결론부터 말하면 세 모델을 하나의 GPT-5.6으로 묶어 운영하면 안 된다. Sol·Terra·Luna는 추론 강도만 다른 설정이 아니라 각각 gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna라는 별도 API ID를 가진다. 접미사 없는 gpt-5.6 별칭은 Sol로 연결된다. /api/docs/models/gpt-5.6 주소도 Sol 모델 페이지로 301 이동한다.

세 모델의 컨텍스트와 기능 규격은 거의 같지만 가격 차이는 크다. 짧은 컨텍스트의 비캐시 입력·출력 단가를 기준으로 Sol은 Luna보다 각각 20배, 약 16.7배 비싸다. 반대로 OpenAI는 Sol을 복잡한 전문 업무용 플래그십, Terra를 지능과 비용의 균형형, Luna를 비용에 민감한 대량 처리형으로 구분한다. 같은 이름 아래 있다고 해서 품질·지연·총비용이 같은 모델은 아니다.

이 글은 직접 사용기가 아니다. 사용자가 지정한 OpenAI 공식 문서 7개만 확인해 세 API ID를 어떻게 나눠 쓸지, 장문과 캐시 쓰기까지 포함하면 가격값이 어떻게 달라지는지 정리한다.

먼저 답하면

  • Sol 추천: 실패 비용이 크고 복잡한 코딩·전문 업무에서 대표 평가 세트상 Terra보다 유의미한 성공률 이득이 확인될 때
  • Terra 추천: 일반 에이전트와 업무 자동화에서 품질과 비용을 함께 관리해야 할 때
  • Luna 추천: 분류·추출·라우팅처럼 정답 조건을 검증할 수 있는 대량 작업과 비용 상한이 엄격한 처리
  • 비추천: 세 모델을 gpt-5.6이라는 하나의 논리 모델로 기록하거나, 모든 요청을 Sol에 보내거나, 단가만 보고 검증 없이 Luna로 일괄 교체하는 운영
  • 가격값 판단: 기본 후보는 Terra, 대량의 단순 작업은 Luna, Terra가 통과하지 못한 고가치 작업만 Sol로 올리는 계층형 라우팅이 가장 설명하기 쉽다.

세 이름은 별도 모델이다

구분 Sol Terra Luna
API ID gpt-5.6-sol gpt-5.6-terra gpt-5.6-luna
공식 위치 복잡한 전문 업무용 플래그십 지능과 비용의 균형 비용 민감형·고처리량
이전 세대 대응 접미사 없는 플래그십 등급 mini 등급 nano 등급
gpt-5.6 별칭 연결됨 연결되지 않음 연결되지 않음

reasoning.effort의 none, low, medium, high, xhigh, max도 별도 모델 ID가 아니다. 선택한 Sol·Terra·Luna 안에서 추론량을 조절하는 요청 설정이며 기본값은 medium이다.

프로 모드도 같은 원리다. Responses API에서 선택한 모델 ID를 유지한 채 reasoning.mode: "pro"를 설정한다. 프로 모드와 reasoning.effort는 서로 독립적이며, gpt-5.6-pro 같은 별도 슬러그로 바꾸는 방식이 아니다. 공식 가이드는 프로 모드가 더 많은 모델 작업을 사용해 어려운 작업의 신뢰도를 높일 수 있지만 지연과 사용 토큰도 늘린다고 설명한다.

따라서 운영 기록에는 최소한 model, reasoning.effort, reasoning.mode를 분리해 남겨야 한다. gpt-5.6만 저장하면 실제로 Sol을 썼는지, 어떤 추론 설정과 실행 모드였는지 비용과 품질을 재현하기 어렵다.

규격은 같지만 문서 불일치가 있다

세 전용 모델 페이지에 적힌 규격은 동일하다.

항목 Sol Terra Luna
컨텍스트 윈도 1,050,000 1,050,000 1,050,000
최대 입력 922,000 922,000 922,000
최대 출력 128,000 128,000 128,000
지식 기준일 2026-02-16 2026-02-16 2026-02-16
입력 형식 텍스트·이미지 텍스트·이미지 텍스트·이미지
출력 형식 텍스트 텍스트 텍스트

다만 지정된 업그레이드 가이드는 Sol·Terra를 약 105만 토큰, Luna를 40만 토큰 컨텍스트라고 적는다. Luna 전용 모델 페이지는 1,050,000 컨텍스트와 922,000 최대 입력을 명시하므로 이 글과 카탈로그는 전용 모델 페이지를 정본으로 삼는다. 두 공식 문서의 불일치는 그대로 남아 있으며, 40만~92만2천 토큰 입력을 실제 운영에 넣기 전에는 계정에서 사전 검증해야 한다.

가격은 짧은 입력과 긴 입력을 나눠 봐야 한다

GPT-5.6 Sol·Terra·Luna Standard 짧은 컨텍스트 입력·출력 단가

Standard의 짧은 컨텍스트 가격은 100만 토큰 기준이다.

모델 비캐시 입력 캐시 입력 캐시 쓰기 출력
GPT-5.6 Sol $4.00 $0.40 $5.00 $20.00
GPT-5.6 Terra $2.00 $0.20 $2.50 $12.00
GPT-5.6 Luna $0.20 $0.02 $0.25 $1.20

입력이 272,000토큰을 넘으면 임계점을 넘은 부분만이 아니라 요청 전체 입력이 2배, 출력이 1.5배 요율로 바뀐다. 캐시 쓰기는 비캐시 입력의 1.25배다. 가격표가 제시하는 장문 Standard 단가는 다음과 같다.

모델 장문 비캐시 입력 장문 캐시 입력 장문 캐시 쓰기 장문 출력
GPT-5.6 Sol $8.00 $0.80 $10.00 $30.00
GPT-5.6 Terra $4.00 $0.40 $5.00 $18.00
GPT-5.6 Luna $0.40 $0.04 $0.50 $1.80

월간 비캐시 입력 1,000만 토큰과 출력 200만 토큰을 모두 짧은 요청으로 처리한다고 가정하면 Sol은 $80, Terra는 $44, Luna는 $4.40이다. 같은 토큰량이라도 272,000토큰 초과 요청으로 처리하면 각각 $140, $76, $7.60이 된다. 이는 캐시·도구 호출·프로 모드 추가 작업을 제외한 단순 토큰 계산이다.

Sol 모델 페이지에는 현재 가격이 입력 20%, 출력 33% 인하된 프로모션이며 적어도 2026-11-21까지 제공된다고 적혀 있다. 그러나 지정된 페이지는 인하 전 비교 기준 모델명이나 종료 후 확정 단가를 명시하지 않는다. 따라서 할인율을 특정 이전 모델 대비 수치로 단정하거나 현재 가격을 장기 정가로 고정해 계산하면 안 된다.

셋을 한 모델로 몰면 생기는 문제

첫째, 비용 원인이 사라진다. 별칭 gpt-5.6을 쓰면 요청은 Sol로 가므로 Terra나 Luna를 기대한 대량 작업에서 단가가 크게 높아질 수 있다. 모델 ID를 명시하고 비용 대시보드도 세 모델을 따로 집계해야 한다.

둘째, 품질 평가가 섞인다. Sol medium과 Terra medium, Terra high는 서로 다른 배치다. 프로 모드까지 사용하면 모델·추론 강도·실행 모드의 조합별로 성공률, 완결성, 지연시간, 총 토큰을 측정해야 한다.

셋째, 장문 비용을 과소평가하기 쉽다. 272,000토큰을 조금 넘겨도 전체 요청에 장문 요율이 적용된다. 공통 자료를 캐시하더라도 캐시 쓰기 자체에는 1.25배 요금이 붙는다. 긴 문서를 무조건 한 요청에 넣기보다 검색·분할·요약으로 임계점 아래에 유지할 수 있는지 먼저 확인해야 한다.

추천 대상 / 비추천 대상

Sol 추천

  • 복잡한 전문 판단이나 코딩에서 Terra보다 높은 성공률이 실제 평가로 확인된 팀
  • 한 번의 오류 비용이 Sol과 Terra의 토큰비 차이보다 큰 작업
  • 지연과 추가 토큰을 감수하고 프로 모드의 품질 이득을 측정할 수 있는 고가치 요청

Terra 추천

  • 일반 업무 자동화와 도구 호출에서 품질·비용의 균형이 필요한 팀
  • 모든 요청을 Sol에 보내기 전에 기본 경로를 만들려는 서비스
  • Luna가 품질 기준을 통과하지 못하지만 Sol의 비용까지는 필요하지 않은 작업

Luna 추천

  • 분류·추출·라우팅·형식 변환처럼 결과를 자동 검증할 수 있는 대량 요청
  • 출력량이 많아 토큰 단가 차이가 누적되는 비용 민감형 서비스
  • 실패 시 Terra나 Sol로 재시도하는 단계형 라우팅을 운영할 수 있는 팀

비추천

  • 모델 ID와 추론 설정을 기록하지 않는 서비스
  • 272,000토큰 초과 할증을 반영하지 않고 105만 토큰 컨텍스트를 상시 채우려는 워크로드
  • 공식 제품 설명만으로 세 모델의 업무별 정답률 차이를 확정하려는 의사결정
  • 프로 모드를 별도 모델로 등록하거나 max와 프로 모드를 같은 옵션으로 취급하는 구현

가격값은 계층형 라우팅에서 나온다

세 모델의 공통 규격만 보면 가장 싼 Luna로 통일하고 싶어질 수 있다. 하지만 지정된 공식 페이지에는 동일 프롬프트·도구 환경·추론 강도로 Sol·Terra·Luna를 비교한 벤치마크 점수표가 없다. 어느 모델이 특정 한국어 업무나 코드베이스에서 몇 퍼센트 더 정확한지 숫자로 만들 수 없다.

반대로 모두 Sol로 통일하면 평가 없이 최고 단가를 지불한다. Sol이 Terra보다 짧은 입력은 2배, 출력은 약 1.67배 비싸고, Luna와 비교하면 차이가 더 커진다. 공식 용도 구분을 출발점으로 쓰되 최종 라우팅은 대표 업무의 성공률과 총비용으로 정해야 한다.

실무 기본안은 Terra다. 자동 검증 가능한 대량 작업은 Luna로 내리고, Terra가 품질 기준을 넘지 못한 고가치·고난도 작업만 Sol로 올린다. 각 단계에서 medium을 기준으로 시작하고, 지연 민감 작업은 low, 측정된 품질 이득이 있는 어려운 작업은 high·xhigh·max를 비교한다. 프로 모드는 같은 모델과 effort의 Standard 결과를 기준선으로 두고 별도로 검증한다.

아직 공식 문서에서 확인되지 않은 부분

  • 동일 조건에서 측정한 Sol·Terra·Luna의 한국어·코딩·도구 호출 벤치마크 점수
  • Sol 프로모션의 비교 기준 모델명과 2026-11-21 이후 확정 단가
  • 업그레이드 가이드의 Luna 40만 토큰과 전용 모델 페이지의 105만 토큰 표기가 다른 이유
  • 개별 계정·지역·사용량 티어의 실제 호출 한도와 지연시간

함께 읽을 글

근거와 출처

  • GPT-5.6 Sol 모델 페이지 — API ID, 별칭, 컨텍스트·최대 입력·출력, 가격, 장문·캐시 쓰기 규칙과 프로모션 기간. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5.6 Terra 모델 페이지 — API ID, 용도, 규격, 가격과 장문·캐시 쓰기 규칙. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5.6 Luna 모델 페이지 — API ID, 용도, 규격, 가격과 장문·캐시 쓰기 규칙. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • OpenAI 전체 모델 목록 — Sol·Terra·Luna의 공식 선택 기준. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • OpenAI API 가격표 — 세 모델의 Standard 짧은·장문 입력, 캐시 입력, 캐시 쓰기와 출력 단가. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • OpenAI 최신 모델 가이드 — API ID 선택, reasoning effort, pro mode와 평가 방법. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26
  • GPT-5.6 Sol 업그레이드 가이드 — 별칭·이전 등급 대응과 Luna 컨텍스트 표기 불일치 확인. OpenAI Developers, 확인일 2026-08-26

게시: 2026-08-26 15:15 KST 작성 방식: 직접 사용기가 아닌 OpenAI 공식 문서 분석