GPT-6 Sol·Luna·Astra와 Terra 비교: 6.1 Terra 모델 ID·API 요금·선택 기준

GPT-6 모델을 고를 때는 작업마다 첫 후보를 따로 정하세요. 복잡한 코딩·도구를 쓰는 에이전트 작업은 gpt-6.1-sol, 글쓰기·이미지 이해·화면 조작(computer use)처럼 빠르게 끝내야 하는 일상 작업은 gpt-6.1-terra, 범위가 명확하고 반복되는 분류·추출은 gpt-6-luna가 첫 후보입니다. 어려운 다단계 작업에서 이 후보들이 미리 정한 합격 기준에 못 미치면 gpt-6-astra를 비교하세요. 이 분류는 OpenAI의 GPT-6 안내와 GPT-6.1 Terra 모델 페이지의 용도 설명에 따른 출발점이지, 한국어 업무에서 어느 모델이 더 빠르거나 정확하다는 실측 순위는 아닙니다.

GPT-6 Terra는 이제 있습니다. OpenAI는 2026년 10월 26일 GPT-6.1 Terra 출시 발표에서 GPT-6 세대의 첫 Terra를 공개했고, API 모델 ID는 gpt-6.1-terra입니다. gpt-6-terra라는 ID는 여전히 없으며, 그전까지 Terra로 비교하던 gpt-5.6-terra는 이전 세대 Terra로 가격표에 계속 남아 있습니다. Sol 자리도 9월 29일 GPT-6.1 Sol로 바뀌었으므로, 이미 gpt-6-sol을 쓰고 있다면 모델 ID만 바꾸기 전에 GPT-6.1 Sol 가격과 사용법: 모델 ID만 바꾸면 안 되는 이유에서 달라지는 설정을 확인하세요.

API 비용은 순서를 바꿀 수 있습니다. 2026년 10월 28일 OpenAI 직접 API 가격표의 Standard 단문맥 기준으로 GPT-6.1 Terra는 100만 토큰당 입력 $1, 출력 $5로 GPT-6.1 Sol의 정확히 절반이고, Luna의 10배입니다. 그렇다고 완료한 작업 한 건의 비용까지 절반이 되지는 않습니다. 제3자 평가인 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 Terra가 비슷한 점수의 Sol보다 작업당 싼 구간은 추론 설정 low~high까지이고, Terra를 xhigh로 올리면 Sol medium이 더 싸고 빠르며 점수도 높습니다.

네 이름 중 어느 것이 GPT-6인가?

2026년 10월 28일 기준 OpenAI API 가격표의 주력 모델 표에 있는 GPT-6 세대는 GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra, GPT-6 Luna 네 가지입니다. GPT-6 Sol과 Luna는 2026년 9월 22일 API 변경 기록에 추가됐고, GPT-6.1 Sol은 9월 29일, GPT-6.1 Terra는 10월 26일에 나왔습니다. 그래서 "GPT-6 Terra"를 찾는다면 답은 GPT-6.1 Terra(gpt-6.1-terra)입니다. "GPT-6.0 Terra"나 gpt-6-terra라는 모델은 없으므로 API 호출에는 gpt-6.1-terra를 정확히 적어야 하고, 10월 26일 이전 자료에서 말하는 Terra는 GPT-5.6 Terra(gpt-5.6-terra)입니다. "Sol"만 적힌 자료라면 GPT-6 Sol인지 GPT-6.1 Sol인지도 구분하세요.

gpt-6-sol은 사라진 모델이 아닙니다. 2026년 9월 30일 기준 GPT-6 Sol 모델 페이지는 그대로 있고 "더 새로운 Sol 모델은 GPT-6.1 Sol"이라고 안내하며, 지원 중단 페이지에도 종료 일정이 없습니다. 다만 가격표의 주력 모델 표에는 Astra·GPT-6.1 Sol·GPT-6.1 Terra·Luna만 있습니다. 새로 시작하는 작업의 Sol 후보는 GPT-6.1 Sol, Terra 후보는 GPT-6.1 Terra로 보면 됩니다.

용도 설명은 GPT-6 공식 모델 안내, 모델 선택 가이드, GPT-6.1 Terra 모델 페이지를 바탕으로 한 시험 순서입니다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol을 "더 낮은 비용으로 Astra에 가까운 성능"을 내는 모델로, GPT-6.1 Terra를 글쓰기·시각 이해·컴퓨터 사용에 빠르고 효율적인 모델로 소개하지만, Luna가 모든 추출에서 합격하거나 Astra가 모든 코딩에서 이긴다는 뜻은 아닙니다. 제3자 평가인 Artificial Analysis는 2026년 10월 27일과 28일 사이에 Intelligence Index를 v4.3.2에서 평가 9개로 구성된 v5.0으로 바꿨기 때문에, 이전 버전 점수와 새 점수는 직접 비교할 수 없습니다. 2026년 10월 28일 v5.0 기준 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra 비교에서 GPT-6.1 Sol xhigh는 52점, 지수 작업 1건당 $0.76으로 51점인 GPT-6 Astra medium의 $2.73보다 낮았습니다. GPT-6.1 Sol과 Astra 중 무엇을 쓸지는 GPT-6.1 Sol·Astra·GPT-6 Sol 비교와 전환 기준에서, GPT-5.6 세 모델끼리의 기존 비교는 GPT-5.6 Sol·Terra·Luna 비교: 공식 요금·합격률로 고르는 기준에서 볼 수 있습니다.

2026년 9월 30일 기준의 작업 유형별 첫 후보 흐름이며 실제 성능 순위가 아닙니다. 10월 26일 나온 GPT-6.1 Terra의 자리는 위 표의 두 번째 행에 있습니다.

API 요금은 어떻게 비교해야 하나?

아래 표는 OpenAI 직접 API, Standard 처리, 입력 272,000토큰 이하인 요청, 미국 달러(USD)/100만 토큰이라는 동일한 조건의 요금이며 2026년 10월 28일 기준입니다. 입력은 일반 입력, 캐시 입력은 캐시 적중분, 캐시 쓰기는 새로 기록하는 입력, 출력은 생성한 토큰입니다. 단위와 처리 조건이 다른 Codex·ChatGPT 구독 가격과 바로 비교할 수 없습니다. 출처는 OpenAI API 가격표, GPT-6.1 Terra 모델 페이지, GPT-6 Sol 모델 페이지, GPT-5.6 Terra 모델 페이지입니다.

12시간 캐시 쓰기는 OpenAI가 2026년 10월 20일 추가한 요금으로 Responses API에서만 쓸 수 있고, 일반 입력의 2.5배입니다(기본 30분 쓰기는 1.25배). 입력이 272K를 넘으면 두 쓰기 단가 모두 2배가 됩니다. 가격표의 주력 모델 표에 없는 GPT-6 Sol과 GPT-5.6 Terra는 12시간 쓰기 단가가 표시되지 않습니다.

GPT-6.1 Terra는 다섯 항목 모두 GPT-6.1 Sol의 정확히 절반이고, 이전 GPT-5.6 Terra보다도 모든 항목이 낮습니다(일반 입력 $1 대 $2, 캐시 입력 $0.05 대 $0.20, 출력 $5 대 $12). 예를 들어 캐시·도구 호출 없이 일반 입력 10만 토큰과 출력 1만 토큰을 각 모델이 똑같이 사용한다고 가정하면 단순 토큰 요금은 GPT-6.1 Terra $0.15, GPT-6.1 Sol $0.30(GPT-6 Sol도 같음), GPT-5.6 Terra $0.32입니다. 계산은 입력 토큰 ÷ 1,000,000 × 입력 단가 + 출력 토큰 ÷ 1,000,000 × 출력 단가입니다. 같은 요청에서 입력 10만 토큰 중 8만 토큰이 캐시 적중이라면 GPT-6.1 Terra는 $0.02 + $0.004 + $0.05 = $0.074, GPT-6.1 Sol은 $0.04 + $0.008 + $0.10 = $0.148, GPT-5.6 Terra는 $0.04 + $0.016 + $0.12 = $0.176이 됩니다. 이 숫자는 가격표의 요금에 위 가정을 대입한 예시일 뿐, 실제 청구액이나 모델별 품질·응답 길이를 측정한 결과가 아닙니다.

그림은 GPT-6.1 Sol과 이전 세대 GPT-5.6 Terra의 비교입니다. 10월 26일 나온 GPT-6.1 Terra는 모든 항목에서 GPT-6.1 Sol의 절반이며, 단가는 OpenAI 직접 API의 Standard 단문맥 요금입니다.

토큰 단가가 절반이면 작업당 비용도 절반인가?

아닙니다. Artificial Analysis Intelligence Index v5.0(2026년 10월 28일 기준)의 지수 작업 1건당 비용을 비슷한 점수끼리 맞춰 보면, GPT-6.1 Terra medium(38점, $0.17, 118초)은 Sol low(35점, $0.16, 104초)와 비용이 거의 같으면서 3점 높고, Terra high(42점, $0.26)는 Sol medium(46점, $0.36)보다 싸지만 4점 낮습니다. 그런데 Terra xhigh(45점, $0.40, 287초)는 Sol medium(46점, $0.36, 231초)보다 비싸고 느리며, Terra max(51점, $0.96, 657초)는 Sol high(50점, $0.59, 322초)보다 약 1.6배 비싸고 2배 느립니다. 출처는 Artificial Analysis의 GPT-6.1 Terra와 GPT-6.1 Sol 비교이며, 지수 작업은 실제 업무와 다르므로 자신의 사례로 합격률을 다시 확인해야 합니다.

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 점수와 지수 작업 1건당 비용, 2026년 10월 28일 기준.

두 모델만 놓고 본 선택 기준과 2026년 10월 27일 ChatGPT 로그인 계정 하나로 Codex CLI에서 작은 작업 세 가지를 17번 실행한 결과는 GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol 비교: 가격 절반, Codex 실측 2배 빠름에 정리돼 있습니다. 그 실행에서는 모든 시도가 통과했고, medium끼리 합계는 Terra 121.5초·2.30크레딧, Sol 246.6초·5.56크레딧이었습니다.

입력이 272K를 넘으면 초과분만 비싸지나?

아닙니다. 입력이 272,000토큰을 초과하면 요청 전체에 장문맥 요금이 적용됩니다. Standard에서 일반 입력/출력은 100만 토큰당 Luna $0.20/$0.75, GPT-6.1 Terra $2/$7.50(캐시 입력 $0.10), GPT-6.1 Sol $4/$15(캐시 입력 $0.20), GPT-5.6 Terra $4/$18, Astra $20/$75입니다. 이전 GPT-6 Sol도 일반 입력/출력은 $4/$15이지만 캐시 입력은 $0.40입니다. OpenAI 가격표와 GPT-6.1 Terra 모델 페이지의 경계 규칙을 확인하세요. 긴 문서를 여러 호출로 나누면 중복 입력과 호출 횟수가 늘 수 있으므로, 경계 전후의 전체 요청 비용을 계산해야 합니다. 더 상세한 Astra 계산은 GPT-6 Astra API 가격: 272K 기준과 캐시·서비스 티어 계산법에 정리돼 있습니다.

처리 방식에 따라 요율도 달라집니다. 가격표 기준으로 Fast는 Standard의 2배, Batch·Flex는 50% 할인이며, 지역 처리(데이터 보관 지역 지정) 엔드포인트에는 10%가 추가됩니다. 가장 빠른 Ultrafast는 Astra와 GPT-6.1 Sol에만 있고 Terra와 Luna에는 없습니다. 도구 호출에는 별도 비용이 붙을 수 있고, 추론 토큰은 출력 사용량에 포함될 수 있으며, 재시도는 토큰을 다시 소모합니다. 따라서 표의 단가만으로 월 청구액이나 '합격한 작업 한 건'의 비용을 확정할 수 없습니다. 공식 API 가격표에서 실제 선택한 처리 방식과 도구 비용을 확인하세요.

GPT-6 Luna vs Terra: 단가 10배 차이, 어느 쪽부터 쓸까?

Luna를 low 설정으로 써도 합격하는 단순 반복 작업이라면 Luna, Luna의 추론 설정을 max까지 올려야 겨우 통과하는 작업이라면 GPT-6.1 Terra가 첫 후보입니다. GPT-6.1 Terra의 API 단가는 입력·캐시 쓰기·출력에서 Luna의 10배(캐시 입력은 5배)이지만, 위 v5.0 표에서 Terra low(29점, 작업당 $0.07, 48초)는 Luna max(28점, $0.15, 597초)보다 점수가 높고 작업당 싸며 훨씬 빠릅니다. 반대로 Luna low는 10점에 작업당 $0.01이라, 낮은 난도로도 합격하는 분류·추출에서는 이 단가를 이길 모델이 없습니다.

출력 속도는 Artificial Analysis의 GPT-6.1 Terra와 GPT-6 Luna 비교(2026년 10월 28일), 메시지 추정치는 Codex 요금 안내 기준입니다. 지금까지 Luna와 이전 GPT-5.6 Terra($2/$12)를 비교해 왔다면 같은 사례로 GPT-6.1 Terra를 다시 측정하세요. 단가가 GPT-5.6 Terra보다 낮기 때문에 비교 결과가 달라질 수 있습니다.

2026년 10월 28일 같은 API 경로로 두 모델에 같은 작업을 맡긴 실측 결과(통과 수, 통과 1건당 비용, Luna가 틀린 곳)는 GPT-6.1 Terra vs GPT-6 Luna 비교: 단가 10배, 실측 작업당 2.7~6.3배에서 볼 수 있습니다.

실제 작업에서는 어떤 순서로 고를까?

처음부터 네 모델에 동일한 역할을 맡기기보다 작업의 합격 조건을 먼저 적으면 비교가 쉬워집니다. 예를 들어 고객 문의 분류라면 분류표·누락 허용치·사람 검토 조건이 필요합니다. 코드 수정이라면 재현 테스트 통과, 의도하지 않은 파일 변경 여부, 사람이 다시 고치는 시간까지 봐야 합니다. 이는 OpenAI 모델 선택 가이드의 작업별 평가 접근을 현재 모델들에 적용한 방법입니다.

1. 작업을 분리합니다. 반복 추출·분류는 Luna, 글쓰기·이미지 이해·화면 조작처럼 빠르게 끝내야 하는 일상 작업은 GPT-6.1 Terra, 여러 파일의 코드 수정과 도구를 쓰는 흐름은 GPT-6.1 Sol, 난도가 높은 다단계 작업은 Astra를 시작점으로 둡니다. 이미 GPT-5.6 Terra나 GPT-6 Sol로 운영 중이면 같은 작업 묶음을 유지한 채 각각 GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol과 비교합니다.
2. 동일한 사례와 합격 기준을 정합니다. 실제 한국어 입력과 어려운 예외를 포함하고, 출력 형식·허용 오류·사람의 최종 판단 기준을 미리 고정합니다. 테스트 입력을 바꾸면서 모델별 승률을 비교하지 않습니다.
3. 각 후보의 결과와 사용량을 기록합니다. 합격 건수, 입력·출력·캐시 토큰, 추론 설정, 재시도, 도구 비용, 처리 시간과 사람의 수정 시간을 함께 남깁니다. API 요청의 model을 명시하고 사용한 처리 방식을 같게 맞춥니다.
4. 합격 결과당 비용으로 결정합니다. 모든 시도와 도구의 총비용 ÷ 합격한 결과 수를 계산하세요. 합격 기준을 넘는 후보 중 비용과 지연이 업무 허용 범위에 드는 모델을 고릅니다. 합격 건수가 0이면 이 식으로 결론을 내리지 말고 작업 설계나 모델을 바꿉니다.

GPT-6.1 Terra의 자리는 Luna로는 품질이 모자라고 Sol만큼 깊은 추론은 필요 없는 작업입니다. 그래서 Terra를 low~high 설정으로 써서 합격하면 Terra를 유지하고, xhigh 이상으로 올려야 합격하는 작업이라면 작업당 비용 우위가 사라지므로 같은 사례를 GPT-6.1 Sol medium으로 다시 측정하세요. 위 순서는 공식 용도 설명, 단가, 제3자 지수에서 나온 시험 출발점이며, 단가가 낮다는 것과 실제 합격 결과당 비용이 낮다는 것은 서로 다른 주장이므로 두 번째는 자신의 사례로만 확인할 수 있습니다.

API와 Codex·Work에서 같은 가격과 접근 권한이 적용되나?

아닙니다. 위 달러 표는 OpenAI 직접 API의 토큰 요금입니다. Codex나 ChatGPT Work에서 모델을 고르는 것은 해당 클라이언트의 계정·플랜·워크스페이스 설정과 사용 조건에 따릅니다. Codex 요금 안내에 따르면 2026년 10월 28일 기준 GPT-6.1 Terra는 Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 요금제의 Work와 Codex에서 쓸 수 있고, 일반 Chat에서는 고를 수 없으며 UAE 추론 데이터 보관(inference residency)은 지원하지 않습니다. Codex CLI에서는 0.159.0 이상에서 codex -m gpt-6.1-terra로 지정합니다. 2026년 10월 27일 기준 ChatGPT Work/Codex 모델 안내는 Terra의 사용처로 데스크톱 앱, 웹의 ChatGPT Work, Codex CLI를 적고 있고, GPT-6.1 Sol·Luna와 달리 Codex IDE 확장은 목록에 없습니다.

일반 Chat은 2026년 10월 7일부터 달라졌습니다. OpenAI 발표에 따르면 Chat의 GPT-6은 Plus·Pro·Business·Enterprise에서 GPT-6 Sol이, 10월 8일부터 순차 배포되는 Free·Go에서 GPT-6 Luna가 처리합니다. Astra는 Chat에서 Pro·Business·Enterprise의 GPT-6 Pro로만 나타나고, GPT-6.1 Sol과 GPT-6.1 Terra는 Work와 Codex 전용입니다. Free에서 쓰는 GPT-6의 범위는 GPT-6 무료 사용: 무료 플랜은 GPT-6 Luna, Sol·Astra는 유료 요금제에서 볼 수 있습니다. GPT-6.1 Sol의 출시 배포 대상은 Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu이며, Enterprise와 Edu는 관리자가 켜기 전까지 꺼져 있고 Free와 Go는 출시 대상에 포함되지 않습니다. Codex CLI에서는 codex -m gpt-6.1-sol로 지정합니다. 이전 GPT-5.6 Sol·Terra·Luna도 배포 기간 동안 남아 있습니다.

사용량도 모델에 따라 다르게 줄어듭니다. Codex 요금 안내의 Plus와 Standard Business 기준 5시간당 로컬 메시지 추정치는 Astra 5~45, GPT-6.1 Sol 15~160, GPT-6.1 Terra 35~285, GPT-6 Sol 15~150, Luna 350~3,000이며, 고정 한도가 아니라 작업에 따라 달라지는 추정치입니다(Pro는 현재 5시간 한도 없음). 크레딧으로 계산할 때 100만 토큰당 입력/캐시 입력/출력은 GPT-6.1 Terra 25/1.25/125, GPT-6.1 Sol 50/2.5/250, GPT-5.6 Terra 50/5/300, Luna 2.5/0.25/12.5, Astra 250/25/1,250크레딧입니다. 모델이 목록에 없으면 해당 계정에서 사용 가능하다고 단정하지 말고, 현재 로그인 방식과 클라이언트·워크스페이스 설정을 확인하세요. 한국어로 사용한다는 사실만으로 특정 지역의 서비스 자격이나 데이터 보관 지역이 결정되지는 않습니다.

API 통합에서도 기능 조건을 확인해야 합니다. GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-6.1 Terra는 reasoning.effort의 none부터 max까지 지원하고(Terra 기본값은 medium), GPT-6 Sol과 Luna의 Chat Completions 함수 호출은 reasoning_effort: "none"일 때만 지원됩니다. 반면 GPT-6.1 Sol과 Astra는 none을 지원하지 않으며(GPT-6.1 Sol은 minimal도 미지원), GPT-6 안내는 이 경우 low부터 시작하라고 권합니다. GPT-6.1 Sol·GPT-6.1 Terra·Astra는 도구 호출에 Responses API가 필요합니다. 그래서 none으로 GPT-6 Sol을 쓰던 코드는 GPT-6.1 Terra로는 추론 설정을 유지한 채 시험할 수 있지만, GPT-6.1 Sol로 모델 ID만 바꿔 배포하면 이 차이에 걸릴 수 있습니다. 엔드포인트, 추론 설정, 필요한 도구가 작동하는지 작은 대표 요청으로 먼저 확인하세요.

결국 이 비교의 실무 결론은 간단합니다. 반복 작업은 Luna, 빠른 일상 작업·글쓰기·화면 조작은 GPT-6.1 Terra, 복잡한 일반 작업은 GPT-6.1 Sol, 특히 어려운 작업은 Astra를 첫 후보로 삼고, 기존 GPT-5.6 Terra와 GPT-6 Sol은 같은 사례로 전환 이득을 검증하세요. 선택을 확정하는 증거는 모델명이나 가격표 한 줄이 아니라, 자신의 작업에서 충족한 합격 기준과 그 결과를 얻는 데 실제로 든 비용입니다.