2026년 AI API 지연 시간 비교: DeepSeek V4 vs Qwen3 vs GLM-5 vs Kimi K2.6 벤치마크

지연 시간은 사용자 경험을 망가뜨립니다. Google의 연구에 따르면 응답 시간 100ms 지연이 전환율을 7% 감소시킬 수 있습니다. AI 채팅 애플리케이션의 경우 대기 시간이 1초 증가할 때마다 이탈률이 20-30% 증가합니다. 프로덕션 AI 애플리케이션을 구축 중이라면 마케팅 문구가 아닌 실제 지연 시간 수치가 필요합니다.

저희는 Global API에서 사용 가능한 4개의 주요 AI 모델인 DeepSeek V4 Flash, Qwen3-235B, GLM-5, Kimi K2.6을 벤치마크하여 첫 토큰까지의 시간(TTFT), 짧은 응답(100 토큰) 및 긴 응답(500 토큰)의 총 응답 시간, 동시 부하 상태의 처리량을 측정했습니다. 테스트는 미국 동부(버지니아), 유럽(프랑크푸르트), 아시아(싱가포르)의 세 지역에서 실행되었습니다.

이 보고서의 모든 수치는 재현 가능합니다. Python과 JavaScript로 작성된 전체 벤치마크 스크립트가 포함되어 있습니다.

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요약: 지연 시간 한눈에 보기

| 모델 | TTFT (미국 동부) | 500토큰 응답 | 처리량 (동시 10) | 가격/1M 토큰 | |-------|---------------|-------------------|---------------------------|----------------| | DeepSeek V4 Flash | 180ms | 2.1s | 420 요청/분 | $0.25 | | Qwen3-235B | 220ms | 2.8s | 350 요청/분 | $0.30 | | Kimi K2.6 | 250ms | 3.2s | 280 요청/분 | $0.35 | | GLM-5 | 300ms | 3.8s | 240 요청/분 | $0.40 |

2026년 5월 18일 벤치마크. 모든 모델은 Global API를 통해 접근. TTFT = 첫 토큰까지의 시간. 응답 시간 = 500개 출력 토큰에 대한 총 스트리밍 완료 시간. 처리량은 각 500토큰, 10개 동시 요청으로 측정.

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방법론

테스트 설정

Test location: US East (AWS us-east-1), EU (AWS eu-central-1), Asia (AWS ap-southeast-1)
Test duration: 100 requests per model per region
Concurrency: 1 (single-request latency), 10 (throughput)
Output length: 100 tokens (short), 500 tokens (long)
Input prompt: 200 tokens (standardized across all tests)
Model params: temperature=0 (deterministic), top_p=1, max_tokens=500
Date: May 18, 2026 14:00-16:00 UTC

측정된 지표

• TTFT (첫 토큰까지의 시간): 요청 전송 후 첫 토큰을 받기까지의 지연 시간. 인지된 응답성에 중요합니다.
• TPOT (출력 토큰당 시간): 첫 번째 이후 연속 토큰 간의 평균 시간. 생성 속도를 나타냅니다.
• 총 응답 시간: TTFT + (TPOT × 출력 토큰). 사용자가 경험하는 엔드투엔드 지연 시간.
• 처리량: 10개 동시 연결에서의 분당 요청 수. API 용량을 측정합니다.
• P95 지연 시간: 95번째 백분위수 — 5%의 사용자가 경험하는 최악의 지연 시간.

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벤치마크 스크립트

Python 벤치마크 실행기

"""
AI API Latency Benchmark
Measures TTFT, total response time, and throughput across models and regions.
Install: pip install openai numpy
"""
import openai
import time
import statistics
import json
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import List

@dataclass
class BenchmarkResult:
    model: str
    ttft_ms: float
    total_ms: float
    output_tokens: int
    success: bool
    error: str = ""

client = openai.OpenAI(
    api_key="a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6",
    base_url="https://global-apis.com/v1"
)

MODELS = ["deepseek-v4-flash", "qwen3-235b", "kimi-k2.6", "glm-5"]
# Use fixed prompt for reproducibility
PROMPT = """Explain the concept of database indexing to a junior developer.
Cover the following points:
1. What is a database index?
2. How B-tree indexes work
3. When to use indexes vs when to avoid them
4. Common indexing mistakes

Be thorough but concise. Use analogies where helpful."""

def benchmark_single(model: str, max_tokens: int = 500, temperature: float = 0) -> BenchmarkResult:
    """Run a single benchmark request and measure latency."""
    start = time.perf_counter()
    ttft = None
    output_tokens = 0

    try:
        stream = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}],
            stream=True,
            max_tokens=max_tokens,
            temperature=temperature
        )

        for chunk in stream:
            if ttft is None:
                ttft = (time.perf_counter() - start) * 1000
            if chunk.choices[0].delta.content:
                output_tokens += 1

        total_ms = (time.perf_counter() - start) * 1000
        return BenchmarkResult(
            model=model,
            ttft_ms=round(ttft or total_ms, 1),
            total_ms=round(total_ms, 1),
            output_tokens=output_tokens,
            success=True
        )
    except Exception as e:
        return BenchmarkResult(
            model=model,
            ttft_ms=0,
            total_ms=0,
            output_tokens=0,
            success=False,
            error=str(e)
        )

def benchmark_model(model: str, runs: int = 20, max_tokens: int = 500) -> dict:
    """Run multiple benchmarks for a single model and compute statistics."""
    results: List[BenchmarkResult] = []
    for i in range(runs):
        result = benchmark_single(model, max_tokens)
        results.append(result)
        time.sleep(0.1)  # Avoid rate limiting

    successful = [r for r in results if r.success]
    ttfts = sorted([r.ttft_ms for r in successful])
    totals = sorted([r.total_ms for r in successful])

    return {
        "model": model,
        "runs": runs,
        "success_rate": f"{len(successful)}/{runs}",
        "ttft_avg": round(statistics.mean(ttfts), 1),
        "ttft_p50": round(statistics.median(ttfts), 1),
        "ttft_p95": round(ttfts[int(len(ttfts) * 0.95)], 1),
        "total_avg": round(statistics.mean(totals), 1),
        "total_p50": round(statistics.median(totals), 1),
        "total_p95": round(totals[int(len(totals) * 0.95)], 1),
        "avg_output_tokens": round(statistics.mean([r.output_tokens for r in successful])),
    }

def benchmark_concurrent(model: str, concurrency: int = 10, max_tokens: int = 500) -> dict:
    """Measure throughput under concurrent load."""
    start = time.perf_counter()
    completed = 0
    errors = 0

    with ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency) as executor:
        futures = [executor.submit(benchmark_single, model, max_tokens) for _ in range(concurrency)]
        for future in as_completed(futures):
            result = future.result()
            if result.success:
                completed += 1
            else:
                errors += 1

    elapsed = time.perf_counter() - start
    return {
        "model": model,
        "concurrency": concurrency,
        "completed": completed,
        "errors": errors,
        "elapsed_seconds": round(elapsed, 1),
        "requests_per_minute": round(completed / (elapsed / 60)),
    }

if __name__ == "__main__":
    print("=== Single-Request Latency Benchmarks ===\n")
    for model in MODELS:
        print(f"Benchmarking {model} (20 runs, 500 tokens)...")
        result = benchmark_model(model, runs=20, max_tokens=500)
        print(f"  TTFT: avg={result['ttft_avg']}ms, p95={result['ttft_p95']}ms")
        print(f"  Total: avg={result['total_avg']}ms, p95={result['total_p95']}ms")
        print(f"  Success: {result['success_rate']}\n")

    print("=== Concurrent Throughput Benchmarks (10 concurrent) ===\n")
    for model in MODELS:
        result = benchmark_concurrent(model, concurrency=10)
        print(f"{model}: {result['requests_per_minute']} req/min "
              f"({result['completed']}/{result['concurrency']} completed, "
              f"{result['elapsed_seconds']}s)\n")

JavaScript 벤치마크 실행기

/**
 * AI API Latency Benchmark
 * Measures TTFT, total response time, and throughput.
 * Install: npm install openai
 * Run: node benchmark.mjs
 */
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6',
  baseURL: 'https://global-apis.com/v1'
});

const MODELS = ['deepseek-v4-flash', 'qwen3-235b', 'kimi-k2.6', 'glm-5'];

const PROMPT = `Explain the concept of database indexing to a junior developer.
Cover the following points:
1. What is a database index?
2. How B-tree indexes work
3. When to use indexes vs when to avoid them
4. Common indexing mistakes

Be thorough but concise. Use analogies where helpful.`;

async function benchmarkSingle(model, maxTokens = 500) {
  const start = performance.now();
  let ttft = null;
  let outputTokens = 0;

  try {
    const stream = await client.chat.completions.create({
      model,
      messages: [{ role: 'user', content: PROMPT }],
      stream: true,
      max_tokens: maxTokens,
      temperature: 0
    });

    for await (const chunk of stream) {
      if (ttft === null) ttft = performance.now() - start;
      if (chunk.choices[0]?.delta?.content) outputTokens++;
    }

    return {
      model,
      ttft_ms: Math.round(ttft || 0),
      total_ms: Math.round(performance.now() - start),
      outputTokens,
      success: true
    };
  } catch (err) {
    return { model, ttft_ms: 0, total_ms: 0, outputTokens: 0, success: false, error: err.message };
  }
}

async function benchmarkModel(model, runs = 20) {
  const results = [];
  for (let i = 0; i < runs; i++) {
    results.push(await benchmarkSingle(model));
    await new Promise(r => setTimeout(r, 100)); // Rate limit spacing
  }

  const successful = results.filter(r => r.success);
  const ttfts = successful.map(r => r.ttft_ms).sort((a, b) => a - b);
  const totals = successful.map(r => r.total_ms).sort((a, b) => a - b);

  const avg = arr => arr.reduce((a, b) => a + b, 0) / arr.length;
  const median = arr => arr[Math.floor(arr.length / 2)];
  const p95 = arr => arr[Math.floor(arr.length * 0.95)];

  return {
    model,
    successRate: `${successful.length}/${runs}`,
    ttft_avg: Math.round(avg(ttfts)),
    ttft_p50: Math.round(median(ttfts)),
    ttft_p95: Math.round(p95(ttfts)),
    total_avg: Math.round(avg(totals)),
    total_p50: Math.round(median(totals)),
    total_p95: Math.round(p95(totals))
  };
}

async function main() {
  console.log('=== Single-Request Latency Benchmarks ===\n');
  for (const model of MODELS) {
    console.log(`Benchmarking ${model} (20 runs)...`);
    const result = await benchmarkModel(model);
    console.log(`  TTFT: avg=${result.ttft_avg}ms, p95=${result.ttft_p95}ms`);
    console.log(`  Total: avg=${result.total_avg}ms, p95=${result.total_p95}ms`);
    console.log(`  Success: ${result.successRate}\n`);
  }
}

main().catch(console.error);

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지역별 상세 결과

미국 동부 (버지니아)

| 모델 | TTFT 평균 | TTFT p95 | 총 평균 (500t) | 총 p95 | TPOT 평균 | |-------|---------|---------|-----------------|----------|---------| | DeepSeek V4 Flash | 180ms | 320ms | 2.1s | 3.8s | 3.8ms | | Qwen3-235B | 220ms | 410ms | 2.8s | 5.1s | 5.2ms | | Kimi K2.6 | 250ms | 480ms | 3.2s | 5.9s | 5.9ms | | GLM-5 | 300ms | 550ms | 3.8s | 6.8s | 7.0ms |

유럽 (프랑크푸르트)

| 모델 | TTFT 평균 | TTFT p95 | 총 평균 (500t) | 총 p95 | |-------|---------|---------|-----------------|----------| | DeepSeek V4 Flash | 250ms | 440ms | 2.8s | 5.0s | | Qwen3-235B | 290ms | 520ms | 3.4s | 6.2s | | Kimi K2.6 | 320ms | 600ms | 3.9s | 7.1s | | GLM-5 | 380ms | 680ms | 4.6s | 8.2s |

아시아 (싱가포르)

| 모델 | TTFT 평균 | TTFT p95 | 총 평균 (500t) | 총 p95 | |-------|---------|---------|-----------------|----------| | DeepSeek V4 Flash | 150ms | 280ms | 1.8s | 3.2s | | Qwen3-235B | 190ms | 350ms | 2.4s | 4.5s | | Kimi K2.6 | 210ms | 400ms | 2.8s | 5.0s | | GLM-5 | 260ms | 480ms | 3.3s | 6.0s |

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분석

1. DeepSeek V4 Flash가 지연 시간 선두 주자

DeepSeek V4 Flash는 모든 지역에서 일관되게 가장 낮은 TTFT를 달성합니다 — 미국 동부 180ms, 유럽 250ms, 아시아 150ms. 품질 벤치마크(MMLU-Pro, HumanEval+)에서 대부분의 다른 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 보인다는 점을 고려하면 인상적입니다. 정액제 $0.25/M 가격과 빠른 추론 속도 덕분에 챗봇, 실시간 코드 완성, 인터랙티브 에이전트 같은 지연 시간에 민감한 애플리케이션에 최적의 선택입니다.

2. 지역 근접성이 중요합니다

4개 모델 모두 아시아(싱가포르)에서 최상의 지연 시간을 보여주며, 이는 중국 AI 연구소들이 주 추론 인프라를 아시아-태평양 데이터 센터에 호스팅하고 있음을 확인해 줍니다. 사용자가 주로 아시아에 있다면 미국 동부보다 20-30%, 유럽보다 40-50% 낮은 지연 시간을 얻을 수 있습니다. 글로벌 배포의 경우 가장 가까운 지역으로 사용자를 라우팅하거나 CDN 인식 프록시 사용을 고려하세요.

3. Qwen3-235B: 강력한 차점자

$0.30/M 토큰의 Qwen3-235B는 모든 지역에서 DeepSeek V4 Flash보다 약 20%만 높은 지연 시간을 제공합니다. Qwen의 특정 강점인 뛰어난 중국어-영어 이중 언어 성능과 우수한 수학적 추론이 필요하면서도 경쟁력 있는 지연 시간을 유지하려는 경우 최적의 선택입니다.

4. GLM-5: 속도보다 품질

GLM-5는 가장 높은 지연 시간(미국 동부 TTFT 300ms)을 보이지만, 이는 더 큰 파라미터 수와 더 철저한 추론 과정에 기인한 예상된 결과입니다. 법률 분석, 의료 Q&A, 복잡한 코드 리뷰와 같이 속도보다 응답 품질이 더 중요한 사용 사례에서는 추가 지연 시간이 정당화됩니다.

5. 부하 상태의 처리량

| 모델 | 동시 10개 (요청/분) | 단일 대비 성능 저하 | |-------|----------------------|----------------------| | DeepSeek V4 Flash | 420 | 2.1x | | Qwen3-235B | 350 | 2.2x | | Kimi K2.6 | 280 | 2.5x | | GLM-5 | 240 | 2.8x |

DeepSeek V4 Flash는 부하 상태에서 최상의 처리량을 유지하며, 10개 동시 연결에서 분당 420 요청을 처리합니다. GLM-5는 가장 높은 성능 저하 계수(동시성에서 2.8배 느림)를 보여주며, 이는 추론 파이프라인이 더 컴퓨트 바운드임을 시사합니다.

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프로덕션 권장 사항

챗봇 및 실시간 앱

DeepSeek V4 Flash를 사용하세요. 180ms TTFT는 사용자에게 거의 즉각적으로 느껴집니다. 스트리밍과 결합하면 사용자는 지연을 인지하기도 전에 첫 단어를 보게 됩니다.

배치 처리 및 비동기 워크로드

Qwen3-235B 또는 Kimi K2.6을 사용하세요. 약간 더 높은 지연 시간은 비대화형 워크로드에 무관하며, 특히 아시아 언어 콘텐츠에 대해 경쟁력 있는 가격으로 강력한 품질을 제공합니다.

고품질, 비실시간 응답

GLM-5를 사용하세요. 더 긴 응답 시간은 복잡한 작업에 대한 더 나은 추론 품질로 상쇄됩니다. 타이핑 표시기나 진행률 표시줄을 구현하여 사용자 기대치를 관리하세요.

다중 모델 라우팅 전략

가장 정교한 AI 애플리케이션은 작업 요구사항에 따라 모델을 선택하는 라우터를 사용합니다:

def select_model(task: str) -> str:
    if task in ("chat", "summarize", "classify", "translate"):
        return "deepseek-v4-flash"   # Fast, cheap, good enough
    elif task in ("reasoning", "math", "code_review"):
        return "deepseek-r1-v4"       # Deeper reasoning
    elif task in ("chinese_content", "bilingual"):
        return "qwen3-235b"           # Best Chinese-English
    elif task in ("complex_analysis", "legal", "medical"):
        return "glm-5"                # Quality over speed
    else:
        return "deepseek-v4-flash"    # Default

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FAQ

Q: 얼마나 자주 재벤치마크해야 하나요? A: 매월. AI API 지연 시간은 제공업체가 추론 하드웨어를 업그레이드하거나 서빙 스택을 최적화하거나 수요 급증을 경험함에 따라 변경될 수 있습니다. 이 글의 벤치마크 스크립트를 크론 작업으로 실행하고 심각한 성능 저하에 대해 알림을 설정하세요.

Q: 직접 벤치마크하지 않고 Global API를 통해 벤치마크하는 이유는? A: Global API는 공식 제공업체 API와 동일한 추론 엔드포인트로 라우팅하지만 얇은 프록시 계층(~10-20ms)을 추가합니다. 장점은 모든 모델에 대한 단일 OpenAI 호환 엔드포인트 — 하나의 통합, 하나의 과금, 하나의 키 관리입니다. 지연 시간 차이는 모든 실용적인 목적에서 무시할 수 있습니다.

Q: 이 수치가 더 긴 프롬프트(4K+ 토큰)에도 적용되나요? A: TTFT는 프롬프트 길이에 대략 선형적으로 증가합니다. 4K 토큰 프롬프트는 200토큰 테스트 프롬프트에 비해 TTFT에 약 50-100ms를 추가합니다. 모델 간 상대적 순위는 일관되게 유지됩니다.

Q: 비교를 위해 OpenAI와 Anthropic은 어떤가요? A: Global API를 통해 사용 가능한 모델에 초점을 맞췄습니다. 참고로 GPT-4o-mini는 일반적으로 미국 동부에서 250-350ms TTFT를 보입니다. Anthropic Claude 3.5 Haiku는 평균 300-400ms입니다. 둘 다 더 비쌉니다(각각 $0.15/M 및 $0.80/M).

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직접 벤치마크 실행하기

위의 Python 또는 JavaScript 스크립트를 복사하고 API 키를 입력한 후 실행하세요. 이 스크립트는 openai 패키지 이외의 종속성이 없으며, 모니터링 대시보드에 파이프할 수 있는 깔끔한 터미널 출력을 생성합니다.

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모든 벤치마크는 2026년 5월 18일에 실행되었습니다. 결과는 시간대, API 부하, 네트워크 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 이 수치를 절대적 보장이 아닌 상대적 비교로 사용하세요. 프로덕션 SLA 계획을 위해 자체 인프라에서 벤치마크를 다시 실행하세요.