GPT-6 Sol 및 Luna: 새로운 기능, 가격 및 대안 (2026)
GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna는 2026년 9월 22일에 출시된 두 개의 새로운 OpenAI 모델입니다. 이 모델들은 ChatGPT Work 및 Codex, 그리고 OpenAI API에서 실행됩니다. API 가격은 100만 토큰당 Sol의 경우 입력 $2, 출력 $10이며, Luna의 경우 입력 $0.10, 출력 $0.50입니다.
이 가이드에서는 출시된 기능, 각 모델을 사용할 수 있는 위치, 그리고 출시 테스트가 완료된 작업에 대해 무엇을 말해주는지 다룹니다. 또한 가격 책정과 테스트해 볼 만한 대안 모델도 다룹니다. 모든 수치는 2026년 9월 24일에 확인한 제공업체 페이지를 기준으로 합니다.
OpenAI가 9월 22일에 출시한 내용
OpenAI는 2026년 9월 22일 화요일에 발표를 게시했습니다. ChatGPT 릴리스 노트에도 동일한 날짜가 기록되어 있어 두 개의 공식 채널을 통해 출시가 확인되었습니다.
두 모델은 동일한 제품군에서 GPT-6 Astra의 하위 모델로 포지셔닝됩니다. OpenAI는 지난 9월 초 Astra를 "세계에서 가장 지능적이고 정렬된 모델"로 소개한 바 있습니다. 이번에 출시된 두 모델은 해당 세대의 기술을 더 빠르고 저렴한 모델로 구현했습니다.
OpenAI는 Sol과 Luna를 "GPT-6 Astra와 유사한 방식으로 훈련했다"고 밝혔습니다. 발표 자료에 따르면 전문적인 작업, 사실성, 코딩, computer use, 정렬 등 다섯 가지 영역에서 기술적 진보가 이어졌습니다.
성능의 한계에 대한 포지셔닝은 명확합니다. OpenAI는 "GPT-6 Astra가 여전히 모든 분야에서 당사 최고의 모델"이라고 설명합니다. GPT-6 Sol은 일상적인 고부하 작업을 위한 중간 옵션이며, Luna는 대량 처리 작업을 위한 옵션입니다.
개발자의 경우 모델 ID는 gpt-6-sol 및 gpt-6-luna입니다. ChatGPT 사용자의 경우 Work 및 Codex 내부의 모델 선택기에서 이 모델들을 확인할 수 있습니다.
Sol 및 Luna 사용 가능 위치
사용 가능 여부에 대한 규칙이 평소보다 더 구체적이므로 자세히 살펴볼 필요가 있습니다.
발표에 따르면 두 모델 모두 "모든 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자"를 대상으로 ChatGPT Work 및 Codex에서 사용할 수 있습니다. Free 및 Go 사용자는 데스크톱 앱에서 GPT-6 Luna를 사용할 수 있습니다. OpenAI는 "이 모델들은 아직 Chat에서 사용할 수 없다"고 덧붙였습니다.
릴리스 노트에서는 이 점을 더 명확하게 반복하고 있습니다. "이 모델들은 Chat에서 사용할 수 있는 모델들과는 별개입니다." 일반 대화를 시작하면 이 모델들을 찾을 수 없습니다.
이러한 구분이 중요한 이유는 Work와 Chat이 서로 다른 작업을 수행하기 때문입니다. OpenAI 도움말 센터에서는 Work를 "더 길고 여러 단계로 이루어진 작업과 최종 결과물을 위해 설계된 에이전트"로 설명합니다. 수행하는 작업으로는 연구, 분석 또는 "문서, 스프레드시트, 프레젠테이션, 보고서, Site" 제작 등을 나열하고 있습니다.
따라서 GPT-6 Sol은 빠른 질문 답변용이 아니라 주로 결과물 제작을 위한 모델입니다. ChatGPT Work가 무엇인지 설명한 이전 글에서 해당 에이전트에 대해 더 자세히 다루고 있습니다.
도움말 센터에서 제공하는 두 가지 실무적인 참고 사항이 있습니다. 사용 가능 여부는 요금제, 워크스페이스 설정 및 순차 출시 권한에 따라 달라집니다. 또한 동일한 문서에 따르면 Plus 요금제에는 Work 및 Codex에 GPT-6 Astra가 포함되어 있어 Plus 사용자는 세 가지 모델을 모두 나란히 비교해 볼 수 있습니다. 그리고 OpenAI는 출시 당일 순차적으로 배포가 진행되므로 일부 계정은 다른 계정보다 모델을 늦게 접할 수 있다고 밝혔습니다.
출시 테스트가 말해주는 최종 결과물 성능
대부분의 모델 출시에서는 코딩 점수를 앞세웁니다. 하지만 보고서, 스프레드시트 또는 프레젠테이션 덱을 만드는 것이 최종 업무라면 여기에 소개된 세 가지 테스트가 더 유용할 것입니다.
AutomationBench: 여러 앱에 걸친 비즈니스 워크플로우
OpenAI는 AutomationBench를 "여러 앱에 걸친 비즈니스 워크플로우 테스트"라고 설명합니다. 이 테스트에서 에이전트는 "영업, 마케팅, 운영, 지원, 재무, 인사 전반에 걸쳐 47개의 도구를 사용하는 엔드투엔드 워크플로우"를 평가받습니다.
OpenAI는 이 테스트에서 xhigh effort 설정의 GPT-6 Sol이 max effort 설정의 Claude Opus 5보다 우수한 성능을 보였다고 보고했습니다. 또한 Luna는 high effort 설정에서 이전 모델보다 성능이 5.4퍼센트 포인트 향상되었다고 밝혔습니다.
이는 이번 발표에서 실제 사무 업무와 가장 유사한 테스트입니다. CRM, 스프레드시트, 이메일 도구를 연동하는 워크플로우는 실제로 많은 주간 보고서가 작성되는 방식과 일치합니다.
Agents' Last Exam: 장기 전문 작업
OpenAI는 Agents' Last Exam이 "55개 세부 산업 분야에 걸친 장기적이고 경제적 가치가 있는 작업"을 다룬다고 설명합니다. max effort 설정의 GPT-6 Sol은 이 테스트에서 56.4%를 기록했습니다. 이 테스트는 에이전트가 도움을 받기 전까지 몇 시간에 걸친 작업을 얼마나 스스로 진행할 수 있는지 가늠할 수 있는 대략적인 지표로 유용합니다.
OSWorld: 컴퓨터 조작
오프라인 OSWorld 2.0에서 xhigh effort 설정의 GPT-6 Sol은 60.5%를 기록했습니다. OpenAI는 이것이 medium effort 설정에서 60.3%를 기록한 Claude Opus 5와 유사한 수준이라고 밝혔습니다. OpenAI는 여전히 Astra를 컴퓨터 사용 분야에서 세계 최고의 모델로 설명하고 있습니다.
세 가지 결과 모두 제공업체가 자체적으로 진행한 결과로 간주해야 합니다. OpenAI는 평가가 "실제 서비스 중인 ChatGPT와 다를 수 있는 당사의 연구 환경 또는 API를 통해" 진행되었다고 언급했습니다.
가격 책정
아래의 API 가격은 OpenAI가 발표 페이지에 표시한 금액입니다. 가격은 100만 토큰당 기준입니다.
| 모델 | 입력 | 출력 | 사용 가능 위치 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2 | $10 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API 및 Free와 Go 요금제의 데스크톱 앱 |
| GPT-6 Astra | 이 페이지에 표시되지 않음 | 이 페이지에 표시되지 않음 | Plus 이상의 요금제 내 ChatGPT Work 및 Codex |
ChatGPT 내부에서는 비용이 다르게 작동합니다. 도움말 센터에 따르면 Work는 "Codex와 동일한 사용량 구조를 따릅니다." 요금제에 허용량이 포함되어 있으며, 더 무거운 작업일수록 더 많은 허용량을 소비합니다.
ChatGPT 계정으로 Codex에 로그인하면 요금제의 사용량 및 결제가 적용됩니다. 자체 API 키를 사용하면 대신 API 가격이 적용됩니다. 두 가지 방식을 모두 사용하는 팀은 사용량이 늘어나기 전에 각 워크로드가 어떤 경로를 거칠지 결정해야 합니다.
사실성 및 서술 스타일
수치를 발표하는 사람들에게는 벤치마크 점수보다 눈에 띄지 않는 두 가지 변화가 더 중요할 수 있습니다.
사실 관계 오류 감소. OpenAI의 자체 사실성 테스트에서 GPT-6 Sol은 "이전 모델에 비해 오류를 약 절반 수준으로 줄였습니다." 이 테스트는 사용자가 오류를 신고한 실제 대화를 기반으로 진행되었습니다. OpenAI는 이러한 대화가 "사실 관계 오류가 더 드물게 발생하는 일반적인 사용 사례를 대표하지는 않는다"는 타당한 경고를 덧붙였습니다.
더 짧고 명확한 답변. OpenAI는 새 모델들이 Astra의 커뮤니케이션 스타일을 이어받았다고 설명합니다. "더 명확하고, 전문 용어가 적으며, 어색한 문구와 가치가 낮은 세부 정보가 줄어들고, 본질을 잃지 않으면서 전반적으로 약간 더 짧은 답변"을 약속합니다.
보고서 작성 시 두 번째 변화는 과소평가되기 쉽습니다. 조사 결과를 명확하게 서술한 초안은 관리자에게 보고하기 전에 수정할 부분이 훨씬 적습니다.
장기 에이전트 실행을 위한 캐싱 변경 사항
모델 출시와 함께 OpenAI는 GPT-6 제품군의 프롬프트 캐싱 작동 방식을 변경했습니다. 발표에 따르면 새로운 시스템은 기본적으로 더 높은 캐시 적중률을 제공합니다.
개발자에게도 더 많은 제어 권한이 주어집니다. 명시적인 중단점을 통해 캐시된 프롬프트 접두사가 끝나는 위치를 선택할 수 있습니다. 이제 캐시를 깨뜨리지 않고도 요청 간에 추론 노력 및 도구 설정을 변경할 수 있습니다.
OpenAI는 한 가지 초기 결과를 인용했습니다. GitHub는 이러한 개선을 통해 수십억 건의 요청 전반에서 "새로운 처리가 필요한 프롬프트 토큰의 비율을 50% 이상 줄였다"고 보고했습니다. 에이전트는 매 턴마다 동일한 지침과 도구 정의를 다시 전송하며, 캐시는 바로 이러한 반복되는 컨텍스트를 재사용하도록 설계되었습니다.
Sol, Luna, Astra 중 선택하는 방법
이 제품군은 이제 세 가지 가격 및 성능 등급을 제공합니다. 간단히 구분하면 다음과 같습니다.
- Work 내부에서 정기 보고서, 분석 보고서 작성, 스프레드시트-프레젠테이션 변환 작업에는 GPT-6 Sol을 사용하세요.
- 분류, 추출, 초안 요약과 같은 대량 작업에는 Luna를 사용하세요.
- 자체 테스트에서 Sol의 성능이 부족하거나, 작업이 길고 중요도가 매우 높은 경우에는 Astra를 사용하세요.
가장 확실한 선택 방법은 보유한 파일로 직접 테스트해 보는 것입니다. 동일한 입력을 사용하여 Sol과 Luna에서 실제 작업을 한 번씩 실행해 보세요. 소요 시간, 작업당 비용, 그리고 수정해야 했던 모든 수치를 기록해 둡니다.
알아둘 만한 대안 모델
같은 주에 다른 두 모델도 출시되었습니다. 두 모델 모두 동일한 테스트에 추가해 볼 가치가 있습니다.
| 모델 | 출시일 | 100만 토큰당 API 가격 | 사용 가능 위치 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | 2026년 9월 22일 | 입력 $2 / 출력 $10 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| GPT-6 Luna | 2026년 9월 22일 | 입력 $0.10 / 출력 $0.50 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| Claude Opus 5.5 | 2026년 9월 22일 | 입력 $4 / 출력 $20 | Claude API |
| Grok 4.7 | 2026년 9월 21일 | 200k 프롬프트 토큰 이하의 경우 입력 $2 / 출력 $6 | xAI API, Cursor, Grok Build |
Claude Opus 5.5. Anthropic도 같은 날 이 모델을 출시했습니다. 가격 책정 페이지에서는 이 모델을 "에이전트 기반 코딩 및 기업 업무를 위한 일상적인 도구"로 설명합니다. 유료 Claude 요금제에는 Claude Design, Slides, Docs 기능도 포함되어 있어 프레젠테이션 및 문서 작업에 적합합니다.
Grok 4.7. SpaceXAI의 릴리스 노트에 따르면 이 모델은 xAI API에서 grok-4.7로 사용할 수 있습니다. 가격은 200k 프롬프트 토큰 이하의 경우 입력 $2 및 출력 $6이며, 초과 시에는 $4 및 $12입니다. 더 빠른 변형 모델은 Cursor 및 Grok Build를 통해서만 제공됩니다.
주로 코딩 작업을 하신다면 세 모델 모두의 벤치마크 페이지부터 살펴보는 것이 좋습니다. 주로 보고서와 프레젠테이션 작업을 하신다면 지난 분기 파일로 직접 비교 테스트를 해보는 것이 더 많은 정보를 줄 것입니다.
저렴한 모델의 한계가 드러나는 지점
토큰당 가격이 낮아지면 더 많은 작업을 실행하기가 쉬워집니다. 하지만 그렇다고 해서 출력 결과를 확인할 필요가 없어지는 것은 아닙니다. 제작 비용이 얼마가 들었든 간에, 수치 하나가 틀린 보고서는 결국 잘못된 보고서입니다.
이러한 검증 단계에서는 모델 이름보다 워크스페이스가 더 중요합니다. Powerdrill Bloom은 스스로를 "작업 과정을 보여주는 AI 데이터 분석가"로 설명합니다. 홈페이지에는 "모든 수치는 해당 수치의 근거가 되는 페이지, 행, 그림과 함께 제공됩니다"라는 설명이 덧붙여져 있습니다.
이 작업 형태는 GPT-6 Sol이 Work에서 목표로 하는 것과 동일합니다. 스프레드시트나 문서 세트로 시작하여 완성된 파일로 끝납니다. 당사의 Excel to PowerPoint 페이지에서 보유한 파일로 이 과정을 진행하는 방법을 다루고 있습니다. 이 제품군의 최상위 모델에 대한 배경 지식은 당사의 GPT-6 Astra 소개 글을 참조하세요.
테스트를 통해 모델을 선택하세요. 그런 다음 출력 결과 옆에 출처 추적 경로를 유지하여 검토자가 몇 초 만에 각 수치를 확인할 수 있도록 하십시오.
GPT-6 Sol 및 Luna 시작 방법
ChatGPT를 사용하는 경우 일반 채팅 대신 Work를 여세요. 선택기에서 모델을 선택한 다음, 실제 파일 하나와 실제 결과물 하나를 지정해 줍니다. 단순한 연습용 프롬프트보다는 분기별 요약본이나 주간 지표 프레젠테이션 덱을 사용하는 것이 더 좋은 테스트가 됩니다.
API를 기반으로 개발하는 경우, 모델 ID를 gpt-6-sol 또는 gpt-6-luna로 전환하고 먼저 평가 세트를 다시 실행해 보세요. 단순히 토큰당 비용뿐만 아니라 작업당 비용을 비교해야 합니다. 더 적은 단계로 작업을 완료하는 모델이 전반적으로 비용이 더 적게 들 수 있습니다.
출력 결과가 정기 보고서인 경우, 가장 중요한 수치들의 간단한 목록을 작성해 두세요. 어떤 모델이 생성했든 관계없이 매번 실행할 때마다 해당 수치들을 가장 먼저 확인하십시오.
스프레드시트를 출처가 명시된 차트, 보고서 또는 프레젠테이션 덱으로 변환하고 싶다면, 보유한 파일로 Powerdrill Bloom을 사용해 볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna는 무엇인가요?
이 모델들은 2026년 9월 22일에 출시된 OpenAI 모델로, 동일한 제품군에서 GPT-6 Astra의 하위 모델입니다. GPT-6 Sol은 고부하 일상 작업을 목표로 하며, Luna는 대량 처리 작업을 목표로 합니다. 두 모델 모두 ChatGPT Work, Codex 및 OpenAI API에서 실행됩니다.
GPT-6 Sol의 비용은 얼마인가요?
API의 경우, OpenAI는 GPT-6 Sol을 100만 입력 토큰당 $2, 100만 출력 토큰당 $10로 책정했습니다. Luna는 입력 $0.10, 출력 $0.50입니다. ChatGPT 내부에서는 요금제의 Work 및 Codex 허용량을 통해 액세스할 수 있습니다.
일반 ChatGPT 채팅에서 GPT-6 Sol을 사용할 수 있나요?
아니요. 릴리스 노트에 따르면 Sol과 Luna는 "Chat에서 사용할 수 있는 모델들과는 별개"입니다. 이 모델들은 Work 및 Codex에서 찾을 수 있습니다. Free 및 Go 사용자는 ChatGPT 데스크톱 앱에서 Luna를 사용할 수 있습니다.
GPT-6 Sol과 GPT-6 Astra의 차이점은 무엇인가요?
Astra는 OpenAI의 최상위 모델로, "모든 분야에서 당사 최고의 모델"로 불립니다. Sol은 유사한 방식으로 훈련되었으며 더 빠르고 저렴한 작업을 목표로 합니다. OpenAI는 가장 까다롭고 중요한 프로젝트에는 Astra를 사용할 것을 권장합니다.
Sol 대신 GPT-6 Luna를 사용하는 이유는 무엇인가요?
Luna는 토큰당 비용이 더 저렴하며 추출 및 초안 요약과 같은 대량의 간단한 작업에 적합합니다. OpenAI는 더 높은 추론 노력 설정의 Luna가 자체 사실성 테스트에서 GPT-5.6 Sol과 대등한 성능을 보였다고 보고했습니다. 복잡하고 여러 단계로 이루어진 결과물 제작에는 Sol이 더 적합합니다.
출처: OpenAI, Introducing GPT-6 Sol and Luna · ChatGPT release notes · ChatGPT Work and Codex help article · Claude pricing · xAI API release notes. 가격 및 사용 가능 여부는 2026년 9월 24일 제공업체 페이지 기준입니다.