GPT-6 Sol·Luna 공개, 성능은 높이고 API 비용은 낮췄습니다

OpenAI 발표 내용 정리입니다. 직접 성능을 검증한 사용 후기는 아닙니다. [1]

Sol은 Astra보다 낮은 비용의 고성능 대안이고, Luna는 속도와 비용 효율에 무게를 둔 모델입니다. 시스템 카드는 Luna를 OpenAI의 가장 빠르고 비용 효율적인 모델로 소개합니다. [2]

최고급 모델 하나만 보는 대신, 맡길 작업과 비용에 따라 선택지를 나눠 볼 만한 발표입니다.

100만 토큰당 달러 가격입니다. GPT-5.6 프로모션 요금과 비교했습니다.

표는 이전 가격 → 새 가격 순서입니다. [1]

업무 자동화
AutomationBench에서 Sol(xhigh)은 33.2%, 작업당 $0.27을 기록했습니다. Opus 5(max)는 26.9%였고, Sol의 비용은 약 9% 수준입니다. [1]

소프트웨어 엔지니어링
DeepSWE 1.1에서는 Sol(max) 68.8%, Luna(max) 66.6%를 기록했습니다. [1]

컴퓨터 조작
OSWorld 2.0 오프라인 부분점수는 Sol(xhigh) 60.5%, Opus 5(medium) 60.3%로 비슷했습니다. [1]

괄호는 추론 설정입니다. OpenAI 모델은 연구 환경·API, 경쟁 모델은 공개 보고서 기준입니다. 위 수치만으로 모든 실사용 환경에서 같은 차이가 난다고 단정할 수는 없습니다.

내부 사실성 평가에서 Sol의 오류는 이전 Sol 대비 약 절반으로 줄었다고 합니다. 오류가 신고된 대화를 활용했으므로 일반적인 오류율로 볼 수는 없습니다. [1]

불필요한 전문용어와 세부설명을 줄이고, 실제 확인한 내용을 더 명확하게 전달하도록 답변 스타일도 개선했다고 합니다. [1]

프롬프트 캐싱은 이전 요청과 동일한 앞부분을 재사용하는 기능입니다. 반복되는 지시문이나 대화 이력을 다시 처리하는 부담을 줄여, 입력 비용과 응답 시작까지 걸리는 시간을 낮출 수 있습니다. [3]

캐시된 입력을 읽을 때는 90% 할인을 적용받습니다. 개발자는 재사용할 구간을 지정하거나, 진단 도구로 캐시가 재사용되지 않은 이유를 확인할 수 있습니다. [3] [4]

다만 90%는 전체 API 청구액이 아니라 캐시 입력 읽기 요금의 할인입니다. 실제 절감 효과는 입력이 얼마나 재사용되는지에 따라 달라집니다. [3]

Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu는 Work와 Codex에서 두 모델을 이용할 수 있습니다.

Free·Go는 데스크톱 앱에서 Luna를 이용할 수 있습니다.

API 이름은 gpt-6-sol, gpt-6-luna입니다.

일반 Chat에는 아직 제공되지 않습니다. Work·Codex에는 순차 배포됩니다. [1]