GPT-5.6은 모델 하나가 아니라 세 개입니다. 이름도 GPT-5.6 하나로 부르지만 실제로 고르는 건 Sol·Terra·Luna 셋 중 하나예요.

그리고 이 셋의 값 차이가 25배입니다. 게다가 출시 3주 만에 그중 하나가 80% 싸졌어요. 어느 일을 어느 티어에 맡기느냐가 곧 청구서를 정하는 구조가 됐습니다.

OpenAI 로고 OpenAI 로고 — 출처: OpenAI

한 이름 아래 세 모델

GPT-5.6은 2026년 6월 26일 제한 프리뷰로 먼저 나왔고, 7월 9일 정식 공개되며 ChatGPT·API·Codex· GitHub Copilot에 함께 올라갔습니다.

티어는 셋입니다. 플래그십 Sol, 균형형 Terra, 고속·저비용 Luna. 여기에 Sol을 더 오래 생각하게 돌리는 Sol Ultra 모드가 붙습니다.

헷갈리기 쉬운 건 성능이 갈리는 만큼 스펙이 갈리지는 않는다는 점이에요. 컨텍스트 윈도 (context window)와 출력 한도, 지식 컷오프는 셋이 똑같습니다.

항목 세 티어 공통
컨텍스트 윈도 105만 토큰
최대 출력 12만 8천 토큰
지식 컷오프 2026년 2월
  • 즉 티어를 고르는 건 담을 수 있는 분량이 아니라 판단의 품질과 값을 고르는 일입니다.

성능 쪽에서 가장 많이 인용되는 수치는 명령줄 작업을 다루는 Terminal-Bench 2.1 입니다.

더 오래 생각하게 했을 때의 격차 더 오래 생각하게 했을 때의 격차 — 출처: 직접 작성 (OpenAI 공식 발표 수치 기반)

Sol Ultra가 91.9%, 기본 Sol이 88.8%예요. 3.1%p를 더 얻자고 생각을 더 시키는 셈입니다.

여기서 짚어둘 게 있어요. Ultra는 별도 요금표가 있는 모델이 아닙니다. 가격표에 Sol Ultra 행은 없고, 더 오래 생각한 만큼 출력 토큰이 늘어 청구서가 올라가는 구조예요. 같은 단가에 더 많은 토큰을 쓰는 것이지 단가가 오르는 게 아닙니다.

7월 30일, 바닥이 내려앉았다

정식 출시 3주 만인 7월 30일, OpenAI가 값을 다시 매겼습니다. Luna는 80%, Terra는 20% 내렸고 Sol의 표준 가격은 그대로입니다.

Luna 출력 단가 인하 폭 Luna 출력 단가 인하 폭 — 출처: 직접 작성 (OpenAI 공식 가격표 기반)

현재 공식 가격표 기준으로 정리하면 이렇습니다.

티어 입력 (100만 토큰) 출력 (100만 토큰)
Sol 7,100원 42,600원
Terra 2,840원 17,040원
Luna 284원 1,704원 [80% 인하]

캐시된 입력은 여기서 다시 10분의 1입니다. Luna는 캐시 입력이 100만 토큰당 28원이에요. 같은 프롬프트 앞부분을 반복해 보내는 작업이라면 이 항목이 실제 청구서를 크게 좌우합니다.

인하 폭은 티어마다 달랐습니다.

티어 인하율 남은 값
Sol 없음 그대로
Terra 20% 100만 토큰당 17,040원
Luna 80% 100만 토큰당 1,704원
  • 위쪽은 그대로 두고 아래쪽만 내렸다는 건, 지키려는 자리가 플래그십이 아니라 대량 처리 시장이라는 뜻입니다.

3주 만의 인하는 정상적인 가격 정책이라기보다 대응에 가깝습니다. CNBC 보도에 따르면 OpenRouter 기준으로 중국산 모델이 미국 기업 토큰 사용량의 46%를 가져갔고, 기업들이 비용에 민감해지면서 충분히 좋은 저가 모델로 옮겨 가고 있었거든요.

성능 경쟁이 아니라 단가 경쟁으로 전선이 옮겨 갔습니다.

속도는 따로 판다

값을 이야기할 때 티어만 보면 절반만 본 겁니다. GPT-5.6은 같은 모델을 어느 모드로 돌리느냐에 따라 단가가 또 갈려요.

모드만 바꿨을 때의 단가 모드만 바꿨을 때의 단가 — 출처: 직접 작성 (OpenAI 공식 가격표 기반)

표준을 기준으로 Fast 모드는 2배, Batch·Flex는 절반입니다. 응답이 급하지 않은 야간 배치 작업이라면 같은 모델을 절반 값에 돌릴 수 있고, 반대로 사용자가 화면 앞에서 기다리는 작업이라면 2배를 내고 속도를 사는 구조예요.

여기에 8월 13일 Ultrafast 모드가 프리뷰로 열렸습니다. Sol을 초당 최대 750토큰으로 뽑아내는데, 표준 대비 최대 14배 속도라는 게 회사 설명입니다. 2,500문항을 처리하는 데 11시간 11분이 걸렸고, 같은 작업에 78시간 27분이 걸린 모델과 정확도는 비슷했다고 밝혔어요.

  • 정리하면 GPT-5.6의 요금은 티어(품질) × 모드(속도) 두 축으로 정해집니다.

경쟁자와 나란히 놓으면

Google은 8월 13일 Gemini 3.7 Flash를 내며 반값을 앞세웠습니다. 그런데 대량 처리에 쓰는 모델들을 한 줄에 세워 보면 그림이 조금 달라져요.

대량 처리 모델들의 출력 단가 대량 처리 모델들의 출력 단가 — 출처: 직접 작성 (OpenAI·Google 공식 가격표 기반)

Gemini 3.7 Flash의 프로모션가(출력 100만 토큰 5,325원)는 Luna의 세 배입니다. 연말에 프로모션이 끝나 정가 1만 650원으로 돌아가면 여섯 배가 되고요. Google 진영에서 가장 싼 Flash-Lite와 비교해도 Luna가 절반 수준입니다.

감이 잘 안 오면 실제 작업으로 환산해 봅니다. 고객 문의 한 건을 분류하는 데 프롬프트 65토큰, 답 2토큰이 든다고 치고 100만 건을 돌리면 Luna 기준 입력 6,500만 토큰에 출력 200만 토큰이에요. 값으로는 약 2만 2천 원입니다.

다만 이건 토큰 수를 고정했을 때의 계산입니다. 실제로는 모델마다 같은 질문에 쓰는 토큰이 다르고, 특히 생각 토큰이 붙으면 출력 쪽이 몇 배로 불어납니다. 단가표는 출발점일 뿐 청구서는 토큰 수가 정한다는 뜻이에요. 그래도 출발점 자체가 지금은 Luna 쪽이 낮습니다.

어느 티어에 무엇을 시킬까

OpenAI가 직접 제시한 구분이 명확한 편입니다. 대규모 문서 분석과 고객 문의 분류, 반복적인 코드 구현은 Luna와 Terra로 처리하고, 복잡한 판단과 계획 수립에 Sol을 쓰라는 거예요.

작업에 따라 티어를 고르는 개념 작업에 따라 티어를 고르는 개념 — 출처: agy 생성

작업 티어 모드
분류·태깅·요약 Luna Batch
일상 개발·문서 작업 Terra 표준
복잡한 판단·계획 Sol 표준
사용자가 기다리는 응답 Terra 이상 Fast

국내에서도 접점이 늘고 있습니다. OpenAI는 2025년 한국 법인을 세웠어요. 아시아 세 번째, 전 세계 열두 번째 거점입니다.

협력도 이어졌습니다. 카카오·SK텔레콤·LG전자·크래프톤·야놀자와 파트너십을 발표했고, 법무법인 태평양은 ChatGPT Enterprise를 전사에 도입했습니다. 다만 GPT-5.6의 특정 티어를 어디에 쓰는지까지 공개한 국내 사례는 아직 확인되지 않습니다.

모델을 고르는 시대에서, 같은 모델의 어느 단을 쓸지 고르는 시대로 넘어왔습니다.

참고 출처