GPT-5.6 vs GPT-5.6 Sol
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
우리가 가진 사실만 놓고 보면 gpt-5.6과 gpt-5.6-sol은 구별되지 않습니다. 100만 토큰당 입력 $5, 출력 $30, 캐시 읽기 $0.5가 동일하고, 1050000 토큰 컨텍스트와 128000 토큰 최대 출력도 같으며, 텍스트와 이미지를 받아 텍스트를 내놓는 구성도, 채팅·비전·코드·툴·추론 플래그도, 선택적 사고도, 2026-07-09 출시와 2026-02 컷오프도 같습니다. 같은 워크로드에는 어느 쪽을 골라도 되며 상호 교체 가능하다고 보세요. 판단은 가용성이나 이미 스택이 가리키는 id 같은 카탈로그 밖 요인으로 하세요.
가격
| GPT-5.6 | GPT-5.6 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $5 | $5 | = |
| 출력 / 1M 토큰 | $30 | $30 | = |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.5 | $0.5 | = |
| 캐시 쓰기 | 별도 비용 없음 | 별도 비용 없음 | — |
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)
기능
| GPT-5.6 | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 설정 가능 | 설정 가능 |
| 구조화된 출력 | 예 | 예 |
| 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-5.6 | GPT-5.6 Sol | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-07-09 | 2026-07-09 |
| 지식 컷오프 | 2026-02 | 2026-02 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1.1M | 1.1M |
| 최대 출력 | 128K | 128K |
| Thinking 파라미터 | reasoning.effort | reasoning.effort |
| 허용되는 값 | reasoning.effort
| reasoning.effort
|
| 기본값 | medium | medium |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GPT-5.6 · GPT-5.6 Sol
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
GPT-5.6 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.
출력 126 tok (+30 추론) 지연 시간 3.0 s
GPT-5.6 Sol 통과 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes more billable compute. Reasoning may also increase response length, latency, tool calls, and retries, further raising per-request cost. In short, usage volume may be unchanged, but the cost per task increased enough to double the bill.
출력 111 tok (+34 추론) 지연 시간 2.3 s
지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
GPT-5.6 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: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.
출력 277 tok (+93 추론) 지연 시간 4.2 s
GPT-5.6 Sol 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 function counted equal *adjacencies* rather than items, so a run of length one produced `0` and every longer run was undercounted by one. Initializing `cur` and `best` to `1` for nonempty input makes them represent item counts, resetting `cur` to `1` starts a new run at the current item, and updating `best` on every iteration ensures a run reaching the final index is included.
출력 316 tok (+135 추론) 지연 시간 5.2 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
GPT-5.6 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }
출력 179 tok (+118 추론) 지연 시간 3.7 s
GPT-5.6 Sol 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 194 tok (+147 추론) 지연 시간 3.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
GPT-5.6 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.
출력 628 tok (+473 추론) 지연 시간 7.3 s
GPT-5.6 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses prompt prefixes across supported AI providers, reducing latency, token costs, and duplicated processing. Teams can define cache policies once, route requests dynamically, and preserve provider flexibility without rewriting application logic. Switching models during testing or failover? The gateway identifies eligible prompt segments, applies provider-specific caching controls, and reports hits, misses, savings, and expiration details through unified logs and metrics. Configurable TTLs, tenant isolation, encryption, and cache-bypass options help teams balance performance, privacy, and freshness for every workload. Provider Prompt Cache is available today in beta through the dashboard and API, with SDK examples and migration guidance included. […]
출력 733 tok (+564 추론) 지연 시간 7.7 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
코드 한 줄로 모델 전환
두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6",
# model="gpt-5.6-sol", # 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-5.6",
// model: "gpt-5.6-sol", // 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-5.6",
# "model": "gpt-5.6-sol", # 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-5.6",
// Model: "gpt-5.6-sol", // 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-5.6")
// .model("gpt-5.6-sol") // 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(""));FAQ
GPT-5.6와(과) GPT-5.6 Sol 중 어느 것이 더 저렴한가요?
동일한 입력 / 1m 토큰($5)을(를) 나열하므로 가격만으로는 결정할 수 없습니다 — 아래의 사양과 기능을 확인하세요.
두 번의 연동 과정 없이 GPT-5.6와(과) GPT-5.6 Sol를 A/B 테스트할 수 있나요?
네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.
GPT-5.6 및 GPT-5.6 Sol는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.