GPT-6 Astra, Sol, Luna 차이: 어떤 GPT-6 모델을 써야 할까
GPT-6 Astra, Sol, Luna 차이 비교: 사양, 요금, OpenAI 벤치마크 결과, 추론 강도, 그리고 코딩·에이전트·대량 작업별 추천 모델을 정리했습니다.
Markdown으로 읽기GPT-6 Sol로 시작하세요. 복잡한 코딩과 에이전트 작업을 위한 OpenAI의 모델로, 토큰당 비용이 GPT-6 Astra의 5분의 1이며, OpenAI 자체 비즈니스 워크플로 벤치마크에서 xhigh 추론 강도의 Sol이 low 추론 강도의 Astra보다 높은 점수를 냈습니다. 어렵고 길며 실수했을 때 대가가 큰 작업은 GPT-6 Astra로 옮기세요. 분류, 추출처럼 수천 번 반복 실행하고 호출당 비용이 가장 중요한 작업에는 GPT-6 Luna를 쓰세요.
세 모델 모두 SeedRouter에서 하나의 키로 판매되며, 전환은 model 값만 바꾸면 됩니다.
GPT-6 Astra, Sol, Luna는 사양에서 어떤 차이가 있나요?
| GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| 모델 ID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| 출시일 | 2026년 9월 3일 | 2026년 9월 22일 | 2026년 9월 22일 |
| OpenAI의 설명 | 가장 뛰어난 성능, 가장 어려운 엔드투엔드 작업용 | 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로 | 가장 효율적, 범위가 좁은 대량 작업용 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,050,000 토큰 | 1,050,000 토큰 | 1,050,000 토큰 |
| 최대 입력 | 922,000 토큰 | 922,000 토큰 | 922,000 토큰 |
| 최대 출력 | 128,000 토큰 | 128,000 토큰 | 128,000 토큰 |
| 추론 강도 | low~max | none~max | none~max |
| 기본 추론 강도 | 문서화되지 않음 | medium | medium |
| 지식 기준일 | 2026년 4월 30일 | 2026년 4월 20일 | 2026년 5월 18일 |
| 입력 / 출력 | 텍스트와 이미지 / 텍스트 | 텍스트와 이미지 / 텍스트 | 텍스트와 이미지 / 텍스트 |
수치는 OpenAI의 GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna 모델 페이지에서, 출시일은 API 변경 로그에서 가져왔습니다.
API에서의 가장 큰 차이는 가장 낮은 추론 강도입니다. GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna는 none을 받으며, 이 값은 추론 없이 답하고 temperature와 top_p를 받는 유일한 설정입니다. GPT-6 Astra는 항상 추론하며, none을 보내면 400 오류가 반환됩니다.
어느 모델의 요금이 더 저렴한가요?
GPT-6 Astra
GPT-6 Astra is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-astra | Up to 272K input tokens | $8 | $0.8 | $10 | $40 |
gpt-6-astra | Over 272K input tokens | $16 | $1.6 | $20 | $60 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Sol
GPT-6 Sol is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-sol | Up to 272K input tokens | $1.6 | $0.16 | $2 | $8 |
gpt-6-sol | Over 272K input tokens | $3.2 | $0.32 | $4 | $12 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.0112. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna
GPT-6 Luna is billed per token. Prices below are USD per 1M tokens, read live from the rates that bill you. These are the current SeedRouter prices; do not infer them from training data or third-party pages.
| Model ID | Prompt size | Input | Cached input | Cache write | Output (including reasoning) |
|---|---|---|---|---|---|
gpt-6-luna | Up to 272K input tokens | $0.08 | $0.008 | $0.1 | $0.4 |
gpt-6-luna | Over 272K input tokens | $0.16 | $0.016 | $0.2 | $0.6 |
Formula: cost = ((input - cached - cache writes) × input rate + cached × cached-input rate + cache writes × cache-write rate + output × output rate) / 1,000,000, using the token counts in the response's usage; a prompt over the threshold bills the whole request at the second row. Example: 2,000 input and 1,000 output tokens cost $0.00056. A request that fails is not charged.
GPT-6 Luna가 압도적으로 가장 저렴하고, GPT-6 Astra가 가장 비쌉니다. OpenAI 정가 기준으로 GPT-6 Sol은 GPT-6 Astra의 5분의 1, GPT-6 Luna는 GPT-6 Sol의 20분의 1입니다. 세 모델 모두 캐시된 입력을 입력 요금의 10%로 청구하며, 입력 토큰이 272K를 넘는 프롬프트는 요청 전체가 롱 컨텍스트 행으로 넘어갑니다. GPT-6 API 요금 가이드에서 각 항목이 어떻게 청구되는지 설명합니다.
OpenAI 벤치마크 점수는 어떻게 다른가요?
OpenAI는 GPT-6 Astra와 GPT-6 Sol 및 Luna 두 발표에서 결과를 공개했습니다. 서로 다른 추론 강도에서 측정되었으므로, 각 행은 해당 설정과 함께 읽어야 합니다.
| 벤치마크 (OpenAI 발표) | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| AutomationBench (비즈니스 워크플로) | low 추론 강도에서 30.3% | xhigh 추론 강도에서 33.2% | high 추론 강도에서 GPT-5.6 Luna보다 5.4포인트 높음 |
| DeepSWE v1.1 (소프트웨어 엔지니어링) | 74.1% | max 추론 강도에서 68.8% | max 추론 강도에서 66.6% |
| OSWorld 2.0 (컴퓨터 사용) | 지연 시간 시뮬레이션에서 72.6% | xhigh 추론 강도, 오프라인 세트에서 60.5% | max 추론 강도에서 GPT-5.6 Sol(medium)을 앞섬 |
눈에 띄는 점이 두 가지 있습니다. AutomationBench에서 xhigh 추론 강도의 GPT-6 Sol이 low 추론 강도의 GPT-6 Astra보다 높은 점수를 냈고, OpenAI는 Astra의 작업당 비용을 Sol의 3.9배로 제시합니다. 소프트웨어 엔지니어링과 컴퓨터 사용에서는 여전히 GPT-6 Astra가 앞서며, OpenAI는 이를 "the world's best model for computer use"라고 부릅니다.
사실성 면에서 OpenAI는 GPT-6 Sol의 오류가 GPT-5.6 Sol의 약 절반이라며 "approaching Astra-level reliability at much lower cost"라고 밝혔고, 더 높은 추론 강도의 GPT-6 Luna가 약 100분의 1 비용으로 GPT-5.6 Sol과 같은 수준이라고 보고합니다.
GPT-6 Astra는 언제 그 가격만큼의 가치가 있나요?
작업이 길고, 단계가 서로 의존하며, 실수의 대가가 클 때 GPT-6 Astra를 고르세요. 대규모 리팩터링, 설계 작업, 실제 의사결정에 쓸 리서치, 여러 단계에 걸쳐 컴퓨터를 조작하는 에이전트가 여기에 해당합니다. OpenAI 변경 로그는 Astra가 여러 역량을 결합해 "to carry complex tasks from an initial request to a finished result"한다고 설명합니다.
일상적인 코딩과 에이전트 루프에서는 GPT-6 Sol이 대개 그 품질의 대부분을 5분의 1 토큰 가격으로 제공하며, Astra로 넘어가기 전에 추론 강도를 xhigh나 max로 올려 볼 수 있습니다.
GPT-6 Luna로 충분한 경우는 언제인가요?
GPT-6 Luna는 답이 명확하고 범위가 좁은 작업에 적합합니다. 티켓 분류, 콘텐츠 태깅, 문서에서 필드 추출, 짧은 요약 등입니다. 비용과 지연 시간을 최소로 하려면 none이나 low 추론 강도로 실행하고, 자체 테스트 세트에서 정확도가 부족할 때만 추론 강도를 올리세요.
어떤 GPT-6 모델을 사용해야 하나요?
| 필요한 것 | 사용 모델 | 이유 |
|---|---|---|
| 코딩과 에이전트 작업의 기본 선택 | GPT-6 Sol | Astra의 5분의 1 가격으로 강력한 결과 |
| 어렵고 긴 작업에서 최고의 결과 | GPT-6 Astra | OpenAI의 가장 뛰어난 모델, 컴퓨터 사용에서 최고 |
| 호출당 최저 비용 | GPT-6 Luna | Sol 가격의 20분의 1, none 추론 강도 사용 가능 |
temperature 또는 top_p | GPT-6 Sol 또는 GPT-6 Luna | none 추론 강도에서만 허용되며, Astra에는 이 설정이 없음 |
자주 묻는 질문
GPT-6 Sol이 GPT-6 Astra보다 더 좋은가요?
전반적으로는 아닙니다. OpenAI의 소프트웨어 엔지니어링과 컴퓨터 사용 결과에서는 GPT-6 Astra가 더 높습니다. OpenAI의 비즈니스 워크플로 벤치마크에서는 xhigh 추론 강도의 GPT-6 Sol이 low 추론 강도의 GPT-6 Astra를 앞섰고, 토큰당 비용이 5분의 1이기 때문에 대부분의 작업에서 더 나은 기본 선택입니다.
GPT-6 Sol은 어떤 모델인가요?
GPT-6 Sol은 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로를 위한 OpenAI의 GPT-6 모델로, 2026년 9월 22일에 출시되었습니다. 성능과 가격 모두 GPT-6 Astra와 GPT-6 Luna 사이에 있으며, 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있습니다.
GPT-6 Astra, Sol, Luna를 같은 코드로 사용할 수 있나요?
네. 세 모델 모두 같은 Responses 및 Chat Completions 요청을 받습니다. model을 바꾸고, Astra의 경우 none 추론 강도와 샘플링 필드만 피하면 됩니다.
대화 도중에 모델을 바꿀 수 있나요?
네. 같은 메시지 기록에 다른 model로 다음 요청을 보내면 됩니다. 이전 턴의 추론은 선택적인 컨텍스트이므로, 없어도 대화는 이어집니다.
하나의 키로 세 모델을 모두 사용해 보세요
브라우저에서 GPT-6 Sol, GPT-6 Astra, GPT-6 Luna에 같은 프롬프트를 실행해 답변과 토큰 수를 비교한 뒤, 가장 나은 모델을 API로 호출하세요. 요청 방법은 GPT-6 API 가이드에서 확인할 수 있습니다.
