돈 아끼려고 싼 모델을 골랐는데, 20분째 같은 자리를 맴도는 걸 보고만 있다. AI 코딩 도구에서 제일 흔한 실수다. 한 번 돌리는 값은 싸 보여도, 일을 끝내기까지 드는 값은 전혀 싸지 않다.
결론부터 말하면 이렇다. 단순하고 반복적인 일은 Luna, 평소 Codex 작업은 Sol, 뭐가 고장 났는지도 모르는 골치 아픈 문제는 Astra. 아래에서 가장 비싼 모델이 왜 "끝낸 일 1건당"으로는 가장 쌀 수 있는지 살펴본다.
1. 2026년 9월에 무엇이 추가됐나
OpenAI는 2026년 9월 22일 GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna를 API로 내놓고, ChatGPT Work와 Codex에도 넣었다.[1][2]
OpenAI 설명으로는 Sol은 복잡한 코딩, 그리고 모델이 여러 도구를 스스로 써 가며 여러 단계를 처리하는 일에 맞춘 모델이다. Luna는 범위가 좁은 일을 많이 처리하는 데 맞췄다. 둘 다 한 번에 최대 1.05M 토큰을 읽고, 답 하나에 최대 128K 토큰까지 쓸 수 있다.[3][4][5]
그 위에 GPT-6 Astra가 있다. OpenAI는 Astra를 코딩, 컴퓨터 조작, 조사, 문서 작성까지 처음부터 끝까지 맡는 가장 어려운 일용 모델로 소개한다.[6]
회사로 치면:
- Luna: 쌓인 단순 업무를 싸게 처리해 주는 막내
- Sol: 웬만한 일은 믿고 맡기는 팀장
- Astra: 서버실에 들어오자마자 "이 케이블 거꾸로 꽂혀 있네요"라고 말하는 사람
2. "ChatGPT에 GPT-6 들어왔다"는 말의 함정
9월 22일 ChatGPT 릴리스 노트에는 Sol과 Luna가 ChatGPT Work와 Codex에 추가됐고, 일반 채팅에서 쓰는 모델과는 별개라고 적혀 있다.[1]
즉 "ChatGPT에 들어왔다"와 "평소 채팅 화면에서 고를 수 있다"는 다른 말이다. 일반 채팅의 모델 목록을 아무리 뒤져도, 이 던전에 없는 보물상자를 찾는 셈이다.
Astra는 또 다르다. 9월 초 발표에서 ChatGPT 유료 요금제에도 풀린다고 안내됐다.[6] 이름은 다 GPT-6인데 쓸 수 있는 곳은 제각각이다.
3. 가격표만 보면 차이가 어마어마하다
2026년 9월 23일 기준 Standard API 가격(100만 토큰당 입력/출력)이다.[3][4][6][7][8][9]
| 모델 | 입력 | 출력 |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 |
같은 양을 처리하면 Sol은 Luna의 약 20배, Astra는 Sol의 5배다.
이 표만 보면 "그냥 전부 Luna 쓰자"가 정답 같다. 이삿짐센터 비용 아끼겠다고 냉장고를 등에 지고 걸어서 옮기는 것과 같은 계산이다.
4. 간단 계산: 입력 100K + 출력 20K짜리 작업 하나
작업 하나가 100,000토큰을 읽고 20,000토큰을 쓴다고 하자. 캐시 할인, 도구 사용료, 아주 긴 입력에 붙는 추가 요금, 재시도는 뺀다.
| 모델 | 1회 대략적인 API 비용 |
|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.020 |
| GPT-6 Sol | $0.400 |
| GPT-6 Astra | $2.000 |
| GPT-5.6 Luna | $0.044 |
| GPT-5.6 Terra | $0.440 |
| GPT-5.6 Sol | $0.800 |
가격만 보면 Luna가 압도적이다.
하지만 진짜 봐야 할 숫자는 이쪽이다.
끝내기까지 드는 비용 ≈ 1회 비용 × 시도 횟수 + 사람이 끼어드는 시간 + 실패하면서 날아간 맥락
같은 토큰 양이라면 Astra 한 번은 Sol 다섯 번 값이다. Sol이 다섯 번 시도해야 할 어려운 일을 Astra가 한 번에 끝내면 API 비용은 이미 똑같다.
여기에 로그를 다시 읽고 "거기 아니야, 아까 봤잖아"를 반복하는 시간까지 넣으면, Astra가 더 빨리 이득이 된다.
5. 비싼 모델이 정말로 더 쌀 수 있다
OpenAI가 낸 숫자도 이를 보여 준다. Terminal-Bench 4.0에서 GPT-6 Astra는 57.9%, GPT-5.6 Sol은 37.3%였고, 비교한 조건에서 Astra의 작업 1건당 추정 API 비용이 약 9% 더 낮았다.[6]
AutomationBench에서는 41.4% 대 18.1%, 데이터베이스를 새 구조로 옮기는 OpenAI 내부 작업에서는 63.9% 대 42.7%였다.[6]
토큰 단가가 비싼 것과 일을 끝내는 데 돈이 더 드는 것은 다른 얘기다.
Astra에는 Codex에서 긴 작업을 할 때 앞선 내용을 보관해 두고 다시 찾아보는 새 기능도 들어갔다.[6] 오래 걸리는 버그 잡기나 큰 코드 정리에서 "아까 왜 실패했는지 잊고 같은 구덩이에 또 빠지는" 일이 줄어드는 방향이다.
택시는 비싸다. 그래도 산을 세 바퀴 걸어서 돈 다음에 택시를 부르는 것보다는 싸다.
6. 싼 것부터 써 보지 말고, 일의 종류부터 나눠라
모든 일을 Luna → Sol → Astra 순서로 돌려서 차례로 실패시키는 건 좋은 습관이 아니다. 일의 모양을 보고 처음부터 맞는 모델에 맡기고, 제대로 한 번 실패하면 한 단계 올린다.
GPT-6 Luna
- 코드 검색, 목록 만들기, 분류, 형식 바꾸기
- 요구 사항이 분명한 작은 수정
- 서로 상관없는 일을 한꺼번에 많이
- 테스트 돌리고 결과 정리
- 성공·실패를 기계적으로 판단할 수 있는 일
GPT-6 Sol
- 파일 여러 개에 걸친 평범한 기능 구현
- 어디가 문제인지 대충 아는 버그 수정
- 도구 몇 개를 이어서 써야 하는 일
- 조사 → 수정 → 테스트로 이어지는 평소 흐름
- 평소 Codex 기본값
GPT-6 Astra
- 뭐가 고장 났는지조차 모르는 문제
- 여러 서비스, 권한, 네트워크, 저장된 상태가 얽힌 문제
- 오래 걸리는 버그 잡기
- 데이터베이스 이전, 대규모 코드 정리
- 늘 80%까지 가다가 같은 지점에서 죽는 일
- Sol이 한 번 제대로 조사했는데도 끝내지 못한 일
마지막 유형을 싼 모델에 계속 맡기면 "AI 야근"이 생기기 쉽다. 탐색과 토큰, 로그는 늘어나는데 진짜 원인에는 한 걸음도 안 가까워진다.
7. 그럼 GPT-5.6 Terra는?
가격만 놓고 보면 Terra는 애매해졌다.
- GPT-5.6 Terra: 입력 $2 / 출력 $12
- GPT-6 Sol: 입력 $2 / 출력 $10
입력 값은 같고 출력은 Sol이 더 싸다.[3][8] 게다가 Sol은 복잡한 코딩과 여러 단계 도구 작업을 겨냥한 새 세대 모델이다.[3]
그래서 새로 시작하는 일이라면 굳이 Terra를 기본으로 둘 돈 문제상의 이유는 약하다. 다만 Terra에서 이미 검증한 프롬프트가 있고 결과가 늘 같게 나와야 한다면 그대로 두는 것도 충분히 말이 된다. 모델은 금방 바뀌니까, 새 모델이 나온 날 전부 갈아엎지는 않는 게 좋다.
새로 짠다면 세 단계로 정리하면 된다.
Luna = 많고 분명한 일, Sol = 기본, Astra = 어려운 일
8. 정답은 내 작업 20개로 직접 재 보는 것
벤치마크는 지도일 뿐, 내 코드의 배선도가 아니다.
실제 업무를 3~5종류로 나누고 종류마다 20건 정도 기록해 보자. 볼 것은:
- 내가 따로 지시하지 않아도 끝났는지
- 테스트가 통과할 때까지 걸린 시간
- 재시도 횟수
- 쓴 토큰이나 크레딧
- 사람이 읽어야 했던 로그 양
- 고친 뒤 새로 생긴 버그
- 결국 다른 모델로 다시 넘긴 비율
그리고 이렇게 판단한다.
끝낸 일 1건당 총비용
내 시간 1분당 끝난 일의 양
토큰 단가로 모델을 고르는 건, 싼 소짜리 메뉴를 네 번 시켜도 배가 안 차서 결국 비싼 정식을 또 시키는 것과 같다. 주문 횟수만 늘었을 뿐이다.
결론: 평소엔 Sol, 단순 반복은 Luna, 미로 같은 문제는 Astra
GPT-6 Luna: 분명하고 서로 독립적인 일을 대량으로.
GPT-6 Sol: 평소 Codex 작업.
GPT-6 Astra: 애매하고 길고, 여러 시스템에 걸친 난제.
가장 비싼 패턴은 Astra를 쓰는 게 아니다. Astra가 비싸다며 어려운 일을 Luna나 Sol로 몇 번이나 돌리다가, 마지막에 결국 Astra에 넘기는 것이다.
비싼 모델의 값어치는 글자당 가격이 아니라 길을 잃지 않고 일을 끝낼 가능성에 있다. 같은 로그를 네 번째 읽고 있는 내 시간도 엄연한 비용이다.
- OpenAI, ChatGPT Release Notes help.openai.com
- OpenAI API Changelog developers.openai.com
- GPT-6 Sol developers.openai.com
- GPT-6 Luna developers.openai.com
- Models catalog developers.openai.com
- GPT-6 Astra openai.com
- GPT-5.6 Sol developers.openai.com
- GPT-5.6 Terra developers.openai.com
- GPT-5.6 Luna developers.openai.com
