OpenAI, GPT-6 Sol 및 Luna를 50% 낮은 API 가격으로 소개

OpenAI는 2026년 9월 22일에 GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna를 발표했으며, 9월 초에 출시한 GPT-6 Astra와 함께 GPT-6 모델군을 확장하고 두 새로운 모델의 API 가격을 GPT-5.6 프로모션 가격 대비 50% 인하했습니다.

OpenAI는 발표에서 두 모델을 GPT-6 Astra와 유사한 방법으로 훈련했으며, Astra의 전문 작업, 사실성, 코딩, 컴퓨터 활용 및 정렬에서의 성능 향상을 더 빠르고 저렴한 모델로 확장했다고 밝혔습니다. OpenAI는 Astra가 가장 까다로운 프로젝트에서도 전반적으로 최고의 모델이라고 말했으며, Sol과 Luna가 모델군 전반의 비용 효율성을 높인다고 설명했습니다.

가격 및 모델 역할

GPT-6 Sol은 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10에 가격이 책정되며, 이는 GPT-5.6 Sol의 $4와 $20에서 인하된 것입니다. GPT-6 Luna는 백만 입력 토큰당 $0.10, 백만 출력 토큰당 $0.50에 가격이 책정되며, 이는 GPT-5.6 Luna의 $0.20와 $1.20에서 인하된 것입니다. OpenAI는 각 변경을 GPT-5.6 프로모션 가격 대비 50% 감소로 설명하고, 가격 인하가 캐싱 및 추론 개선 덕분이라고 밝혔으며, 절감액을 사용자와 고객에게 직접 전달하고 있다고 말했습니다.

OpenAI의 GPT-6 Sol에 대한 API 문서는 이 모델이 복잡한 코딩 및 에이전트 워크플로우용으로 구축되었다고 설명하고, GPT-6 Luna 문서는 Luna가 집중된 대량 작업에 가장 효율적인 모델이라고 설명합니다. 두 모델 모두 1,050,000 토큰의 컨텍스트 창과 128,000 토큰의 최대 출력 길이를 제공하며, 텍스트와 이미지 입력을 텍스트 출력과 함께 받아들이고, 추론 노력 설정을 없음부터 최대까지 지원하며 기본값은 중간입니다. Sol은 2026년 4월 20일을 지식 컷오프 날짜로, Luna는 2026년 5월 18일을 컷오프 날짜로 갖습니다. 캐시된 입력은 비캐시 요금의 10%에 해당하며, Sol은 백만 토큰당 $0.20, Luna는 $0.01이며, 캐시 쓰기는 비캐시 입력 요금의 1.25배로 청구됩니다.

보고된 평가 결과

AutomationBench에서 47개의 도구를 사용해 AI 에이전트를 엔드‑투‑엔드 비즈니스 워크플로우에 테스트한 결과, OpenAI는 높은 노력 수준에서 GPT‑6 Sol이 작업당 $0.27에 33.2% 점수를 기록했으며, 이는 Claude Opus 5가 최대 노력에서 해당 모델 비용의 9%에 해당하는 비용으로 수행한 것보다 우수하고, 낮은 노력의 GPT‑6 Astra(30.3%)와 Claude Fable 5.1이 Opus 5 대체와 함께 31.4%를 기록한 것보다도 높다고 보고했습니다. OpenAI는 Fable 5.1 수치가 실제 비용을 과소평가하고 있다고 언급했는데, 이는 대체 사용이 약 40%의 작업에서 발생했기 때문입니다.

OpenAI는 높은 노력 수준에서 GPT‑6 Luna가 동일 벤치마크에서 GPT‑5.6 전 모델보다 5.4 퍼센트 포인트 향상되고 작업당 비용이 58% 낮아졌다고 보고했습니다. 55개의 하위 산업에 걸친 장기 전문 작업을 평가하는 Agents’ Last Exam에서, OpenAI는 최대 노력 수준의 GPT‑6 Sol이 56.4% 점수를 기록했으며, 이는 평가에서 Claude Opus 5가 가장 높은 점수를 기록한 것보다 작업당 비용이 60% 낮다고 밝혔습니다.

사용자가 모델 오류를 표시한 익명화된 대화 데이터를 기반으로 한 내부 사실성 평가에서, OpenAI는 GPT‑6 Sol이 전 모델보다 약 절반 수준의 오류를 발생시키며, 높은 노력 수준의 GPT‑6 Luna는 비용이 약 백분의 일 수준인 GPT‑5.6 Sol과 동등한 성능을 보인다고 밝혔습니다. OpenAI는 표시된 대화가 일반 사용을 대표하지 않으며, 실제 사용에서는 사실 오류가 더 드물다고 언급했습니다.

실제 코드베이스에 병합할 준비가 되었는지 여부로 코딩 에이전트를 평가하는 FrontierCode에서, OpenAI는 GPT‑6 Sol이 GPT‑5.6 Sol에 비해 크게 개선되었으며 높은 노력 수준에서 Claude Fable 5.1과 비슷한 성능을 훨씬 낮은 비용으로 달성했다고 보고했습니다. 실제 코드베이스에서 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 테스트하는 DeepSWE v1.1에서는, OpenAI는 최대 노력 수준의 GPT‑6 Sol이 68.8% 점수를 기록했으며, 이는 평가에서 Claude Fable 5가 69.9%로 기록한 최고 점수와 1.1 퍼센트 포인트 차이이며, 작업당 비용이 약 80% 낮다고 밝혔습니다. OpenAI는 최대 노력 수준의 GPT‑6 Luna가 66.6% 점수를 기록했으며, 이는 중간 노력 수준의 Claude Opus 5와 Fable 5와 비교 가능하지만 각각 작업당 비용이 93%와 96% 낮다고 보고했습니다.

OpenAI는 내부 코딩 에이전트 사용량이 급격히 증가했으며, 일일 토큰 사용량이 API 가격 기준으로 중위 연구자는 $600을, 90번째 백분위수 연구자는 $7,000을 초과한다고 밝혔습니다.

OSWorld 2.0 오프라인에서, OpenAI는 높은 노력 수준의 GPT‑6 Sol이 중간 노력 수준의 Claude Opus 5가 60.3%를 기록한 것에 비해 60.5% 점수를 얻었으며, 작업당 비용이 약 80% 낮다고 보고했으며, 최대 노력 수준의 GPT‑6 Luna는 중간 노력 수준의 GPT‑5.6 Sol을 비용의 1/10 수준으로 능가했다고 밝혔습니다.

OpenAI는 자체 모델 평가가 연구 환경이나 API를 통해 수행되었으며, 경쟁사 점수는 공개된 보고서에서 가져왔고, Fable 5.1 점수가 없을 경우 Claude Fable 5 점수를 사용했다고 밝혔습니다. 또한 회사는 Astra의 커뮤니케이션 스타일을 Sol과 Luna에 적용했으며, 특히 기술 및 코딩 대화에서 더 명확한 표현, 용어 사용 감소, 약간 짧은 답변을 강조했습니다.

캐싱, 정렬 및 가용성

OpenAI는 GPT-6에 대한 향상된 프롬프트 캐싱이 기본적으로 더 높은 캐시 적중률을 제공하며, 캐시된 입력 토큰 읽기에 대해 90% 할인된 가격을 적용한다고 밝혔습니다. 새로운 개발자 도구에는 프롬프트 캐싱 대시보드, 캐시 기회를 놓친 경우를 설명하는 진단 도구, 추론 노력 및 도구 제어를 통해 이전 컨텍스트를 보존하여 캐시 재사용을 가능하게 하는 기능, 그리고 개발자가 캐시된 프롬프트 접두사의 종료 지점을 선택할 수 있는 명시적 중단점이 포함됩니다. 발표에 따르면 GitHub는 지난 몇 달 동안 이러한 개선으로 인해 수십억 건의 OpenAI 모델 요청 중 50% 이상에서 새로 처리해야 하는 프롬프트 토큰 비중이 감소했으며, 이를 통해 Copilot의 응답 속도가 빨라졌다고 보고했습니다.

정렬 측면에서 OpenAI는 두 모델 모두 평가에서 GPT-5.6 대비 개선되었으며, 특히 코딩 작업에 대한 오해의 소지가 있는 주장 비율이 낮아졌다고 밝혔습니다. 다만 해당 평가는 의도적으로 어려운 상황을 테스트하도록 설계되었으며 일반 사용 시의 실패율을 측정하지는 않았습니다. 전체 결과는 발표에 따라 GPT-6 Astra 시스템 카드에 수록되어 있습니다.

GPT-6 Sol 및 Luna는 2026년 9월 22일부터 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자를 대상으로 ChatGPT Work와 Codex에서 이용할 수 있습니다. 무료 및 Go 사용자는 데스크톱 앱에서 GPT-6 Luna에 접근할 수 있으며, 해당 모델은 아직 Chat에서는 제공되지 않습니다. OpenAI API에서는 모델을 gpt-6-sol 그리고 gpt-6-luna이용할 수 있습니다. OpenAI는 서비스 안정성을 유지하기 위해 하루 동안 점진적으로 모델을 ChatGPT에 롤아웃할 계획이라고 밝혔습니다.