딥클로드(DeepClaude) 오픈소스 스크립트 등장: 딥시크 V4 프로 활용해 클로드 코드 실행 비용 17배 감축

2026년 5월 4일, AI 기반 소프트웨어 개발의 경제적 지형을 뒤흔들 새로운 오픈소스 스크립트 '딥클로드(DeepClaude)'가 공개되었다. 이 스크립트는 앤스로픽(Anthropic)의 고성능 개발 에이전트인 '클로드 코드(Claude Code)'를 실행할 때 발생하는 비용을 기존 대비 약 17분의 1 수준으로 절감할 수 있다고 주장한다. 개발자들은 이를 통해 클로드 코드의 정교한 에이전트 루프를 유지하면서도, 딥시크(DeepSeek) V4 프로와 같은 저비용 고효율 모델을 백엔드로 활용할 수 있게 되었다.

이번 스크립트의 등장은 앤스로픽의 폐쇄적인 생태계와 저렴한 중국발 대규모 언어 모델(LLM) 사이의 가교 역할을 한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 딥클로드는 딥시크 V4 프로뿐만 아니라 오픈라우터(OpenRouter)나 파이어웍스 AI(Fireworks AI)와 같은 다양한 대체 백엔드를 지원한다. 이를 통해 개발자는 자신의 예산과 필요 성능에 맞춰 추론 모델을 선택할 수 있는 유연성을 확보하게 되었으며, 특히 빈번한 API 호출이 필요한 대규모 프로젝트에서 강력한 유인책으로 작용할 전망이다.

딥클로드는 클로드 코드의 값비싼 앤스로픽 백엔드를 딥시크 V4 프로, 오픈라우터, 또는 파이어웍스 AI로 교체하여 에이전트 루프를 유지하면서도 청구 비용을 획기적으로 줄여준다.

기술적으로 딥클로드는 프록시 모듈과 CLI(명령줄 인터페이스) 래퍼를 통해 작동하는 구조를 취하고 있다. 앤스로픽의 독점 API 호출을 가로채 딥시크나 오픈라우터 API로 리다이렉션함으로써, 사용자는 클로드 코드의 인터페이스를 그대로 사용하면서도 실제 연산은 훨씬 저렴한 모델에서 수행하게 된다. 이러한 방식은 기존의 워크플로우를 해치지 않으면서도 비용 효율성을 극대화하는 전략으로 평가받는다.

기술적 아키텍처: 프록시 모듈을 통한 모델 스와핑

깃허브(GitHub)에 공개된 딥클로드의 기술 명세에 따르면, 이 시스템의 개발 과정에는 흥미로운 협업 사례가 포함되어 있다. 2026년 5월 3일의 커밋 기록을 살펴보면, 프록시 코드 작성 과정에서 '클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)' 모델이 공동 저자로 참여한 점이 확인된다. 고성능 AI 모델이 스스로의 실행 비용을 낮추는 도구를 만드는 데 기여했다는 사실은 기술 커뮤니티 내에서 큰 화제가 되고 있다.

• proxy/start-proxy.js: 프록시 모듈을 실행하기 위한 핵심 CLI 래퍼 역할 수행
• 딥시크 V4 프로 실행 화면을 포함한 원격 제어 스크린샷 및 관련 문서 업데이트 완료
• 2026년 5월 3일 초기 릴리스를 통해 17배 비용 절감 효과 공식화

추론 경제학 측면에서 앤스로픽과 딥시크의 가격 차이는 매우 극명하게 나타난다. 2026년 3월 기준 앤스로픽의 플래그십 모델인 클로드 오퍼스의 입력 토큰당 가격은 100만 토큰당 5달러 수준인 반면, 2026년 4월 출시된 딥시크 V3.2는 0.14달러에 불과하다. 딥클로드는 이러한 가격 격차를 전략적으로 이용하여 클로드 코드의 사용자 경험은 유지하면서도 실제 연산 비용을 95% 이상 절감하는 효과를 거두고 있다.

성능 면에서도 저가형 모델이 반드시 열세인 것은 아니라는 분석이 힘을 얻고 있다. 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크인 SWE-Bench 결과에 따르면, 중국의 키미(Kimi) K2.5 모델은 76.8%의 성공률을 기록하며 클로드 소네트(Sonnet)의 약 72%를 상회하는 성과를 보였다. 이는 개발자들이 딥클로드를 통해 비용을 아끼면서도 코드 작성 품질에서는 오히려 이득을 볼 수 있다는 실질적인 가능성을 시사한다.

시장의 함의와 지정학적 AI 경쟁

이번 스크립트의 확산은 미국 정부의 중국 AI 평가와 실제 개발 현장의 온도 차를 보여주는 사례이기도 하다. 미국 국립표준기술연구소(NIST) 산하 CAISI는 최근 딥시크 V4 프로가 미국 모델들에 비해 뒤처진다는 평가를 내놓았으나, 일각에서는 해당 벤치마크가 특정 미국 모델에 유리하게 설정된 편향된 결과라고 비판한다. 실제 개발자들은 정치적 판단보다는 딥클로드와 같은 도구를 통해 얻을 수 있는 실질적인 효율성과 비용 절감에 더 민감하게 반응하고 있다.

딥클로드 사용자들은 앤스로픽이 최근 클로드 코드에 도입한 최신 기능들도 여전히 활용할 수 있다. 2026년 4월 말과 5월 초에 업데이트된 내용에 따르면, 클로드 코드는 기존의 /cost와 /stats 명령어를 통합한 새로운 /usage 명령어를 지원하며, 사용자 설정은 ~/.claude/settings.json 파일에 영구적으로 저장된다. 딥클로드 프록시 환경에서도 이러한 설정값들은 프로젝트별 정책 우선순위에 따라 정상적으로 적용되어 사용자 편의성을 유지한다.

다만 딥클로드의 장기적인 생존 여부는 앤스로픽의 향후 대응에 달려 있다. 앤스로픽이 자사 서비스 약관을 근거로 제3자 프록시를 통한 API 접근을 차단하거나, 클로드 코드의 에이전트 로직을 자사 백엔드와 더 강력하게 결합할 경우 딥클로드와 같은 '모델 스와핑' 방식은 제약을 받을 수 있다. 그럼에도 불구하고 개발자 커뮤니티 내에서 비용 효율적인 대안을 찾으려는 시도는 앞으로도 지속될 것으로 보이며, 이는 AI 모델 시장의 가격 경쟁을 더욱 가속화할 전망이다.