DeepInfra는 퍼블릭 클라우드(AWS/GCP/Azure)에 추론 레이어를 구축하는 경쟁 제품과 달리 미국 내 8개 데이터 센터에서 GPU 하드웨어를 자체 구매 및 운영하며 칩부터 API까지 풀 스택 자동 제어 기능을 제공합니다. 이 아키텍처는 세 가지 수준에서 구조적 이점을 제공합니다. 비용 측면에서 클라우드 공급업체의 마크업 계층을 제거합니다(예를 들어 DeepCluster B300을 사용하면 퍼블릭 클라우드가 GPU 시간당 $6.50인 것과 비교하여 $1.98/GPU-hr임). 대기 시간 측면에서 물리적 시스템의 초과 예약으로 인한 변동을 방지합니다. 용량 측면에서는 클라우드 공급업체 할당량의 제한을 받지 않고 새 모델 출시 후 대규모 배포를 신속하게 완료할 수 있습니다. 적용 가능한 시나리오: 높은 처리량, 지속적으로 실행되는 에이전트 추론 및 프로덕션 수준 LLM 서비스.

추론 최적화 소프트웨어 스택 -> 더 높은 GPU 활용도 및 더 낮은 토큰당 비용: 팀은 NVIDIA TensorRT-LLM 및 vLLM(둘 다 GitHub에 공식 포크가 있음)의 엔지니어링 개발에 깊이 관여하고 있으며 NVIDIA Dynamo 분산 추론 프레임워크와의 공동 최적화도 수행합니다. 이는 DeepInfra가 운영자 수준(FlashAttention, PagedAttention, Continuous Batching) 및 스케줄링 수준(KV 캐시 관리, 동적 일괄 처리)에서 일반 클라우드 플랫폼보다 더 높은 GPU 활용도를 달성할 수 있음을 의미합니다. 활용률이 높을수록 백만 토큰당 고정 비용 상각액이 낮아지며 이는 궁극적으로 단말기 가격 이점에 반영됩니다. 적용 가능한 시나리오: 토큰 단가에 민감한 대규모 추론 시나리오.

NVIDIA 생태계 심층 협업 -> 차세대 하드웨어 배당금을 가장 먼저 확보하세요: NVIDIA 개방형 AI 생태계의 초기 인프라 파트너인 DeepInfra는 최초로 Blackwell B200/B300 GPU를 배포했으며 Vera Rubin 아키텍처에서 Dynamo를 통해 추론 비용 효율성을 20배 향상시킬 계획입니다. 이번 파트너십은 하드웨어 선택의 우선순위를 의미할 뿐만 아니라 더 중요한 것은 DeepInfra가 GA 이후 수동적으로 후속 조치를 취하는 것이 아니라 아직 개발 단계에 있는 NVIDIA의 차세대 추론 소프트웨어 스택(예: Dynamo, NemoClaw)의 적응 및 최적화를 수행할 수 있다는 것입니다. 적용 가능한 시나리오: 장기적인 비용 최적화를 위해 최신 GPU 아키텍처 이점을 활용해야 하는 기업.

자동 확장 및 축소 -> 유휴 비용 없음: 플랫폼에 내장된 자동 확장 및 축소 메커니즘은 요청 로드에 따라 모델 복사본 수를 동적으로 조정합니다. 트래픽이 최고조에 달할 때 복제본을 자동으로 추가하여 응답 속도를 보장하고, 트래픽이 적은 기간에 복제본을 릴리스하여 유휴 GPU 청구를 방지합니다. Custom LLM의 분 단위 청구 단위와 결합하여 사용자는 사용한 실제 GPU 시간에 대해서만 비용을 지불합니다. 적용 가능한 시나리오: 전자상거래 판촉, 사회적 분열 등 트래픽 패턴의 변동이 큰 AI 애플리케이션

서비스 레벨 스케줄링 -> 차등화된 자원 할당은 전체 비용에 영향을 미치지 않습니다: Standard/Priority/Flex 3단계 스케줄링은 단순한 비율 제한이 아니라 요청 대기열 우선순위 관리를 통해 차별화된 자원 할당을 달성합니다. 우선순위 1.5x의 가격 프리미엄은 전체 하드웨어 양을 늘리는 것이 아니라 요청을 대기열 앞으로 이동시키는 데서 비롯됩니다. Flex 0.8x 가격 할인은 로드가 낮은 기간 동안 요청을 예약하거나 유휴 용량을 사용하여 달성됩니다. 이 설계는 플랫폼의 총 비용을 크게 늘리지 않고도 사용자에게 비용 대기 시간에 독립적인 선택을 제공합니다. 적용 가능한 시나리오: 다중 로드 혼합 시나리오(프로덕션 트래픽 우선 순위, 백그라운드 일괄 처리용 Flex).

적응 경계: DeepInfra의 아키텍처 강점은 훈련이 아닌 추론에 있습니다. 모델 사전 훈련 플랫폼을 제공하지도 않고 원클릭 미세 조정 서비스도 직접 제공하지 않습니다(사용자가 자신의 가중치를 준비한 다음 Custom LLM을 통해 배포해야 함). 원스톱 "훈련 + 추론" 서비스가 필요한 팀의 경우 외부 훈련 프레임워크가 필요할 수 있습니다. 게다가 현재 미국의 데이터센터는 8개 노드로 제한되어 있다. 아시아 태평양 및 유럽 고객의 경우 네트워크 대기 시간으로 인해 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 실제 배포 전에 지역 간 지연 시간 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

사용방법

DeepInfra의 핵심 사용 경로는 API 호출이며, 모델 탐색, API Key 관리 및 사용 모니터링을 위한 웹 페이지 대시보드도 제공합니다.

빠른 시작

deepinfra.com에 접속하여 회원가입을 해주세요.
대시보드에서 API 키(https://deepinfra.com/dash/api_keys)를 생성합니다.
OpenAI SDK를 사용하거나 HTTP 요청을 직접 시작하여 모델을 호출합니다.

API 호출 예시

Python OpenAI SDK를 사용하여 DeepSeek-V4-Flash를 호출합니다.

``파이썬 openai 가져오기 OpenAI에서

클라이언트 = OpenAI( api_key="", base_url="https://api.deepinfra.com/v1/openai", )

응답 = client.chat.completions.create( 모델="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash", message=[{"role": "user", "content": "안녕하세요! deepinfra가 무엇인가요、"}], 온도=0.7, max_tokens=1024, 스트림=참, ) 응답으로 청크에 대해: print(chunk.choices[0].delta.content 또는 "", end="")


컬 호출 예시:

``배쉬
컬 -s https://api.deepinfra.com/v1/openai/chat/completions \
  -H "권한 부여: 전달자 <YOUR_DEEPINFRA_API_KEY>" \
  -H "콘텐츠 유형: 애플리케이션/json" \
  -d '{
    "모델": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}],
    "온도": 0.7,
    "max_tokens": 1024,
    "스트림": 사실
  }'

서비스 수준 설정

API 요청의 'service_tier' 매개변수를 통해 예약 우선순위를 지정하세요.

``json { "모델": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash", "messages": [{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}], "service_tier": "우선순위" }



선택 값: `"standard"`(기본값, 1x 가격), `"priority"`(1.5x 가격), `"flex"`(0.8x 가격, 비프로덕션 시나리오).

| 사용 방법 | 사람들에게 적합 | 특징 |
|---|---|---|
| REST API(OpenAI 호환) | 개발자/통합자 | 마이그레이션하려면 `base_url`을 교체하세요. SDK는 Python, Node.js, LangChain을 지원합니다 |
| 웹 대시보드 | 평가/실험 | 모델 탐색, API 키 생성, 사용량 및 청구서 보기 |
| deepctl CLI | 데브옵스/SRE | 추론 작업 및 클러스터의 명령줄 관리 |
| 맞춤형 LLM | 기업/모델 소유자 | 비공개로 미세 조정된 모델을 배포하고 자동으로 확장 및 축소 |
| 딥클러스터 | 고성능컴퓨팅팀 | B300 전용 클러스터, SSH 직접 연결, 5년 계약 |

## 제품 가격

가격 모델은 공식 실시간 페이지를 따릅니다. 일반적으로 부분 유료화(Freemium)나 구독제(Subscription System)를 사용하며 기본 기능은 무료로 사용할 수 있다.
고급 기능을 사용하거나 빈도가 높은 경우에는 유료 구독이 필요하며, 사용자는 실제 사용량을 바탕으로 최적의 솔루션을 평가하는 것이 좋습니다.

## 애플리케이션 시나리오

DeepInfra의 일반적인 구현 시나리오는 개인 실험부터 기업 생산까지 전체 범위를 포괄합니다.

- **프로덕션 수준 LLM 추론**: 기업은 DeepSeek, Qwen, Llama와 같은 오픈 소스 모델을 고객 서비스 시스템, 콘텐츠 생성, 코드 지원과 같은 프로덕션 프로세스에 통합합니다. OpenAI 호환 API를 사용하면 마이그레이션 비용이 거의 0이 되며, 비공개 소스 API에서 오픈 소스 모델로 전환한 후 비용 절감과 모델 자율성 향상에 이점이 반영됩니다.

- **RAG 및 지식 검색**: DeepInfra의 임베딩 모델(bge, e5 시리즈)과 재정렬 기능을 결합하여 검색 향상 생성 시스템을 구축합니다. 동일한 API 키는 모델 삽입 및 생성을 호출하여 기술 스택을 단순화합니다. 최대 토큰 한도(512 또는 8K)와 다양한 임베딩 모델의 다중 언어 적응성에 주의하세요.

- **이미지 및 비디오 생성**: FLUX 시리즈 모델을 사용하여 전자상거래 제품 이미지, 광고 크리에이티브 및 컨셉 디자인을 일괄 생성합니다. 청구는 해상도와 반복 횟수를 기준으로 이루어지며, 이는 이미지를 자주 생성해야 하는 팀에 적합합니다. FLUX-2-klein 시리즈는 보다 빠르고 저렴한 비용으로 생성할 수 있는 경량 모델입니다.

- **다중 모드 문서 이해**: 송장 인식, 계약 정보 추출 및 OCR 양식에 Gemma 4, Qwen-VL 및 기타 모델을 사용합니다. 문서 스크린샷은 Vision API를 통해 직접 전달되므로 사전 처리 파이프라인이 필요하지 않습니다.

- **에이전트 및 도구 호출**: DeepSeek V4-Pro, Claude Fable 5 및 기타 모델은 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 함수 호출 및 도구 호출을 지원합니다. 우선순위 서비스 계층은 에이전트의 다단계 추론을 위한 짧은 대기 시간을 보장합니다.

- **모델 미세 조정 및 비공개 배포**: 프로덕션 트래픽을 처리하기 위한 자동 확장 및 축소와 결합하여 DeepInfra GPU에 자체 미세 조정 모델을 배포합니다. 데이터 주권 요구 사항이 있거나 모델 동작을 사용자 정의해야 하는 기업에 적합합니다.

## 해당자

DeepInfra의 다계층 서비스 형태는 다음 네 가지 유형의 역할을 다룹니다.

- **AI 애플리케이션 개발자**: API 호환성, 모델 풍부함, 가격에 중점을 두고 추론 기능을 신속하게 통합해야 합니다. DeepInfra의 OpenAI 호환 API를 사용하면 코드 수정이 거의 없이 OpenAI에서 마이그레이션이 가능하므로 모델 선택 검증 및 프로덕션 배포에 적합합니다.

- **DevOps 및 인프라 팀**: GPU 클러스터 관리 및 추론 비용 최적화를 담당합니다. DeepInfra의 deepctl CLI, 프라이빗 배포 및 DeepCluster 옵션은 관리형 API에서 베어메탈 GPU까지 완전한 제어 범위를 제공합니다.

- **AI 연구자 및 실험자**: 비교 평가를 위해 서로 다른 모델 간에 자주 전환해야 합니다. DeepInfra의 100개 이상의 모델 라이브러리와 통합 API는 다중 모델 평가에 따른 엔지니어링 오버헤드를 줄여줍니다.

- **엔터프라이즈 AI 플랫폼 리더**: 추론 공급업체의 규정 준수, 보안, 비용을 평가합니다. DeepInfra의 SOC 2/ISO 27001 인증, 데이터 보존 제로 정책, 미국 내 자체 구축 데이터 센터는 퍼블릭 클라우드 API와의 주요 차별화 요소입니다.

**경계에 적합하지 않음**: DeepInfra는 단일 모델 공급업체 생태계(예: Azure OpenAI가 필요한 기업 계약)에 대한 심층 바인딩이 필요한 시나리오, 글로벌 다중 지역 배포에 대한 즉각적인 요구(현재 주로 미국 데이터 센터) 또는 매우 낮은 추론이 필요하고 대기 시간에 민감하지 않은 개인 실험 시나리오(이 경우 무료 또는 저렴한 대안이 더 적합함)에는 적합하지 않습니다.

## 요약 및 전망

DeepInfra의 핵심 경쟁력은 "오픈소스 모델 생태계 + OpenAI 호환 API + 자체 구축 추론 인프라"의 수직적 통합에 있습니다. 가장 저렴한 추론 API(일부 모델 Flex 계층은 매우 낮은 비용을 달성할 수 있음)도 아니고 기능이 가장 풍부한 것도 아니지만(모델 교육 서비스가 제공되지 않음) 프로덕션 환경에서 규모에 맞게 오픈 소스 모델을 사용해야 하는 개발 팀 및 기업의 경우 현재 시장에서 호환성, 모델 범위 및 인프라 제어 가능성 간에 보기 드문 균형을 제공합니다.

**현재 제한 사항**: 데이터 센터는 현재 미국에 집중되어 있으며 전 세계적으로 적용 범위가 제한적입니다. 기본 200 동시성 제한에는 트래픽이 많은 시나리오에 대한 추가 비즈니스 통신이 필요합니다. 플랫폼 자체는 모델 교육이나 미세 조정 서비스를 제공하지 않으며 추론 레이어에만 중점을 둡니다.

**조달/채택 위험 평가**: 기업가 팀 및 중소 규모 개발자의 경우 먼저 표준 수준 + 종량제 프로토타입을 사용하여 프로토타입을 실행하고 API 호환성 및 모델 효과를 확인한 다음 실제 사용량에 따라 우선 순위 수준 또는 프라이빗 배포가 필요한지 평가하는 것이 좋습니다. 기업은 구매 전 동시 할당량 증가 프로세스, 데이터 보존 전략의 구체적인 조건(특히 입력 및 출력이 서비스 개선을 위해 사용되는지 여부), DeepCluster 계약의 조기 종료 조건, 미국 이외의 데이터 센터에 대한 향후 적용 범위 계획을 확인해야 합니다. 이미 OpenAI API를 사용하고 있는 팀의 경우 DeepInfra는 오픈 소스 모델에 대한 낮은 마이그레이션 비용의 대안이지만 폐쇄 소스 모델을 완전히 대체하는 것으로 간주되어서는 안 됩니다. 일부 시나리오(예: 매우 긴 컨텍스트 롤플레잉, 도메인별 폐쇄 소스 모델)에는 여전히 여러 공급업체를 유지해야 합니다.

관련 도구: hugging-face, replicate
## DeepInfra의 플랫폼 버전 진화

SaaS 플랫폼인 DeepInfra에는 전통적인 의미의 소프트웨어 버전 번호가 없습니다. 그 발전은 모델 지원 확장, 하드웨어 업그레이드 및 자금 조달 이정표에 반영됩니다.

### 플랫폼 초기 단계(2022~2024)

- **2022년 9월**: ex-imo 팀이 설립한 회사입니다.
- **2023~2024**: 추론 API 초기 버전 출시, 점진적으로 오픈 소스 모델 지원 추가, 미국 데이터 센터 인프라 구축.

### 고속확장단계(2025년)

- **100개 이상으로 확장된 모델 라이브러리**: 주류 오픈 소스 LLM, 다중 모드, 이미지 생성 및 음성 모델을 포괄합니다.
- **하드웨어 업그레이드**: H200 및 B200 GPU 지원을 도입하여 추론 처리량 및 에너지 효율성을 향상합니다.
- **규정 준수 인증**: SOC 2 및 ISO 27001 인증을 획득하고 데이터 보존 제로 전략을 구현했습니다.

### 시리즈 B 마일스톤(2026-05)

- **2026년 5월 4일**: 시리즈 B 파이낸싱에서 1억 700만 달러를 발표했으며, 토큰 처리량은 시리즈 A에 비해 25배 증가했습니다.
- **DeepCluster 출시**: B300 독점 GPU 클러스터 임대 서비스 출시, 5년 계약 $1.98/GPU-h.
- **신규 모델에 대한 지속적인 액세스**: Anthropic Claude Fable 5, Claude Sonnet 5, GLM-5.2, Kimi K2.7-Code, Qwen3.6 등과 같은 최신 모델은 모두 출시 후 빠르게 온라인으로 제공됩니다.

버전 정보

DeepInfra 시리즈 B 버전 ：시리즈 B 파이낸싱으로 1억 700만 달러를 모금했습니다. 시리즈 A에 비해 토큰 처리량이 25배 증가했습니다. DeepCluster B300 클러스터가 출시되었습니다. Claude Fable 5/Sonnet 5, GLM-5.2, Kimi K2.7-Code 및 기타 모델이 추가되었습니다. 미국 내 8개 데이터센터가 운영됐다. （2026-05-04）
DeepStart 창업 계획 ：스타트업을 위한 10억 개의 무료 토큰 프로그램을 시작했습니다. 이 프로그램에는 US$250,000~1,000만 달러의 자금이 필요하며 설립된 지 2년이 채 되지 않았습니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （~2026-04）
시리즈 A 마일스톤 ：시리즈A 파이낸싱 완료. 그 이후로 토큰 처리량은 25배 증가했습니다. 모델 라이브러리를 100개 이상으로 확장했습니다. SOC 2/ISO 27001 인증을 획득했습니다. 아직 공식적인 정확한 날짜와 금액은 없습니다. （~2025）
플랫폼 초기 버전 ：DeepInfra가 설립되어 AI 추론 API 초기 버전을 출시하고 추론 최적화 인프라를 처음부터 구축했습니다. （2022-09）

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