Solar Open 2와 Solar Pro 4 이해하기: 성능표, 비용과 첫 확인
Solar Open 2의 공개 가중치와 Solar Pro 4의 서비스 이용 차이를 설명합니다. 비교표의 1위가 뜻하는 범위, API 요금과 직접 운영에 필요한 장비 조건을 정리했습니다.
세 줄로 먼저 읽기
- Solar Open 2는 업스테이지가 가중치를 공개한 전체 250B, 활성 15B 모델이고 Solar Pro 4는 API와 Solar Chat으로 이용하는 상용 모델입니다.
- Open 2는 공식 표에서 MMLU-Pro 86.2로 1위였지만 SWE-Bench Verified는 3위, Terminal Bench Hard는 4위였고 비교 대상은 320B 미만 공개 모델과 경량 상용 모델입니다.
- Open 2를 직접 운영하려면 BF16 기준 H200 GPU가 최소 4장 필요하고, Pro 4 API 정가는 100만 토큰당 입력 0.30달러와 출력 1.20달러입니다.
업스테이지는 Solar Open 2와 Solar Pro 4라는 AI 언어 모델을 내놓았습니다. 두 모델은 쓰는 방법부터 다릅니다. Solar Open 2는 모델이 학습한 수치인 가중치를 공개한 오픈웨이트 모델이라, 내려받아 직접 운영할 수 있는 대신 실행할 장비와 프로그램을 준비해야 합니다. Solar Pro 4는 업스테이지가 운영하는 모델을 서비스로 빌려 쓰는 방식입니다.
Pro 4는 API나 Solar Chat으로 씁니다. API는 프로그램이 다른 서비스에 요청을 보내고 결과를 받는 연결 방법이고, Solar Chat은 코드 없이 쓰는 대화 화면입니다. API 요금과 Solar Chat의 이용 조건은 서로 다릅니다.
두 모델의 차이
아래는 2026년 10월 4일 공식 안내 기준입니다. GPU는 AI 계산을 맡는 장치이고 H200은 엔비디아의 GPU 제품명입니다. BF16은 모델 수치를 저장하는 형식 가운데 하나입니다.
Solar Open 2와 Solar Pro 4를 쓰는 방법
| 항목 |  Solar Open 2공개 가중치 |  Solar Pro 4상용 서비스 |
|---|---|---|
| 이용 방식 | 가중치를 받아 직접 운영 | API, Solar Chat |
| 모델 규모 | 전체 250B 토큰마다 15B 활성 | 공개하지 않음 |
| 직접 운영 조건 | BF16 모델 기준 H200 최소 4장, 권장 8장 | 서버 준비 없음 |
| 비용 | 장비나 임대료 전력과 운영 비용 | 서비스별 요금 API는 사용량 과금 |
B는 10억을 뜻하므로 250B는 파라미터, 곧 학습한 수치가 2,500억 개라는 뜻입니다. Open 2는 요청을 처리할 때 전체 가운데 일부만 계산에 쓰는 MoE 구조입니다. 토큰마다 계산에 쓰는 것은 15B, 곧 150억 개이지만 모델을 올려 둘 메모리는 전체 250B를 기준으로 준비해야 합니다.
토큰은 AI가 글을 처리하는 단위이고 단어 수나 글자 수와 늘 같지는 않습니다. 컨텍스트는 한 번 처리할 때 모델이 함께 볼 수 있는 정보량입니다. 여기서 K는 천 단위를 나타냅니다.
한 번에 다룰 수 있는 토큰 수
Pro 4는 512K 토큰까지 넣을 수 있지만 답변 길이는 최대 128K 토큰입니다. 긴 문서를 넣을 수 있다는 것과 그 안의 내용을 빠짐없이 찾아 답한다는 것은 다른 문제여서, 긴 문서 작업은 실제 자료로 맡겨 봐야 결과를 압니다.
공식 벤치마크에서 이긴 항목과 뒤진 항목
벤치마크는 정해진 문제와 조건으로 모델의 성능을 비교하는 시험입니다. 시험마다 보는 능력이 달라서, 한 시험의 점수가 모든 업무의 성능을 말해 주지는 않습니다. 아래 업스테이지 차트에서 진한 보라색이 Solar Open 2입니다.
공식 모델 카드의 표에서 Open 2의 점수와 순위를 시험별로 모으면 이렇습니다.
Solar Open 2의 시험별 점수와 공식 표 안의 순위
이 순위는 공식 모델 카드의 표 안에서만 성립합니다. 표의 비교 대상은 320B 미만의 공개 모델과 경량 상용 모델이고, 최상위 상용 모델은 들어 있지 않습니다. 한국어 시험도 전부 1위는 아니어서, KMMLU에서는 Solar Open 2가 78.4점으로 DeepSeek-V4-Flash의 78.9점보다 낮습니다.
1위 항목 가운데에는 차이가 아주 작은 것도 있습니다. MMLU-Pro는 0.3점, LiveCodeBench는 0.1점 차이여서 실제 업무에서 늘 앞선다고 보기에는 근거가 약합니다. 서로 다른 시험의 점수는 만점과 난도가 달라서 "코딩이 업무 수행보다 몇 배 낫다"처럼 나눠 비교할 수 없습니다.
APEX-Agents는 모든 모델의 점수가 낮은데, 그 원인이 시험 난도 하나인지는 표만으로 알 수 없습니다. MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 규약이고, MCP-Atlas는 도구를 한 번 불렀는지가 아니라 여러 단계의 과제를 끝냈는지 봅니다. SWE-Bench와 Terminal Bench 점수는 모델에 연결한 실행 도구와 평가 조건에 따라서도 달라집니다.
비교 범위를 넓히면 순위가 바뀌기도 합니다. 업스테이지 소개 글의 Ko-GDPval 비교에는 DeepSeek-V4-Pro 86.91점과 Solar Open 2 86.75점이 함께 실려 있습니다. 앞 표의 86.8점은 86.75를 반올림한 값이고, 이 넓은 비교에서는 Open 2가 1위가 아닙니다.
업무에 맞는 시험부터 고릅니다
점수표를 볼 때는 내 업무와 가장 가까운 시험 행을 먼저 찾습니다. 같은 코딩 업무라도 무엇을 하느냐에 따라 볼 시험이 다르고, Open 2의 순위도 달라집니다.
코딩 업무별로 볼 시험과 Open 2의 순위
| 업무 |  LiveCodeBench v6코딩 문제 풀이 |  SWE-Bench Verified코드 저장소 수정 |  Terminal Bench Hard명령 실행 |
|---|---|---|---|
| 짧은 코딩 문제를 풀어 답안 만들기 | 제공 | – | – |
| 기존 프로그램의 오류를 고치고 테스트 통과 | – | 제공 | – |
| 명령창에서 파일과 도구를 다뤄 작업 끝내기 | – | – | 제공 |
| 공식 표 안에서 Open 2 순위 | 1위 | 3위 | 4위 |
기존 프로그램을 고치는 일을 맡기려 한다면 LiveCodeBench의 1위보다 SWE-Bench Verified의 3위가 더 가까운 근거입니다. 내 업무에 맞는 시험이 표에 없다면 점수로 결론을 내리기보다 실제 업무 과제 하나를 맡겨 결과를 봅니다.
한국어 토큰 효율과 비용은 따로 계산합니다
이 차트는 토큰 하나가 담는 바이트 수를 비교합니다. 바이트는 데이터 크기 단위이고, 같은 글을 처리할 때 이 값이 높으면 필요한 토큰 수가 적습니다. 한국어에서 Solar Open 2는 함께 표시된 글로벌 모델보다 높지만 국내 모델 A.X-K1과 K-EXAONE보다는 낮습니다.
토큰이 적어도 단가가 높으면 요금은 더 나올 수 있습니다. 요금이 100만 토큰당 단가로 정해져 있으면 입력 비용은 입력 토큰 수 ÷ 1,000,000 × 입력 단가로 구하고, 출력 비용도 같은 방식으로 계산해 더합니다. 아래는 단가를 정해 둔 계산 예입니다.
토큰 수와 단가를 함께 본 입력 비용
B의 단가가 A와 같은 0.30달러라면 입력 비용은 0.00021달러로 내려갑니다. 단가가 같을 때만 토큰 수 감소가 곧 비용 감소입니다. 실제 합계에는 출력과 반복 요청도 들어가고, 직접 운영하는 Open 2는 이 API 계산과 별도로 장비 사용 시간을 따집니다.
Solar Pro 4의 요금과 성능
8월 10일까지 안내됐던 Pro 4의 무료 제공 기간은 끝났습니다. 2026년 10월 4일 공식 API 요금 화면에는 아래 정가와 할인가가 함께 표시됐습니다. 모두 100만 토큰 기준이고 부가세 10%는 따로 붙습니다.
Solar Pro 4 API 정가(100만 토큰당, 미국 달러)
캐시는 앞서 처리한 입력을 다시 쓰는 기능이고, 캐시 단가는 다시 쓰는 입력에만 붙습니다. 예를 들어 일반 입력 1만 토큰과 출력 2천 토큰을 한 번 처리하면 정가로 0.003 + 0.0024 = 0.0054달러입니다. 10월 4일 할인가로는 0.0009 + 0.00072 = 0.00162달러였습니다. 부가세와 환율은 이 계산에서 뺐습니다.
크레딧 잔액이 0이 된 뒤의 동작은 계정의 결제 설정에 따라 다르므로, API를 붙이기 전에 결제 설정 화면을 봅니다.
Pro 4 공식 소개는 Open 2와 Pro 4의 Terminal-Bench v2.1 점수를 나란히 실었습니다.
Terminal-Bench v2.1 점수
이 시험은 앞 표의 Terminal Bench Hard와 다른 시험이라, Open 2의 28.3점과 43.2점을 서로 빼서 비교할 수 없습니다.
Solar Chat에서 실제 자료로 먼저 써 보기
설치 없이 Pro 4를 써 보려면 Solar Chat이 가장 빠릅니다. 모델 선택 메뉴에 Solar Pro 4가 있는지와 이용 조건부터 봅니다. Pro 4가 없거나 한도에 걸려 다른 모델로 답을 받았다면, 그 결과를 Pro 4의 결과로 적지 않습니다.
처음 맡길 일로는 결과를 원문과 바로 대조할 수 있는 정리 작업이 좋습니다. 예를 들어 지난주 회의록을 붙여 넣고 요청, 담당, 기한을 표로 만들어 달라고 하면, 회의록에 없는 담당이나 기한을 모델이 지어내는지 바로 보입니다.
담당이 적히지 않은 1건과 기한이 없는 1건은 미정으로 표시했습니다.
표 모양이 깔끔해도 원문에 없는 이름이나 날짜가 들어갔다면 그 칸을 짚어 다시 요청합니다. 짧은 자료에서 정확도를 본 다음 자료의 길이를 늘려 갑니다.
준비된 서버가 있을 때: 클로드 코드 연결
클로드 코드는 명령창에서 쓰는 코딩 AI 도구이고, vLLM은 모델을 서버로 실행하는 프로그램입니다. 아래 코드는 클로드 코드가 설치돼 있고, 같은 컴퓨터의 8000번 포트에서 Solar Open 2 서버가 이미 실행 중일 때 쓰는 연결 예시입니다. 이 코드는 실행 중인 서버에 클로드 코드를 연결할 뿐, 모델을 내려받거나 서버를 띄우지는 않습니다.
Mac이나 Linux의 Bash 또는 zsh 명령창 기준입니다. Windows에서는 리눅스 실행 환경인 WSL 안의 Bash에서 실행하고, PowerShell에는 그대로 붙여 넣지 않습니다. 괄호는 임시 하위 셸을 만들어, 이번 실행에서 바꾼 환경 변수가 원래 명령창에 남지 않게 합니다.
(
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8000
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=dummy
export ANTHROPIC_MODEL=solar-open2-250b
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=solar-open2-250b
claude
)localhost는 이 명령을 실행하는 컴퓨터 자신이고, 8000은 서버 프로그램과 연결할 포트 번호입니다. 다른 서버를 써야 한다면 운영 담당자가 준 주소와 인증 방법을 넣습니다. dummy는 인증을 요구하지 않는 로컬 서버용 임시 값이고 외부 서비스의 비밀키가 아닙니다. 모델 이름은 서버를 띄울 때 정한 --served-model-name 값과 같아야 합니다.
연결이 안 될 때 차례로 볼 곳
1. 연결 거부, 시간 초과서버가 실행 중인지
주소와 포트 8000
2. 모델을 찾을 수 없음--served-model-name과
환경 변수 값이 같은지
3. 인증 오류서버가 실제 키를 요구하는지
기존 설정과 충돌하는지
4. 원래 모델로 돌아가기/exit로 종료한 뒤
원래 명령창에서 다시 시작
연결한 뒤에는 작업 폴더의 사본에서 파일 하나를 읽게 하고, vLLM 서버의 요청 기록에 그 요청이 찍혔는지와 선택된 모델 이름을 봅니다. 답이 왔다는 것만으로는 의도한 서버가 답했는지 알 수 없습니다. 오류가 계속되면 설정을 이것저것 바꾸기 전에 운영 담당자에게 오류 문구와 실행 환경을 전달합니다. 이때 비밀키는 빼고 보냅니다.
직접 운영할 때 필요한 장비와 라이선스
Solar Open 2 실행에 필요한 H200 GPU
- 4장BF16 모델 최소공식 모델 카드 기준
8장BF16 모델 권장공식 모델 카드 기준- 2장양자화 버전 실행 사례업스테이지 발표 글 기준
공식 BF16 모델의 기준은 H200 GPU 최소 4장, 권장 8장입니다. 양자화는 모델 수치를 더 작은 형식으로 줄이는 방법이고, Open 2 발표는 양자화 버전을 H200 2장으로 실행한 사례도 소개합니다. 배포 형식이 바뀌면 필요한 장수도 바뀝니다.
일반 노트북에서 앞의 연결 코드를 실행해도 이 장비 조건이 해결되지는 않습니다. 회사에서 직접 운영한다면 모델 형식, 동시에 처리할 요청 수, 문서 길이에 맞춰 장비와 운영 비용을 따로 산정합니다.
라이선스는 업스테이지가 따로 만든 Upstage Solar License입니다. 상업적 이용은 허용하지만, 파생 AI 모델을 배포하거나 서비스로 제공할 때는 모델 이름이 Solar로 시작해야 하고 관련 화면이나 문서에 Built with Solar를 표시해야 합니다. 라이선스 사본을 함께 배포하고 고지 문구를 보존하는 조건도 있으므로, 가중치를 내려받았다고 조건 없이 재배포할 수는 없습니다.
공개된 업무 결과물에서 볼 점
위 그림은 업스테이지가 발표 글에 실은 시연 예시입니다. 왼쪽은 한국어 보고서, 오른쪽은 거래 내역과 위험등급 표입니다. 이런 작업은 질문에 한 문장으로 답하는 것보다 원문과 대조할 곳이 훨씬 많습니다.
예를 들어 보고서의 규칙별 집계 건수를 모두 더한 값은 중복을 뺀 실제 거래 건수보다 클 수 있습니다. 한 거래가 여러 규칙에 걸릴 수 있기 때문입니다. 내 업무에 적용할 때도 표 모양보다 원자료의 행 수와 누락, 중복, 계산을 먼저 봅니다. 시연 이미지 한 장으로는 특정 금융 업무에 바로 쓸 만큼 정확한지 판단할 수 없습니다.
업스테이지가 참여한 정부 사업의 평가 결과는 독파모 2차 평가 결과에서 점수표와 함께 볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
처음부터 Solar Open 2를 설치해야 하나요?
아닙니다. 먼저 공식 성능표에서 내 업무에 가까운 시험을 찾고, Solar Chat에서 실제 업무 자료 일부로 결과를 봅니다. 장비와 라이선스는 직접 운영이 필요해졌을 때 검토합니다.
한국어 토큰이 적으면 언제나 저렴한가요?
아닙니다. 입력과 출력의 토큰 수에 단가와 반복 요청 수를 곱해 함께 계산합니다. 직접 운영이라면 장비와 운영 비용도 더합니다.
Solar Pro 4는 API로만 쓰나요?
공식 소개에는 Solar Chat 같은 다른 이용 경로도 나옵니다. 서비스마다 고를 수 있는 모델과 요금이 다르므로 이용할 때의 화면을 기준으로 삼습니다.
Sources
- Solar Open 2 공식 소개
- Solar Open 2 공식 모델 카드
- Solar Open 2 기술 보고서
- Solar Pro 4 공식 소개
- API 요금
- Upstage Solar License
3줄 요약
-
Solar Open 2는 업스테이지가 가중치를 공개한 전체 250B, 활성 15B 모델이고 Solar Pro 4는 API와 Solar Chat으로 이용하는 상용 모델입니다.
-
Open 2는 공식 표에서 MMLU-Pro 86.2로 1위였지만 SWE-Bench Verified는 3위, Terminal Bench Hard는 4위였고 비교 대상은 320B 미만 공개 모델과 경량 상용 모델입니다.
-
Open 2를 직접 운영하려면 BF16 기준 H200 GPU가 최소 4장 필요하고, Pro 4 API 정가는 100만 토큰당 입력 0.30달러와 출력 1.20달러입니다.
제대로 이해했는지 한 문제로 확인해 볼까요?
답을 고르면 바로 풀이가 나와요.
공식 발표에 실린 벤치마크 차트를 볼 때 점수보다 먼저 확인해야 하는 것은 무엇일까요?
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