GPT-6 Sol vs Luna
검증하기 쉬운 작업인지와 합격한 결과당 비용을 기준으로 선택하세요.
GPT-6 Sol vs Luna는 복잡한 개발과 범위가 좁은 대량 작업 사이의 선택입니다. 동일한 과금 토큰과 처리 모드에서 Sol은 20배 가격입니다. 지능이나 완료 작업 비용이 반드시 20배라는 뜻은 아닙니다.
2026년 9월 23일 확인. 이 출시 리뷰는 OpenAI 공식 문서와 재계산 가능한 비용 예제를 바탕으로 합니다. 통제된 비교 벤치마크는 실행하지 않았습니다. 추천은 검증의 출발점이며 정확도나 속도 실측 결과가 아닙니다.
Sol과 Luna는 무엇이 다른가?
OpenAI 직접 API의 Standard 가격이며 단위는 백만 토큰당 USD입니다. OmniaKey 요금이 아닙니다.
| 항목 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| API 모델 ID | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| 공식 용도 | 복잡한 코딩과 에이전트 | 명확한 대량 작업 |
| 비캐시 입력 | $2.00 | $0.10 |
| 캐시 읽기 | $0.20 | $0.01 |
| 캐시 쓰기 | $2.50 | $0.125 |
| 출력 | $10.00 | $0.50 |
| 컨텍스트 (토큰) | 1,050,000 | 1,050,000 |
| 최대 입력 (토큰) | 922,000 | 922,000 |
| 최대 출력 (토큰) | 128,000 | 128,000 |
| 지식 기준일 | 2026-04-20 | 2026-05-18 |
둘 다 2026년 9월 22일 출시됐고 텍스트·이미지를 받아 텍스트를 출력합니다. none, low, 기본 medium, high, xhigh, max도 같습니다. 기능이 같아도 신뢰성, 속도, 소비량은 다를 수 있습니다. Luna의 최신 지식 기준일이 더 강한 추론을 뜻하지는 않습니다.
같은 작업량의 API 비용 비교
| 가정한 작업량 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 비캐시 입력 100K + 과금 출력 10K | $0.30 | $0.015 |
| 비캐시 입력 300K + 과금 출력 10K | $1.35 | $0.0675 |
| 입력 10K + 출력 1K 작업 1,000건 | $30.00 | $1.50 |
입력이 272K 토큰을 초과하면 요청 전체에 입력·캐시 2배, 출력 1.5배 요금이 적용됩니다. 초과분만 비싸지는 것이 아닙니다. 현재 문구상 정확히 272K는 낮은 요금 구간입니다.
실측 청구액이 아닌 계산 예시입니다. 출력은 추론과 보이는 텍스트를 포함합니다. 캐시 읽기·쓰기 없이 한 번 실행한다고 가정하며 도구, 저장, 세금, 사람의 검토 비용은 제외합니다. 실제 비용은 usage로 확인하세요.
코딩과 추출에는 무엇을 선택할까?
Sol부터 평가: 모듈 간 디버깅, 호환성 제약, 여러 도구 결과를 해석하는 작업.
Luna부터 평가: 추출, 고정 분류, 검증이 쉬운 국소 변환.
에이전트 하나에서 둘을 함께 쓸 수 있습니다. 계획·어려운 수정에는 Sol, 검증된 추출에는 Luna를 쓰되 합격 기준은 유지하세요.
Luna부터 쓰고 필요할 때 Sol로 올리면?
입력 100K와 출력 10K에서 Luna는 $0.015, Sol로 완전히 다시 실행하면 $0.30입니다. **가정한 20%**가 Sol로 넘어간다면:
$0.015 + 0.20 × $0.30 = $0.075
이 조건에서는 Sol만 쓰는 것보다 75% 낮습니다. 20%는 실측 실패율이 아닙니다. 검증, 추가 컨텍스트, 도구, 사람 비용이 절약을 줄일 수 있습니다. 검증기가 오류를 놓치면 품질 비교가 성립하지 않습니다.
0.015 + p × 0.30 < 0.30은 p < 0.95를 요구합니다. 95%는 토큰 비용만의 손익분기이며 허용 가능한 실패율이 아닙니다. 전체 비용을 합격 작업 수로 나누고 남은 오류도 확인하세요.
API 호환성과 도구 호출
두 모델 모두 Responses와 Chat Completions를 지원합니다. 추론과 도구를 함께 쓰려면 Responses API를 사용하세요. Chat Completions의 function calling은 reasoning_effort=none에서만 지원되므로 두 엔드포인트의 동작은 같지 않습니다.
Responses의 reasoning.effort는 none, low, medium, high, xhigh, max를 지원합니다. 비교할 때 수준을 고정하세요. 구조화 출력과 이미지 입력을 지원하지만 모델 자체 출력은 텍스트입니다. 이미지 생성 도구는 별도 작업입니다.
예제와 가격은 OpenAI 직접 API 기준입니다. OmniaKey 경로, 기능, 요금은 모델 목록에서 확인하세요. OpenAI 출시가 게이트웨이, Codex 또는 ChatGPT 요금제의 접근 권한까지 확인해 주지는 않습니다.
두 모델을 공정하게 평가하는 방법
어려운 사례를 포함한 대표 작업 20–50건을 고르고 입력, 저장소 버전, 도구, 권한, 추론, 시간 제한을 고정하세요. 같은 수준 이름이 동일 연산량을 보장하지는 않습니다.
첫 성공, 재시도, 실패, 입력·캐시·추론·출력 토큰, 도구 비용, p50/p95 지연, 수동 수정 시간을 기록하세요. 합격 결과도 검사하고 중요 사례는 반복하세요. 낮은 가격으로 빠른 속도를, 높은 가격으로 20배 품질을 추정하지 마세요.
자주 묻는 질문
Sol은 정말 20배 비싼가?
같은 토큰, 처리 모드와 대응 가격 구간에서는 캐시와 출력을 포함해 그렇습니다. 실제 작업의 소비량은 다를 수 있습니다.
코딩 에이전트에는 어느 모델이 좋나?
연결된 개발 작업은 Sol, 테스트 가능한 제한 단계는 Luna를 평가하세요. 이 글에는 자체 품질 벤치마크 결과가 없습니다.
GPT-6 Terra가 중간 모델인가?
현재 공개 목록은 Astra, Sol, Luna이며 gpt-6-terra는 없습니다. GPT-5.6 Terra는 확인된 GPT-6 모델이 아닙니다.