GPT-6 Sol은 OpenAI GPT-6 제품군의 균형형 티어로, 2026년 9월 22일 GPT-6 Luna와 함께 출시되었으며 OpenAI는 GPT-6 Astra 플래그십 아래에서 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로를 맡는 모델로 자리매김했습니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $2/M
- 출력
- 텍스트 $10/M
- 캐시 읽기
- $0.2/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- GPT-4o 대비
- 약 60% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-04
입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체가 입력 $4/M · 출력 $15/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 | 2026-04 |
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 |
|---|
Balanced GPT-6 tier for complex coding and agentic workflows. 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 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.
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.
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.
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.
30초 만에 GPT-6 Sol 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-sol",
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-sol",
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-sol",
"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-sol",
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-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-6 Sol 소개
- OpenAI는 Astra의 강점 대부분을 더 빠르고 저렴한 모델로 가져왔다고 설명합니다.
- 제품군 공통의 1,050,000 토큰 컨텍스트 창(입력은 최대 922,000 토큰)과 128K 최대 출력을 갖추고, 텍스트와 이미지 입력, 구조화 출력, 스트리밍, 도구 사용, 프롬프트 캐싱을 지원하며 지식 컷오프는 2026년 4월입니다.
- 추론 강도는 none부터 max까지이며 기본값은 medium입니다.
- 요금은 컨텍스트 길이로 나뉘어, 입력 272K 토큰 이하의 프롬프트는 짧은 컨텍스트 요금이 적용되고 이를 넘으면 요청 전체가 입력 2배, 출력 1.5배의 긴 컨텍스트 요금으로 넘어가며 캐시 입력도 같은 구간을 따릅니다.
- 미리 고려해야 할 업스트림 제한이 하나 있습니다.
- Chat Completions에서는 reasoning_effort가 none일 때만 함수 호출이 가능하므로, 도구와 추론을 함께 보내는 에이전트 클라이언트는 Responses API를 사용해야 합니다.
- Synthorai는 다른 모델과 같은 OpenAI 호환 API로 GPT-6 Sol을 제공합니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Sol API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $2/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 GPT-6 Sol에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 62회 보낼 수 있습니다.
GPT-6 Sol은 무엇에 가장 강한가요?
복잡한 코딩과 에이전트 업무를 위한 GPT-6 균형형, 1.05M 컨텍스트, 128K 출력, 추론 강도 none~max, 입력 272K 토큰을 경계로 한 짧은/긴 컨텍스트 요금. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
GPT-6 Sol의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-6 Sol은 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.2/M로 과금됩니다.
GPT-6 Sol은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.2/M로 과금됩니다(미캐시 시 $2/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-6 Sol은 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gpt-6-sol"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
GPT-6 Sol의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 GPT-6 Sol의 지식 컷오프는 2026-04입니다(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.