GPT-5.6 세 모델의 단가를 먼저 나눕니다
공식 모델 비교 페이지의 2026년 8월 28일 표시값입니다. 미국 달러, 100만 토큰 기준이며 추론에 사용된 토큰도 출력 토큰으로 청구될 수 있습니다.
| 모델 | 입력 | 캐시 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $0.40 | $20.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 |
Sol은 복잡한 전문 작업, Terra는 지능과 비용의 균형, Luna는 비용 민감 작업을 목표로 소개됩니다. 세 모델 모두 105만 토큰 컨텍스트와 최대 12만8천 출력 토큰을 지원하지만, 컨텍스트 한도를 채울 수 있다는 사실과 그렇게 쓰는 것이 경제적이라는 판단은 다릅니다.
ChatGPT 구독과 API 크레딧은 별도입니다
ChatGPT Plus·Pro 같은 월 구독은 ChatGPT 앱 사용 권한입니다. API 플랫폼에서 발생한 토큰 비용을 대신 내주지 않습니다. API 키를 발급하고 결제 수단이나 크레딧을 설정하면 별도 사용량이 쌓입니다.
모델 페이지의 rate limit 표에 Free가 ‘-’로 표시된 모델은 무료 호출 한도가 없다는 뜻입니다. ChatGPT에서 같은 이름의 모델을 사용할 수 있다고 API도 무료인 것은 아닙니다. 결제 전 프로젝트별 사용 한도와 알림을 설정하세요.
월 비용은 세 항목을 더합니다
(일반 입력 토큰 ÷ 1,000,000 × 입력 단가) + (캐시 입력 토큰 ÷ 1,000,000 × 캐시 단가) + (출력 토큰 ÷ 1,000,000 × 출력 단가)
한 달에 일반 입력 2천만 토큰, 캐시 입력 3천만 토큰, 출력 5백만 토큰을 쓴다고 가정해봅니다.
| 모델 | 입력 | 캐시 | 출력 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| Sol | $80 | $12 | $100 | $192 |
| Terra | $40 | $6 | $60 | $106 |
| Luna | $4 | $0.60 | $6 | $10.60 |
이 사례에서는 출력이 전체 토큰의 9% 남짓이지만 Sol 비용의 절반 이상을 차지합니다. 긴 답변을 매번 저장하지 않거나 필요한 JSON 필드만 받는 설계가 모델을 한 단계 낮추는 것만큼 큰 절감이 될 수 있습니다.
캐시 단가는 모든 반복 문장에 자동 적용되지 않습니다
캐시 입력 가격은 이전 요청과 공통된 프롬프트 접두부가 캐시 요건을 충족할 때 적용됩니다. 같은 시스템 지침, 도구 정의, 긴 참고 문서를 요청 앞부분에 안정적으로 배치하면 유리합니다. 매 요청마다 날짜나 사용자 ID가 앞부분에서 바뀌면 공통 접두부가 짧아져 기대한 절감이 나오지 않을 수 있습니다.
비용표를 만들 때 입력 전체를 캐시 단가로 계산하면 과소예산이 됩니다. 실제 응답의 usage 필드에서 일반 입력과 캐시 입력을 분리해 일주일 정도 측정한 뒤 비율을 예산에 반영하세요.
Batch는 실시간이 필요 없는 작업에만 맞습니다
공식 가격 문서는 Batch API가 입력과 출력 비용을 50% 절감하며 비동기 작업을 24시간 안에 처리한다고 안내합니다. 밤새 문서 분류, 평가 데이터 생성처럼 바로 답을 보여줄 필요가 없는 작업에 적합합니다. 사용자가 기다리는 채팅 응답을 Batch로 바꾸면 비용은 줄어도 제품 경험이 나빠집니다.
OpenAI는 컨텍스트 길이에 따라 단가가 달라집니다
Claude와 가장 크게 갈리는 지점입니다. Anthropic은 100만 토큰 창까지 같은 토큰당 요율을 적용하지만, OpenAI 가격표는 모델마다Short context와 Long context 두 벌의 단가를 따로 싣습니다. 그리고 차이가 작지 않습니다. 전부 정확히 두 배입니다.
| 모델 | 단문 입력/출력 | 장문 입력/출력 | 캐시 입력(단문) |
|---|---|---|---|
| gpt-6-astra | $10 / $50 | $20 / $75 | $1.00 |
| gpt-5.6-sol | $4 / $20 | $8 / $30 | $0.40 |
| gpt-5.6-terra | $2 / $12 | $4 / $18 | $0.20 |
| gpt-5.6-luna | $0.20 / $1.20 | $0.40 / $1.80 | $0.02 |
단위는 100만 토큰당 미국 달러입니다. 실무적으로 중요한 건 이겁니다. 긴 문서를 통째로 넣는 설계라면 어느 지점에서 장문 단가로 넘어가는지가 비용을 좌우합니다. 같은 작업이라도 입력을 쪼개 단문 구간에 머물게 하면 단가가 절반입니다. Claude에서 쓰던 “길게 넣어도 요율은 같다”는 감각을 그대로 가져오면 예산이 두 배로 어긋날 수 있습니다.
탭을 잘못 보면 두 배에서 네 배까지 틀립니다
가격표 위에는 Standard · Batch · Flex · Fast mode 네 개 탭이 있습니다. 같은 모델인데 탭마다 표의 숫자가 통째로 바뀝니다. Batch는 정확히 절반입니다.
| 모델(단문 기준) | Standard 입력/출력 | Batch 입력/출력 |
|---|---|---|
| gpt-6-astra | $10 / $50 | $5 / $25 |
| gpt-5.6-sol | $4 / $20 | $2 / $10 |
| gpt-5.6-terra | $2 / $12 | $1 / $6 |
| gpt-5.6-luna | $0.20 / $1.20 | $0.10 / $0.60 |
장문 컨텍스트와 탭을 곱하면 폭이 커집니다. Astra를 장문 Standard로 쓰면 출력 $75, 단문 Batch로 쓰면 $25입니다. 같은 모델에서 세 배 차이입니다. 어디선가 “Astra 출력이 100만 토큰에 얼마”라는 숫자를 봤다면, 어느 탭 어느 컨텍스트 구간인지부터 확인해야 합니다.
· 데이터 레지던시: 2026년 3월 5일 이후 출시되고 데이터 레지던시가 가능한 모델은 리전 처리 엔드포인트에 10% 할증이 붙습니다. Anthropic의 1.1배와 같은 구조입니다.
· Fast mode: 2026년 7월 30일 Priority processing이 Fast mode로 이름이 바뀌었습니다. service_tier: "priority"와service_tier: "fast" 둘 다 계속 동작합니다.
· Sol 프로모션: GPT-5.6 Sol의 프로모션 가격은 최소 2026년 11월 21일까지 유지된다고 명시돼 있습니다. 그 이후 예산은 다시 확인해야 합니다.
처음부터 한 모델로 전부 처리하지 않습니다
분류·형식 변환은 Luna로 먼저 검증하고, 실패율이 높은 요청만 Terra나 Sol로 올리는 흐름이 현실적입니다. 본격 전환 전에 같은 요청 묶음을 두 모델에 나란히 흘려보고 정확도와 재시도율, 평균 출력 토큰을 적어 두면 판단이 쉬워집니다. 싼 모델이 재시도를 두 배 만든다면 가격표의 단가만큼 싸지 않을 수 있습니다.
운영으로 넘어가면 프로젝트별 월 예산, 일별 알림, 요청당 최대 출력 토큰 세 가지만이라도 걸어 두세요. 비용이 튀는 원인은 공격적인 사용량보다 무한 재시도나 지나치게 긴 도구 결과인 경우가 많습니다. 단가표는 출발점이고, 청구서를 결정하는 것은 결국 출력 길이입니다.
9월 3일 GPT-6 Astra가 출시되어 API 모델 gpt-6-astra가 추가됐습니다. 입력 10달러·출력 50달러(100만 토큰)로 이 글의 GPT-5.6 Sol보다 단가가 높습니다. Astra 단가와 Sol·Claude Fable 5.1·Gemini 3.8 Flash 비교, 월 시나리오 계산은 GPT-6 Astra API 가격 글에 따로 정리했습니다. 이 글의 Sol·Terra·Luna 단가는 계속 유효합니다.
OpenAI 공식 모델 비교·API 가격 문서를 2026년 8월 28일 확인했습니다.