GPT 5.6은 OpenAI가 공개한 최신 모델군으로, 고성능 작업용 Sol, 균형형 Terra, 비용 효율형 Luna로 나뉩니다. API에서 가장 복잡한 추론과 코딩 작업은 Sol, 일반 업무 자동화는 Terra, 대량 처리나 비용 절감이 중요한 작업은 Luna가 우선 후보입니다.
모델 3종 한눈에 보기
| 모델 | 성격 | 우선 고려할 작업 |
|---|---|---|
| GPT 5.6 Sol | 플래그십 모델 | 복잡한 코딩, 긴 문서 분석, 전문 업무, 고난도 추론 |
| GPT 5.6 Terra | 성능과 비용의 균형형 | 일반 업무 자동화, 고객지원 초안, 보고서 정리, 내부 도구 |
| GPT 5.6 Luna | 빠르고 저렴한 모델 | 대량 분류, 짧은 요약, 반복 응답, 비용 민감한 서비스 |
API 요금과 모델 ID
OpenAI API 문서 기준으로 Sol의 모델 ID는 gpt-5.6-sol이고, 별칭으로 gpt-5.6을 사용할 수 있습니다. Terra는 gpt-5.6-terra, Luna는 gpt-5.6-luna로 구분됩니다.
| 모델 | 입력 요금 | 출력 요금 |
|---|---|---|
| Sol | 100만 토큰당 5달러 | 100만 토큰당 30달러 |
| Terra | 100만 토큰당 2.50달러 | 100만 토큰당 15달러 |
| Luna | 100만 토큰당 1달러 | 100만 토큰당 6달러 |
세 모델 모두 문서 기준 최대 출력 128K 토큰, 컨텍스트 윈도 1.05M 토큰을 지원합니다. 다만 실제 서비스 비용은 입력보다 출력에서 더 크게 움직이기 때문에, 긴 답변을 자주 생성하는 서비스라면 출력 길이 제한과 캐시 전략을 함께 설계해야 합니다.
Sol을 써야 하는 경우
Sol은 비용보다 결과 품질과 안정성이 중요한 작업에 맞습니다. 예를 들어 복잡한 코드베이스 점검, 다단계 데이터 분석, 전문 보고서 초안, 여러 자료를 한 번에 비교해야 하는 문서 작업처럼 실패 비용이 큰 업무에 적합합니다.
특히 코딩이나 과학·보안 관련 분석처럼 한 번의 답변 품질 차이가 작업 시간 전체를 바꿀 수 있는 경우에는 Sol을 먼저 검토하는 편이 좋습니다. 다만 단순 분류나 짧은 안내문 생성까지 모두 Sol로 처리하면 비용이 빠르게 커질 수 있습니다.
Terra를 써야 하는 경우
Terra는 업무용 서비스의 기본값으로 검토하기 좋은 모델입니다. 고객 문의를 분류하고 답변 초안을 만들거나, 회의록을 정리하고, 내부 문서를 요약하고, 반복적인 사무 작업을 자동화할 때 Sol보다 비용 부담이 낮습니다.
처음 제품을 만들 때는 Terra로 기본 품질을 확인한 뒤, 품질이 부족한 일부 작업만 Sol로 올리는 방식이 현실적입니다. 이렇게 하면 전체 비용을 낮추면서도 중요한 구간의 품질을 지킬 수 있습니다.
Luna를 써야 하는 경우
Luna는 응답량이 많고 단가가 중요한 서비스에 맞습니다. 예를 들어 문장 분류, 짧은 상품 설명 정리, 대량 댓글 필터링, 간단한 요약, 내부 태깅 작업처럼 빠르게 많이 처리해야 하는 경우에 적합합니다.
다만 결과가 복잡한 판단을 요구하거나, 긴 문맥을 정확히 따라가야 하거나, 법률·의료·금융처럼 오답 비용이 큰 작업에서는 Luna만으로 끝내기보다 검수 단계나 상위 모델 재확인 단계를 두는 것이 안전합니다.
서비스에 붙일 때 체크할 점
- 프로토타입은 Terra로 시작하고, 실패가 잦은 작업만 Sol로 분리합니다.
- 짧고 반복적인 작업은 Luna로 돌려 비용을 먼저 낮춥니다.
- 출력 토큰이 비용을 크게 좌우하므로 답변 길이 제한을 정합니다.
- 민감한 업무에는 사람이 확인하는 단계를 남깁니다.
- 공식 문서의 모델 ID와 요금은 배포 전 다시 확인합니다.