--- title: RunAPI를 통해 WorkBuddy에서 DeepSeek 사용하기 — MCP LLM 가이드 | RunAPI description: RunAPI MCP 서버를 통해 WorkBuddy에서 DeepSeek V4를 실행하세요. 키 하나, 내장 추론 모드, DeepSeek 요금 50% 할인 — 별도 공급자 설정 불필요. url: https://runapi.ai/ko/workbuddy-deepseek.md canonical: https://runapi.ai/ko/workbuddy-deepseek locale: ko site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-deepseek zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-deepseek es: https://runapi.ai/es/workbuddy-deepseek ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek de: https://runapi.ai/de/workbuddy-deepseek fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-deepseek pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-deepseek ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-deepseek it: https://runapi.ai/it/workbuddy-deepseek nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-deepseek pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-deepseek tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-deepseek zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-deepseek zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-deepseek ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-deepseek x-default: https://runapi.ai/workbuddy-deepseek model: deepseek --- > HTML version: https://runapi.ai/ko/workbuddy-deepseek > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # WorkBuddy에서 DeepSeek을 사용하세요. DeepSeek V4는 RunAPI MCP 서버를 통해 이용할 수 있는 추론 지원 LLM입니다 — 속도 중심의 Flash와 품질 중심의 Pro, 요청 파라미터로 활성화되는 내장 연쇄적 사고 기능을 제공합니다. WorkBuddy에 RunAPI를 MCP 서버로 한 번 추가하면 워크벤치 에이전트가 DeepSeek 공식 요금의 50%로 DeepSeek을 호출할 수 있습니다. - [API Key 받기](https://runapi.ai/ko/login) - [문서 읽기](https://runapi.ai/ko/docs/guides) MCP 서버 하나 · 내장 추론 · DeepSeek 요금 50% 할인 ### 프롬프트 ```text Using the runapi MCP server, ask DeepSeek to help me with a coding task. Requirements: - Call the chat tool exposed by the runapi MCP server. - Set model to "deepseek-v4-pro". - Enable reasoning by setting thinking.type to "enabled". - Task: write a Python function that finds the longest palindromic substring in O(n) time using Manacher's algorithm, then explain the key insight in two sentences. - Show me the reply and the token usage. ``` ### MCP 설정 ```bash { "mcp_servers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### 응답 ```json { "model": "deepseek-v4-pro", "choices": [ { "message": { "role": "assistant", "content": "Here is Manacher's algorithm implementation..." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 42, "completion_tokens": 356, "total_tokens": 398 } } ``` ## 세 단계로 WorkBuddy에서 DeepSeek 사용하기 1. **RunAPI를 MCP server로 추가하기** - WorkBuddy를 실행하는 환경에 RUNAPI_API_KEY를 설정한 뒤, streamable HTTP 방식으로 https://runapi.ai/mcp 를 가리키는 runapi MCP 서버를 등록하세요. Authorization 헤더에 키를 포함하면 DeepSeek가 다른 모든 RunAPI 모델과 함께 호출 가능한 도구로 표시됩니다. `export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp ` 2. **워크벤치 에이전트에 프롬프트 입력** - WorkBuddy에 자연어 요청을 입력하고 모델 이름을 지정하세요. 품질이 중요하면 deepseek-v4-pro를, 속도가 중요하면 deepseek-v4-flash를 요청하고, 단계별 추론 과정을 보려면 thinking.type을 enabled로 설정하면 됩니다 — 별도 모델 슬러그는 필요 없습니다. `model: deepseek-v4-pro` 3. **워크벤치에서 응답 확인하기** - WorkBuddy가 runapi MCP 도구를 호출하면 응답이 대화창에 돌아오며, 결제 투명성을 위해 토큰 사용량도 함께 표시됩니다. DeepSeek, GPT, Claude 등 RunAPI를 통해 호출하는 모델이 달라도 동일한 흐름이 적용되며 모델 이름만 바뀝니다. `"total_tokens": 398` ## DeepSeek 채팅 파라미터 | 파라미터 | 유형 | 설명 | | --- | --- | --- | | `model` | `string` | 필수. deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash. | | `messages` | `array` | 필수. role(system, user, assistant)과 content 필드를 가진 메시지 객체 배열입니다. | | `stream` | `boolean` | 선택. 스트리밍 출력을 사용하려면 true로 설정하세요. 기본값은 false입니다. | | `max_tokens` | `integer` | 선택. 생성할 최대 토큰 수. | | `temperature` | `number` | 선택. 0~2 사이의 샘플링 온도. 낮은 값일수록 더 결정론적입니다. | | `thinking` | `object` | 선택. DeepSeek의 내장 추론 모드를 활성화하려면 type을 "enabled"로 설정하세요. | ## WorkBuddy에서 DeepSeek란? DeepSeek V4는 WorkBuddy가 RunAPI MCP 서버를 통해 호출하는 추론 지원 LLM으로, 공급자별 가입이나 추가 키가 필요 없습니다. 별도 모델 슬러그 없이 요청 파라미터로 chain-of-thought 추론을 내장 지원하며, RunAPI는 이미 저렴한 공식 DeepSeek 요금의 50%로 제공합니다. 워크벤치 에이전트가 호출할 수 있는 추론 지원 모델 중 토큰당 최저가 옵션입니다. ## DeepSeek 활용 사례 - **대용량 워크벤치 작업을 위한 비용 효율적인 선택** - 일상적인 초안 작성, 요약, 일괄 번역 작업을 WorkBuddy에서 프리미엄 모델 대신 DeepSeek로 처리하세요. RunAPI를 통해 DeepSeek의 저렴한 요금에서 50%를 추가 절감하여, 워크벤치가 수천 건의 요청을 처리해도 토큰 비용이 낮게 유지됩니다. - **사고 과정이 보이는 고난도 추론 작업** - 단계별 추론이 정확도를 높이는 수학, 논리, 코드 디버깅, 계획 수립 작업에는 thinking 모드를 활성화하세요. 추론 토큰이 도구 결과에 포함되어 WorkBuddy 내에서 모델이 어떻게 답에 도달했는지 확인할 수 있습니다. - **코드 생성 및 디버깅** - 워크벤치 에이전트에 코드 생성, 알고리즘 구현, 디버깅 작업을 DeepSeek V4 Pro로 보내도록 요청하세요. 코딩 벤치마크에서 높은 점수를 기록하며 GPT-5.5 대비 토큰당 비용이 훨씬 낮습니다. ## DeepSeek + WorkBuddy 자주 묻는 질문 ### WorkBuddy는 어떻게 DeepSeek를 호출하나요? DeepSeek 계정이 필요한가요? 아니요. WorkBuddy는 MCP를 기본 지원하며, runapi MCP 서버가 DeepSeek를 표준 도구로 노출합니다. RUNAPI_API_KEY로 서버를 한 번 등록한 뒤 프롬프트에 deepseek-v4-pro 또는 deepseek-v4-flash를 지정하면 됩니다 — DeepSeek 계정이나 별도 자격 증명은 필요 없습니다. ### DeepSeek의 thinking 토큰이란 무엇이며 비용에 어떤 영향을 미치나요? 추론을 활성화(thinking.type을 enabled로 설정)하면 DeepSeek가 chain-of-thought 과정을 보여주는 추가 "thinking" 토큰을 생성합니다. 이 토큰은 출력 토큰으로 집계되어 그에 따라 요금이 부과됩니다. 복잡한 작업에서 정확도를 향상시키지만 전체 토큰 사용량이 증가합니다. ### deepseek-v4-flash와 deepseek-v4-pro의 차이점은 무엇인가요? Flash는 낮은 지연 시간과 비용으로 속도를 우선시합니다. Pro는 복잡한 추론, 코딩, 다단계 작업에서 더 나은 성능으로 품질을 우선시합니다. 두 모델 모두 동일한 runapi MCP 서버를 통해 접근하며 동일한 파라미터를 사용합니다. ### 작업 중에 DeepSeek와 WorkBuddy의 다른 모델 간에 전환할 수 있나요? 네. runapi MCP 서버 뒤의 모든 모델은 워크벤치 에이전트가 요청별로 선택할 수 있는 도구입니다. 비용이 중요한 단계에는 DeepSeek를, 어려운 단계에는 프리미엄 모델을 요청하면 됩니다 — 동일한 키, 동일한 서버, 설정 변경 없음. ### RunAPI의 DeepSeek 가격은 DeepSeek 직접 API 가격과 어떻게 비교되나요? RunAPI는 DeepSeek 공식 요금의 50%로 토큰을 제공합니다. DeepSeek은 이미 최저 비용 LLM 제공업체 중 하나이므로, RunAPI를 통해 추론 가능한 모델에 대한 최저 토큰당 가격을 이용할 수 있습니다. 구독이나 최소 지출 없이 토큰당 요금이 청구됩니다. - [WorkBuddy 설정 가이드 →](https://runapi.ai/ko/workbuddy.md) - 아직 연결하지 않으셨나요? WorkBuddy용 RunAPI MCP 설정 가이드를 참조하세요. - [DeepSeek 모델 →](https://runapi.ai/ko/models/deepseek.md) - DeepSeek V4 변형, 가격 및 API 문서를 확인하세요. ## 지금 바로 WorkBuddy에서 DeepSeek를 사용해 보세요. 무료 RunAPI 키를 발급받고, WorkBuddy에 MCP 서버를 추가한 뒤, 워크벤치 에이전트에 deepseek-v4-pro를 요청하세요 — 추론 기능 포함, 최저 토큰 가격으로 이용 가능합니다. [모델 보기 →](https://runapi.ai/ko/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ko/.md) ### 제품 - [모델 카탈로그](https://runapi.ai/ko/models.md) - [요금](https://runapi.ai/ko/pricing.md) - [제공사](https://runapi.ai/ko/models#all-models) ### 개발자 - [문서](https://runapi.ai/ko/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ko/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ko/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ko/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ko/x402.md) ### 가이드 - [Claude Code와 Cursor](https://runapi.ai/ko/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API 설정](https://runapi.ai/ko/cursor-api-setup.md) - [RunAPI와 OpenRouter 비교](https://runapi.ai/ko/openrouter-alternative.md) ### 회사 - [엔터프라이즈](https://runapi.ai/ko/contact.md) - [문의](https://runapi.ai/ko/contact.md) ### 법적 고지 - [약관](https://runapi.ai/ko/terms.md) - [개인정보](https://runapi.ai/ko/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ko/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ko", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/koicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "SoftwareApplication", "name": "WorkBuddy용 RunAPI DeepSeek", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "RunAPI MCP 서버를 통해 WorkBuddy에서 DeepSeek V4를 실행하세요. 키 하나, 내장 추론 모드, DeepSeek 요금 50% 할인 — 별도 공급자 설정 불필요.", "url": "https://runapi.ai/ko/workbuddy-deepseek" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ko", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "WorkBuddy는 어떻게 DeepSeek를 호출하나요? 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