GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 차이와 가격 비교

GPT-5.6은 OpenAI가 2026년 7월 9일 정식 출시한 3단계 AI 모델 제품군입니다. 복잡한 작업을 맡는 Sol(솔), 성능과 비용의 균형을 맞춘 Terra(테라), 저렴한 대량 처리를 맡는 Luna(루나)로 나뉩니다. Sol은 GPT-5.6 제품군 안에서 최상위 모델입니다.

출시 이후 가격은 두 번 바뀌었습니다. 7월 30일에 Luna가 80%, Terra가 20% 내려갔고, 8월 21일에는 Sol이 입력 20%, 출력 33% 내려갔습니다. API 사양과 가격, ChatGPT 사용 범위는 2026년 10월 4일 공식 안내 기준입니다.

어떤 일에 어떤 모델이 맞는지 먼저 정리했습니다. 근거는 아래 여섯 단계 비교에 있습니다.

이런 경우라면 이 모델

이런 경우	Sol최상위	Terra균형형	Luna경량
리뷰 분류, 키워드 추출을 대량으로 돌린다	–	–	제공
보고서 초안, 회의록 요약을 맡긴다	–	제공	–
GPT-5.5로 하던 일을 더 낮은 단가로 옮긴다	–	제공	–
여러 자료를 종합하거나 도구를 쓰는 에이전트 작업	제공	–	–
까다로운 코드 수정	제공	–	–
무료 요금제의 ChatGPT 일반 Chat에서 쓴다	–	–	제공

1. 역할과 공통 사양

API는 다른 프로그램에서 모델을 불러 쓰는 연결 방식입니다. API 기준으로 세 모델의 기본 사양은 모두 같습니다.

세 모델이 같은 API 사양

• 105만 토큰컨텍스트 윈도최대 입력은 92만 2천 토큰
• 12.8만 토큰최대 출력
• 2026.2.16지식 기준일그 뒤의 사실은 출처로 보완

컨텍스트 윈도는 한 요청에서 다루는 입력과 출력의 전체 용량입니다. 토큰은 모델이 글을 처리할 때 나누는 단위로 글자 수와 같지 않습니다. 105만 토큰은 요청 하나에 넣을 수 있는 분량이고, 한 달 동안 쓸 수 있는 사용량이나 모델이 계속 기억하는 양과는 다른 값입니다. 지식 기준일 뒤에 일어난 일은 모델이 학습하지 않았으므로 최신 사실은 출처를 붙여 받습니다.

이 단계에서는 세 모델이 같습니다. 긴 자료를 넣을 수 있는지는 모델 선택의 기준이 되지 않습니다.

2. API 단가

차이는 단가에서 납니다. 아래는 2026년 10월 4일 공식 모델 문서의 표준 API 단가로, 입력이 27만 2천 토큰 이하인 요청 기준입니다. 캐시와 도구 호출 비용은 따로 붙습니다.

100만 토큰당 표준 API 단가(미국 달러)

• Sol: 입력4달러한시 인하가, 정가 5달러
• Sol: 출력20달러한시 인하가, 정가 30달러
• Terra: 입력2달러
• Terra: 출력12달러
• Luna: 입력0.20달러
• Luna: 출력1.20달러

입력은 모델에 보내는 지시와 자료이고, 출력에는 답변뿐 아니라 과금 대상인 추론 토큰도 들어갈 수 있습니다. 세 모델 모두 출력 단가가 입력의 다섯 배에서 여섯 배라서, 답을 길게 받는 작업일수록 출력 단가의 비중이 커집니다.

이 단계에서는 Luna가 유리합니다. 입력과 출력 모두 가장 쌉니다.

3. 요청 한 건의 비용

단가 차이가 실제 청구액에서 몇 배가 되는지는 입력과 출력을 함께 계산해야 보입니다. 입력 1만 토큰, 과금 대상 출력 2천 토큰인 요청 한 건을 세 모델로 계산하면 아래와 같습니다.

입력 1만, 출력 2천 토큰 요청 한 건의 비용(미국 달러)

• Sol0.08달러입력 0.04 + 출력 0.04
• Terra0.044달러입력 0.02 + 출력 0.024
• Luna0.0044달러입력 0.002 + 출력 0.0024

같은 토큰 수로 계산하면 Sol과 Luna의 합계는 약 18.2배 차이입니다. 입력 단가만 보면 20배지만, 출력 단가 비율이 약 16.7배라서 합계는 그 사이에 놓입니다. 실제 청구액은 출력 길이와 재시도, 검색 같은 도구 사용에 따라 다시 달라집니다.

이 단계에서는 Luna가 유리합니다. 다만 Luna로 틀린 결과가 나와 다시 요청하는 횟수가 늘면 그만큼 차이가 줄어듭니다.

4. 가격 변동과 Sol 한시 인하

출시 뒤 두 달 사이에 단가가 두 번 바뀌었습니다. 아래 숫자는 모두 100만 토큰당 미국 달러이고, 입력 / 출력 순서로 적었습니다.

GPT-5.6 단가가 바뀐 순서

1. 17월 9일 출시Sol 5 / 30, Terra 2.50 / 15
   Luna 1 / 6
2. 27월 30일Luna 80%, Terra 20% 인하
   Terra 2 / 12, Luna 0.20 / 1.20
3. 38월 21일Sol 입력 20%, 출력 33% 인하
   Sol 4 / 20
4. 4최소 11월 21일까지Sol 인하가 적용
   Terra와 Luna는 변동 없음

Sol 인하는 최소 2026년 11월 21일까지 적용되는 한시 가격입니다. 내년 예산을 잡는다면 지금 단가(4달러, 20달러)와 정가(5달러, 30달러)를 각각 넣어 두 경우를 계산해 둡니다.

Sol의 요청 방식별 단가

캐시는 반복해서 보내는 입력을 저장해 두고 다시 쓰는 기능입니다. 캐시 적중은 저장해 둔 입력을 다시 쓴 경우이고, 캐시 쓰기는 처음 저장할 때의 처리입니다. Sol 인하는 캐시 단가와 요청 방식별 단가에도 같은 비율로 반영됐습니다.

인하 후 Sol의 100만 토큰당 입력 단가(미국 달러)

• 캐시 적중 입력0.40달러인하 전 0.50달러
• 배치, 플렉스 처리2달러출력 10달러, 표준의 절반
• 표준4달러출력 20달러
• 캐시 쓰기5달러인하 전 6.25달러
• 장기 컨텍스트8달러출력 30달러, 입력 27만 2천 토큰 초과 시 요청 전체
• 고속 모드8달러출력 40달러, 표준의 2배

배치는 요청을 묶어 나중에 한꺼번에 처리하는 방식이고, 플렉스는 처리 여유에 따라 속도와 가용성이 달라지는 방식입니다. 두 방식 모두 바로 답을 받아야 하는 작업에는 맞지 않습니다. 고속 모드는 응답 속도가 중요한 기능에 씁니다. 시스템 프롬프트가 길어 캐시 적중이 많은 서비스라면 캐시 단가 인하가 청구액에 더 크게 반영됩니다.

인하는 쓴 만큼 내는 사용량에 적용되고, 구독료에 이미 들어 있는 사용량에는 적용되지 않습니다.

• 적용됩니다: 종량제 API, ChatGPT Work와 Codex에서 따로 사는 크레딧, Business와 Edu, Enterprise 워크스페이스의 유연 요금제
• 적용되지 않습니다: Plus, Pro, Business 구독에 기본으로 들어 있는 사용량

이 단계에서는 Luna의 인하 폭이 80%로 가장 큽니다. Sol은 인하가 한시적이라 예산을 정가로도 계산해 둬야 합니다.

5. ChatGPT에서 고를 수 있는 곳

ChatGPT의 일반 대화 화면인 Chat, 파일과 도구로 작업하는 Work, 코딩 작업용 Codex는 고를 수 있는 모델이 다릅니다. 2026년 10월 4일 공식 도움말 기준입니다.

화면과 요금제별로 쓸 수 있는 GPT-5.6 모델

화면과 요금제	Sol	Terra	Luna
일반 Chat, 유료 요금제	추론 수준으로 선택	제공하지 않음	제공하지 않음
일반 Chat, Free와 Go	제공하지 않음	제공하지 않음	기본 대화와 Think에 적용
Work, Plus 이상	제공	제공	제공
Codex, Free와 Go	제공하지 않음	제공	제공하지 않음
Codex, Plus 이상	제공	제공	제공

추론 수준은 답을 만들기 전에 모델이 생각하는 양을 정하는 설정입니다. 높여도 항상 맞는 답이 나오지는 않아서 결과를 비교할 때는 모델 이름과 추론 수준을 함께 적어 둡니다.

Work나 Codex에서 원하는 모델이 목록에 없으면 로그인한 계정과 요금제, 회사 워크스페이스의 모델 권한, 앱 버전을 차례로 봅니다. 이용량을 다 썼다는 안내라면 화면에 나온 재설정 시각까지 기다리거나 목록에 있는 다른 모델로 바꿉니다. 요금제별 제공 범위는 GPT-5.6과 GPT-6 Pro 공식 도움말에 정리돼 있습니다.

이 단계에서는 세 모델을 이름으로 고를 수 있는 Work와 Codex가 유리합니다. 일반 Chat에서는 Terra를 고를 수 없습니다.

6. 벤치마크 성능

벤치마크는 정해진 문제와 조건으로 성능을 비교하는 시험입니다. 평가 기관 Artificial Analysis가 출시일인 2026년 7월 9일 공개한 집계에서, 여러 시험을 종합한 지능 지수(Intelligence Index)와 코딩 도구에 연결해 실제 개발 작업을 시킨 코딩 에이전트 지수(Coding Agent Index)를 봅니다.

차트에서 GPT-5.6 세 모델의 점수만 뽑아 나란히 놓으면 아래와 같습니다. GPT-5.6은 max 추론 수준에서 측정했습니다.

GPT-5.6 세 모델의 출시일 벤치마크 점수

• 지능 지수: Sol59전체 2위, 1위는 Claude Fable 5의 60
• 지능 지수: Terra55
• 지능 지수: Luna51
• 코딩 에이전트 지수: Codex와 Sol80전체 1위
• 코딩 에이전트 지수: Codex와 Terra77Claude Code와 Fable 5 조합도 77
• 코딩 에이전트 지수: Codex와 Luna75Claude Code와 Opus 4.8 조합은 73

지능 지수에서는 세 모델이 4점씩 벌어지지만, 코딩 에이전트 지수에서는 Sol과 Luna의 차이가 5점으로 좁혀집니다. 코딩 에이전트 지수는 모델과 실행 도구를 묶어 평가한 점수여서, Codex와 Claude Code에서 나온 점수에는 도구의 차이도 섞여 있습니다.

OpenAI는 Terra가 이전 세대 GPT-5.5와 비슷한 성능을 절반 가격에 낸다고 설명하고, 이 집계에서도 Terra는 GPT-5.5와 같은 점수대에 있습니다.

이 단계에서는 Sol이 유리합니다. 두 지수 모두 GPT-5.6 안에서 가장 높습니다.

단계별 판정과 고르는 기준

여섯 단계에서 유리했던 모델을 한 장에 모았습니다.

단계별로 유리한 모델

비교 단계	Sol최상위	Terra균형형	Luna경량
1. 공통 사양	같음	같음	같음
2. API 단가	–	–	제공
3. 요청 한 건의 비용	–	–	제공
4. 인하 폭	–	–	제공
5. Work와 Codex에서 이름으로 선택	제공	제공	제공
5. 유료 일반 Chat에서 선택	제공	제공하지 않음	제공하지 않음
6. 벤치마크 점수	제공	–	–

리뷰 감성 분류나 키워드 추출처럼 판단 범위가 좁고 양이 많은 일은 Luna로 시작합니다. 긍정과 불만이 섞인 리뷰, 오타, 부정 표현이 든 리뷰로 작은 표본을 만들어 정답을 정해 두고, 틀린 분류가 얼마나 나오는지 본 뒤 전체에 적용합니다. 보고서 초안과 회의록 요약은 Terra에 맡기고, 결정 사항과 이름, 날짜가 빠지지 않았는지 원자료와 맞춰 봅니다. 여러 자료를 엮어 결론을 내거나 도구를 실행하는 작업처럼 앞의 두 모델에서 풀리지 않은 일만 Sol로 넘기면, 단가가 가장 높은 Sol을 꼭 필요한 곳에만 쓰게 됩니다.

7월 30일 Luna 가격 인하의 배경과 계산은 GPT-5.6 Luna 가격 인하 정리에, 비교 대상이던 Sonnet 5의 가격 변경 이력은 클로드 소네트 5 API 가격에 정리했습니다.

자주 묻는 질문

Sol, Terra, Luna 중에 무엇부터 쓰면 되나요?

ChatGPT만 쓴다면 지금 요금제에서 제공되는 모델을 그대로 씁니다. API로 자동화한다면 단순 분류는 Luna, 초안은 Terra, 복잡한 문제는 Sol로 정한 뒤 작은 표본으로 결과와 재시도 횟수를 비교합니다.

Luna는 성능이 많이 떨어지나요?

작업에 따라 다릅니다. Luna는 입력 100만 토큰당 0.20달러로 Terra의 10분의 1이고, 출시일 지능 지수는 51로 Sol보다 8점 낮습니다. 리뷰 감성 분류나 키워드 추출처럼 판단 폭이 좁은 작업에 맞고, 근거를 이어 붙여 결론을 내야 하는 작업에서는 차이가 드러납니다.

Sol 가격이 글마다 다르게 적혀 있는 이유가 뭔가요?

한시 인하가 적용 중이기 때문입니다. 정가는 100만 토큰당 입력 5달러, 출력 30달러이고 인하가는 4달러와 20달러입니다. 인하는 최소 2026년 11월 21일까지 적용됩니다.

ChatGPT 앱에서도 세 모델을 골라 쓸 수 있나요?

Work와 Codex에서는 요금제에 따라 세 모델을 이름으로 고를 수 있습니다. 일반 Chat에서는 유료 요금제라도 Sol의 추론 수준만 고르고, Terra와 Luna는 고르는 메뉴가 없습니다.

GPT-5.5를 쓰던 작업을 그대로 옮겨도 되나요?

OpenAI는 Terra를 GPT-5.5와 비슷한 성능이라고 설명하고, 독립 벤치마크에서도 같은 점수대에 있습니다. 토큰 단가는 낮아지지만 같은 프롬프트에서 같은 결과가 나오는지는 작업마다 다르므로, 옮기기 전에 자주 쓰는 요청 몇 건으로 결과를 비교합니다.

Sources

• OpenAI, GPT-5.6 소개 페이지
• GPT-5.6 Sol 모델 문서
• GPT-5.6 Terra 모델 문서
• GPT-5.6 Luna 모델 문서
• OpenAI API 가격 페이지
• OpenAI 도움말, GPT-5.6 in ChatGPT
• OpenAI 도움말, GPT-5.6과 GPT-6 Pro
• Artificial Analysis, GPT-5.6 벤치마크 분석