GPT-6.1 Sol이 뭔가

OpenAI의 GPT-6 제품군은 세 단계입니다. 가장 비싸고 똑똑한 Astra(9월 3일), 중간의 Sol, 가장 싼 Luna(둘 다 9월 22일)입니다. GPT-6.1 Sol은 9월 29일 DevDay에서 나온 Sol의 개정판으로, OpenAI는 “Astra에 가까운 지능을 Astra의 5분의 1 가격으로”라고 소개합니다. 이전 GPT-6 Sol과 표준 입력·출력 가격($2/$10)은 같고, 캐시된 입력 가격만 $0.20에서 $0.10으로 절반이 됐습니다.

항목GPT-6.1 SolGPT-6 Sol(이전)GPT-6 Astra
모델 IDgpt-6.1-solgpt-6-solgpt-6-astra
입력 / 출력(100만 토큰당)$2 / $10$2 / $10$10 / $50
캐시된 입력$0.10$0.20$1.00
컨텍스트 / 최대 출력105만 / 12만 8천—105만 / 12만 8천
추론 강도(reasoning.effort)low · medium(기본) · high · xhigh · maxnone 포함low~max

모델 페이지에 적힌 최대 입력은 92만 2천 토큰, 지식 기준일은 2026년 4월 30일입니다. Astra와 Sol의 차이를 더 알고 싶다면 GPT-6 Astra 정리와 Astra API 가격 글을 먼저 보셔도 됩니다.

어디서 쓸 수 있나: 제 계정에서 직접 확인했습니다

OpenAI 발표문은 “Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자는 ChatGPT Work와 Codex에서 GPT-6.1 Sol을 이용할 수 있고, 아직 Chat에서는 이용할 수 없다”고 적고 있습니다. 10월 6일 제 ChatGPT 계정에서 두 모드의 모델 선택 메뉴를 각각 열어 봤습니다.

ChatGPT 모델 선택 메뉴 두 개를 나란히 놓은 화면. 왼쪽 Work 모드에는 기본 추천 모델 세트 아래 GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.6 Luna가 있고 하단 버튼에 GPT-6.1 Sol Light가 선택돼 있다. 오른쪽 Chat 모드에는 최신, GPT-5.6 Sol, 10월 14일 지원 종료 표시가 붙은 GPT-5.5만 있다
왼쪽 Work, 오른쪽 Chat 같은 계정인데 Work 메뉴에는 GPT-6.1 Sol이 맨 위에 있고, Chat 메뉴에는 GPT-6 계열이 하나도 없습니다. 두 메뉴 모두 GPT-5.5에 “10월 14일 지원 종료”가 붙어 있습니다. 출처: 테크로그 ChatGPT 계정 직접 촬영(chatgpt.com), 촬영 2026.10.06

발표문 그대로였습니다. Work 모드에서는 GPT-6.1 Sol이 모델 목록 맨 위에 있고, “기본(추천 모델 세트)”을 그대로 둔 상태에서 선택 버튼에 “GPT-6.1 Sol Light”가 표시됐습니다. 입력창 아래에는 “GPT-6.1 Sol로 같은 비용에 더 많이 사용하세요”라는 안내 배너도 떠 있었습니다. 반면 Chat 모드 메뉴에는 “최신”, GPT-5.6 Sol, GPT-5.5 세 개뿐이었습니다. 평소처럼 Chat 창에서 질문하면 GPT-6.1 Sol은 쓰이지 않는다는 뜻입니다. 또 하나 눈에 띈 건 GPT-5.5 옆의 10월 14일 지원 종료 표시입니다. GPT-5.5로 고정해 둔 사용자라면 일주일 뒤에 모델이 바뀝니다.

직접 확인한 것과 문서로 확인한 것

위 화면은 제 계정에서 직접 본 것입니다. 이 글의 가격, 272K 규칙, 추론 강도, API 동작은 OpenAI 개발자 문서 기준이며, 이번 글을 위해 API를 직접 호출해 청구액을 확인하지는 않았습니다. 아래 비용 계산은 공식 단가에 같은 토큰 수를 넣어 곱한 값입니다.

가격표: 첫 줄은 같고 아래 줄이 다릅니다

OpenAI 개발자 문서 GPT-6.1 Sol 모델 페이지의 Pricing 섹션. Text tokens 기준 Input $2.00, Cached input $0.10, Cache writes $2.50, Output $10.00 카드 아래에 캐시 입력은 비캐시 입력의 5%, 캐시 쓰기는 1.25배, 272K 입력 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체에 입력·캐시 2배와 출력 1.5배, Fast 모드 2배, Batch와 Flex 50% 할인, 지역 처리 10% 추가라는 문장이 있다
OpenAI 공식 모델 페이지의 가격 섹션 세 번째 문장이 이 글의 핵심입니다. “Prompts with more than 272K input tokens are priced at 2x input and cache rates and 1.5x output for the full request.” 출처: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol, 촬영 2026.10.06

Anthropic 공식 가격 페이지의 Claude Sonnet 5.5 단가와 나란히 놓으면 이렇습니다.

100만 토큰당GPT-6.1 SolClaude Sonnet 5.5차이
입력$2$2같음
출력$10$10같음
캐시 쓰기$2.50$2.50(5분 캐시)같음
캐시 읽기$0.10$0.20Sol이 절반
긴 프롬프트272K 초과 시 요청 전체 입력·캐시 2배, 출력 1.5배100만 토큰까지 같은 단가Sonnet이 유리
Batch50% 할인50% 할인같음

다른 건 두 줄입니다. 캐시 읽기는 Sol이 절반이고, 긴 프롬프트에는 Sol에만 할증이 붙습니다. Anthropic 문서는 Claude 4.6 이후 모델이 100만 토큰 컨텍스트 전체를 표준 단가로 받는다고 명시합니다. “90만 토큰짜리 요청도 9천 토큰짜리와 같은 토큰당 단가”라는 문장까지 적혀 있습니다. 그래서 어떤 작업이냐에 따라 승자가 반대로 바뀝니다.

같은 토큰을 넣고 일곱 가지 경우로 계산했습니다

1인 개발자 준호 씨가 Sonnet 5.5로 돌리던 작업을 GPT-6.1 Sol로 옮길지 고민한다고 해보겠습니다. 걱정은 세 가지입니다. 바꾸면 정말 싸지는지, 어떤 작업에서 오히려 비싸지는지, 코드 한 줄만 바꾸면 되는지. 앞의 두 질문을 같은 토큰 수로 계산했습니다.

경우토큰 구성GPT-6.1 SolSonnet 5.5결과
1. 짧은 질문입력 2천 · 출력 500$0.009$0.009같음
2. 중간 코딩(캐시 없음)입력 10만 · 출력 2만$0.40$0.40같음
3. 에이전트 20턴컨텍스트 5만 캐시, 턴마다 새 입력 1천 · 출력 500$0.36$0.455Sol 21% 저렴
4. 긴 에이전트 30턴컨텍스트 20만 캐시, 턴마다 새 입력 2천 · 출력 1천$1.50$2.08Sol 28% 저렴
5. 큰 파일 한 번입력 26만 · 출력 2만$0.72$0.72같음
6. 더 큰 파일 한 번입력 30만 · 출력 2만$1.50$0.80Sol 1.9배
7. 초대형 에이전트 10턴컨텍스트 30만 캐시, 턴마다 새 입력 2천 · 출력 1천$2.27$1.43Sol 59% 비쌈
계산 예시: 4번(컨텍스트 20만 토큰, 30턴)

첫 턴: 캐시 쓰기 200,000 + 새 입력 2,000 + 출력 1,000 이후 29턴: 매 턴 캐시 읽기 200,000 + 새 입력 2,000 + 출력 1,000 GPT-6.1 Sol = (0.2×$2.50 + 0.002×$2 + 0.001×$10) + 29×(0.2×$0.10 + 0.002×$2 + 0.001×$10) = $0.514 + 29×$0.034 = 약 $1.50 Sonnet 5.5 = (0.2×$2.50 + 0.002×$2 + 0.001×$10) + 29×(0.2×$0.20 + 0.002×$2 + 0.001×$10) = $0.514 + 29×$0.054 = 약 $2.08

캐시를 쓰지 않는 1·2·5번은 완전히 같습니다. 가격표 첫 줄이 같으니 당연합니다. 차이는 캐시 읽기가 쌓이는 3·4번에서 Sol 쪽으로, 프롬프트가 27만 2천 토큰을 넘는 6·7번에서 Sonnet 쪽으로 벌어집니다. 7번이 특히 중요합니다. Sol의 캐시 읽기 단가 $0.10도 272K를 넘으면 2배가 되어 Sonnet과 같은 $0.20이 되고, 출력은 1.5배가 됩니다. 캐시 이점이 사라진 상태에서 할증만 남습니다.

이 표를 그대로 믿으면 안 되는 이유 하나

표는 두 모델에 “같은 토큰 수”를 넣었다고 가정했습니다. 그런데 같은 문장이라도 모델마다 토큰 수가 다릅니다. Anthropic 가격 문서는 Claude 4.7 이후 모델의 토크나이저가 같은 텍스트에서 약 30% 더 많은 토큰을 만든다고 적고 있습니다. OpenAI 토크나이저와 직접 비교한 공식 수치는 없으므로, 실제 청구액은 같은 프롬프트로 양쪽 사용량 기록을 비교해야 확정됩니다. 추론 토큰도 출력으로 청구되는데, Sonnet 5.5는 API 기본 추론 강도가 high이고 GPT-6.1 Sol은 medium이라 기본값 그대로 비교하면 Sonnet이 더 많이 생각하는 조건이 됩니다.

272K 절벽: 토큰 2천 개 차이로 요금이 93% 뛰는 구간

OpenAI 문서의 표현은 “for the full request”, 즉 넘은 부분만이 아니라 요청 전체에 할증이 붙는다는 뜻입니다. 경계 바로 아래와 위를 계산해 보면 실감이 납니다.

입력 / 출력GPT-6.1 Sol 요금
27만 1천 / 1만$0.642
27만 3천 / 1만$1.242

입력 토큰이 2천 개 늘었을 뿐인데 요금은 93% 올랐습니다. 코드베이스를 통째로 컨텍스트에 넣는 리뷰 에이전트, 긴 PDF 여러 개를 한 번에 넣는 문서 분석, 대화가 길어질수록 이력을 계속 붙이는 챗봇이 이 경계를 모르는 사이에 넘기 쉽습니다. Sol로 옮긴다면 요청마다 입력 토큰 수를 기록하고, 26만 근처에서 이전 대화를 요약하거나 잘라내는 장치를 먼저 넣는 게 순서입니다. 이 할증 구조는 GPT-6 Astra에도 똑같이 있습니다.

GPT-6 Sol에서 옮길 때 이름만 바꾸면 깨지는 것

세 번째 질문, “모델 이름 한 줄만 바꾸면 되나”의 답은 “설정에 따라 아니다”입니다. OpenAI의 GPT-6 사용 가이드는 GPT-6 Sol과 GPT-6.1 Sol의 차이를 이렇게 정리합니다.

추론 강도 noneGPT-6 Sol과 Luna는 none을 지원하지만 GPT-6.1 Sol과 Astra는 지원하지 않습니다. 가이드는 low로 바꾸라고 안내합니다. minimal도 지원하지 않습니다.

Chat Completions의 도구 호출GPT-6 Sol은 Chat Completions에서 reasoning_effort: "none"일 때만 함수 호출을 지원했습니다. GPT-6.1 Sol은 Chat Completions 자체는 되지만 도구 호출은 Responses API로 옮겨야 합니다. none을 쓰던 코드라면 두 가지가 동시에 깨집니다.

temperature·top_p추론 강도가 none이 아니면 temperature, top_p, top_logprobs를 빼야 합니다. none으로 돌리며 temperature를 넣던 코드는 low로 바꾸는 순간 이 파라미터도 정리해야 합니다.

Ultrafast발표문에는 GPT-6.1 Sol Ultrafast 출시가 함께 적혀 있지만, 10월 6일 기준 API 문서의 Ultrafast mode 페이지는 GPT-6 Astra만 정식 지원으로 적고 있습니다. 속도 때문에 옮기는 거라면 쓰기 전에 문서를 다시 확인하세요.

정리하면 GPT-6 Sol을 reasoning_effort: "none"과 Chat Completions 함수 호출로 쓰던 서비스가 가장 크게 영향을 받습니다. 반대로 이미 Responses API에서 low 이상으로 쓰고 있었다면 모델 ID만 바꿔도 되고, 캐시 읽기 단가가 절반이 된 효과를 바로 봅니다.

벤치마크 읽을 때 주의할 점

OpenAI는 GPT-6.1 Sol이 DeepSWE v1.1에서 약 5분의 1 비용으로 Astra와 대등하고, AutomationBench에서 중간 추론 강도로 Opus 5.5보다 2.2%포인트 높다고 발표했습니다. 두 가지는 짚고 넘어가야 합니다.

첫째, OpenAI의 비교 대상은 주로 Astra, GPT-6 Sol, Opus 5.5, Fable 5.1입니다. 가격이 같은 Sonnet 5.5는 OpenAI 발표 차트에 없습니다. 반대로 Sonnet 5.5는 9월 28일, GPT-6.1 Sol은 9월 29일에 나왔으니 Anthropic 발표 자료에는 6.1 Sol이 들어갈 수 없습니다. 지금 두 모델을 같은 표에 놓고 비교한 1차 자료는 없습니다.

둘째, 각주를 읽어야 합니다. AutomationBench 각주에는 “Claude Fable 5.1의 데이터 포인트는 약 40%의 작업에서 발생한 폴백 비용을 포함하지 않아 실제 비용보다 낮게 산정되어 있다”고 적혀 있고, 모든 평가는 OpenAI 연구 환경이나 API로 수행했으며 경쟁사 수치는 공개 보고서에서 가져왔다고 밝힙니다. Fable 5.1과 Astra 비교 글에서 다룬 것처럼, 벤더가 낸 비교표는 설정과 각주까지 확인한 뒤에 참고하는 게 안전합니다.

그래서 준호 씨는 뭘 써야 할까

Sol로 옮길 만한 작업긴 시스템 프롬프트나 코드베이스 요약을 캐시해 두고 수십 턴 도는 에이전트, 입력이 매번 26만 토큰 아래로 유지되는 작업. 위 3·4번처럼 20~30% 싸집니다.

Sonnet에 두는 게 나은 작업요청 하나에 30만 토큰 이상을 넣는 대형 문서·코드 분석, 컨텍스트가 계속 불어나는 장기 세션. 할증 때문에 1.5~2배까지 벌어집니다.

차이가 없는 작업캐시를 쓰지 않는 짧은 질문과 일회성 코딩. 가격이 아니라 결과물 품질과 다시 시도하는 횟수로 고르면 됩니다.

그리고 ChatGPT 구독자라면 API 요금표와는 상관없이 Work 모드와 Codex에서 지금 바로 써볼 수 있습니다. 평소 쓰는 Chat 모드에는 아직 없으니, 써보고 싶다면 상단의 Work로 전환하세요.

자주 묻는 질문

GPT-6 Sol을 쓰던 API 키로 바로 쓸 수 있나요?
모델 ID를 gpt-6.1-sol로 바꾸면 호출됩니다. 다만 추론 강도 none, Chat Completions 함수 호출, temperature를 쓰고 있었다면 위 “깨지는 것” 목록부터 정리해야 합니다.

Batch로 돌리면 272K 할증도 반으로 줄어드나요?
OpenAI 문서는 Batch와 Flex가 표준가보다 50% 저렴하다고만 적고 있고, 272K 할증과 겹칠 때의 계산 순서는 따로 설명하지 않습니다. 대량 작업 전에는 작은 배치로 실제 청구액을 먼저 확인하는 게 안전합니다.

Codex CLI에서도 쓸 수 있나요?
OpenAI 발표문 기준으로 Plus 이상 구독자는 Codex에서 GPT-6.1 Sol을 쓸 수 있습니다. 설치와 기본 설정은 Codex CLI 설치 글에 정리해 뒀습니다.