GPT-6 루나
GPT-6 루나는 OpenAI GPT-6 제품군에서 가장 빠르고 가장 싼 모델로, 분류·추출처럼 요청이 많은 작업이나 에이전트 안의 반복 작업을 싸게 맡길 때 쓴다. GPT-6에는 중간 등급이 없어서 판단이 필요한 일은 솔이나 아스트라에, 많은 양을 빠르게 처리하는 일은 루나에 넘기면 된다.
| 모델 | 위치 | 이럴 때 쓴다 |
|---|---|---|
| GPT-6 아스트라 | 최상위 | 가장 어려운 문제, 결과 검토 |
| GPT-6 솔 | 주력 | 매일 하는 실무, 작업 계획 |
| GPT-6 루나 | 경량 | 분류·추출·채팅 같은 대량 작업 |
추론 강도 하나로 분류부터 디버깅까지
API에서는 gpt-6-luna로 부른다. 텍스트와 이미지를 넣으면 텍스트로 답하고, 컨텍스트는 약 105만 토큰이다. 추론 강도가 여섯 단계라서 요청마다 속도와 생각의 깊이를 바꿀 수 있다.
| 상황 | 설정 | 이유 |
|---|---|---|
| 고객 문의 수만 건 분류 | 추론 끔 | 빠르고 싸게 |
| 버그 원인 찾기 | max | 깊게 생각하게 해서 더 어려운 일을 맡김 |
| 에이전트 워커 | 작업에 맞게 | 계획은 솔, 반복 작업은 루나 |
Chat Completions에서 함수 호출을 쓰려면 reasoning_effort를 none으로 둬야 한다. Codex와 ChatGPT Work에서는 Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 사용자가 쓸 수 있고, Free·Go 사용자도 데스크톱 앱에서 쓸 수 있다. 출시 때 기준으로 일반 채팅 화면에서는 고를 수 없다.
이전 루나의 절반도 안 되는 값
코딩 에이전트를 오래 돌리는 비용을 줄이려고 나온 모델이다.
출력 100만 토큰당 가격(GPT-5.6 루나는 7월 인하 뒤 가격). GPT-6 루나의 입력 가격은 $0.10이다.
입력을 너무 길게 넣으면 오히려 비싸진다
같은 맥락을 반복해서 보내면 캐시 덕분에 싸지지만, 입력이 일정 길이를 넘으면 요청 전체 요금이 올라간다. 컨텍스트가 길다고 꽉 채우면 손해고, 급하지 않은 일은 Batch·Flex로 돌리면 된다.
| 조건 | 요금 |
|---|---|
| 캐시된 입력 | 입력 단가의 10% |
| 입력이 27만 2천 토큰 넘음 | 요청 전체에 입력 2배, 출력 1.5배 |
| Batch·Flex | 절반 |
| Fast 모드 | 2배 |
어려운 코딩은 솔과 직접 비교해 본다
OpenAI는 루나가 어려운 코딩에서도 훨씬 비싼 모델과 비슷하다고 발표했다. 하지만 독립 평가에서는 코딩 점수가 이전 세대 루나보다 조금 낮게 나오기도 했다. 대량 분류·추출에는 잘 맞지만, 어려운 코딩을 맡길 생각이라면 실제 작업으로 솔과 비교해 보는 게 안전하다.
대량 처리와 에이전트 워커로 주로 쓴다
가장 흔한 건 요청이 많고 단순한 일을 루나에 몰아주는 방식이다. 계획과 검토는 솔이나 아스트라가 맡고, 같은 일을 여러 번 되풀이하는 단계만 루나로 내려 비용을 줄인다.
| 어디서 | 어떻게 쓰나 |
|---|---|
| API 대량 처리 | 문의 분류·정보 추출을 추론 끔으로 빠르게, 급하지 않으면 Batch로 절반 값에 |
| 코딩 에이전트 | 솔이 짠 계획에 따라 파일 수정·테스트 실행 같은 반복 단계를 루나 워커가 처리 |
| Codex·ChatGPT Work | 가벼운 코드 질문이나 짧은 작업을 빠르게 돌릴 때 루나를 골라 사용 |
