OpenAI GPT-6 시리즈의 주력 모델로, 일상적인 코딩과 에이전트 작업을 최상위 모델 Astra의 5분의 1 가격으로 돌릴 때 쓴다. 정말 어려운 문제만 Astra로, 단순 반복 작업은 Luna로 보내면 된다.
| 모델 | 위치 | 이럴 때 쓴다 | 가격 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 최상위 | 가장 어려운 디버깅, 고난도 분석 | 가장 비쌈 |
| GPT-6 Sol | 주력 | 일상 코딩, 문서 작업, 오래 도는 에이전트 | Astra의 1/5 |
| GPT-6 Luna | 경량 | 분류·추출처럼 단순한 대량 작업 | 가장 저렴 |
ChatGPT에서는 따로 고를 필요가 없다. 모델 메뉴에서 GPT-6을 고르면 Thinking 단계 중 Instant부터 Extra High까지는 Sol이 답하고, 맨 위 Pro 단계만 Astra가 맡는다. 평소 GPT-6과 대화하면 대부분 Sol을 쓰고 있는 셈이다.
API에서는 모델 ID gpt-6-sol로 부르고, 작업마다 생각하는 강도(reasoning effort)를 바꿔 속도와 비용을 맞춘다. 코딩 에이전트라면 단계별로 이렇게 나누면 된다.
| 작업 단계 | 추론 강도 | 이유 |
|---|---|---|
| 설계, 큰 리팩토링 | 높게 | 깊게 생각해야 실수가 줄어든다 |
| 코드 수정, 문서 작성 | 중간 | 속도와 품질의 균형 |
| 테스트 결과 요약 | 낮게 | 단순한 일이라 빠르고 싸게 |
코딩 에이전트가 몇 시간짜리 일을 맡으면서 토큰 비용이 그대로 청구서가 됐다. Sol은 이 비용을 낮추려고 나온 모델이라, 이전 세대보다 가격이 절반이다.
출력 100만 토큰당 가격. 입력은 $4 → $2로 내려갔다.
일주일 뒤 나온 후속판이다. 가격은 그대로인데 더 정확해졌고, 같은 맥락을 반복해서 보내는 에이전트일수록 비용이 더 줄어든다. 지금 새로 쓴다면 gpt-6.1-sol을 고르면 된다.
| 항목 | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 기본 가격 (입력/출력) | $2 / $10 | 같음 |
| 반복해서 보내는 입력 (캐시) | $0.20 | $0.10 (절반) |
| 어려운 질문에서 틀린 답 비율 | 11.4% | 7.7% |
성능 수치는 대부분 OpenAI가 직접 발표한 것이고, 'Astra에 가깝다'는 말도 일부 평가에서만 그렇다. 내가 맡길 작업으로 비용과 성공률을 직접 재 보는 게 가장 확실하다.
가장 흔한 건 코딩 에이전트의 기본 모델로 두는 방식이다. 오래 도는 작업일수록 토큰이 많이 들어서, 성능과 가격의 균형이 맞는 Sol이 기본값이 되고 막히는 단계만 Astra로 올린다.
| 어디서 | 어떻게 쓰나 |
|---|---|
| 코딩 에이전트 | 기능 구현·테스트 수정처럼 몇 시간 걸리는 일을 Sol에 맡기고, 설계가 꼬이면 그 단계만 Astra로 |
| ChatGPT | 모델을 따로 고르지 않고 GPT-6과 대화 — 글 다듬기, 자료 정리, 코드 질문 |
| API 자동화 | 문의 분류는 Luna로 싸게, 답변 초안처럼 판단이 필요한 단계만 Sol로 |