GPT-6 Luna는 OpenAI GPT-6 제품군의 경량 티어로, 2026년 9월 22일 GPT-6 Sol과 함께 출시되었습니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $0.1/M
- 출력
- 텍스트 $0.5/M
- 캐시 읽기
- $0.01/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- GPT-4o 대비
- 약 98% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-05
입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체가 입력 $0.2/M · 출력 $0.75/M로 과금됩니다
벤치마크
가격의 위치
동종 67개 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 | 2026-05 |
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 |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
OpenAI's most efficient GPT-6 model for focused, high-volume tasks and the lowest-cost option in the family. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). On Chat Completions, function calling works only with reasoning_effort set to none.
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
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
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
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
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
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
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
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
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 GPT-6 Luna 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-6-luna",
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-6-luna",
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-6-luna",
"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-6-luna",
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-6-luna")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-6 Luna 소개
- OpenAI는 이를 집중적인 대량 작업을 위한 가장 효율적인 모델이자 GPT-6 제품군에서 가장 저렴한 선택지라고 설명하며, 대규모 요약, 추출, 분류, 라우팅에 잘 맞습니다.
- 그렇다고 제품군의 한계를 줄이지는 않았습니다.
- 1,050,000 토큰 컨텍스트 창(입력은 최대 922,000 토큰), 128K 최대 출력, 텍스트와 이미지 입력, 구조화 출력, 스트리밍, 도구 사용, 프롬프트 캐싱을 유지하며 지식 컷오프는 2026년 5월입니다.
- 추론 강도는 none부터 max까지이고 기본값은 medium이므로, 대량 처리 배포에서는 모델을 바꾸지 않고 요청별로 강도를 낮출 수 있습니다.
- 입력이 272K 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체가 입력 2배, 출력 1.5배의 긴 컨텍스트 요금으로 넘어갑니다.
- GPT-6의 다른 모델과 마찬가지로 Chat Completions의 함수 호출은 reasoning_effort가 none일 때만 가능하니, 도구와 추론을 함께 쓰려면 Responses API를 사용하세요.
- Synthorai는 다른 모델과 같은 OpenAI 호환 API로 GPT-6 Luna를 제공합니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Luna API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $0.1/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 GPT-6 Luna에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 1,250회 보낼 수 있습니다.
GPT-6 Luna는 무엇에 가장 강한가요?
GPT-6 제품군에서 가장 저렴한 모델, 집중적인 대량 작업을 위해 설계, 1.05M 컨텍스트와 128K 출력을 그대로 유지. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
GPT-6 Luna의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-6 Luna는 입력 토큰 100만 개당 $0.1, 출력 토큰 100만 개당 $0.5입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.01/M로 과금됩니다.
GPT-6 Luna는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.01/M로 과금됩니다(미캐시 시 $0.1/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-6 Luna는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gpt-6-luna"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
GPT-6 Luna의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 GPT-6 Luna의 지식 컷오프는 2026-05입니다(2026-09-23 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.