2026/10/07

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra: 가격 비교와 선택 가이드

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna, 5.6 Terra: OpenAI 공시 가격, Luna가 저렴해진 공식 이유, 벤치마크와 초기 A/B 테스트 결과, 그리고 무엇을 고를지.

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna는 서류상으로는 손쉬운 업그레이드처럼 보입니다. OpenAI는 GPT-6 Luna의 가격을 입력 100만 토큰당 $0.10, 출력 100만 토큰당 $0.50으로 공시하고 있으며, GPT-5.6 Luna는 각각 $0.20과 $1.20입니다^[1]. GPT-6 Luna는 지식 컷오프도 더 최신이고, 컨텍스트 윈도우는 똑같이 1,050,000 토큰입니다^[2]^[3].

어려운 질문은 개발자들이 계속 묻고 있는 것들입니다. 왜 새 모델이 더 저렴한지, 성능이 떨어진 것은 아닌지, 그리고 GPT-6 Terra가 없는 지금 GPT-5.6 Terra는 어디에 위치하는지입니다. 이 글은 공식 가격과 사양을 나란히 놓고, OpenAI가 밝힌 가격 인하 이유를 인용하며, 벤더 벤치마크와 초기 사용자 테스트를 구분한 뒤, 워크로드별 추천으로 마무리합니다.

핵심 요약

가격: GPT-6 Luna의 공시 가격은 1M 토큰당 입력 $0.10 / 캐시 입력 $0.01 / 출력 $0.50입니다. GPT-5.6 Luna는 $0.20 / $0.02 / $1.20, GPT-5.6 Terra는 $2 / $0.20 / $12입니다^[1].
더 저렴한 이유: OpenAI는 캐싱과 추론의 개선 덕분에 GPT-6 모델을 더 낮은 비용으로 제공할 수 있게 되었고, 절감분을 GPT-5.6 가격 대비 인하 형태로 돌려주었다고 설명합니다^[4]. 다른 이유는 제시하지 않았습니다.
사양: 컨텍스트 윈도우, 최대 입력, 최대 출력, 6단계 추론 강도는 모두 동일합니다. 지식 컷오프는 GPT-6 Luna가 2026년 5월 18일, GPT-5.6 Luna가 2026년 2월 16일입니다^[2]^[3].
OpenAI의 벤치마크: high 추론 강도에서 GPT-6 Luna는 AutomationBench에서 이전 모델보다 5.4포인트 높고, 작업당 비용은 58% 낮습니다^[4].
초기 사용자 의견은 일부 엇갈립니다: 10개 작업으로 진행한 한 A/B 테스트에서는 GPT-6 Luna가 더 빨랐지만, 첫 시도 품질과 리뷰 품질은 GPT-5.6 Luna가 더 나았습니다^[5].
GPT-6 Terra는 없습니다. OpenAI의 GPT-6 라인업은 Astra, 6.1 Sol, Luna이며, Terra는 GPT-5.6 Terra로만 존재합니다^[6]^[7].

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra 사양 비교

세 모델 모두 텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 반환하는 추론 모델입니다. OpenAI는 GPT-5.6 Luna를 대략 이전 GPT-5 계열의 nano 등급, GPT-5.6 Terra를 대략 mini 등급으로 위치시킵니다^[3]^[8]. GPT-6 Luna는 "집중된 대량 작업을 위한 가장 효율적인 모델"로 소개됩니다^[2].

	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna	GPT-5.6 Terra
모델 ID	`gpt-6-luna`	`gpt-5.6-luna`	`gpt-5.6-terra`
출시일	2026년 9월 22일	2026년 7월 9일	2026년 7월 9일^[9]
컨텍스트 윈도우	1,050,000	1,050,000	1,050,000
최대 입력 토큰	922,000	922,000	922,000
최대 출력 토큰	128,000	128,000	128,000
지식 컷오프	2026년 5월 18일	2026년 2월 16일	2026년 2월 16일
추론 강도	none, low, medium(기본값), high, xhigh, max	동일한 6단계	동일한 6단계
입력 / 출력	텍스트, 이미지 / 텍스트	텍스트, 이미지 / 텍스트	텍스트, 이미지 / 텍스트

출처: OpenAI의 세 모델 페이지^[2]^[3]^[8].

실제로는 두 가지 작은 차이가 중요합니다. GPT-6 Luna 모델 페이지에 따르면, OpenAI 자체 API에서 Chat Completions는 reasoning_effort가 none일 때만 함수 호출을 지원하며, 도구를 쓸 때는 Responses API를 권장합니다^[2]. 또한 OpenAI는 9월 25일 GPT-6 Sol과 Luna의 이미지 이해 성능을 떨어뜨리던 이미지 인코딩 버그를 수정했고, 그 이전에 수행한 이미지 평가는 다시 실행할 것을 권장했습니다^[9].

가격 나란히 비교

모든 수치는 1M 토큰당 OpenAI Standard 공시 가격이며, 2026년 10월 7일에 확인했습니다. "롱 컨텍스트"는 입력이 272K 토큰을 넘는 프롬프트를 뜻하며, 이 경우 요청 전체에 다른 가격이 적용됩니다^[1].

1M 토큰당	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna	GPT-5.6 Terra
입력	$0.10	$0.20	$2.00
캐시 입력	$0.01	$0.02	$0.20
캐시 쓰기	$0.125	$0.25	$2.50
출력	$0.50	$1.20	$12.00
롱 컨텍스트 입력	$0.20	$0.40	$4.00
롱 컨텍스트 출력	$0.75	$1.80	$18.00
Batch 입력 / 출력	$0.05 / $0.25	$0.10 / $0.60	$1.00 / $6.00

입력 인하 폭은 정확히 50%입니다. 출력은 $1.20에서 $0.50으로 내려가 계산상 58% 저렴해졌지만, OpenAI 발표의 표에는 두 행 모두 "50% 저렴"으로 표기되어 있습니다^[4]. GPT-5.6 Terra와 비교하면 GPT-6 Luna는 입력이 20배, 출력이 24배 저렴합니다.

예시로, 한 달에 입력 100M 토큰과 출력 20M 토큰을 쓰고, 모두 캐시되지 않으며 프롬프트당 272K 이하인 경우를 보겠습니다.

모델	입력 비용	출력 비용	월 합계
GPT-6 Luna	100 × $0.10 = $10	20 × $0.50 = $10	$20
GPT-5.6 Luna	100 × $0.20 = $20	20 × $1.20 = $24	$44
GPT-5.6 Terra	100 × $2 = $200	20 × $12 = $240	$440

이 계산은 토큰 수를 고정했지만, 실제 워크로드는 그렇지 않습니다. 추론 토큰은 출력으로 과금되고^[10], OpenAI는 GPT-6 Sol과 Luna가 "전반적으로 약간 더 짧은 답변"을 낸다고 말합니다^[4]. 월 예상치를 믿기 전에 자신의 프롬프트로 작업당 출력 토큰 수를 측정하세요. 캐싱과 롱 컨텍스트 사례를 포함한 전체 계산기는 GPT-6 Luna API pricing을 참고하세요.

GPT-6 Luna가 GPT-5.6 Luna보다 저렴한 이유

OpenAI의 출시 글은 한 가지 이유를 제시하며, 원문은 다음과 같습니다. "캐싱과 추론의 개선으로 이 모델들을 더 낮은 비용으로 제공할 수 있게 되었고, 그 절감분을 GPT‑5.6 프로모션 가격 대비 Sol과 Luna의 API 가격을 50% 인하하는 방식으로 사용자와 고객에게 직접 돌려드립니다."^[4] 같은 글에서 GPT-6 Sol과 Luna는 "GPT‑6 Astra와 유사한 방법으로" 학습되었으며, "비용 효율의 프런티어"를 넓힌다고 설명합니다^[4].

공식 설명은 이것이 전부입니다. OpenAI는 모델이 더 작아졌다고 말하지 않았고, GPT-6 Luna 가격에 종료일도 두지 않았습니다. 가격 안내에 있는 유일한 프로모션 기간은 GPT-5.6 Sol에 대한 것으로, "최소 2026년 11월 21일까지 제공"됩니다^[1].

가격 이력도 참고할 만합니다. GPT-5.6 Luna 자체도 출시 후 가격이 내려갔습니다. OpenAI changelog에는 "7월 30일부터 GPT-5.6 Luna 비용이 80% 낮아집니다"라고 기록되어 있으며, 이유는 적혀 있지 않습니다^[9]. GPT-6 Luna가 절반으로 낮춘 기준인 $0.20 / $1.20은 이미 인하된 이 가격입니다.

캐싱 변경은 실효 비용을 공시 가격보다 더 낮춰 줍니다. OpenAI는 GPT-6용 프롬프트 캐싱을 개선해 "기본적으로 더 높은 캐시 적중률을 제공"하며, 캐시 읽기는 90% 할인된 가격으로 과금된다고 밝혔습니다^[4].

OpenAI가 이전 모델과 비교해 측정한 결과

아래 수치는 OpenAI 발표에서 나온 것이며, 측정도 OpenAI가 직접 했습니다. 저희가 확인한 시점까지 독립적인 재현 결과는 공개되지 않았습니다.

AutomationBench(47개 도구에 걸친 비즈니스 워크플로): high 추론 강도에서 GPT-6 Luna는 이전 모델보다 5.4퍼센트포인트 향상되었고, 작업당 비용은 58% 낮습니다^[4].
사실성(사용자가 오류를 표시한 비식별화 대화를 사용한 OpenAI 내부 평가): "더 높은 추론 강도에서는 약 100분의 1 비용으로 GPT‑5.6 Sol과 대등합니다"^[4].
OSWorld 2.0 offline(컴퓨터 사용): max 추론 강도의 GPT-6 Luna가 medium 추론 강도의 GPT-5.6 Sol을 "10분의 1 비용으로" 앞섰습니다^[4].
DeepSWE 1.1(장기 소프트웨어 엔지니어링): max 추론 강도의 GPT-6 Luna는 66.6%를 기록했으며, OpenAI는 이를 medium 추론 강도의 Claude Opus 5 및 Fable 5와 비슷한 수준이라고 설명합니다^[4].

두 가지 한계가 있습니다. OpenAI는 GPT-6 Luna와 GPT-5.6 Terra의 비교를 공개하지 않았으므로, Terra와의 순위는 모두 추론입니다. 또한 Luna의 가장 강한 결과 중 여러 개는 max 추론 강도에서 나온 것으로, 이 경우 추론 토큰이 늘어나 과금되는 출력도 늘어납니다.

초기 사용자 보고

개발자 보고는 양쪽 방향 모두 있으며, 어느 것도 통제된 연구는 아닙니다.

한 r/codex 사용자는 약 6만 줄(~60k) 규모의 동일한 C++/Python 코드베이스에서 GPT-5.6 Luna High와 GPT-6 Luna High로 10개 작업을 수행하고, GPT-5.6 Sol에게 판정을 맡겼습니다. GPT-6 Luna는 구현 속도에서 6–4로 이겼고 도구 호출도 더 적었습니다. GPT-5.6 Luna는 첫 시도 품질에서 5–3, 리뷰 품질에서 4–2로 이겼으며, 판정 모델도 최종 코드에서 6–4로 GPT-5.6 Luna를 선호했습니다. 작성자의 해석은 GPT-6 Luna가 "좁은 범위의 구현 작업에서는 강해 보이지만, 작업의 통합 범위가 넓을 때는 Luna 5.6이 더 강해 보인다"는 것입니다^[5].

에이전트형 리포팅 도구를 유지보수하는 한 r/OpenAI 사용자는 high 추론 강도에서 OpenAI의 핵심 주장과 반대되는 결과를 보고했습니다. 해당 A/B 테스트에서 GPT-6 Luna는 GPT-5.6 Luna가 찾아낸 관련 항목을 놓쳤고, "가능한 한 적은 토큰으로 프롬프트에 답하려는" 것처럼 보였다고 합니다^[11].

둘 다 단일 사용자의 작은 표본입니다. 그래도 답변이 짧아졌다는 OpenAI 자체의 언급과는 맞아떨어집니다. 제품이 빠짐없는 목록이나 긴 설명에 의존한다면 그 부분을 따로 테스트하세요.

GPT-5.6 Terra의 위치

"gpt 6 luna vs terra" 검색은 GPT-6 Terra가 있다고 가정합니다. OpenAI는 그런 모델을 목록에 올리지 않았습니다. GPT-6 가이드에는 GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Luna가 나와 있고^[7], 모델 카탈로그에도 gpt-6-terra 페이지가 없습니다^[6]. Terra는 이전 세대의 중간 등급인 GPT-5.6 Terra로만 존재합니다.

따라서 실제 비교는 GPT-6 Luna와 그 20–24배 가격인 GPT-5.6 Terra 사이입니다. OpenAI는 이 조합의 벤치마크를 하지 않았습니다. 공개된 것은 high 또는 max 추론 강도의 GPT-6 Luna가 두 가지 평가에서 GPT-5.6 Sol과 대등하거나 앞섰다는 결과입니다^[4]. GPT-5.6 Sol은 Terra보다 한 단계 위 등급입니다. 이는 시사점일 뿐 증거는 아닙니다. 자체 평가에서 실제로 실행하는 작업에 Terra가 이기는 경우에만 프로덕션에서 Terra를 유지하세요. Luna보다 위의 GPT-6 등급은 GPT-6 Sol vs Luna를 참고하세요.

gpt-5.6-luna에서 gpt-6-luna로 옮기기

reAPI에서는 두 모델이 같은 Chat Completions 엔드포인트와 같은 API 키로 동작하므로, 전환은 model 문자열만 바꾸면 됩니다. 트래픽을 옮기기 전에 네 가지를 확인하세요.

추론 강도. 둘 다 동일한 6단계를 받으며 기본값은 medium입니다^[2]^[3]. 지금 쓰는 단계에서 시작해 정확도와 함께 작업당 출력 토큰 수도 비교하세요.
샘플링 파라미터. OpenAI의 GPT-6 마이그레이션 가이드는 추론 강도가 none이 아닐 때 temperature, top_p, top_logprobs를 제거하라고 안내합니다^[7]. reAPI에서 GPT-6 Luna는 temperature와 top_p에 대해 400을 반환합니다^[12]. 자세한 내용은 GPT-6 Luna temperature를 참고하세요.
답변 길이. 다운스트림 코드나 사용자가 긴 답변을 기대한다면 정확성뿐 아니라 완전성도 확인하세요.
이미지. 9월 25일 수정 이전에 수행한 이미지 평가가 있다면 다시 실행하세요^[9].

각 모델의 현재 reAPI 요금은 해당 페이지에 있습니다: GPT-6 Luna, GPT-5.6 Luna, GPT-5.6 Terra.

자주 묻는 질문

Luna 6는 왜 Luna 5.6보다 저렴한가요?

OpenAI는 캐싱과 추론의 개선으로 GPT-6 Sol과 Luna를 더 낮은 비용으로 제공할 수 있게 되었고, GPT-5.6 가격 대비 50% 인하하는 방식으로 절감분을 돌려주었다고 설명합니다^[4]. 다른 이유는 제시하지 않았고, GPT-6 Luna 가격의 종료일도 없습니다.

GPT-6 Luna는 성능이 더 약한가요?

OpenAI가 공개한 수치로는 그렇지 않습니다. high 추론 강도에서 AutomationBench 기준 GPT-5.6 Luna보다 5.4포인트 높고, 작업당 비용은 58% 낮습니다^[4]. 다만 리뷰 중심 작업이나 빠짐없는 결과가 필요한 작업에서는 더 약하다는 사용자 보고가 있으며, 10개 작업 A/B 테스트 한 건은 품질 면에서 GPT-5.6 Luna가 우세했습니다^[5]. 자신의 프롬프트로 테스트하세요.

gpt 6 luna가 terra보다 높은가요?

비교할 GPT-6 Terra 자체가 없습니다^[6]^[7]. GPT-5.6 Terra와의 직접 비교 벤치마크도 OpenAI는 공개하지 않았습니다. GPT-6 Luna의 가격은 입력 기준 Terra의 20분의 1, 출력 기준 24분의 1입니다^[1].

gpt 6 luna vs 5.6 sol

GPT-5.6 Sol의 공시 가격은 1M 토큰당 입력 $4, 출력 $20으로, GPT-6 Luna 가격의 40배입니다^[1]. OpenAI는 더 높은 추론 강도의 GPT-6 Luna가 자사 사실성 평가에서 GPT-5.6 Sol과 대등했고, max 추론 강도의 Luna가 OSWorld 2.0 offline에서 medium의 Sol을 앞섰다고 보고합니다^[4].

GPT-5.6 Luna는 왜 이렇게 저렴한가요?

OpenAI는 2026년 7월 30일 GPT-5.6 Luna 가격을 80% 인하했으며, changelog에는 인하 이유가 나와 있지 않습니다^[9]. 그래도 GPT-6 Luna보다는 비쌉니다.

gpt-5.6 Luna 가격은 얼마인가요?

OpenAI의 GPT-5.6 Luna 공시 가격은 1M 토큰당 입력 $0.20, 캐시 입력 $0.02, 캐시 쓰기 $0.25, 출력 $1.20입니다. 입력이 272K 토큰을 넘는 프롬프트는 입력 $0.40, 출력 $1.80이며, Batch는 Standard 가격의 절반입니다^[1].

6 Luna xhigh/max 대신 5.6 Luna high로 돌아가면 실제로 많이 손해인가요?

가격 면에서 GPT-5.6 Luna의 출력 단가는 GPT-6 Luna의 2.4배이지만, xhigh와 max는 출력으로 과금되는 추론 토큰을 더 많이 생성합니다^[1]^[10]. OpenAI가 보고한 GPT-6 Luna의 이전 모델 대비 AutomationBench 향상은 high 추론 강도 기준이므로^[4], xhigh나 max에 비용을 쓰기 전에 high의 GPT-6 Luna를 먼저 테스트하는 것이 합리적입니다. 자신의 워크로드에서 완료된 작업당 비용과 정확도를 비교하세요.

GPT-6 Luna와 5.6 Luna 중 선택하기

새로운 대량 작업이라면 GPT-6 Luna로 시작하세요. 입력 가격은 절반, 출력은 58% 낮고, 지식 컷오프도 더 최신이며, OpenAI 자체의 GPT-5.6 Luna 비교에서도 이깁니다. 검증된 프로덕션 프롬프트가 길거나 빠짐없는 답변에 의존한다면, 나란히 비교한 테스트가 다른 결론을 내기 전까지 GPT-5.6 Luna를 유지하세요. 사용자들이 성능 저하를 보고한 곳이 바로 그 영역입니다. GPT-5.6 Terra는 20–24× 높은 가격으로 필요한 정확도를 얻는다는 것이 평가로 확인된 경우에만 사용하세요.

대부분의 팀에게 GPT-6 Luna vs 5.6 Luna의 결론은 이렇습니다. GPT-6 Luna를 먼저 테스트하고, 평가에서 이전 모델이 더 나은 것으로 나온 곳에는 이전 모델을 유지하세요.

참고 자료

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OpenAI. GPT-6 Luna model page. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
OpenAI. GPT-5.6 Luna model page. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna
OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. 2026년 10월 확인, 출처: openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
Reddit r/codex. I A/B tested GPT-5.6 Luna and GPT-6 Luna on the same engineering tasks. 2026년 10월 확인, 출처: reddit.com/r/codex/comments/1wp7ckc
OpenAI. Models. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/models
OpenAI. Using GPT-6. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
OpenAI. GPT-5.6 Terra model page. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra
OpenAI. API changelog. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/changelog
OpenAI. Reasoning models. 2026년 10월 확인, 출처: developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning
Reddit r/OpenAI. Luna 6 is a massive downgrade over Luna 5.6. 2026년 10월 확인, 출처: reddit.com/r/OpenAI/comments/1wnxg0n
reAPI. GPT-6 Luna API docs. 2026년 10월 확인, 출처: reapi.ai/docs/gpt-6-luna