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GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

gpt-6-luna와 gpt-6-sol은 서류상 동일한 형태입니다. 두 모델 모두 1050000 토큰의 컨텍스트, 128000 토큰의 최대 출력, 텍스트 출력이 동반된 텍스트 및 이미지 입력, 동일한 chat/vision/code/tools/reasoning 플래그, 선택적 thinking 기능, 그리고 2026-09-22 릴리스를 갖추고 있습니다. 차이점은 가격입니다. gpt-6-sol은 모든 항목에서 20배 더 비싸므로(입력 $2 대 $0.1, 출력 $10 대 $0.5, 캐시 읽기 $0.2 대 $0.01) 대용량 및 긴 컨텍스트 작업의 기본 모델로는 gpt-6-luna를 사용하십시오. 자체 프롬프트에서의 테스트 결과로 20배의 비용이 정당화될 때만 gpt-6-sol을 선택하십시오. gpt-6-luna는 2026-04 대비 2026-05로 지식 컷오프도 더 최신입니다.

벤치마크

평균 상회GPT-6 Luna비교 가능 1개뿐GPT-6 Sol비교 가능 4개뿐
GPT-6 Luna GPT-6 Sol 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
66.6%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Agents' Last Exam
N/A
56.4%

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

가격

GPT-6 Luna GPT-6 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $0.1 $2 0.05×
출력 / 1M 토큰 $0.5 $10 0.05×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.01 $0.2 0.05×
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 74개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

GPT-6 Luna · $0.1 GPT-6 Sol · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

GPT-6 Luna GPT-6 Sol
도구 사용
사고 제어 설정 가능 설정 가능
구조화된 출력
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-6 Luna GPT-6 Sol
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-22 2026-09-22
지식 컷오프 2026-05 2026-04
컨텍스트 윈도우 1.1M 1.1M
최대 출력 128K 128K
Thinking 파라미터 reasoning.effort reasoning.effort
허용되는 값
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값 medium medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GPT-6 Luna · GPT-6 Sol

하나의 프롬프트, 두 모델 - 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

GPT-6 Luna 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

출력 117 tok (+48 추론) 지연 시간 3.4 s

GPT-6 Sol 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

출력 188 tok (+111 추론) 지연 시간 5.0 s

지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 확인 수정이 테스트를 통과

GPT-6 Luna 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 counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

출력 514 tok (+356 추론) 지연 시간 6.9 s

GPT-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 `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

출력 206 tok (+59 추론) 지연 시간 5.9 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

GPT-6 Luna 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 161 tok (+119 추론) 지연 시간 21.7 s

GPT-6 Sol 통과 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

출력 227 tok (+185 추론) 지연 시간 5.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 확인 120단어, 금지어 0개

GPT-6 Luna 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

출력 959 tok (+813 추론) 지연 시간 14.6 s

GPT-6 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

출력 586 tok (+443 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-6-luna",
    # model="gpt-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)

API 키 받기 →

FAQ

GPT-6 Luna와(과) GPT-6 Sol 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 GPT-6 Luna이(가) 더 저렴합니다($0.1 대 $2, 20× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 - 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 GPT-6 Luna와(과) GPT-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-6 Luna 및 GPT-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.

관련 비교