Claude-skill-registry ai-model-reference
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
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/ai-model-reference" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-ai-model-reference && rm -rf "$T"
manifest:
skills/data/ai-model-reference/SKILL.mdsafety · automated scan (low risk)
This is a pattern-based risk scan, not a security review. Our crawler flagged:
- references API keys
Always read a skill's source content before installing. Patterns alone don't mean the skill is malicious — but they warrant attention.
source content
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 | | 200K | $2.00 / $8.00 |
| OpenAI | o4-mini | | 200K | $1.10 / $4.40 |
| DeepSeek | R1 | | 64K | $0.55 / $2.19 |
| Gemini 3 Pro | | 1M | $2.00~$4.00 / $12.00~$18.00 | |
| Gemini 2.5 Pro | | 1M | $1.25 / $10.00 | |
| Anthropic | Opus 4.5 | | 200K | $5.00 / $25.00 |
⚡ FAST 모델 (일반 작업)
| 제공사 | 모델 | API 호출명 | Context | Input/Output (/1M) |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.1 | | 272K | $1.25 / $10.00 |
| OpenAI | GPT-5 | | 272K | $1.25 / $10.00 |
| OpenAI | GPT-5 최신 | | 272K | $1.25 / $10.00 |
| OpenAI | GPT-4.1 | | 1M | $2.00 / $8.00 |
| Anthropic | Sonnet 4.5 | | 200K | $3.00 / $15.00 |
| Anthropic | Sonnet 4 | | 200K | $3.00 / $15.00 |
| 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 | | 272K | $0.05 / $0.40 |
| OpenAI | GPT-4o Mini | | 128K | $0.15 / $0.60 |
| OpenAI | GPT-4.1 Nano | | 1M | $0.10 / $0.40 |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | | 1M | $0.10 / $0.40 | |
| Gemini 2.0 Flash-Lite | | 1M | $0.075 / $0.30 | |
| Anthropic | Haiku 3 | | 200K | $0.25 / $1.25 |
| DeepSeek | Chat | | 64K | $0.27 / $1.10 |
📏 Context Window 비교
| 제공사 | 최대 Context | 대표 모델 |
|---|---|---|
| 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"}] )