GPT-6 모델 4종 정리 — 작업별로 뭘 쓰면 되나

9월 한 달 동안 GPT-6 이름을 단 모델이 네 개 나왔습니다. 이름만 보고 고르면 같은 일에 돈을 5배 더 내거나, 이미 새 버전이 나온 모델을 계속 쓰게 됩니다.

 

이 블로그에서 여러 회사 모델 가격을 계속 비교해 왔고, 이번엔 OpenAI 개발자 문서 네 개를 나란히 놓고 봤습니다. 끝까지 보면 작업마다 어느 모델을 고를지 바로 판단할 수 있습니다.

한눈에 — 4종 가격과 역할

모델	출시	입력 / 출력	반복 입력 할인가(캐시)	OpenAI 설명
GPT-6 Astra	9/3	$10 / $50	$1	가장 강력한 모델, 가장 어려운 작업용
GPT-6 Sol	9/22	$2 / $10	$0.20	6.1 Sol로 바꾸라고 안내
GPT-6.1 Sol	9/29	$2 / $10	$0.10	Astra에 가까운 성능을 더 낮은 가격에
GPT-6 Luna	9/22	$0.10 / $0.50	$0.01	범위가 좁고 양이 많은 작업용

가격은 100만 토큰(글자를 잘게 쪼갠 단위)당, 2026-10 OpenAI 공식 문서 기준입니다. 네 모델 모두 한 번에 읽을 수 있는 길이(컨텍스트)는 105만 토큰, 한 번에 출력할 수 있는 양은 최대 12만 8천 토큰으로 같습니다. 그래서 고르는 기준은 길이가 아니라 가격과 작업 난이도입니다.

Sol은 일주일 만에 6.1 Sol로 바뀌었다

Sol 문서에는 지금 "더 새로운 Sol은 6.1 Sol을 보라"는 안내가 붙어 있습니다. 출시 일주일 만입니다.

• 가격은 그대로인데, 반복해서 넣는 입력의 할인가(캐시)가 $0.20에서 $0.10으로 절반이 됐습니다. 같은 문서·코드를 반복해서 넣는 작업일수록 차이가 커집니다.
• 여러 에이전트를 동시에 돌리는 기능(시험판, 베타)도 6.1 Sol에 추가됐습니다.

그래서 새로 시작한다면 Sol이 아니라 6.1 Sol입니다.

작업별로 고르기

• 기본 → 6.1 Sol: 코딩, 에이전트 작업, 대부분의 업무. 가격 대비 성능이 가장 무난한 자리입니다.
• 정말 어려운 작업만 → Astra: 6.1 Sol보다 5배 비쌉니다. 6.1 Sol로 해 봤는데 결과가 부족할 때 올리는 단계로 두는 게 맞습니다.
• 대량·단순 작업 → Luna: 분류, 정보 추출, 짧은 요약처럼 범위가 좁고 양이 많은 일. 6.1 Sol의 20분의 1 가격이라 수천 건을 돌려도 부담이 적습니다. 판단이 많이 필요한 코딩은 6.1 Sol 이상에 맡기는 게 안전합니다.

Claude와 나란히 보면

가격대 (입력 / 출력)	GPT-6	Claude
$10 / $50	Astra	Fable 5.1
$4 / $20	—	Opus 5.5
$2 / $10	6.1 Sol	Sonnet 5.5
저가형	Luna ($0.10 / $0.50)	Haiku 4.5 ($1 / $5)

가장 비싼 모델끼리, 중간 모델끼리 가격이 정확히 겹칩니다. 다만 표의 100만 토큰당 가격이 같아도 실제 비용은 다를 수 있습니다. 회사마다 같은 글을 토큰으로 쪼개는 방식이 달라서, 같은 작업에 드는 토큰 수부터 다르기 때문입니다. 정확한 비교는 자기 작업을 양쪽에 한 번씩 돌려 청구 금액을 보는 수밖에 없습니다. Claude 쪽 선택 기준은 Opus 5.5 정리에 따로 정리했습니다.

고르기 전에 자주 걸리는 질문

Q. Sol로 만든 코드는 바꿔야 하나요?
급하진 않습니다. Sol 문서에는 6.1 Sol 안내만 붙어 있고, 지원 중단 일정은 나와 있지 않습니다. 다만 모델 ID를 gpt-6.1-sol로 바꾸면 같은 가격에 캐시 비용이 절반이니, 옮기지 않을 이유가 적습니다.

Q. 생각하는 단계(reasoning effort)는 모델마다 같나요?
네 모델 모두 low부터 max까지 있고, Sol·6.1 Sol·Luna는 기본이 medium입니다. 차이는 가장 낮은 단계입니다. Sol·Luna는 생각을 끄는 none을 지원하고, 6.1 Sol과 Astra는 지원하지 않습니다.

Q. Luna로 비용을 아끼려면?
작업을 쪼개서 단순한 단계(분류·추출)만 Luna에 맡기고, 판단이 필요한 단계는 6.1 Sol에 넘기는 식으로 섞어 쓰는 게 현실적입니다.

 

다음 GPT 모델이 나와도 "기본은 중간, 어려울 때만 위, 대량은 아래" 원칙은 그대로 통합니다.

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