솔(Sol)과 루나(Luna)가 합류함에 따라 OpenAI GPT-6, 벤치마크 전반에 걸쳐 토큰 비용을 절반으로 절감

Artificial Analysis에 따르면, GPT-6 Sol(max)은 지능 부문에서 1위를 차지했으며 가격은 48달러이다. 이미지 출처: 게티 이미지

오픈AI가 GPT-6 Sol과 Luna를 출시한 후, 솔루션 엔지니어링 책임자인 맷 위버(Matt Weaver)는 AI 매거진과의 인터뷰에서 이 새로운 모델들이 기업에 어떻게 향상된 운영 유연성을 제공하는지 설명했다.

오픈AI는 최근 GPT-6 아스트라(Astra)를 공개하며 이를 “세계에서 가장 지능적이고 정렬된 모델”이라고 설명했습니다. 이후 이 AI 연구소는 자사의 주력 모델인 GPT-6 아스트라와 유사한 방법론을 사용하여 훈련된 비용 효율적인 변형 모델인 GPT-6 솔과 GPT-6 루나를 발표했습니다.

토큰 사용 비용 상승에 대한 우려가 커지는 가운데, 특히 중국의 오픈-웨이트 모델들이 기업 고객을 빼앗아 갈 위협이 커지면서 AI 기업들은 가격 경쟁을 점점 더 치열하게 벌이고 있다.

벤치마킹 전문 기업인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)는 GPT-6 Sol과 Luna가 GPT-5.6 Sol 및 Luna에 비해 비용을 절반으로 줄임으로써 “비용 효율성의 한계를 넓히고 있다”고 밝혔다.

오픈AI(OpenAI)의 솔루션 엔지니어링 책임자 맷 위버(Matt Weaver)는 AI 매거진(AI Magazine)과의 인터뷰에서 “GPT-6 Sol과 Luna를 통해 기업들이 업무에 맞는 모델을 선택할 수 있는 유연성을 더욱 높여주고 있다”고 말했다.

오픈AI(OpenAI) 솔루션 엔지니어링 책임자 맷 위버. 이미지 출처: 맷 위버/링크드인

모델과 워크플로우의 연계

오픈AI는 자사의 GPT-6 모델이 비용-지능 곡선에서 선두를 달리고 있으며, 효율적이고 대규모 배포를 위해 설계된 인프라를 통해 모든 티어에서 탁월한 성능을 제공한다고 주장합니다.

이 회사는 캐싱 및 추론 기술의 발전 덕분에 이러한 모델을 더 낮은 비용으로 제공할 수 있게 되었으며, GPT-5.6 프로모션 요금 대비 Sol과 Luna의 API 가격을 50% 인하함으로써 절감된 비용을 사용자에게 직접 전달하고 있다고 설명합니다.

각 AI 모델의 뚜렷한 역할을 설명하며, Matt는 다음과 같이 덧붙였습니다. “GPT-6 Astra는 최대 성능이 필수적인 가장 까다로운 프로젝트를 위해 설계되었습니다.

매트는 다음과 같이 설명합니다. “GPT-6 Sol은 복잡한 비즈니스 워크플로우 및 코딩을 포함한 전문적인 작업을 위해 설계된 반면, GPT-6 Luna는 문서 요약이나 정보 추출과 같이 처리량이 많고 명확하게 정의된 작업에 더 효율적인 솔루션을 제공합니다.

“Sol과 Luna는 전문 업무, 사실성, 코딩, 컴퓨터 활용 분야에서 Astra가 이룬 발전을 더 빠르고 경제적인 모델에 접목한 것입니다. AI가 실험 단계에서 핵심 비즈니스 운영 단계로 전환됨에 따라, 각 작업 유형에 적합한 모델을 선택하는 것이 매우 중요합니다.

“저희의 목표는 조직 전반에 걸쳐 첨단 AI를 실용화하여, 팀이 더 빠르게 움직이고, 더 나은 결정을 내리며, 더 높은 가치를 창출하는 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는 것입니다.”

주요 사실

• OpenAI는 GPT-6 Sol 및 Luna의 API 가격을 GPT-5.6 대비 50% 인하했습니다.
• GPT-6 Sol은 AutomationBench에서 Claude Opus 5를 능가하면서도 비용은 단 9%에 불과합니다
• GPT-6 Sol(최대)은 초당 131 토큰의 출력 속도를 달성했습니다
• Intelligence Index 과제 비용은 Sol의 경우 1.06달러, Luna의 경우 0.07달러로 하락했습니다
• GPT-6 Sol과 Luna 모두 AA-Omniscience 벤치마크에서 환각 현상이 감소한 것으로 나타났습니다.

모델 성능 분석

OpenAI는 다양한 애플리케이션에 걸친 비즈니스 워크플로우를 테스트하는 AutomationBench에서, xhigh 노력 수준의 GPT-6 Sol이 max 노력 수준의 Claude Opus 5를 능가하면서도 Opus 5의 태스크당 비용의 9%에 불과한 비용으로 이를 달성했다고 강조합니다.

회사는 ‘high effort’ 설정에서 GPT-6 루나가 전작보다 5.4%포인트 향상된 성과를 보였으며, 태스크당 비용은 58% 낮아졌다고 밝혔습니다.

OpenAI는 복잡한 전문 워크플로우에 대한 에이전트 수행 능력을 평가하는 ‘Agents’ Last Exam’에서, 최대 노력(max effort) 모드의 GPT-6 Sol이 56.4%의 점수를 기록하며, 작업당 비용이 61% 더 낮은 수준에서 Claude Opus 5의 해당 평가 최고 점수를 넘어섰다고 지적합니다.

이 회사는 코딩 에이전트가 실제 코드베이스에 병합할 준비가 된 변경 사항을 생성하는지 평가하는 ‘프론티어코드(FrontierCode)’ 테스트에서, GPT-6 Sol이 GPT-5.6 Sol에 비해 상당한 개선을 보였으며, 훨씬 더 낮은 비용으로 Claude Fable 5.1 xhigh와 동등한 성능을 보인다고 밝혔습니다.

두 모델 모두 Artificial Analysis의 지식 및 환각 평가 벤치마크인 AA-Omniscience에서 환각 현상이 감소한 것으로 나타났습니다.

“GPT-6 Sol과 Luna를 통해 기업들은 업무에 맞는 모델을 선택할 수 있는 더 큰 유연성을 얻게 될 것입니다.” — 매트

위버(

Matt Weaver

), OpenAI 솔루션 엔지니어링 총괄

지능 지수(Intelligence Index) 작업당 비용. 이미지 출처: Artificial Analysis

이 벤치마킹 기업은 GPT-6 Sol 출시 버전에 각각 고유한 지능, 성능 및 가격 특성을 지닌 6개의 모델이 포함되어 있다고 설명합니다. 이 6개 모델의 주요 지표를 비교한 결과, Artificial Analysis는 다음과 같은 사실을 확인했습니다:

• 지능 측면에서 GPT-6 Sol의 최상위 모델은 48을 기록한 GPT-6 Sol (max)입니다.
• 출력 속도 측면에서 가장 빠른 모델은 131 t/s를 기록한 GPT-6 Sol (max)입니다.
• 지연 시간 측면에서, GPT-6 Sol (Non-reasoning)은 0.93s로 첫 번째 응답 토큰까지 걸리는 시간이 가장 짧습니다.
• 가격 측면에서, GPT-6 Sol (low)은 0.13달러로 작업당 비용이 가장 낮습니다. 모델에 따라 가격 차이는 최대 8배에 달합니다.

이 회사는 모든 모델에 걸쳐 지능 지수(Intelligence Index)와 코딩 에이전트 지수(Coding Agent Index) 점수가 GPT-5.6과 일관된 수준을 유지하며, 일부 평가 항목에서는 진전이, 다른 항목에서는 후퇴가 나타났음을 확인했습니다.

GPT-6 Sol은 복잡한 비즈니스 워크플로우부터 코딩에 이르기까지 까다로운 전문 업무를 위해 설계된 반면, GPT-6 Luna는 문서 요약이나 정보 추출과 같이 처리량이 많고 명확하게 정의된 작업에 더 효율적인 옵션을 제공합니다.

— OpenAI 솔루션 엔지니어링 책임자 맷 위버(

Matt Weaver

)

FrontierCode 1.1 Main⁠에서 AI 에이전트가 작성한 코드는 정확성뿐만 아니라 “병합 가능성”(mergeability)—예를 들어 테스트 품질, 범위 준수, 코드 스타일, 코드베이스 표준 준수 여부 등—에 대해서도 평가받습니다. 이미지 출처: OpenAI

비용 효율성의 중요성

AI 모델 가격 경쟁이 치열해지고 있으며, 이는 주로 저비용 중국 모델들에 의해 주도되고 있습니다. 브루킹스 연구소의 카일 찬(Kyle Chan)이 블로그에서 지적했듯이, 중국 모델은 대부분 오픈소스이기 때문에 사용자가 모델을 맞춤 설정할 수 있을 뿐만 아니라 미국 모델 기능의 90%를 더 저렴한 가격에 이용할 수 있습니다. 그 결과, 이러한 모델들은 비용 효율성을 중시하는 기업들 사이에서 빠르게 입지를 넓혀가고 있습니다.

OpenAI는 경쟁력을 유지하기 위해 노력하고 있습니다. 새로운 모델을 사용하면 ‘인공 분석 지능 지수(Artificial Analysis Intelligence Index)’를 실행하는 데 드는 비용이 상당히 절감되는데, 이는 두 모델 모두 작업당 토큰 출력이 약간 더 많음에도 불구하고 가능합니다:

• GPT-6 Sol (최대): 작업당 비용은 1.06달러(GPT-5.6 Sol의 1.99달러 대비 약 50% 하락)이며, 출력 토큰 양은 GPT-5.6의 29k에서 31k로 증가했음에도 불구하고 이 같은 비용 절감 효과를 보입니다.
• GPT-6 Luna (최대): 작업당 비용은 0.07달러(GPT-5.6 Luna의 0.18달러 대비 약 60% 하락)이며, 출력 토큰 사용량이 GPT-5.6의 41k에서 51k로 증가했음에도 불구하고 이 같은 비용 절감 효과를 보입니다.

Artificial Analysis는 이 두 가지 출시를 통해 OpenAI가 비용 효율성의 파레토 프론티어(성능을 향상시키려면 가격 인상이 불가피한 최적의 경계)에서 상당한 부분을 선점할 수 있게 되었다고 강조합니다.

OpenAI는 성능을 저하시키지 않으면서 진입 장벽을 낮춤으로써, 기업의 ‘토큰 피로감’을 해소하는 동시에 저비용 시장 경쟁사들에 대한 방어 태세를 갖추고 있습니다.