What is ai-model-reference?

The AI Model Reference Guide is a comprehensive developer resource providing up-to-date API model strings, token pricing, and context window specifications for leading AI providers including OpenAI, Anthropic, Google, and DeepSeek. It simplifies the integration of Large Language Models (LLMs) by offering precise technical identifiers and cost-optimization strategies such as prompt caching and batch processing to help developers build efficient and budget-conscious AI applications.

When should I use ai-model-reference?

ai-model-reference is useful in the following scenarios: • Case 1: Identifying the exact model strings for the latest reasoning models like OpenAI o3 or DeepSeek R1 to ensure API calls use the most current versions. • Case 2: Comparing token costs and context window limits across different providers to select the most cost-effective model for high-volume data processing tasks. • Case 3: Implementing cost-saving strategies like prompt caching (up to 90% savings) and batch processing by following provider-specific technical guidelines. • Case 4: Choosing the optimal model tier (Nano, Flash, or Pro) based on task complexity to balance performance and operational expenses.

name	ai-model-reference
description	"AI 모델 API 호출명 및 가격 참조 가이드. API 키로 AI 모델을 호출할 때 정확한 모델명(model string)과 최신 가격 정보를 제공합니다. 사용 시점: (1) OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek 등의 API 호출 시 모델명이 필요할 때, (2) 토큰 비용/가격 비교가 필요할 때, (3) 최신 추론 모델/FAST 모델/가성비 모델 선택이 필요할 때, (4) 프롬프트 캐싱/배치 처리 비용 최적화가 필요할 때"

AI Model Reference Guide (2025년 12월 기준)

AI 모델 API 호출 시 정확한 모델명과 가격 정보를 빠르게 참조할 수 있는 가이드입니다.

🚀 Quick Reference - 즉시 사용 가능한 모델명

🧠 추론 모델 (복잡한 문제 해결)

제공사	모델	API 호출명	Context	Input/Output (/1M)
OpenAI	o3	`o3-2025-04-16`	200K	$2.00 / $8.00
OpenAI	o4-mini	`o4-mini-2025-04-16`	200K	$1.10 / $4.40
DeepSeek	R1	`deepseek-reasoner`	64K	$0.55 / $2.19
Google	Gemini 3 Pro	`gemini-3-pro-preview`	1M	$2.00~~$4.00 / $12.00~~$18.00
Google	Gemini 2.5 Pro	`gemini-2.5-pro`	1M	$1.25 / $10.00
Anthropic	Opus 4.5	`claude-opus-4-5-20251101`	200K	$5.00 / $25.00

⚡ FAST 모델 (일반 작업)

제공사	모델	API 호출명	Context	Input/Output (/1M)
OpenAI	GPT-5.1	`gpt-5.1`	272K	$1.25 / $10.00
OpenAI	GPT-5	`gpt-5-2025-08-07`	272K	$1.25 / $10.00
OpenAI	GPT-5 최신	`gpt-5-chat-latest`	272K	$1.25 / $10.00
OpenAI	GPT-4.1	`gpt-4.1-2025-04-14`	1M	$2.00 / $8.00
Anthropic	Sonnet 4.5	`claude-sonnet-4-5-20250929`	200K	$3.00 / $15.00
Anthropic	Sonnet 4	`claude-sonnet-4-20250514`	200K	$3.00 / $15.00
Google	Gemini 2.5 Flash	`gemini-2.5-flash`	1M	$0.15 / $0.60~$3.50

💰 가성비 모델 (대량 처리/저비용)

제공사	모델	API 호출명	Context	Input/Output (/1M)
OpenAI	GPT-5 Nano	`gpt-5-nano`	272K	$0.05 / $0.40
OpenAI	GPT-4o Mini	`gpt-4o-mini`	128K	$0.15 / $0.60
OpenAI	GPT-4.1 Nano	`gpt-4.1-nano-2025-04-14`	1M	$0.10 / $0.40
Google	Gemini 2.5 Flash-Lite	`gemini-2.5-flash-lite`	1M	$0.10 / $0.40
Google	Gemini 2.0 Flash-Lite	`gemini-2.0-flash-lite`	1M	$0.075 / $0.30
Anthropic	Haiku 3	`claude-3-haiku-20240307`	200K	$0.25 / $1.25
DeepSeek	Chat	`deepseek-chat`	64K	$0.27 / $1.10

📏 Context Window 비교

제공사	최대 Context	대표 모델
Google	1M (1,048,576)	Gemini 2.5 시리즈 전체
OpenAI	1M	GPT-4.1 시리즈
OpenAI	272K	GPT-5 시리즈
Anthropic	200K	Claude 전체
DeepSeek	64K	R1, Chat

상세 정보 참조

전체 모델 목록 및 API 호출명: references/models.md
상세 가격 및 캐싱 비용: references/pricing.md

빠른 선택 가이드

복잡한 추론/코딩 작업

OpenAI: o3, o4-mini
Anthropic: claude-opus-4-5-20251101, claude-opus-4-20250514
Google: gemini-3-pro-preview, gemini-2.5-pro
DeepSeek: deepseek-reasoner

빠른 응답이 필요한 일반 작업

OpenAI: gpt-5.1, gpt-5, gpt-4o
Anthropic: claude-sonnet-4-5-20250929, claude-sonnet-4-20250514
Google: gemini-2.5-flash

대량 처리/비용 최적화

OpenAI: gpt-5-nano ($0.05/$0.40)
Anthropic: claude-3-5-haiku-20241022 ($0.80/$4.00)
Google: gemini-2.5-flash-lite ($0.10/$0.40)
DeepSeek: deepseek-chat (off-peak 75% 할인)

비용 절감 전략

1. 프롬프트 캐싱 (90% 절감 가능)

Anthropic: cache write 1.25x, cache read 0.1x (90% 절감)
OpenAI: cached input $0.125/1M (GPT-5 기준 90% 절감)
Google: cache read 10% of base price

2. 배치 처리 (50% 절감)

24시간 내 비동기 처리로 입출력 50% 할인
OpenAI Batch API, Anthropic Batch Processing 지원

3. 모델 계층화 전략

간단한 작업 → Nano/Haiku (저비용)
     ↓ 복잡도 증가 시
중간 작업 → Mini/Flash (균형)
     ↓ 복잡도 증가 시
복잡한 작업 → Pro/Opus (고성능)

코드 예시

OpenAI API 호출

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# GPT-5.1 (최신 플래그십)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.1",  # 또는 "gpt-5-2025-08-07"
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

# 추론 모델
response = client.chat.completions.create(
    model="o3-2025-04-16",
    messages=[{"role": "user", "content": "복잡한 수학 문제"}]
)

Anthropic API 호출

import anthropic
client = anthropic.Anthropic()

# Claude Opus 4.5 (최신 플래그십)
response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5-20251101",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

# 가성비 모델
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-haiku-20241022",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "간단한 질문"}]
)

Google Gemini API 호출

import google.generativeai as genai

# Gemini 3 Pro (최신 추론 모델)
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-preview')
response = model.generate_content("Hello")

# Gemini 2.5 Pro
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro')
response = model.generate_content("Hello")

# Gemini 2.5 Flash (빠른 응답)
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
response = model.generate_content("Hello")

DeepSeek API 호출

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-deepseek-key",
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# DeepSeek Chat (일반)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)

# DeepSeek Reasoner (추론)
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[{"role": "user", "content": "복잡한 문제"}]
)

ai-model-reference

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