GPT-5.5 vs GPT-6 Astra
언제 어떤 모델을 쓸까
gpt-5.5와 gpt-6-astra는 동일한 기능, 모달리티, 그리고 128000 출력 한도를 가진 1050000 컨텍스트 윈도우를 공유합니다. gpt-5.5는 백만 입력 토큰당 $5, 백만 출력 토큰당 $30를 청구하고 gpt-6-astra는 입력 요금을 $10로 두 배 늘리고 출력 요금을 $50로 인상하므로, 비용을 우선시한다면 gpt-5.5를 선택하십시오. 애플리케이션이 gpt-5.5의 2025-12 컷오프 대신 더 늦은 2026-04 지식 컷오프를 엄격하게 필요로 하는 경우 gpt-6-astra를 선택하십시오.
벤치마크
두 모델 모두 측정한 항목 19개.
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격
| GPT-5.5 | GPT-6 Astra | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $5 | $10 | 0.5× |
| 출력 / 1M 토큰 | $30 | $50 | 0.6× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.5 | $1 | 0.5× |
| 캐시 쓰기 | 별도 요금 없음 | 별도 요금 없음 | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 채팅 모델 79개 전체의 1M 토큰당 입력 가격(로그 스케일)
기능
| GPT-5.5 | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 지원 | 지원 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 지원 | 지원 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적(자동) | 암시적(자동) |
| 캐시 수명 | 5-10m, up to 1h | 5-10m, up to 1h |
| 최소 캐시 접두사 | 1024 토큰 | 1024 토큰 |
사양
| GPT-5.5 | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-04-24 | 2026-09-03 |
| 지식 컷오프 | 2025-12 | 2026-04 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1.1M | 1.1M |
| 최대 출력 | 128K | 128K |
| 사고 파라미터 | reasoning.effort | reasoning.effort |
| 허용 값 | reasoning.effort
| reasoning.effort
|
| 기본값 | medium | medium |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: GPT-5.5 · GPT-6 Astra
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
GPT-5.5 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do additional internal “thinking” before producing the final answer, which consumes more compute and billable tokens. Even if user volume and output length stayed the same, each request now costs more because the model is spending extra capacity to solve the problem. In short, we bought higher-quality answers, but the unit cost per answer increased enough to double the total LLM bill.
출력 131 tok (+42 사고) 지연 시간 2.9 s
GPT-6 Astra 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.
출력 283 tok (+196 사고) 지연 시간 17.2 s
지시 준수(정확히 세 문장이라 셀 수 있음), 독자에 맞춘 어조(CFO 대상), 아래 토큰 미터에 드러나는 숨은 사고 토큰 과금 차이를 봅니다.
GPT-5.5 통과 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug was that `cur` and `best` were counting the number of equal *adjacent comparisons*, not the number of items in the run. A run of one item has length `1`, but the original code initialized both values to `0`, so single-element inputs returned `0`. Similarly, a run like `[2, 2, 2]` has length `3`, but only two adjacent equal comparisons, so the result was off by one. Also, `best` should be updated after every element is processed, not only inside the equality branch, so runs that continue through the final index are properly considered.
출력 401 tok (+182 사고) 지연 시간 5.9 s
GPT-6 Astra 통과 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.
출력 321 tok (+131 사고) 지연 시간 13.5 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
GPT-5.5 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
출력 557 tok (+512 사고) 지연 시간 6.7 s
GPT-6 Astra 통과 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }
출력 329 tok (+267 사고) 지연 시간 16.9 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
GPT-5.5 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Prompt Cache Routing, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and applies them across leading model providers. Teams can reduce latency, lower token spend, and keep application logic portable without rewriting requests for each vendor. Have you ever paid twice to send the same system instructions? With shared cache keys, provider-aware metadata, and automatic fallback handling, the gateway detects eligible prompt segments, reuses cached context, and records savings in your existing observability dashboards. Policies let admins set retention windows, data boundaries, and provider allowlists by workspace or environment. Prompt Cache Routing is available now in beta for Pro and Enterprise customers, with SDK support, Terraform resources, and clear migration guides included at launch worldwide.
출력 859 tok (+700 사고) 지연 시간 8.7 s
GPT-6 Astra 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.
출력 665 tok (+516 사고) 지연 시간 19.3 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
# model="gpt-6-astra", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.5",
// model: "gpt-6-astra", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.5",
# "model": "gpt-6-astra", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.5",
// Model: "gpt-6-astra", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.5")
// .model("gpt-6-astra") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));자주 묻는 질문
GPT-5.5 vs GPT-6 Astra, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
입력 / 1M 토큰 기준으로는 GPT-5.5 쪽이 더 저렴합니다($5 대 $10, 2.0배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 GPT-5.5 vs GPT-6 Astra A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
GPT-5.5, GPT-6 Astra 모두 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네. 두 모델 모두 캐시 읽기를 입력 요금보다 낮게 과금하므로, 같은 접두사를 반복해 쓰는 워크로드는 정가로 계산한 것보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 요금은 위 가격표에 있습니다.