GPT-5.6은 별도의 모델이 아닙니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $5/M
- 출력
- 텍스트 $30/M
- 캐시 읽기
- $0.5/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- 지식 컷오프
- 2026-02
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-02 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급사 파라미터 | reasoning.effort |
|---|---|
| 허용 값 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | Responses API는 reasoning.mode도 받으며 값은 standard(기본값) 또는 pro입니다. mode와 effort는 서로 독립적인 다이얼입니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 별도의 모델이 아니라, 접미사 없는 gpt-5.6 별칭이 패밀리의 프런티어 티어인 GPT-5.6 Sol로 라우팅됩니다. Chat Completions와 Batch만 지원(Realtime, 오디오, 임베딩, 파인튜닝 없음)
- 입력 272k 토큰을 초과하는 프롬프트는 요청 전체가 입력 2배 / 출력 1.5배로 과금됩니다
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 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
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
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
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
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 GPT-5.6 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. POST /v1/chat/completions
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",
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",
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",
"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",
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")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-5.6 소개
- OpenAI는 접미사 없는 gpt-5.6이라는 이름을 GPT-5.6 패밀리의 프런티어 티어인 GPT-5.6 Sol로 요청을 라우팅하는 별칭으로 문서화하며, Sol 페이지는 이를 복잡한 전문 업무를 위한 프런티어 모델이자 이전 GPT-5 패밀리에서 쓰이던 접미사 없는 모델 티어에 대체로 대응하는 모델로 소개합니다.
- 따라서 이 이름을 호출하면 Sol의 사양을 그대로 받게 됩니다: 922,000 토큰 최대 입력을 포함한 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우, 128,000 최대 출력 토큰, 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력, 추론 토큰 지원, 그리고 2026년 2월 지식 컷오프입니다.
- Chat Completions, Responses, Batch는 지원되고 Realtime, 오디오, 임베딩, 파인튜닝은 지원되지 않습니다.
- OpenAI는 이 세대를 복잡한 프로덕션 워크플로를 위한 새로운 품질·효율 기준선으로 포지셔닝하며 토큰 효율과 더 강해진 프런트엔드 레이아웃·디자인 판단을 특히 짚고, 마이그레이션 조언으로는 GPT-5.5나 GPT-5.4에서 쓰던 추론 설정을 기준선으로 유지한 다음 한 단계 낮춰 시험해 보라고 권합니다.
- 이 세대는 더 적은 토큰으로도 품질을 유지하는 경우가 많기 때문입니다.
- 추론 강도는 none부터 새로운 max 수준까지이며, 생략하면 standard와 pro 모드 모두에서 medium으로 결정됩니다.
- 이번 릴리스는 프로그래매틱 도구 호출, 서브에이전트를 병렬로 조율하는 베타 멀티 에이전트 모드, 암묵적 캐싱과 나란히 제공되는 명시적 프롬프트 캐싱, 그리고 reasoning.context를 통한 턴 간 추론 유지도 추가합니다.
- 과금과 관련해 두 가지가 중요합니다: 272K 입력 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체에 대해 입력 2배, 출력 1.5배로 과금되고, 캐시 쓰기는 캐시되지 않은 입력 요율의 1.25배입니다.
- Synthorai는 패밀리의 나머지와 동일한 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 GPT-5.6을 서빙합니다.
자주 묻는 질문
GPT-5.6 API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $5/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 GPT-5.6에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 24회 보낼 수 있습니다.
GPT-5.6은 무엇에 가장 강한가요?
GPT-5.6 Sol로 라우팅되는 별칭, 복잡한 전문 업무를 위한 프런티어 티어, 272K 입력 초과 프롬프트는 입력 2배·출력 1.5배 과금. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
GPT-5.6의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-5.6은 입력 토큰 100만 개당 $5, 출력 토큰 100만 개당 $30입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.5/M로 과금됩니다.
GPT-5.6은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.5/M로 과금됩니다(미캐시 시 $5/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-5.6은 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gpt-5.6"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
GPT-5.6의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 GPT-5.6의 지식 컷오프는 2026-02입니다(2026-07-28 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.