GPT-6 아스트라·솔·루나 차이 총정리 | 가격·성능과 챗GPT 어디서 쓰나

GPT-6는 모델 하나가 아니라 아스트라(Astra)·솔(Sol)·루나(Luna) 3단 구성입니다.

가장 똑똑한 건 아스트라, 매일 쓰기 좋은 주력은 솔, 싸고 빠른 쪽은 루나입니다. 그런데 솔과 루나는 평소 쓰는 챗GPT 대화창에는 아직 없습니다.

세 모델의 차이, 가격, 그리고 내 요금제에서 실제로 어디를 눌러야 쓸 수 있는지까지 한 번에 정리했습니다.

GPT-6 아스트라는 9월 초 나온 최상위 모델이고, GPT-6 솔과 루나는 9월 22일(현지 시간) 나온 실속형 모델이다. 솔·루나는 GPT-5.6 대비 API 가격이 절반이며, 챗GPT에서는 일반 Chat이 아니라 Work와 Codex에서 먼저 쓸 수 있다.

아스트라 다음이 왜 솔과 루나인가

오픈AI의 설명은 한 줄로 요약됩니다. 가장 중요한 일에는 아스트라가 필요하지만, 모든 일이 그 정도 힘을 요구하지는 않는다는 것입니다.

그래서 아스트라를 만든 방식과 비슷하게 훈련한 모델을 더 빠르고 싸게 내놓았습니다.

이름이 낯설다면 GPT-5.6을 떠올리면 됩니다. 7월에 나온 GPT-5.6이 이미 솔·테라·루나 세 단계로 나뉘어 있었거든요.

GPT-6에서는 그 위에 아스트라라는 새 최상위 단계가 생겼고, 솔과 루나가 한 세대 올라왔습니다.

중간이던 테라는 이번 발표에 없습니다. GPT-6 테라가 나올지는 오픈AI가 언급하지 않았습니다.

시점	무슨 일이 있었나
7월	GPT-5.6 솔·테라·루나 출시
7월 30일	GPT-5.6 루나 80%, 테라 20% 가격 인하
9월 초	GPT-6 아스트라 출시, 오픈AI 모델 최초로 사이버 보안 Critical 등급
9월 22일	GPT-6 솔·루나 출시, API 가격 50% 인하
10월 14일	GPT-5.5가 챗GPT·Work·Codex에서 은퇴 예정(API는 유지)

세 모델의 역할이 갈리는 지점

가장 쉬운 구분법은 "얼마나 어려운 일을, 얼마나 자주 맡기나"입니다.

아스트라는 GPT-6 제품군의 최상위입니다. 오픈AI는 "최고의 결과와 타협 없는 경험을 원할 때" 고르라고 적었습니다.

솔은 기능 개발, 코드 리뷰, 디버깅, 데이터 분석처럼 어렵지만 반복되는 일을 맡는 주력 모델입니다.

루나는 문서 요약이나 정보 추출처럼 목표가 분명하고 양이 많은 일을 빠르게 치우는 경량 모델입니다.

구분	GPT-6 아스트라	GPT-6 솔	GPT-6 루나
위치	최상위(플래그십)	주력(메인스트림)	경량(엔트리)
잘 맞는 일	가장 어렵고 중요한 프로젝트, 컴퓨터 조작	코딩·분석처럼 어렵고 자주 하는 일	요약·추출·분류 같은 대량 작업
API 입력(100만 토큰)	10달러	2달러	0.10달러
API 출력(100만 토큰)	50달러	10달러	0.50달러
API 모델 이름	gpt-6-astra	gpt-6-sol	gpt-6-luna

여기서 토큰은 AI가 글을 잘게 쪼개 세는 단위입니다. 영어 기준으로 대략 단어 하나가 1토큰 조금 넘는다고 보면 됩니다.

가격 차이는 극단적입니다. 출력 기준으로 아스트라는 루나의 100배입니다.

같은 일을 루나로 해결할 수 있다면 비용이 사실상 100분의 1로 줄어든다는 뜻이다.

솔과 루나의 가격은 오픈AI 발표문 기준 GPT-5.6의 프로모션 가격보다 정확히 절반입니다.

솔은 입력 4달러·출력 20달러에서 2달러·10달러로, 루나는 0.20달러·1.20달러에서 0.10달러·0.50달러로 내려왔습니다.

한 가지 단서가 붙습니다. 긴 입력을 넣는 경우에는 요금표가 따로 있어 솔은 입력 4달러·출력 15달러, 루나는 0.20달러·0.75달러가 적용됩니다.

내 챗GPT에 솔이 안 보이는 이유

가장 많이 헷갈리는 부분입니다. 답은 "챗GPT 안에 방이 세 개로 나뉘었기 때문"입니다.

오픈AI 도움말은 챗GPT를 Chat, Work, Codex로 나눠 설명합니다.

• Chat: 빠른 질문과 대화. 우리가 흔히 쓰는 그 대화창입니다.
• Work: 조사, 분석, 문서·스프레드시트·프레젠테이션 제작처럼 여러 단계를 거쳐 결과물을 내는 에이전트입니다.
• Codex: 코드 작성, 테스트 실행, 저장소 작업 같은 개발 전용 공간입니다. 데스크톱 앱에서만 고를 수 있습니다.

솔과 루나는 Work와 Codex용 모델입니다.

GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna는 ChatGPT Work와 Codex용 모델이며, 일반 ChatGPT 대화에서는 사용할 수 없다. (오픈AI 도움말 센터)

저도 처음엔 대화창의 모델 목록부터 뒤졌습니다. 그런데 도움말을 다시 읽어 보니 찾는 위치 자체가 틀렸더군요.

데스크톱 앱이라면 왼쪽 위 메뉴에서 ChatGPT를 고른 뒤, 화면 위쪽 토글을 Work로 바꾸고 모델 선택기를 열어야 보입니다.

오픈AI는 출시 당일 하루에 걸쳐 순차적으로 풀겠다고 밝혔으니, 계정에 따라 조금 늦게 보일 수도 있습니다.

요금제별로 쓸 수 있는 곳

요금제	Chat(일반 대화)	Work·Codex
Free·Go	솔·루나 없음	데스크톱 앱에서 루나
Plus	솔·루나 없음	솔·루나, 아스트라는 제한된 사용량(초과분은 크레딧)
Pro(100달러·200달러)	아스트라 기반 GPT-6 Pro	솔·루나, 아스트라는 기존 사용량 전부 사용 가능
Business·Enterprise	아스트라 기반 GPT-6 Pro	솔·루나·아스트라(워크스페이스 설정에 따라 다름)

표는 오픈AI 발표문과 도움말 센터 내용을 합친 것입니다. 기업 계정은 관리자가 모델 접근을 막아 두면 보이지 않습니다.

무료 사용자가 GPT-6를 맛보는 가장 빠른 길은 챗GPT 데스크톱 앱의 루나다. 웹 대화창에서는 아직 안 보인다.

성능은 얼마나 올랐나, 공식 수치와 독립 평가

오픈AI가 내세운 대표 수치부터 보겠습니다.

평가	공식 결과	쉽게 풀면
AutomationBench(업무 자동화)	솔(xhigh) 33.2%, 아스트라(low) 30.3%	영업·재무·인사 등 47개 도구를 쓰는 실무 흐름 시험
사실성 평가	솔의 오류가 GPT-5.6 솔의 약 절반	사용자가 틀렸다고 신고한 대화로 다시 시험
DeepSWE v1.1(코딩)	솔 68.8%, 루나 66.6%	실제 코드베이스의 긴 개발 과제
OSWorld 2.0(컴퓨터 조작)	솔(xhigh) 60.5%	클로드 오퍼스 5(medium) 60.3%와 비슷, 작업당 비용은 약 80% 낮음
코딩 과정 허위 설명 비율	솔 1.3%, 루나 2.8%	GPT-5.6 솔 10.4%, 루나 9.5%에서 크게 감소

표 첫 줄을 보면 "솔이 아스트라를 이겼다"고 읽기 쉽습니다.

저는 여기서 괄호 안 글자에 걸렸습니다. 솔은 가장 깊게 생각하는 xhigh, 아스트라는 가장 가볍게 생각하는 low 설정입니다.

조건이 다른 비교입니다. 오픈AI도 아스트라를 여전히 최상위 모델로 둡니다.

그래서 독립 평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 결과를 함께 찾아봤습니다. 뉴스1 보도에 따르면 결과는 이렇습니다.

• 종합 성능 지수와 코딩 에이전트 지수는 GPT-5.6 솔·루나와 큰 차이가 없었다.
• 대신 작업당 비용은 솔 1.99달러 → 1.06달러(약 47%↓), 루나 0.18달러 → 0.07달러(약 61%↓)로 크게 줄었다.
• 작업당 출력 토큰은 오히려 늘었다. 싸진 이유는 토큰을 덜 써서가 아니라 단가가 내려서다.

솔·루나의 진짜 변화는 "더 똑똑해졌다"보다 "같은 수준을 절반 값에 쓴다"에 가깝다.

개인적으로는 이 해석이 실사용자에게 더 쓸모 있다고 봅니다. 체감 성능 향상을 기대했다가 실망하는 것보다, 비용 절감을 기대하고 쓰는 편이 정확합니다.

답변 말투도 달라졌다

오픈AI는 아스트라의 대화 스타일을 솔과 루나에도 옮겼다고 밝혔습니다.

전문 용어와 이상한 표현을 줄이고, 뻔한 설명은 빼고, 무엇을 확인했고 무엇은 확인하지 않았는지를 더 분명히 말한다는 겁니다.

발표문의 예시에서 GPT-6 솔은 웹사이트를 고친 뒤 "데스크톱과 좁은 모바일 화면, 브라우저 뒤로 가기까지 확인했다"고 보고했습니다. 이전 모델은 이런 확인 범위를 밝히지 않았습니다.

개발자라면 볼 것, 캐싱과 API 이름

여기부터는 API로 서비스를 만드는 분들을 위한 내용입니다.

캐싱은 앞서 보낸 긴 지시문이나 문서를 다시 계산하지 않고 재사용하는 기능입니다. 같은 앞부분을 반복해서 보내는 에이전트일수록 효과가 큽니다.

GPT-6에서는 기본 캐시 적중률을 높였고, 캐시된 입력에는 90% 할인된 가격이 붙습니다. 솔의 캐시 입력은 100만 토큰당 0.20달러, 루나는 0.01달러입니다.

추론 강도를 바꾸거나 도구를 켜고 꺼도 캐시가 깨지지 않도록 바뀐 점도 실무에서는 반가운 변화입니다.

깃허브는 이런 개선으로 새로 처리해야 하는 프롬프트 토큰 비중이 50% 넘게 줄었다고 밝혔습니다.

# API에서 쓰는 모델 이름
gpt-6-astra   # 최상위
gpt-6-sol     # 주력
gpt-6-luna    # 경량

깃허브 코파일럿에도 솔과 루나가 같은 날 들어갔습니다. 솔은 Pro+ 이상, 루나는 Pro 이상 요금제에서 고를 수 있습니다.

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상황별로 고르는 기준

모델 이름보다 "지금 하려는 일"로 고르면 헷갈리지 않습니다.

이런 상황이라면	추천 모델	이유
긴 보고서를 여러 개 요약·분류	루나	목표가 분명하고 양이 많은 일에 맞춘 모델
코드 수정, 리뷰, 버그 찾기	솔	오픈AI가 Codex 기본 출발점으로 "솔 Medium"을 권장
여러 앱을 오가며 몇 시간 걸리는 업무	솔 → 막히면 아스트라	솔로 시작해 결과가 부족할 때만 올리는 편이 경제적
실패하면 손해가 큰 핵심 프로젝트	아스트라	컴퓨터 조작·전문 업무 최상위, 대신 사용량이 빨리 닳음
무료 요금제로 맛보기	데스크톱 앱의 루나	현재 무료 사용자가 GPT-6를 쓸 수 있는 유일한 길

오픈AI의 Codex 업데이트 안내도 같은 방향입니다. 일상적인 코딩과 복잡한 코딩은 솔 Medium, 반복적인 작업은 루나 High로 시작하라고 권합니다.

아스트라는 Plus 요금제에서 사용량이 제한돼 있고 솔보다 빨리 소진되니, 처음부터 아스트라로 달리기보다 필요한 순간에만 올리는 게 낫습니다.

자주 묻는 질문

Q. 무료로 GPT-6를 쓸 수 있나요?

A. 가능합니다. Free와 Go 사용자는 챗GPT 데스크톱 앱에서 GPT-6 루나를 쓸 수 있습니다. 솔과 아스트라는 유료 요금제가 필요합니다.

Q. GPT-6 솔이 아스트라보다 좋은가요?

A. 아닙니다. 일부 평가에서 솔이 앞선 결과는 솔을 최고 설정, 아스트라를 최저 설정으로 비교한 것입니다. 오픈AI도 아스트라를 최상위 모델로 둡니다.

Q. GPT-6 테라는 없나요?

A. 이번 발표에는 아스트라, 솔, 루나만 있습니다. 테라의 GPT-6 버전 출시 여부는 공식적으로 언급되지 않았습니다.

지금 확인할 것 하나

챗GPT 데스크톱 앱을 열고 화면 위쪽에 Chat과 Work를 바꾸는 토글이 있는지부터 보세요.

그 토글이 보이면 Work로 넘긴 뒤 모델 선택기에서 솔이나 루나가 뜨는지 확인하면 됩니다. GPT-6를 쓸 수 있는지는 요금제보다 이 화면이 먼저 알려 줍니다.