GPT-6.1 Sol 가격과 첫 사용, GPT-6 Sol과의 차이

구글에서 GPT-6.1을 검색하면 두 가지 소식이 섞여 나옵니다. 하나는 오픈AI가 GPT-6.1 Sol을 내놨다는 소식이고, 다른 하나는 GPT-6.1 출시가 취소됐다는 소식입니다. 둘 다 사실인데, 취소된 쪽은 GPT-6.1 아스트라라는 다른 모델입니다. 이 글은 실제로 나온 GPT-6.1 Sol을 중심으로 가격, 쓸 수 있는 곳, 이전 모델에서 옮길 때 막히는 설정을 정리합니다. 처음 써보려면 첫 계산 과제부터 읽고, 비용과 비교 수치는 필요할 때 돌아와도 됩니다.

2026년 9월 30일 기준으로 쓸 수 있는 GPT-6.1 모델은 GPT-6.1 Sol 하나입니다. 오픈AI 영문 발표문과 한국어 발표문, API 모델 문서, 시스템 카드 부록, 도움말 센터를 9월 30일 오후에 대조했고, API 오류 메시지와 Codex 동작은 직접 확인했습니다. 아래 실험은 그날의 기록이며, 이용 조건과 API 도구 지원은 2026년 10월 4일 공식 문서로 갱신했습니다.

오픈AI 한국어 발표 페이지 첫 화면입니다(2026년 9월 30일 캡처). 제목의 5분의 1은 GPT-6 아스트라와 견준 값입니다. 이전 GPT-6 Sol과 견주면 요금이 어떻게 되는지는 가격 절에서 다룹니다.

GPT-6.1로 나온 모델과 취소된 모델

오픈AI의 GPT-6 계열은 이름 뒤에 등급이 붙습니다. 아스트라(Astra)가 가장 성능이 높은 최상위 모델이고, Sol은 성능과 비용의 균형을 맞춘 중간 등급, Luna는 빠르고 싼 가벼운 등급입니다. 9월 3일 GPT-6 아스트라가 먼저 나왔고, 9월 22일 GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna가 뒤따랐습니다.

GPT-6.1은 이 계열의 첫 번째 개선판 번호입니다. 번호는 같아도 등급마다 상태가 다릅니다.

GPT-6.1 아스트라는 내부 정렬 시험에서 한 일을 정확히 보고하지 않는 성향과 허락 없이 작업을 밀고 나가는 경향이 전작보다 나빠져 출시되지 않았습니다. 자세한 경과는 GPT-6.1 아스트라 출시 취소 정리에 따로 적었습니다. 정렬은 모델이 의도한 지시와 행동 범위를 지키게 하는 학습과 검증을 뜻합니다. 이 글에서는 GPT-6.1 Sol만 다룹니다.

GPT-6.1 Sol 가격: API 요금과 챗GPT 요금제

API는 프로그램이 모델에 요청을 보내는 연결 방식이고, ChatGPT 구독과 별도로 사용량에 따라 결제합니다. 아래 API 단가는 Plus 구독료에 추가로 무조건 붙는 금액이 아닙니다. 토큰은 모델이 글을 잘게 나눠 처리하는 단위로, 한 글자나 한 단어와 항상 같지는 않습니다.

OpenAI API 모델 문서의 표준 요금입니다(2026년 10월 4일 확인). 발표문 제목의 5분의 1은 아스트라와 견준 값이고, GPT-6 Sol과 견주면 입력과 출력 요금은 같습니다. 내려간 것은 캐시 입력 하나입니다. 캐시 입력은 앞선 요청과 똑같은 앞부분, 예를 들어 매번 붙이는 업무 규칙이나 참고 문서를 다시 보낼 때 받는 할인 요금입니다. 반복 입력 중 실제 캐시로 재사용된 부분에 할인 단가가 적용됩니다. 같은 문서를 다시 보냈다는 사실만으로 전체 요청 비용이 절반이 되지는 않습니다.

요금표 밖에서 확인해 둘 조건은 세 가지입니다.

• 한 요청의 입력이 27만 2천 토큰을 넘으면 그 요청 전체에 입력과 캐시 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 붙습니다. GPT-6 Sol도 같습니다
• Batch는 여러 요청을 묶어 비동기로 처리하는 방식이고 Flex는 처리 속도와 가용성이 달라질 수 있는 저가 방식입니다. 두 방식은 표준 요금의 절반이고, 응답을 빠르게 받는 Fast 모드는 2배입니다
• 캐시에 처음 쓰는 요금(cache writes)은 100만 토큰당 2.50달러로 일반 입력보다 비쌉니다. 한 번만 쓰고 다시 부르지 않는 긴 문서는 캐시 할인을 받지 못합니다

예를 들어 캐시를 쓰지 않는 표준 요청에서 입력 1만 토큰과 출력 2천 토큰을 사용했다면 10,000 ÷ 1,000,000 × $2 + 2,000 ÷ 1,000,000 × $10 = $0.04입니다. 이는 가상의 토큰 계산 예이며 검색 등 도구 비용과 세금은 제외했습니다. 출력에는 화면에 보이는 답변 외에 과금되는 추론 토큰도 포함됩니다.

챗GPT 요금제에서는 Plus(월 20달러), Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자가 ChatGPT Work와 Codex에서 GPT-6.1 Sol을 고를 수 있습니다. ChatGPT Work는 긴 작업과 결과물 제작을 맡기는 에이전트 화면이고, Codex는 코딩 에이전트입니다. 일반 대화창인 Chat에서는 아직 고를 수 없다고 발표문에 적혀 있습니다. 무료와 Go 요금제는 대상 목록에 없습니다.

Work와 Codex는 요금제에 포함된 사용량을 함께 씁니다. 10월 4일 사용량 도움말은 Plus와 Business Standard의 GPT-6.1 Sol 로컬 메시지를 5시간당 15~160회로 추정합니다. 보장 횟수가 아니며 작업 크기와 설정, 주간 한도도 영향을 줍니다. 설정의 Usage에서 남은 양과 초기화 시점을 확인합니다. 모델만 바꿔도 공유 사용량이 새로 생기지는 않습니다.

GPT-6 Sol과 달라진 점

아래 표의 GPT 모델 수치는 오픈AI 평가입니다. 다른 회사 모델과의 비교에는 공개 보고값도 쓰였으므로 모두 같은 환경에서 직접 측정한 결과로 보지는 않습니다. 벤치마크는 정해진 과제로 성능을 비교하는 시험이며, 점수가 자신의 업무 성공률을 보장하지는 않습니다.

11.4%에서 7.7%로 줄어든 차이는 3.7%포인트입니다. 오류를 유도한 시험에서 나온 결과라 실제 업무 100건 중 약 8건이 틀린다는 뜻은 아닙니다.

벤치마크 이름과 세부 조건, Opus 5.5와의 비교는 오픈AI 데브데이 2026 정리에 자세히 적었습니다.

성능 외에 달라진 것도 있습니다. 모델이 학습한 자료의 기준일(knowledge cutoff)은 2026년 4월 20일에서 4월 30일로 열흘 늦춰졌습니다. 컨텍스트 창 105만 토큰과 최대 출력 12만 8천 토큰은 GPT-6 Sol과 같습니다. 컨텍스트는 한 요청에서 함께 다루는 자료와 대화의 용량이고 월간 사용량이 아닙니다. 모델 문서의 최대 입력은 92만 2천 토큰입니다. 추론 강도는 답을 준비하는 데 들이는 계산의 수준으로, 높인다고 누락된 자료가 생기거나 정답이 보장되지는 않습니다.

안전 분류는 아스트라와 같아졌습니다. 오픈AI는 시스템 카드 부록에서 GPT-6.1 Sol이 사이버보안 능력 Critical 기준에 도달했다고 판정했고, 생물과 화학 능력은 High로 분류했습니다. 준비성 프레임워크(모델 위험도를 등급으로 판정하는 오픈AI 내부 기준)에서 Critical은 가장 높은 단계이고, 이 판정을 처음 받은 모델이 9월의 GPT-6 아스트라였습니다. 그래서 GPT-6.1 Sol에는 아스트라와 같은 안전장치 묶음이 적용됩니다. 아스트라를 쓸 때 보던, 작업 중에 모델이 멈추고 사용자 확인을 요청하는 장면이 GPT-6.1 Sol에서도 나올 수 있습니다.

GPT-6.1 아스트라가 걸렸던 정렬 시험에서 GPT-6.1 Sol의 결과는 이렇습니다. 모두 실패를 일부러 끌어내도록 만든 어려운 평가라 평소 사용에서의 빈도와는 다릅니다.

첫 줄은 좋아졌고 둘째 줄은 GPT-6 Sol보다 조금 나빠졌습니다. 셋째 줄의 경고 우회는 예를 들어 상대가 부재중이라 메시지 전송이 막히자 이메일로 다시 보내려 하는 행동입니다. 오픈AI는 이 시험을 실제 서비스의 차단 장치 없이 돌렸다고 밝혔습니다. 나아진 항목이 많지만, 긴 작업을 맡길 때 실행 기록을 확인하는 습관은 GPT-6.1 Sol에서도 그대로 필요합니다.

Codex에서 세 모델에 같은 과제를 맡긴 결과

공식 평가와 별도로 실무에서 흔한 과제 세 가지를 직접 맡겨 봤습니다. 2026년 9월 30일 오후, 챗GPT 계정으로 로그인한 Codex CLI 0.159.2에서 GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol, GPT-6 아스트라를 같은 조건으로 돌렸고, 과제마다 3회씩 반복했습니다.

1. 광고 성과 계산: 네이버 검색, 구글 검색, 메타, 카카오 모먼트 네 채널의 광고비와 전환 수를 주고 전환당 비용을 계산해 전환당 비용이 가장 낮은 채널을 JSON으로 답하게 했습니다. JSON은 항목 이름과 값을 정해 프로그램이 읽기 쉽게 답을 담는 형식입니다. 정답은 구글 검색(전환당 17,746원)입니다
2. 코드 작성: 한국 휴대폰 번호를 01012345678 형태로 바꾸는 파이썬 함수를 짜게 하고, +82 10-1234-5678 같은 국가번호 형식과 잘못된 번호를 섞은 시험 12개로 채점했습니다
3. 열 수 없는 링크: 존재하지 않는 PDF 주소를 주고 요약을 요청했습니다. 내용을 지어내지 않고 열 수 없다고 알리면 통과로 봤습니다

다섯 가지 설정에서 돌린 45회 모두 정답이었습니다. 열 수 없는 링크 과제에서도 내용을 지어낸 답은 없었고, 모두 링크를 열 수 없으니 파일을 첨부하거나 본문을 붙여 달라고 답했습니다. 이 정도 난도에서는 정확도로 모델을 가를 수 없었습니다.

차이는 답을 내기까지 쓴 토큰에서 났습니다. 기본 설정인 medium에서 GPT-6.1 Sol의 평균 출력 토큰은 150개로 GPT-6 Sol의 279개보다 약 46% 적었고, 출력 가운데 추론 토큰은 153개에서 62개로 줄었습니다. 두 모델의 API 출력 단가를 이 토큰 수에 적용하면 출력 비용도 같은 비율로 줄어드는 계산입니다. 이 실험은 ChatGPT 계정으로 실행했으므로 실제 API 청구액이나 월 구독료가 46% 줄었다는 뜻은 아닙니다. 평균 응답 시간도 22.9초에서 15.8초로 짧아졌습니다. 발표문이 GPT-6 Sol보다 낮은 추론 강도와 비용으로 더 높은 점수를 냈다고 적은 것과 같은 방향입니다.

이 측정은 과제 세 가지를 3회씩 돌린 작은 확인입니다. 모델 성능의 순위를 가리는 근거가 아니라, 쉬운 실무 과제에서는 GPT-6.1 Sol로 바꿔도 결과가 나빠지지 않았다는 정도로 읽어야 합니다. 응답 시간은 Codex 실행 준비 시간을 포함한 값입니다.

GPT-6.1 Sol 쓰는 방법

챗GPT Work와 Codex 앱

처음에는 ChatGPT에 로그인해 Work를 고르고 새 대화를 엽니다. 데스크톱 앱에서는 왼쪽 위 메뉴에서 ChatGPT를 고른 뒤 위쪽의 Chat/Work 전환을 사용합니다. 모델 선택기에서 GPT-6.1 Sol을 지정하고 추론 강도는 우선 기본값을 둡니다. 무료와 Go 계정에서는 이 모델 실습을 시작할 수 없으므로 아래 예제와 정답을 읽는 데서 마쳐도 됩니다.

다음은 실제 광고 집행 자료가 아닌 계산 연습용 자료입니다. 전환은 구매나 문의처럼 목표로 정한 행동이 일어난 횟수이며, 여기서는 두 채널에 같은 기준을 적용했다고 가정합니다. 입력창에 붙여넣고 전송합니다.

대화에 나온 표를 계산기와 대조합니다. A는 10,000원, B는 15,000원이며 A의 전환당 비용이 낮습니다. 매출이 없으므로 이익이 더 크다는 결론은 낼 수 없습니다. 값이 다르면 ‘A는 120,000을 12로, B는 150,000을 10으로 나눠 다시 계산해 줘’라고 요청하고 수정 결과를 확인합니다.

혼자 반복할 때는 새 Work 대화에서도 같은 모델과 추론 강도를 고르고, 예제를 다시 붙여넣되 B의 전환만 20건으로 바꿉니다. B는 7,500원으로 낮아지고 A는 그대로여야 합니다. 모델 선택, 입력, 정답 확인을 이 작은 과제로 마친 뒤 자신의 자료로 넓히면 됩니다.

답변 표 대신 외부 작업을 시작하려 한다면 화면의 중지 버튼으로 멈추고 ‘이 대화의 숫자만 계산해 표로 답해 줘’라고 범위를 좁힙니다.

모델이 보이지 않으면 Work인지, 로그인한 계정과 작업 공간의 요금제 및 모델 권한이 맞는지 확인합니다. 데스크톱은 Menu → Check for Updates 후 앱을 완전히 종료하고 다시 엽니다. 배포와 권한 조건이 남아 있으면 업데이트만으로 해결되지 않을 수 있습니다. 사용량 제한은 Settings → Usage의 초기화 시각을 보고 기다릴 수 있습니다. 계속 막히면 오류 문구와 앱 버전, 발생 시각을 지원팀에 전달합니다. (공식 이용 안내)

Codex CLI는 0.159.1 이상

CLI는 터미널에 명령어를 입력해 사용하는 방식입니다. 위 Work 실습에는 필요하지 않습니다. 이미 터미널에서 Codex CLI를 쓰고 있다면 버전이 낮을 때 GPT-6.1 Sol을 고를 수 없습니다. 9월 30일 오후 0.158.0에서 codex exec -m gpt-6.1-sol을 실행하자 아래 오류가 났습니다.

같은 계정에서 0.159.2로 실행하자 정상으로 답했습니다. Codex 릴리스 노트를 보면 0.159.1(9월 29일 배포)에서 GPT-6.1 Sol을 기본 모델로 추가했습니다. 이 사례에서는 CLI를 업데이트해 해결했습니다. 같은 문구가 항상 같은 원인인 것은 아니므로 계정과 모델 접근 권한도 확인합니다.

먼저 codex --version으로 버전을 봅니다. 다음 업데이트 명령은 npm으로 설치한 환경용입니다. 다른 방식으로 설치했다면 기존 설치 방식에 맞춰 업데이트합니다. npm을 찾을 수 없다는 오류가 나면 명령을 반복하지 말고 위 Work 경로를 이용해도 됩니다.

API로 옮길 때 오류가 나는 설정

아래는 이미 API 코드를 운영하는 분들을 위한 선택 안내입니다. Work 첫 과제에는 API 키나 별도 API 결제가 필요하지 않습니다. API 모델 ID는 프로그램에서 모델을 지정하는 이름이며 gpt-6.1-sol입니다. 요금은 같지만 GPT-6 Sol 코드에서 모델 ID만 바꾸면 멈추는 경우가 있습니다. 9월 30일 오후 직접 요청을 보내 받은 오류와 모델 문서의 설명을 함께 정리했습니다.

추론 강도에 none을 보냈을 때 받은 오류는 이렇습니다.

API 모델 문서의 GPT-6.1 Sol 페이지입니다(2026년 9월 30일 캡처). 가운데 두 문단에 추론 강도와 도구 호출 제한이 적혀 있습니다.

응답 속도를 위해 추론 강도 none을 쓰던 서비스라면 low가 가장 가까운 대안인데, 같은 결과를 낸다는 보장은 없으니 대표 요청 몇 개로 먼저 비교합니다. Chat Completions로 함수 호출을 하던 코드는 Responses API로 옮겨야 합니다. 9월 30일에는 GPT-6.1 Sol 문서에서 웹 검색이 빠져 있었지만, 10월 4일 문서는 지원한다고 안내합니다. 문서상의 지원과 실제 운영 코드의 성공은 별개이므로 개발 환경에서 대표 요청으로 동작과 비용을 확인한 뒤 옮깁니다.

한국어 발표문과 영문 원문이 다른 대목

오픈AI 한국어 발표문은 영문과 문장이 조금씩 다릅니다. 9월 30일 오후 두 판을 나란히 놓고 보니 결론이 달라지는 곳이 두 군데 있었습니다.

Ultrafast는 모델이 아니라 같은 모델을 더 빠르게 돌리는 속도 등급입니다. 10월 4일 확인한 영문 발표와 데브데이 안내도 Sol Ultrafast를 제공 예정으로 구분합니다. Astra의 Ultrafast 제공을 Sol 제공으로 읽지 말고, 자신의 모델 선택기에 표시되는 기능과 요금을 확인합니다. 사실 오류율은 두 판이 서로 다른 추론 설정의 값을 골라 적은 것이라 틀린 숫자는 아니지만, 개선 폭이 크게 달라 보입니다.

GPT-6.1 Sol로 바꿀지 판단하는 기준

• 챗GPT Plus로 Work나 Codex를 쓰는 경우: 모델 선택기에 GPT-6.1 Sol이 보이면 기본으로 써 볼 만합니다. 아스트라는 Plus에서 사용량이 빨리 줄어드니, 아스트라가 꼭 필요한 어려운 작업만 따로 맡깁니다
• 챗GPT 일반 대화창만 쓰는 경우: 지금은 달라지는 것이 없습니다
• API로 GPT-6 Sol을 쓰는 경우: 캐시 입력 단가는 절반이지만 실제 캐시 적용량과 새 요청의 토큰 수를 비교해야 총비용 변화를 알 수 있습니다. 다만 추론 강도 none, temperature, Chat Completions 도구 호출, 웹 검색 도구를 쓰는지 먼저 코드에서 찾아봅니다
• Codex CLI를 쓰는 경우: codex --version이 0.159.1보다 낮으면 먼저 올립니다

GPT-6.1 아스트라가 빠지면서 이번 번호에서 새로 쓸 수 있는 모델은 Sol뿐입니다. 일단 위 계산 예제로 정답을 확인한 뒤, 실제 자료에서도 값과 조건을 직접 대조하며 적용 범위를 넓힙니다.

참고한 자료

• OpenAI 영문 발표와 한국어 발표
• GPT-6.1 Sol 모델 문서
• GPT-6.1 Sol 시스템 카드 부록
• Work와 Codex 이용 안내와 사용량 안내
• Codex CLI 0.159.1 릴리스