GPT-5.6은 별도의 모델이 아닙니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $4/M
- 출력
- 텍스트 $20/M
- 캐시 읽기
- $0.4/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- GPT-4o 대비
- 약 20% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-02
입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체가 입력 $8/M · 출력 $30/M으로 과금됩니다
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 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.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-02 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급자 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 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 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 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
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 사고) 지연 시간 3.0 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-5.6 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 사고) 지연 시간 4.2 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 3.7 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 7.3 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 GPT-5.6 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. 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 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $4 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 GPT-5.6에 약 8K 토큰짜리 요청을 31회쯤 보낼 수 있습니다.
GPT-5.6은 어떤 작업에 가장 강한가요?
GPT-5.6 Sol로 라우팅되는 별칭, 복잡한 전문 업무를 위한 프런티어 티어, 272K 입력 초과 프롬프트는 입력 2배·출력 1.5배 과금. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
GPT-5.6 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-5.6 가격은 입력 100만 토큰당 $4, 출력 100만 토큰당 $20입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.4입니다.
GPT-5.6의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
GPT-5.6의 컨텍스트 윈도우는 1.1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 128,000 토큰까지 출력할 수 있습니다.
GPT-5.6은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 처리하는 프롬프트는 코드를 바꾸지 않아도 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.4입니다(캐시되지 않으면 $4). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-5.6은 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gpt-5.6"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
GPT-5.6의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 GPT-5.6의 지식 컷오프는 2026-02입니다(2026-07-28 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.