매일 아침 정리하는 세계의 흐름
해시스 브리핑
The Haesis Briefing
홈 › AI
AI

GPT-6 Sol과 Luna 출시: OpenAI가 GPT-5.6 가격의 절반으로 내놓은 중간·저가 모델

OpenAI가 GPT-6 제품군에 두 가지 모델을 새로 추가했다. 균형형 모델인 GPT-6 Sol과 가장 저렴한 모델인 GPT-6 Luna이다. 지금까지 GPT-6라고 하면 최상위 등급인 GPT-6 Astra 하나뿐이었는데, 이번에 그 아래 단계가 채워지면서 제품군의 구성이 갖춰졌다. 모델 ID는 각각 gpt-6-sol, gpt-6-luna이다.

GPT-6 Sol은 대화형 작업과 에이전트 방식의 코딩, 그리고 여러 단계에 걸쳐 꼼꼼한 검증이 필요한 개발 작업을 겨냥한 모델이다. GPT-6 Luna는 문서 요약, 필요한 정보 추출, 짧은 질문에 대한 답변처럼 작고 빠르게 끝나는 작업에 맞춘 경량 모델이며, GPT-6 제품군 가운데 비용이 가장 낮다.

주요 스펙과 가격

두 모델은 Astra와 같은 컨텍스트 윈도우 1.05M 토큰, 최대 출력 128K 토큰을 공유한다. 즉 한 번에 읽고 쓸 수 있는 분량은 Astra와 같고, 차이는 능력과 가격에서 난다. 지식 기준일은 Sol이 2026년 4월 20일, Luna가 2026년 5월 18일로 조금 다르다.

가격은 100만 토큰 기준으로 다음과 같다. GPT-6 Sol: 입력 $2.00, 캐시된 입력 $0.20, 출력 $10.00; GPT-6 Luna: 입력 $0.10, 캐시된 입력 $0.01, 출력 $0.50; 비교용 GPT-6 Astra: 입력 $10.00, 출력 $50.00.

캐시된 입력 요금은 두 모델 모두 일반 입력 요금의 10분의 1이다. 또한 짧은 컨텍스트 한도를 넘어서는 요청에는 더 높은 긴 컨텍스트 요금이 적용된다.

이전 세대와 비교하면

이번 출시에서 가장 눈에 띄는 부분은 가격이다. GPT-5.6 Sol은 입력 $4.00, 출력 $20.00이었는데 GPT-6 Sol은 $2.00과 $10.00으로 정확히 절반이다. GPT-5.6 Luna는 입력 $0.20, 출력 $1.20이었고 GPT-6 Luna는 $0.10과 $0.50이다. 세대가 바뀌면서 두 등급 모두 가격이 크게 내려간 셈이다.

왜 중요한가

에이전트가 반복 실행되는 구조나 대량의 일괄 처리 작업에서는 어떤 모델을 쓸지를 결국 비용이 좌우하는 경우가 많다. 그런 작업을 실제로 맡는 중간 등급과 저가 등급의 가격이 절반이 되었다는 점이 이번 발표의 핵심이다. OpenAI는 GPT-6 Sol이 이전 모델보다 실수가 절반 정도로 줄었고, 훨씬 낮은 비용으로 Astra 수준의 안정성에 도달했다고 설명한다.

제공 범위도 넓다. 두 모델은 API, Codex, ChatGPT Work에서 쓸 수 있고, Luna는 여기에 더해 데스크톱 앱과 무료 및 Go 사용자에게도 열린다. GitHub도 같은 날 두 모델을 Copilot에 추가했다. Sol은 Pro+, Max, Business, Enterprise 요금제에서, Luna는 Pro를 포함한 같은 범위에서 쓸 수 있다. GitHub는 Visual Studio Code, Visual Studio, Copilot CLI, 클라우드 에이전트, github.com, 모바일, JetBrains, Xcode, Eclipse에 점진적으로 배포하고 있다.

어떤 모델을 고르면 좋을까

꼼꼼한 다단계 검증이 필요한 코딩이나 개발 업무라면 Sol이 맞고, 문서 요약이나 항목 추출처럼 가볍고 반복적인 작업이라면 Luna가 비용 면에서 유리하다. 가장 높은 능력이 필요하다면 여전히 Astra가 최상위 등급으로 남아 있다. 주 대상은 에이전트 루프나 대량 API 작업을 운영하는 개발자이다.

참고할 점

OpenAI는 ChatGPT 앱과 웹사이트에서의 배포가 출시일 내내 이어질 것으로 예상했다. 따라서 계정에 따라 모델 선택 메뉴에 나타나는 시점이 다를 수 있다. Copilot 역시 점진적으로 배포되므로 모든 사용자에게 동시에 보이지는 않을 수 있다. API로 사용하려면 모델 ID에 gpt-6-sol 또는 gpt-6-luna를 지정하면 된다.

출처: ai-tldr.dev · 원문 보기 ↗