OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, Luna: 성능, 가격 및 효율성 상세 분석

서론

OpenAI의 GPT-5.6 시리즈는 Sol, Terra, Luna 세 가지 모델 계층으로 구성됩니다.

OpenAI는 모든 워크로드에 단일 모델을 제공하는 대신, 성능, 비용 및 처리량에 따라 시리즈를 차별화했습니다:

• GPT-5.6 Sol은 복잡한 전문 작업, 프로그래밍, 연구, 사이버 보안 및 장기 에이전트 작업을 위해 설계된 플래그십 모델입니다.
• GPT-5.6 Terra는 여전히 강력한 지능이 필요하지만 비용 제약이 더 엄격한 워크로드를 대상으로 합니다.
• GPT-5.6 Luna는 시리즈 중 가장 빠르고 가격이 저렴한 모델로, 비용에 민감하고 처리량이 많은 워크로드에 적합합니다.

OpenAI는 2026년 6월에 이 시리즈를 처음 미리보기로 공개했으며, 7월 9일에 정식 출시했습니다. AIBase 원본 기사는 7월 30일에 게재되었으며, 이번 출시의 핵심인 효율성 개선에 초점을 맞췄습니다: 더 나은 토큰당 성능, 저렴한 모델 계층, 그리고 작업 완료 총비용 절감을 위한 인프라 및 에이전트 루프 최적화입니다.

이러한 초점은 매우 중요합니다. 프로덕션급 AI 시스템의 경우, 관련 지표는 점점 더 모델이 단독으로 얼마나 똑똑해 보이는지가 아니라, 주어진 시간, 컴퓨팅 리소스 및 자금으로 얼마나 많은 유용한 작업을 완료할 수 있는지에 관한 것입니다.

세 가지 워크로드별 GPT-5.6 모델

OpenAI는 Sol, Terra, Luna를 임시 접미사가 아닌 지속적인 성능 계층으로 설명합니다.

세대 번호는 GPT-5.6 시리즈를 식별하며, 이름은 예상되는 성능 및 비용 수준을 구분합니다.

세 모델 페이지 모두 2026년 2월 16일 지식 마감일을 명시하고 있으며, 텍스트 및 이미지 입력과 텍스트 출력을 지원합니다.

gpt-5.6 API 별칭은 GPT-5.6 Sol로 라우팅됩니다.

GPT-5.6 Sol: 플래그십 모델

Sol은 OpenAI의 가장 강력한 GPT-5.6 계층입니다.

OpenAI는 다음과 같은 용도로 포지셔닝했습니다:

• 복잡한 프로그래밍
• 장기 에이전트 워크플로우
• 전문 지식 작업
• 과학 연구
• 사이버 보안
• 컴퓨터 사용
• 멀티모달 분석
• 고가치 추론 작업

Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1에서 OpenAI는 GPT-5.6 Sol이 최대 추론 모드에서 80점을 기록했다고 보고했으며, 같은 표에서 Claude Fable 5는 77.2점을 기록했습니다.

OpenAI는 또한 해당 비교에서 Sol이 절반 미만의 출력 토큰과 절반 미만의 시간을 사용했으며, 추정 작업 비용도 더 낮았다고 밝혔습니다.

이는 Sol이 모든 벤치마크에서 전반적으로 더 우수하다는 것을 의미하지는 않습니다. OpenAI 자체 출시 표에 따르면 경쟁사 모델이 일부 평가에서 앞서고 있습니다. GPT-5.6의 더 일관된 홍보 포인트는 모든 작업 범주에서 전반적으로 앞서는 것이 아니라 토큰당 및 달러당 성능입니다.

GPT-5.6 Terra: 균형 계층

Terra는 시리즈의 중간 모델입니다.

OpenAI는 그 성능을 GPT-5.5 수준과 동등하다고 설명하면서, 요금은 다음과 같습니다:

• 입력 100만 토큰당 2.50달러
• 출력 100만 토큰당 15달러

이는 이전 플래그십 계층의 5달러/30달러 가격의 절반에 해당합니다.

따라서 Terra는 팀이 강력한 추론 및 에이전트 기능이 필요하지만 모든 요청에 Sol이 필요하지 않은 워크로드에 적합합니다.

일반적인 예는 다음과 같습니다:

• 기업 내부 에이전트
• 코딩 하위 에이전트
• 문서 분석
• 연구 워크플로우
• 도구 집약적 자동화
• 대량 전문 작업

이 모델은 Sol과 동일한 105만 토큰 컨텍스트 창과 12.8만 토큰 최대 출력을 지원합니다.

GPT-5.6 Luna: 가장 저렴한 GPT-5.6 계층

Luna는 처리량과 비용이 가장 중요한 워크로드를 위해 설계되었습니다.

API 가격은 다음과 같습니다:

• 입력 100만 토큰당 1달러
• 출력 100만 토큰당 6달러

이로 인해 입력 및 출력 가격 모두 Sol보다 80% 저렴합니다.

OpenAI는 Luna를 가장 빠르고 가장 저렴한 GPT-5.6 모델로 설명합니다. 다음 워크로드에 적합합니다:

• 분류
• 추출
• 라우팅
• 대량 처리
• 경량 하위 에이전트
• 반복적인 구조화 작업
• 어려운 케이스를 Terra 또는 Sol로 에스컬레이션할 수 있는 애플리케이션

저렴한 가격이 Luna가 단순한 비추론형 유틸리티 모델이라는 것을 의미하지는 않습니다. 여전히 GPT-5.6 추론 기능과 OpenAI의 도구 생태계를 지원하지만, 성능 상한선은 Sol보다 낮습니다.

![이미지는 GPT-5.6의 각 계층별 효율성을 보여줍니다.

1. Agent harness(로컬),
2. API orchestration(CPU),
3. Model inference(GPU)의 세 부분으로 나뉩니다. Agent harness는 요청을 구성하고 루프를 실행하며 Context + cache, Lazy tools + code mode 등을 포함합니다. API orchestration은 요청을 실행 가능한 작업으로 변환하며 Render → Tokenize → Route, Stateful connection + model routing 등을 포함합니다. Model inference는 GPU에서 모델을 실행하며 KV cache + memory, memory management 등을 포함합니다. 이미지는 또한 Reasoning + Generation, Tool Orchestration, Adaptive Compute 등의 모델 개선 방향과 Less network data, Less CPU work, More output from the same GPUs 등의 복리 효과를 표시합니다.](https://we0-cms.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/cms-assets/image/2026/07/f500441a-08f6-483b-99a3-cb4df091a26a-cd0183f2-be24-4475-9c1e-72917f50d8a9.png)

효율성: GPT-5.6의 핵심 테마

AIBase 기사는 GPT-5.6이 단순한 모델 품질 업그레이드가 아니라고 강조합니다.

더 큰 엔지니어링 목표는 각 토큰이 생성하는 유용한 작업량을 늘리고 에이전트 실행의 추가 오버헤드를 줄이는 것입니다.

OpenAI의 공식 출시 자료는 이러한 더 넓은 방향을 지지합니다.

회사는 GPT-5.6이 더 적은 출력 토큰으로 유용한 작업을 완료하도록 훈련되었다고 밝혔으며, 개발자 가이드는 GPT-5.5 또는 GPT-5.4에서 마이그레이션할 때 동일한 추론 노력 수준을 테스트하고 일반적으로 한 단계 낮추도록 권장합니다.

이는 광고된 토큰 가격이 에이전트 비용의 일부에 불과하기 때문에 중요합니다.

다단계 워크플로우는 다음과 같은 방식으로 비용을 소모할 수 있습니다:

• 많은 프롬프트
• 반복적인 컨텍스트
• 추론 토큰
• 도구 정의
• 도구 출력
• 재시도 루프
• 여러 모델 라운드
• 하위 에이전트
• 긴 최종 응답

따라서 더 적은 단계가 필요한 모델은 명목상 토큰당 요금이 비슷해 보여도 실제 애플리케이션에서는 더 저렴할 수 있습니다.

Sol의 코딩 성능이 달러당 성능 비율을 개선했습니다

원문은 Sol의 코딩 에이전트 성능에 초점을 맞추고 있습니다.

OpenAI의 현재 벤치마크 테이블

보고서:

이 데이터는 OpenAI가 공개한 시작 테이블에서 가져온 것으로, 특정 평가 프레임워크와 설정 맥락에서 해석되어야 합니다.

예를 들어, 벤치마크 결과는 다음 요인에 따라 달라질 수 있습니다:

• 추론 깊이
• 에이전트 프레임워크
• 도구 가용성
• 시간 제한
• 평가 시드 수
• 모델 스냅샷
• 프롬프트 형식

OpenAI는 또한 일부 비용 및 지연 시간 비교가 각 경쟁 서비스의 직접적인 청구가 아닌 생산 행동에 기반한 오프라인 추정치라고 밝혔습니다.

실질적인 교훈은 순위표만 보고 모델을 선택하는 것이 아니라 대표적인 생산 작업에서 모델을 테스트해야 한다는 것입니다.

최적화되는 것은 모델뿐만 아니라 추론 스택

AIBase 출처는 다음을 포함한 전체 서비스 스택의 최적화를 설명합니다:

• 부하 분산
• 추측 디코딩
• 캐시 최적화
• 최적화된 GPU 커널

또한 추론 작업으로 토큰 생성 효율이 15% 이상 향상되었다고 보고합니다.

이러한 기본 서비스 세부 정보는 AIBase 보고서에 제시되어 있습니다. OpenAI의 현재 GPT-5.6 공개 시작 페이지는 서비스 개선 및 연구 효율성 향상을 위한 광범위한 노력을 확인시켜 주지만, 정확한 기본 데이터는 OpenAI 기술 간행물이나 전체 방법을 기록한 벤치마크에서 재현되지 않는 한 출처 보고서로 간주해야 합니다.

OpenAI 문서에서 독립적으로 확인할 수 있는 것은 GPT-5.6에 불필요한 모델 작업을 줄이기 위한 다양한 메커니즘이 추가되었다는 점입니다.

여기에는 다음이 포함됩니다:

• 더 효율적인 토큰 생성
• 명시적 프롬프트 캐싱
• 지속적 추론
• 프로그래밍 방식 도구 호출
• 적절한 워크로드를 위한 다중 에이전트 실행
• 구성 가능한 추론 깊이

공학 방향은 일관됩니다: 성공한 각 작업 주변에서 중복 작업을 줄이는 것입니다.

프롬프트 캐싱이 더 명시적으로 변화

GPT-5.6은 더 예측 가능한 프롬프트 캐싱을 도입했습니다.

OpenAI 문서는 명시적 캐시 중단점을 지원하여 개발자가 재사용 가능한 프롬프트 접두사 중 어떤 것을 캐시할지 결정할 수 있도록 합니다.

GPT-5.6 모델의 경우:

• 캐시 쓰기는 일반 미캐시 입력 속도의 1.25배로 청구됩니다.
• 캐시 읽기는 캐시된 입력에 대해 90% 할인을 받을 수 있습니다.
• OpenAI 문서는 새 캐시 동작의 최소 캐시 수명을 30분으로 명시하고 있습니다.

이는 장기 실행 에이전트에 대한 개발자의 사고 방식을 바꿉니다.

대규모 시스템 프롬프트, 도구 카탈로그, 정책 섹션 또는 안정적인 프로젝트 컨텍스트가 반복적으로 미캐시 입력으로 전송되면 비용이 많이 들 수 있습니다.

재사용 가능한 접두사가 안정적으로 유지되면 캐싱으로 해당 비용을 줄일 수 있습니다.

동시에 불필요한 캐시 쓰기는 비용을 증가시킬 수 있습니다. 따라서 OpenAI는 캐시가 항상 더 저렴하다고 가정하기보다는 캐시 토큰과 캐시 쓰기 토큰 사용량을 함께 추적할 것을 권장합니다.

도구 오케스트레이션이 모델 왕복 호출을 줄일 수 있음

두 번째 주요 효율성 영역은 에이전트 프레임워크입니다.

전통적인 도구 루프는 일반적으로 다음과 같습니다:

1. 모델이 호출을 결정합니다.
2. 애플리케이션이 해당 도구를 실행합니다.
3. 전체 도구 결과가 모델에 반환됩니다.
4. 모델이 결과를 읽고 다음 단계를 결정합니다.
5. 다른 도구를 호출합니다.
6. 루프가 반복됩니다.

이 방법은 유연하지만 비용이 많이 들 수 있습니다.

대규모 중간 도구 출력은 데이터의 작은 부분만 필요하더라도 반복적으로 모델 컨텍스트에 들어갈 수 있습니다.

GPT-5.6의 프로그래밍 방식 도구 호출은 다른 옵션을 제공합니다.

OpenAI 문서에 따르면 GPT-5.6은托管 실행 환경에서 JavaScript를 작성하여 다음을 수행할 수 있습니다:

• 조건에 맞는 도구 호출
• 호출 간 결과 전달
• 중간 데이터 필터링
• 레코드 병합
• 결과 정렬
• 데이터 중복 제거
• 데이터 검증
• 모델에 더 작은 구조화된 결과 반환

제한된 워크플로의 경우 다음을 줄일 수 있습니다:

• 모델 라운드
• 프롬프트 증가
• 중간 토큰
• 네트워크 왕복 횟수

OpenAI는 코드가 각 호출 후 의미론적 재판단 없이 여러 예측 가능한 도구 결과를 처리할 수 있을 때 이 패턴이 특히 유용하다고 밝혔습니다.

모든 에이전트 작업에 적용되는 것은 아닙니다.

다음과 같은 경우 직접 모델-도구 상호 작용이 여전히 더 나은 선택입니다:

• 한 번의 도구 호출로 충분할 때
• 각 결과가 다음 추론에 실질적인 변화를 초래할 수 있을 때
• 인간 승인이 필요할 때
• 중간 결과가 이미 작을 때
• 최종 답변이 네이티브 참조 또는 산출물을 유지해야 할 때

목표는 무조건 호출 횟수를 최소화하는 것이 아니라 불필요한 정보를 모델을 통해 전달하지 않는 것입니다.

대화 기록 및 추론을 더 세밀하게 관리 가능

AIBase 기사는 또한 더 엄격한 대화 기록 관리가 캐시 재사용률을 높이는 방법이라고 지적합니다.

OpenAI의 현재 GPT-5.6 개발 가이드는 관련 공식 메커니즘을 제공합니다: 지속적 추론.

개발자는 이전 라운드의 추론을 계속 사용할 수 있도록 구성할 수 있습니다.

장기 실행 워크플로의 경우 모든 이전 아이디어가 항상 동일하게 유용한 것은 아니기 때문에 중요합니다.

작업이 안정적으로 유지되면 이전 추론이 연속성을 개선할 수 있습니다.

목표가 변경되면 모든 이전 추론을 계속 유지하면 비용이 증가하고 시대에 뒤떨어진 가정이 도입될 수 있습니다.

따라서 OpenAI는 애플리케이션이 추론 컨텍스트를 제어할 수 있도록 하고, 수동으로 기록을 관리할 때 필요한 응답 항목을 올바르게 보존할 것을 권장합니다.

이는 개발자에게 다음 요소 간의 균형을 맞추기 위한 또 다른 레버를 제공합니다:

• 연속성
• 캐시 효율성
• 컨텍스트 크기
• 비용
• 품질

간결한 프롬프트가 에이전트 비용도 낮춤

OpenAI의 GPT-5.6 개발 가이드는 특히 간결한 프롬프트를 권장합니다.

내부 코딩 에이전트 평가 실행 샘플에서 OpenAI는 프롬프트 및 도구 설명을 단순화한 결과를 보고했습니다:

• 평가 점수가 약 10~15% 향상
• 총 토큰 수가 41~66% 감소
• 비용이 33~67% 절감

OpenAI는 이 수치가 참고용일 뿐이며 결과는 워크로드에 따라 다르다고 명시했습니다.

권장 사항은 유용한 제약 조건을 제거하는 것이 아닙니다.

그 목적은 중복 내용을 없애는 것입니다.

실용적인 마이그레이션 프로세스는 다음과 같습니다:

1. 이미 정상 작동하는 프롬프트와 도구 세트로 시작합니다.
2. 한 번에 한 세트의 중복 지침을 제거합니다.
3. 동일한 평가 작업을 다시 실행합니다.
4. 측정 가능한 품질을 향상시키는 제약 조건을 유지합니다.
5. 토큰을 추가하지만 효과를 개선하지 않는 지침을 삭제합니다.

이는 동일한 시스템 프롬프트와 도구 설명이 매일 수천 번 전송될 수 있는 에이전트 제품에 특히 중요합니다.

모델 선택은 워크로드와 일치해야 함

GPT-5.6 시리즈는 개발자에게 세 가지 주요 비용-품질 옵션을 제공합니다.

품질이 최우선 제약 조건일 때 Sol 사용

작업이 최첨단 능력에서 실질적인 이점을 얻을 수 있을 때 Sol을 선택하십시오.

적용 시나리오는 다음과 같습니다:

• 난이도가 높은 소프트웨어 엔지니어링
• 복잡한 연구
• 장기 계획
• 사이버 보안 작업
• 고가치 전문 분석
• 품질의 소폭 향상이 더 큰 모델 비용을 정당화할 수 있는 작업

강력한 범용 생산 작업에 Terra 사용

작업에 상당한 추론 능력이 필요하지만 Sol이 필요하지 않은 경우 Terra가 실용적인 선택입니다.

다음에 적합합니다:

• 일상적인 기업 에이전트
• 코딩 지원
• 문서 워크플로
• 연구 서브 에이전트
• 중간 복잡도의 도구 사용
• 대량 전문 작업

비용과 물량이 주요 요인일 때 Luna 사용

Luna는 다음과 같은 시나리오에서 자연스러운 첫 번째 선택입니다:

• 분류
• 추출
• 라우팅
• 데이터 변환
• 경량 도구 워크플로
• 고용량 백그라운드 자동화

일반적인 아키텍처는 일상적인 작업을 Luna 또는 Terra로 라우팅하고, 가장 어려운 작업만 Sol로 업그레이드하는 것입니다.

가격은 시작점에 불과합니다

에이전트 시스템의 경우 단순한 토큰 비교는 오해를 불러일으킬 수 있습니다.

두 가지 모델을 고려해 보세요.

모델 A는 출력 토큰당 비용이 더 낮지만 다음이 필요합니다:

• 추론 토큰 2배
• 더 많은 도구 호출
• 더 많은 재시도
• 더 많은 컨텍스트
• 더 많은 라운드

모델 B는 표시 가격이 더 높지만 작업 완료에 필요한 단계가 절반으로 줄어듭니다.

두 번째 모델은 완료된 작업당 계산 시 여전히 더 저렴할 수 있습니다.

따라서 GPT-5.6을 평가하는 팀은 다음을 추적해야 합니다:

• 작업 성공률
• 총 입력 토큰 수
• 총 출력 토큰 수
• 캐시된 토큰 수
• 캐시 쓰기 토큰 수
• 모델 라운드 수
• 도구 호출 횟수
• 지연 시간
• 재시도율
• 수동 수정 시간
• 성공한 작업당 총 비용

이것이 바로 '토큰당 지능'의 실제 의미입니다.

실용적인 마이그레이션 테스트

이미 GPT-5.5 또는 이전 모델을 사용 중인 팀의 경우, 즉각적인 전체 마이그레이션보다 통제된 비교가 더 유용합니다.

1단계: 대표적인 평가 세트 구축

다음을 포함합니다:

• 간단한 요청
• 어려운 요청
• 긴 컨텍스트 작업
• 도구 집약적 워크플로
• 알려진 실패 사례
• 프로덕션 인스턴스

2단계: 현재 추론 강도를 기준선으로 설정

OpenAI는 이전 모델에 사용된 것과 동일한 추론 강도에서 시작할 것을 권장합니다.

그런 다음 한 단계 낮춰 테스트합니다.

GPT-5.6은 더 적은 추론 토큰을 사용하면서도 품질을 유지할 수 있지만, 이는 워크로드에서 확인해야 합니다.

3단계: Sol, Terra 및 Luna 비교

플래그십 모델이 자동으로 최상의 프로덕션 선택이라고 가정하지 마십시오.

Terra 또는 Luna가 동일한 승인 기준을 더 낮은 비용으로 충족할 수 있는지 측정하십시오.

4단계: 프롬프트 캐싱 테스트

캐시 읽기 및 쓰기를 추적하십시오.

재사용률이 높을 때 안정적인 컨텍스트는 상당히 경제적이 될 수 있지만, 자주 변경되는 프롬프트 접두사는 큰 이점을 얻지 못할 수 있습니다.

5단계: 적절한 위치에서 프로그래매틱 도구 호출 테스트

경계가 명확한 처리 단계에 적용하십시오. 예:

• 필터링
• 집계
• 정렬
• 조인
• 중복 제거

결과를 일반적인 직접 도구 호출과 비교하십시오.

6단계: 작업 완료의 경제성 측정

최종 작업이 여전히 품질 기준을 충족할 수 있을 때만 더 낮은 토큰 비용이 의미가 있습니다.

올바른 최적화 목표는 최소 토큰 수가 아닙니다.

가장 낮은 신뢰할 수 있는 비용으로 성공적인 결과를 얻는 것입니다.

GPT-5.6이 더 넓은 효율성 전환을 반영하는 이유

수년간 프론티어 모델의 경쟁은 하나의 질문에 의해 지배되었습니다: 어떤 모델이 더 강력한가?

이 질문은 여전히 중요합니다.

하지만 AI가 대규모 생산에 진입함에 따라 또 다른 질문도 동등하게 중요해졌습니다:

시스템은 계산 단위 및 투자된 1달러당 얼마나 많은 유용한 작업을 완료할 수 있는가?

에이전트 시스템은 이러한 압력을 증폭시킵니다.

단일 사용자 요청이 다음을 트리거할 수 있습니다:

• 여러 추론 라운드
• 검색
• 코드 실행
• 외부 API
• 하위 에이전트
• 큰 컨텍스트 창
• 반복 검증

신중하게 조정하지 않으면 총 비용이 빠르게 증가합니다.

GPT-5.6은 단순히 지능 능력을 확장하는 것에서 지능 배포를 더 경제적으로 만드는 더 넓은 전환을 반영합니다.

Sol은 최고 수준의 지능 능력을 추진합니다.

Terra는 강력한 일반 작업의 비용을 낮춥니다.

Luna는 모델 제품군을 고처리량 워크로드로 가져옵니다.

프롬프트 캐싱 및 프로그래매틱 도구 오케스트레이션은 모델 자체 주변의 시스템 오버헤드를 대상으로 합니다.

결과는 벤치마크 점수뿐만 아니라 프로덕션 경제성을 중심으로 설계된 모델 제품군입니다.

자주 묻는 질문

GPT-5.6이란 무엇인가요?

GPT-5.6은 복잡한 추론, 프로그래밍, 전문 작업, 에이전트 워크플로 및 고처리량 AI 애플리케이션에 적합한 OpenAI의 모델 제품군입니다. 이 제품군에는 현재 Sol, Terra 및 Luna가 포함됩니다.

GPT-5.6 Sol, Terra 및 Luna의 차이점은 무엇인가요?

Sol은 플래그십 최고 능력 계층입니다. Terra는 지능과 비용 사이에서 균형을 맞추고, Luna는 저비용 고처리량 워크로드에 최적화되어 있습니다.

API를 통해 GPT-5.6을 사용하는 비용은 얼마인가요?

OpenAI는 Sol의 가격을 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 30달러로 책정했으며, Terra는 2.50달러/15달러, Luna는 1달러/6달러입니다. 캐시된 입력 가격은 더 낮으며, 매우 긴 프롬프트에는 다른 가격 규칙이 적용될 수 있습니다.

GPT-5.6의 컨텍스트 창은 얼마인가요?

OpenAI의 현재 API 모델 페이지에는 Sol, Terra 및 Luna의 컨텍스트 창이 1,050,000개의 토큰으로 나열되어 있습니다. 각 모델은 최대 128,000개의 출력 토큰을 지원합니다.

GPT-5.6 Sol은 프로그래밍에서 GPT-5.5보다 더 나은가요?

OpenAI는 Sol이 Artificial Analysis 프로그래밍 에이전트 지수, SWE-Bench Pro, DeepSWE 및 Terminal-Bench 2.1을 포함한 여러 프로그래밍 에이전트 평가에서 더 높은 점수를 받았다고 보고합니다. 실제 프로덕션 성능은 여전히 리포지토리, 에이전트 프레임워크, 프롬프트 및 도구에 따라 다릅니다.

프로그래매틱 도구 호출이란 무엇인가요?

프로그래매틱 도구 호출을 통해 GPT-5.6은 호스팅된 런타임에서 적격 도구를 조정하고 중간 결과를 처리하는 코드를 작성할 수 있습니다. 경계가 명확한 워크플로에서 모델 왕복 및 토큰 사용량을 줄일 수 있습니다.

예를 들어 필터링, 조인, 정렬 및 집계와 같은 작업이 있습니다.

GPT-5.6은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네. GPT-5.6은 자동 캐싱 및 명시적 캐시 중단점을 지원합니다. OpenAI는 캐시 읽기에 대해 90%의 입력 할인을 제공하는 반면, 새로운 캐시 쓰기 비용은 캐시되지 않은 입력 가격의 1.25배라고 밝혔습니다.

모든 요청에 Sol을 사용해야 하나요?

일반적으로 아닙니다. Terra 또는 Luna가 동일한 평가 기준을 더 낮은 비용으로 충족할 수 있다면, 더 작은 모델 계층을 사용하면 애플리케이션의 경제성이 개선됩니다. 더 높은 능력이 측정 가능한 이점을 가져올 때만 어려운 작업을 Sol로 라우팅해야 합니다.

관련 도구

• OpenAI API: GPT-5.6 모델 및 OpenAI 도구에 액세스할 수 있는 공식 개발자 플랫폼입니다.
• GPT-5.6 모델 가이드: GPT-5.6 시리즈 모델에 대한 OpenAI의 마이그레이션 및 최적화 가이드입니다.
• GPT-5.6 Sol: 공식 모델 사양, 가격, 컨텍스트 제한 및 Sol이 지원하는 기능입니다.
• GPT-5.6 Terra: 균형 잡힌 GPT-5.6 계층의 공식 모델 페이지입니다.
• GPT-5.6 Luna: 최저 비용 GPT-5.6 계층의 공식 모델 페이지입니다.
• OpenAI Codex: 소프트웨어 개발 워크플로를 위한 OpenAI의 지능형 프로그래밍 환경입니다.

관련 링크

• OpenAI GPT-5.6 출시: 벤치마크 표, 안전 세부 정보, 가격 및 제품 가용성을 포함한 OpenAI의 공식 출시 발표입니다.
• GPT-5.6 Sol 미리보기: Sol, Terra 및 Luna에 대한 OpenAI의 초기 미리보기 발표입니다.
• OpenAI API 모델: 현재 OpenAI API 모델 페이지입니다.

모델의 공식 디렉토리 및 핵심 사양.

• GPT-5.6 모델 가이드: 추론 소비량, 프롬프트 캐싱, 지속적 추론 및 프로그래밍 도구 호출에 대한 공식 안내.
• GPT-5.6 Sol API 페이지: 현재 Sol의 가격, 컨텍스트 창, 지식 마감일 및 지원되는 API 기능.
• GPT-5.6 Terra API 페이지: 현재 Terra의 가격 및 모델 사양.
• GPT-5.6 Luna API 페이지: 현재 Luna의 가격 및 모델 사양.

요약

GPT-5.6은 단일 범용 모델이 아닌 세 가지 계층으로 구성된 모델 시리즈입니다. Sol은 최고 수준의 성능을, Terra는 일반적인 프로덕션 작업을 위한 비용 효율적인 균형을, Luna는 높은 처리량 시나리오에 최적화되어 있습니다.

가장 큰 주제는 효율성입니다. OpenAI는 더 높은 토큰 효율의 모델, 명시적 프롬프트 캐싱, 지속적 추론, 구성 가능한 추론 소비량 및 프로그래밍 도구 호출을 결합하여 복잡한 작업을 완료하는 데 필요한 모델 작업량을 줄입니다.

AIBase 소식통은 또한 추측 디코딩 및 GPU 커널 작업을 포함한 추가 추론 스택 최적화를 보고하여 토큰 생성 속도를 15% 이상 향상시켰습니다.

효율성입니다. 완전히 문서화된 OpenAI 기술 출판물에 재현되지 않는 한, 이러한 하위 수준 데이터는 출처 보도로 간주되어야 합니다.

GPT-5.6에 대한 최적의 이해는 단순히 더 강력한 모델 출시가 아니라, 전체 에이전트 워크플로우에서 지능의 경제성을 개선하려는 시도입니다.