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
입력 길이별 요금
전체 요청에 입력 길이 구간의 단가가 적용됩니다. 요금은 100만 토큰당 미국 달러입니다.
| 입력 토큰 수 | 입력 | 출력 | 사고 모드 입력 |
|---|---|---|---|
| 0 - 272,000 | $2 | $10 | - |
| 272,001 - 1,050,000 | $4 | $15 | - |
벤치마크
공급자 공개 자료: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 79개 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 | 2026-04 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 1,024 |
| 수명 | 기본 최소 30분, Responses API에서 12시간 선택 가능 |
| 쓰기 비용 | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
사고
| 공급자 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 게이트웨이가 받는 파라미터입니다. 위의 공급자 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: 모델 사양 출처 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
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 사고) 지연 시간 5.0 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-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 사고) 지연 시간 5.9 s
수정이 실제로 맞는지(실행되는지), 설명이 얼마나 압축적인지, 범위가 정해진 작업에서 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰는지를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 5.2 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않는지), 환각을 유도하는 조건에서의 대응(guidance 값을 일부러 주지 않음), 구조화된 출력 경로의 차이를 봅니다.
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 사고) 지연 시간 7.7 s
제약 준수(단어 수 제한, 금지어 목록, 의문문 하나), 문체의 특징, 길이 조절을 봅니다.
30초 만에 GPT-6 Sol 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-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 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $2 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 GPT-6 Sol에 약 8K 토큰짜리 요청을 62회쯤 보낼 수 있습니다.
GPT-6 Sol은 어떤 작업에 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. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
GPT-6 Sol 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-6 Sol 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $10입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.2입니다.
GPT-6 Sol의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
GPT-6 Sol의 컨텍스트 윈도우는 1.1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 128,000 토큰까지 출력할 수 있습니다.
GPT-6 Sol은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 캐시할 내용을 직접 지정하는 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.2입니다(캐시되지 않으면 $2). 캐시되려면 프롬프트에 1,024토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다 (TTL 기본 최소 30분, Responses API에서 12시간 선택 가능). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-6 Sol은 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gpt-6-sol"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
GPT-6 Sol의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 GPT-6 Sol의 지식 컷오프는 2026-04입니다(2026-09-23 기준).
관련 모델
비교
사양과 공급업체 벤치마크에는 출처 링크가 있습니다. 게이트웨이 지원 범위는 Synthorai의 실제 구현을 뜻합니다. 보관된 예제는 개별 게이트웨이 요청의 결과이며 모델의 일반적인 성능을 보장하지 않습니다. 요금은 공개 요금 API 또는 빌드 시 사용한 스냅샷을 기준으로 합니다.