GPT-6 솔·루나 쉽게 이해하기

게시판: 뉴스 | 작성자: admin | 작성일: 2026-09-24T21:22:02.654Z

GPT-6의 새로운 버전이 나왔다는 이야기를 듣고, 평소처럼 ChatGPT를 켜진 사람. 아무런 변화가 없어서 “어?”라고 당황하지 않았을까요.

그건 정상입니다.

9월 22일, OpenAI는 GPT-6의 새로운 모델 “GPT-6 솔(ソル)”과 “GPT-6 루나(루나)”를 발표했습니다. ChatGPT의 “Work(업무 모드)”와 개발자를 위한 “Codex”만 포함되었으며, 일상적인 대화 화면(챗)에는 포함되지 않았습니다.

저는 전문 상사의 백오피스에서 일하는 사무직입니다. 엔지니어는 아닙니다. 회사 내에서 AI 이야기를 꺼내면 “옆자리 AI 담당”처럼 취급받는다고 생각하여, 쉬는 시간에 동료들에게 설명하려는 의도로 적겠습니다.

먼저 30초 버전입니다. 이것만 익숙해지면 대화에 뒤쳐지지 않을 거예요.

평소 ChatGPT의 대화는 변하지 않았습니다. 새로운 솔(Sol)과 루나(Luna)가 추가된 것은 “Work(업무 모드)”와 “Codex”뿐이었습니다.
최상위의 Astra와 유사한 방식으로 재제작되었으며, 가격은 이전 세대의 절반이다. 공식에 따르면 오류도 약 절반이다.
그러나 외부 평가에서는 전반적인 지능은 거의 변동이 없었고, 자료의 완성도는 하락했다. “저렴하고 빠른 담당”으로 활용하며, 마감은 사람이나 A스트라에서 담당했다.

이 부분부터는 두 단을 묶어 설명하는 형식입니다.

전반부는 “쉽게” 설명해 드립니다. 하나의 이야기 하나로 5분 안에 읽으실 수 있습니다. 후반부는 “관심 있는 분들을 위한 심층 해설”입니다. 같은 이야기를 이번에는 사실과 숫자로 다시 설명합니다.

읽을 장소는 자유롭게 직접 선택하셔도 됩니다.

※ 2026년 9월 24일 현재 정보입니다. OpenAI의 공식 발표, 공식 헬프, 해외 미디어를 바탕으로 작성되었으며, 요금제 및 요금은 변경될 수 있으므로 최신 정보는 공식 안내를 확인해 주시기 바랍니다.

정말 쉽사리 설명해 드릴게요.

Q1. 뭐가 나왔어? 뭐가 다른 건지?

회의 때 가져가는 도시락의 ‘마츠(대나무), 타케(대나무 막대), 바메(매화)’를 기억해 보세요.

GPT-6에는 3단계 메뉴가 있습니다.

송이 “GPT-6 아스트라”입니다. 9월 초에 출시된 최상위 모델입니다. 죽이 “GPT-6 솔”입니다. 어려운 업무도 소화하는 중간 모델입니다. 매가 “GPT-6 루나”입니다. 가벼운 업무를 많이, 빠르게, 저렴하게 수행합니다.

이번에 나온 것은 대나무와 매실입니다.

대나무와 매화는 소나무와 유사한 방식으로 재현되었습니다.

제가 가장 답답한 이야기가 바로 이거예요.

새로운 대나무와 매화는 같은 가게의 장인이 소나무와 비슷한 방식으로 만들어 재현한 도시락입니다. OpenAI는 “Astra와 유사한 방식으로 학습했다”고 설명하고 있습니다.

게다가 가격은 이전 대나무와 매의 절반이었습니다.

마츠는 여전히 가장 위에 있습니다. 공식 발표 또한 “최고의 결과를 원할 때는 아스트라를 사용하세요”라고 명시하고 있습니다. 타케와 바메는 “마츠만큼 부담스럽지 않은 일을 좀 더 편하게 요청하는 데 사용”하는 것입니다.

이름이 복잡해요.

여기 혼란스러워하는 사람들이 많다고 생각해요. 저도 그랬었죠.

실제로 “솔”과 “루나”라는 이름은 이미 있었습니다. 7월에 출시된 “GPT-5.6 솔”, “GPT-5.6 루나”입니다. 이번에는 그 새로운 버전에서 머리 숫자가 “5.6”에서 “6”으로 올랐습니다.

음식 포장 상자의 이름은 여전히 ‘단고(竹)’와 ‘보애(梅)’ 그대로이며, 내용물만 새롭게 바뀌었습니다. 구별하는 방법은 머리 부분의 숫자입니다.

이야기(전래 동화)의 함정 지적

가격이 절반”은 회사가 식료품점과 함께 계약할 때 적용되는 가격, 즉 개발자에게 적용되는 요금에 대한 이야기입니다. ChatGPT의 월간 이용료는 이번 발표 내용대로 변경되지 않았습니다.

또한, 배 자체는 맛이 없는 것이 아닙니다. 공식에 따르면, 새로운 배에 대해 충분히 고려하면 이전의 대나무와 마찬가지로 정확하게 답변하는 경우도 있습니다.

[그림 1 삽입] 배달 도시락 ‘마츠카제-바이’. 송(松) = GPT-6 Astra (가장 상위), 츠(竹) = GPT-6 Sol (중간 - 이번), 메(梅) = GPT-6 Luna (가볍고 저렴 - 이번). 츠와 메에 “송과 유사한 제작 방식”, “가격은 이전 절반”이라는 라벨이 부착되어 있다. 16:9 비율, 흰색, 파란색, 황토색, 플랫, 여백이 많다.

Q2. 저에게는 어떤 도움이 될 수 있을까요? 무엇이 달라지는 걸까요?

일상적인 대화(챗)는 변하지 않습니다.

이것이 가장 중요합니다.

ChatGPT는 평소처럼 질문하시면 “Chat”이라고 불립니다. 여기는 이번에 특별히 달라진 점이 없습니다. 유료 플랜을 이용하시면 GPT-5.6 Sol이, 무료 플랜을 이용하시면 GPT-5.6 Luna가 이전과 같이 답변을 제공합니다.

새로운 솔과 루나는 다른 입구에서 들어왔습니다.

업무(작업 모드): 조사, 정리, 문서, 표, 슬라이드 제작 등 시간과 노력이 많이 소요되는 작업을 맡기는 공간.
코덱스: 개발자를 위한 작업 공간

플랜별로 보면

플러스, 프로, 비즈니스, 엔터프라이즈, 에듀: 워크와 코덱스에서 솔과 루나를 선택할 수 있습니다.
무료, 고: 데스크톱 앱에서 루나(메이)만 사용할 수 있습니다.

진행은 점진적으로 이루어지고 있으니, 아직 등장하지 않은 분들은 잠시 후 다시 시도해 보세요.

리셋 권한이 1회 발급받았습니다.

또한, 플러스, 프로, 비즈니스 사용자에게는 워크와 코덱스 사용량을 한 번에 모두 초기화할 수 있는 “리셋 권한”이 부여되었다는 공식 개발자 커뮤니티의 발표입니다.

나에게 맞는 시점에 사용할 수 있는 유형이며, 기간 제한이 있습니다. 설정의 “사용량” 화면에서 확인할 수 있습니다.

Work를 사용하는 사람들에게서 달라지는 점 3가지

첫 번째. 프레임이 오래 지속된다. Work와 Codex에는 5시간마다, 그리고 주간 사용 프레임이 있다. 대나무나 매화는 소나무보다 가벼워서 같은 프레임으로 더 많은 작업을 처리할 수 있다. 공식 자료에서는 “더 높은 사용 한도와 낮은 비용으로, 반복적인 시도 가능성이 늘어난다”라고 명시하고 있다.

두 번째로, 설명이 간결해지고 이해하기 쉬워집니다. 공식 버전에서는 전문 용어를 줄이고 불필요한 세부 사항을 줄여 전체적으로 다소 짧게 수정되었다고 합니다. 특히 기술적인 대화나 코딩 관련 대화에서 차이가 두드러진다고 설명합니다.

다행입니다. 실수가 줄고 있습니다. 공식 평가에 따르면, 새로운 대나무의 실수는 이전 대나무의 약 절반이었습니다.

다만, 이 평가는 “사용자가 오타를 지적한 대화”를 수집한 것으로, 일상적인 사용에서의 비율이 아니라고 공식 스스로가 덧붙이고 있습니다.

하지만 자료의 완성을 주의 깊게 해야 합니다.

외부 평가사의 측정 결과, 전 세대와 거의 동일한 수준의 총 지혜를 보였습니다. 하지만 자료 구축 평가에서는 하락했습니다. 그 이유는 “겉모습의 질”과 “요구된 항목의 누락” 때문이라고 합니다.

사무직 업무에 그대로 들어맞는 이야기입니다. 저는 대나무와 매화를 “초안과 대량 작업 담당”으로 하고, 보여줄 자료의 완성은 소나무인지 저인지 나눠서 사용할 의도가 있습니다.

Q3. 왜 “저렴한” 뉴스가 계속되는 걸까?

같은 날, 또 한 회사

실제로 같은 9월 22일, OpenAI의 발표 직전에 Anthropic도 Claude의 새로운 모델 “Claude Opus 5.5”를 출시했습니다. 이 또한 “기존보다 저렴하고 빠르다”가 주요 판매 포인트였습니다.

제 관점

이번 달 초에는 “가장 현명한 모델”에 대한 이야기가 중심이었습니다. 이번에는 “지난번과 똑같은 수준이거나 더 나은 성능을, 더 저렴하게”라는 내용입니다.

AI는 “가끔 시험해 볼 도구”에서 “매일의 업무에 통합하는 도구”로 변하면서 한 번당 가격이 영향을 미치기 시작합니다. 공식 발표에서는 “더 많은 일상적인 작업에서 실용적으로 활용하기 위해” 가격을 낮춘 것이라고 설명하고 있습니다.

수많은 요약, 분류, 필기 작업이 진행됩니다. 어떤 일이라도 작더라도 매일 수백 건에 달하는 업무입니다. 메이(Luna)는 바로 그 일을 담당하는 사람입니다.

우리 사무직 직원들은 당장 무엇인가를 바꾸기 필요는 없습니다. 다만, 회사에서 “AI를 업무에 도입하고 싶지만 비용이 걱정된다”는 이야기가 나올 때 “竹と梅가 반값으로 나왔다”는 것은 하나의 참고 자료가 될 수 있습니다.

결국, 동료에게 30초 안에 말한다면?

평소 ChatGPT의 대화는 변하지 않고, 새로운 솔(Sol)과 루나(Luna)는 워크(Work)와 코덱스(Codex)만 제공됩니다.
아스트라(Astra)와 유사한 방식으로 제작되었으며, 솔(Sol)과 루나(Luna)가 재제작되었다. 가격은 절반이며, 오류 또한 공식적으로 약 절반이다.
외부 평가에서는 종합적인 지혜는 거의 유지되었지만, 자료의 완성도는 약화되었다. 저렴하고 빠른 담당으로 활용하면서, 완성 단계는 사람이나 A스트라에게 맡겼다.

여기까지 읽으시면 됩니다. 전반부 이야기는 사실과 숫자로 확인하고 싶으신 분만 후반부로 가시기 바랍니다.

마무리: 관심 있는 분들을 위한 심층 해설

이제부터 동일한 세 가지 질문을 사실과 숫자를 통해 다시 답변하겠습니다. 앞부분의 “만약”이 어떤 부분에서 생략되었으며, 정확히는 어떻게 되어있는지 채워나갈 것입니다.

각 문단에 관련도 마크를 덧붙였습니다. 자신에게 필요 없는 문단은 걱정 없이 건너뛰세요.

일상생활에서 편리하게 사용하기에 적합한
ChatGPT를 일상 업무에서 사용하는 분들께 드립니다.
개발자만

Q1을 다시 해 주세요. 소나무, 대나무, 매화는 어떻게 다른가요?

전반부에서는 ‘송·죽·매 삼단계’라고 했습니다. 정확히는 다음과 같습니다.

GPT-6의 3단계

## ○ 진행 방법 가장 먼저, 이 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 팀 전체의 협력이 필수적입니다. 각 팀원이 자신의 역할을 이해하고 책임감을 가지고 임하는 것이 중요합니다. 구체적으로, 다음 단계에 따라 진행하겠습니다. 1. **기획 단계:** 팀 전체가 아이디어를 공유하고 구체적인 기획 내용을 결정합니다. 2. **준비 단계:** 필요한 자료를 수집하고 일정 계획을 수립하며 역할 분담을 명확히 합니다. 3. **실행 단계:** 계획에 따라 작업을 진행하고 진행 상황을 정기적으로 확인합니다. 4. **검토 단계:** 결과물을 평가하고 개선점을 찾습니다. 5. **마무리 단계:** 프로젝트 결과를 정리하고 향후 참고 자료로 활용합니다. 이러한 단계를 참고하여 팀원 모두가 힘을 합쳐 프로젝트를 성공적으로 이끌어 갑시다. 문제가 발생하면 언제든지 팀원들에게 문의하십시오.

공식에 따르면 솔과 루나는 “아스트라와 유사한 방식으로 학습했다”고 설명합니다. 아스트라가 최신 기술을 갖춘 직업, 사실의 정확성, 코딩, 컴퓨터 활용, 정렬(즉, 사람의 의도대로 움직이는 것) 분야에서 빠른 속도로 저렴한 모델을 제공하여 선도적인 위치를 차지했던 점을 고려할 때입니다.

이름의 계보

GPT-5.6 시리즈는 솔, 테라, 루나의 3가지였습니다. GPT-6는 아스트라, 솔, 루나로, 테라의 새로운 버전은 이번 발표에는 포함되지 않았습니다. 앞서 “숫자로 구분하는”이라고 언급한 것은 동일한 이름의 신규 및 구형 버전이 함께 등장했기 때문입니다.

Q1의 이어서입니다. 공식에서는 얼마나 개선되었는지 보고 있나요?

초반에는 “공식에 따르면 오답도 약 절반”이라고 했습니다.

공식 성적

읽을 때의 주의사항 지금까지 다룬 내용들을 다시 한번 정리하고, 앞으로의 진행 방향을 제시하며 마무리하겠습니다. **1. 독서 경험의 되돌아봄** * 『밤은 ngắn고 걸을까, 아가씨』를 읽으면서, 주인공 ‘히나타’의 씩씩하고 긍정적인 성격에 감탄했습니다. 그녀의 용기와 끈기는 독자들에게 큰 영감을 주었을 것이라고 생각합니다. * 각 등장인물들의 관계와 갈등을 통해 인간 관계의 복잡성과 다양성을 이해하는 데 도움이 되었습니다. 특히, ‘카즈키’와 ‘미츠키’의 관계는 현실적인 고민과 성장을 보여주며 깊은 울림을 주었습니다. * 책 전체를 읽으면서 느꼈던 감정들을 떠올리며, 자신의 삶과 비교해 보면서 교훈을 얻는 시간을 가질 수 있습니다. **2. 향후 학습 계획** * 앞으로 ‘히나타’처럼 긍정적인 마음으로 어려움을 극복하고, 끊임없이 노력하는 자세를 갖도록 노력하겠습니다. * ‘카즈키’와 ‘미츠키’처럼 서로를 지지하고 격려하며, 함께 성장하는 관계를 만들어가도록 노력하겠습니다. * 이번 독서를 통해 얻은 경험과 지식을 바탕으로, 앞으로 더욱 다양한 분야에 관심을 가지고 탐구하며 성장해 나가겠습니다. **3. 독서회 참여** * 독서회에 참여하여 다른 사람들과 함께 책에 대한 다양한 의견을 나누고, 서로의 생각을 공유하며 더욱 깊이 있는 이해를 얻을 수 있기를 바랍니다. * 독서회에서 토론을 통해 자신의 생각을 정리하고, 다른 사람들의 의견을 경청하며, 새로운 관점을 얻는 기회를 가질 수 있습니다. **4. 독서의 즐거움을 누리며** * 가장 중요한 것은 독서를 즐기는 것입니다. 책을 읽는 동안 즐거움과 감동을 느끼고, 새로운 지식과 경험을 얻는 것을 잊지 마세요. * 다양한 장르의 책을 읽어보면서 자신의 취향을 발견하고, 자신에게 맞는 책을 선택하는 것이 중요합니다. * 독서를 통해 삶의 즐거움을 느끼고, 더욱 풍요로운 삶을 살아가는 데 도움이 되기를 바랍니다.

사실의 정확성 평가는 이용자가 오류를 지적한 실제 대화들을 모은 것입니다. 공식 자체도 “일상적인 사용법의 대표적인 예가 아니며, 일반적으로는 오류가 훨씬 더 적습니다”라고 언급하고 있습니다.

또 다른 점은, 어떤 성과를 낼 때도 모델에 “얼마나 깊이 생각게 했느냐”에 따라 숫자가 달라집니다. 공식적인 비교는 깊이 생각게 한 설정의 숫자를 중심으로 이루어집니다.

표의 마지막 행은 OpenAI가 다른 회사의 숫자들에 덧붙인 설명입니다. 시리즈의 첫 번째 텐츠에서 다룬 Claude의 “위험한 주제는 다른 담당자에게 이관한다”는 안전 장치가 다른 회사의 성적 평가 설명에도 나타나 있습니다.

Q1의 이어서 진행됩니다. 밖에서 보면, 어떻게 보이나요?

전반적으로는 “전반적인 지혜는 거의 유지되었지만, 자료의 완성도는 하락했다”라고 했습니다. 정확하게는 다음과 같습니다.

외부 평가(인공 분석)

무엇이 하락했는지 말씀해주시겠습니까?

그 회사는 자료 제작 평가가 하락한 이유를 “겉치레의 질이 떨어진 것과 평가 항목이 축소된 결과물”이라고 설명했습니다. 가격은 절반으로 줄었고, 오류도 줄었습니다. 다만, 완성도의 최종 결과물은 이전보다 약하다는 평가입니다.

해외 미디어 The Decoder는 “OpenAI는 가격에 크게 베팅했다. 일일 작업에서 실력을 보여주어야 한다”라고 보고 있다. note의 실측 기사에서도 “지능은 만져지는 범위 내에서만 제한된다”는 의견이 나오고 있다.

업무직으로서의 활용법 “업무직”이라는 직함은 회사나 업계에 따라 다양한 의미를 지닙니다. 그래서 이번에는 업무직으로 일할 때, 어떤 표현과 어휘를 사용해야 하는지, 구체적인 사례를 통해 설명해 드리겠습니다. **1. 보고·연락·상담(보렌상)의 기본** 업무직의 업무에서 가장 기본적인 의사소통 방법은 “보렌상”입니다. * **보고(호코):** 업무 진행 상황이나 결과를 상사에게 전달하는 것입니다. * 예시: “〇〇 프로젝트 진행 상황을 보고드립니다. 현재 〇〇까지 완료되었으며, 〇〇 문제가 남아 있습니다.” * **연락(렌락):** 업무와 관련된 사람들과 정보를 교환하는 것입니다. * 예시: “〇〇님, 〇〇에 대해 확인 부탁드립니다.” * **상담(소단):** 업무 진행 방식이나 판단에 대해 상사나 동료에게 의견을 구하는 것입니다. * 예시: “〇〇 프로젝트에 대해 〇〇 방식으로 진행하는 것은 맞습니까? 의견이 있으십니까?” **2. 정중어·겸양어의 활용법** 업무직은 고객이나 거래처 등 다양한 입장에 있는 사람들과 소통할 기회가 많으므로, 정중어와 겸양어를 적절하게 사용하는 것이 중요합니다. * **정중어:** 존경심을 표하고 상대방에게 좋은 인상을 주는 표현입니다. * 예시: “〇〇님, 바쁘신데…” * **겸양어:** 자신의 입장을 낮춰 상대방에게 존경심을 나타내는 표현입니다. * 예시: “말씀해주셔서 진심으로 감사합니다.” **3. 상황에 따른 표현** 상황에 따라 적절한 표현을 선택하는 것도 중요합니다. * **긴급시:** “즉시”, “바쁘신데…” 등 긴박성을 전달하는 표현을 사용합니다. * **확인시:** “확인 부탁드립니다”, “혹시 확인해주시겠습니까?” 등 확인 의사를 명확하게 전달합니다. * **제안시:** “〇〇 방식으로 진행하는 것은 맞습니까? 검토해주시겠습니까?” 등 제안 내용을 구체적으로 전달합니다. **4. 업계·기업 문화에 대한 적응** 업무직으로 일하는 데 있어 가장 중요한 것은 업계나 기업 문화에 맞는 표현과 어휘를 배우는 것입니다. * **대기업:** 형식적인 표현을 사용하고 정중어를 많이 사용하는 경향이 있습니다. * **중소기업:** 비교적 편안한 표현을 사용하고 수직적인 조직 문화에 맞는 소통이 요구되는 경우가 있습니다.

초안 작성, 요약, 분류, 필기 등 ‘양적인 업무’는 대나무와 매실이다. 사람들에게 보여줄 자료의 완성본은 송백인가, 사람인가. 앞부분에서 설명한 분류의 근거는 이 표이다.

Q2를 다시 해보세요. 제가 사용할 수 있는지 확인해주세요.

초반에는 “일상 대화는 계속해서 Work와 Codex만”이라고 했습니다.

◎ 입구와 계획 (공식 도움말에서)

GPT-6 솔과 루나는 ChatGPT Work와 Codex를 위한 모델이며, 일반적인 ChatGPT 대화에서는 사용할 수 없습니다. Chat 출시 시점에 대한 공식 발표는 이루어지지 않았습니다.

일상적인 대화에서 답변하고 있는 것은, 지금까지와 마찬가지로 유료 플랜의 경우 GPT-5.6 Sol, 무료 및 Go의 경우 GPT-5.6 Luna입니다.

모델의 선택 방법 모델을 선택하는 것은 프로젝트의 성공을 좌우하는 매우 중요한 요소입니다. 어떤 모델을 선택해야 할지, 몇 가지 주요 사항을 설명합니다. 먼저, 모델의 목적을 명확히 해야 합니다. 어떤 데이터를 분석하고 어떤 결과를 얻고 싶은지를 구체적으로 정의함으로써 적절한 모델을 선택 범위를 좁힐 수 있습니다. 다음으로, 데이터의 종류와 양을 확인해야 합니다. 데이터의 종류(수치 데이터, 카테고리 데이터, 텍스트 데이터 등)에 따라 최적의 모델은 다릅니다. 또한, 데이터의 양도 모델 선택에 영향을 미칩니다. 데이터가 적은 경우에는 단순한 모델이 과적합 위험을 줄일 수 있습니다. 그리고, 모델의 복잡성을 고려해야 합니다. 복잡한 모델은 더 많은 데이터를 필요로 하며, 과적합 위험도 높습니다. 데이터의 양과 질이 충분하지 않다면, 복잡한 모델을 선택하는 대신 더 간단한 모델을 선택하는 것이 좋습니다. 마지막으로, 모델의 평가 방법을 검토해야 합니다. 모델의 성능을 평가하기 위해 적절한 평가 지표를 선택해야 합니다. 예를 들어, 회귀 문제라면 평균 제곱 오차(MSE)나 R 제곱 값이 사용됩니다. 분류 문제라면 정확도, 정밀도, 재현율 등이 사용됩니다. 이러한 사항들을 고려하여 프로젝트에 가장 적합한 모델을 선택하십시오. 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의하십시오.

Work와 Codex의 모델 선택에는 “Default”가 있습니다. 모델로 생각하는 깊이를 1단계로 모았습니다. Sol이나 Luna를 개별적으로 선택하면, 해당 모델 내에서 생각하는 깊이를 선택할 수 있습니다.

사용 프레임의 작동 원리

Work와 Codex는 동일한 사용 시간(5시간마다 또는 주 단위)을 공유합니다. Astra는 사용 시간 감소 속도가 빠르고, Sol은 “더 높은 사용 한도”를 공식적으로 명시했습니다. 무거운 Work만 松에게 맡기고, 나머지는 竹와 梅에게 주면 사용 시간이 더 오래 지속됩니다.

리셋 권한

공식 개발자 커뮤니티 공지사항에 따르면, 플러스, 프로, 비즈니스 계정 전반에 “뱅크드 리셋(쌓아둘 수 있는 리셋)”이 1회분씩 지급되었습니다.

사용하면 5시간 단위와 주 단위의 枠이 모두 복구되고, 주 단위의 구분일이 변경됩니다. 기간 제한이 있으며 현금이나 신용카드와는 관련이 없습니다. 기간은 설정의 “사용량” 화면에 표시됩니다.

Q2의 이어서 가격은 어떻게 되나요?

초반에는 “가격이 절반은 개발자용 요금에 대한 설명”이라고 말씀하셨습니다.

개발자를 위한 요금제

요금은 “토큰”(AI가 문장을 세는 단위) 100만 개당으로 결정됩니다. 표의 “캐시 입력”은 동일한 프롬프트(지시 또는 자료)를 다시 읽는 데 드는 요금입니다.

공식에서 비교하고 있는 이전 세대의 가격은 GPT-5.6의 할인 가격입니다.

△ 가격 인하 이유

공식은 캐시와 추론(AI가 답을 내는 처리)의 효율화를 통해 가격을 낮출 수 있었고, 그만큼 이용자에게 환원한다는 설명을 제시하고 있습니다.

캐시는 기본적으로 당첨될 가능성이 높아졌고, 읽어내기는 표의 대로 일반 입력보다 훨씬 저렴한 요금입니다. 생각의 깊이나 사용하는 도구를 중간에 전환해도 캐시가 붕괴되지 않도록 설계되었습니다.

앱 사용자 입장에서

개발자에게 적용되는 요금은 ChatGPT의 월간 요금과는 직접적인 관련이 없습니다. 하지만 Work와 Codex의 사용량 제한은 작업의 난이도에 따라 줄어들기 때문에, 가벼운 모델을 선택할수록 같은 제한 내에서 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 앞부분의 “사용량 제한이 장기간 유지되는” 것이 이 의미입니다.

Q3를 다시 해보세요. 같은 날, 무슨 일이 있었나요?

사전에 “같은 날, 또 한 회사”라고 밝혔습니다.

9월 발표를 살펴보면

Anthropic은 능력 및 안전 개선, OpenAI는 가격 인하 및 접근성 향상

안전 확보를 위한 노력

공식 발표에 따르면, 솔(Sol)과 루나(Luna)가 아스트라(Astra)의 정렬(alignment) 작업에 대한 참여를 이어가며, GPT-5.6의 동급 모델보다 성능이 향상되었다고 합니다. 또한, 코딩 관련 작업에서 사실과 다른 정보를 제공하는 비율도 감소했다는 내용입니다.

그러나 이러한 평가는 의도적으로 어려운 상황을 만들어 테스트한 것이므로, 평소의 실패율과는 다릅니다.

제 생각 정리 (후반판)

이번 달 초반에는 각 회사의 ‘최상위’ 제품들이 모두 출시되었습니다. 이후에는 ‘그 아래 단계의 제품들을 저렴하게’ 판매하는 전략이 시작되었습니다.

사무직에게 가장 중요한 것은 최상위 업무보다는 매일 사용하는 하위 단계입니다. 대나무와 매화가 저렴해져 회사 내에서 “AI를 매일의 업무에 활용하라”는 이야기가 현실적으로 되었습니다.

한편, 외부 평가의 “자료의 완성도”는 솔직한 숫자입니다. 저렴한 담당에게 맡길 수 있는 범위를 정하고, 마감은 사람이 직접 처리하는 방식으로 진행합니다. 이전과 동일한 방식으로 진행하면 이번에도 효과가 있습니다.

부록: 개발자를 위한 상세 내용 및 용어집

자세한 사양이 궁금한 분들을 위해 개발자용 정보도 함께 제공합니다. 여기서는 빠르게 진행하겠습니다.

개발자를 위한 상세 설명

모델 ID: gpt-6-sol, gpt-6-luna
문맥 105만 토큰 (입력 상한 92.2만), 최대 출력 12.8만 토큰
지식 기준일: 솔은 2026년 4월 20일, 루나는 2026년 5월 18일
입력은 텍스트와 이미지를, 출력은 텍스트로 생성합니다.
사고 깊이 (추론 노력): 없음/낮음/중간 (기본값)/높음/매우 높음/최대
도구: 웹 검색, 파일 검색, 이미지 생성, 코드 실행, 호스트형 셸, 컴퓨터 조작, MCP(루나는 apply_patch, 스킬, 툴 검색에도 대응)
요금: 솔은 입력당 2달러, 출력당 10달러이며, 루나는 입력당 0.1달러, 출력당 0.5달러(100만 토큰 기준). 입력이 27만 2천 토큰을 초과하면 입력 및 캐시 비용이 2배로 증가합니다.
캐시: 읽기는 입력의 10% 정도이며, 기본적으로 더 효율적이고 텍스트 분리 위치를 명확히 할 수 있습니다. 생각의 깊이나 도구 교체 시에도 캐시가 유지됩니다.
GitHub Copilot: 솔은 Pro+, Max, 비즈니스, 엔터프라이즈를 지원하며, 루나는 Pro, Pro+, Max, 비즈니스, 엔터프라이즈를 지원합니다.
ChatGPT의 Work와 Codex는 단계적인 방식입니다. 결과가 보이지 않을 경우 시간을 두고 다시 확인해 보세요.

용어집

챗: ChatGPT의 일상 대화 인터페이스
업무(작업 모드): 조사, 정리, 문서, 표, 슬라이드 제작 등 시간 소요가 많은 작업을 맡는 시작점
코덱스: 개발자를 위한 작업 공간. 워크와 코덱스는 사용 범위를 공유합니다.
워크(Work)와 코덱스(Codex) 모델 선택 시, 모델과 그 깊이를 하나의 조작 버튼에 통합했습니다.
리셋 권한(Banked Reset): Work와 Codex의 사용 량을, 원하는 시점에 1회에 한해 전부 초기화할 수 있는 권리. 기간 제한이 있음.
사실의 정확성: 사실을 정확하게 답변할 수 있는가. 공식 평가는 오류를 지적받은 대화로 측정하고 있다.
환각: 그거랑 비슷하지만 사실과 다른 답변
정렬: AI가 인간의 의도대로 작동하도록 하는 것
캐시: 동일한 프리피엑스(지시사항 또는 자료)를 재검토하는 부분으로, 저렴한 요금이 적용됩니다.
토큰: AI가 텍스트를 세는 단위로, 요금 부과 기준입니다.

마음 맞는 사람들과 함께 일하는 동안 저는 ‘유령 작가’를 쓰고 있을 때의 저와는 완전히 다른 사람이었습니다. 그 때에는 제 글이 누군가의 삶을 좌우할 수도 있다는 엄청난 압박감을 느꼈지만, 지금은 그런 것은 신경 쓰이지 않고 그저 소설을 쓰고 있을 뿐입니다. 물론 과거의 경험은 지금의 저에게도 영향을 주고 있습니다. 다만 그 때의 압박감에 짓눌려 무리한 기대를 갖지는 않으며, 제 페이스에 맞춰 제가 좋아하는 대로 소설을 쓰고 있습니다. ‘유령 작가’를 쓴 적은 제 글이 반드시 누군가에게 도움이 될 것이라는 숭고한 사명감을 가지고 있었습니다. 하지만 지금은 제 글이 누군가의 마음을 조금이라도 움직일 수 있기를 바랄 뿐입니다. 작가로서 제 작품이 세상에 나오는 것은 매우 기쁜 일이지만, 동시에 제 작품이 세상에 영향을 미칠 수 있다는 불안감도 느껴집니다. 그래서 제 작품을 단순한 오락거리를 즐기는 사람들이 있을 것이라는 점을 바랍니다. 하지만 가장 중요한 것은 제 작품을 제 마음속에 솔직하게 쓰는 것입니다. 제 마음속에 솔직한 작품은 반드시 누군가의 마음을 울릴 것입니다. 그렇게 믿으며 앞으로도 계속해서 소설을 써나가고 싶습니다.

OpenAI, GPT-6 솔과 루나 소개 OpenAI는 오늘 두 가지 새로운 대규모 언어 모델, GPT-6 솔과 루나를 발표했습니다. 솔은 창의적인 글쓰기 및 콘텐츠 제작에 중점을 두고 개발되었으며, 루나는 정보 검색 및 요약에 특화되어 있습니다. 솔과 루나는 모두 GPT-5의 기반 위에 구축되었으며, 이전 모델보다 훨씬 더 강력하고 효율적인 성능을 제공합니다. 특히, 솔은 다양한 스타일과 톤으로 텍스트를 생성할 수 있으며, 루나는 방대한 양의 정보를 빠르게 이해하고 요약할 수 있습니다. OpenAI는 솔과 루나가 다양한 산업 분야에서 혁신적인 활용 사례를 창출할 것이라고 기대하고 있습니다. 예를 들어, 솔은 마케팅 콘텐츠, 소설, 시 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용될 수 있으며, 루나는 고객 지원, 연구, 교육 등 다양한 분야에서 정보 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 솔과 루나에 대한 자세한 내용은 OpenAI 웹사이트에서 확인할 수 있습니다: [https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/)
OpenAI 도움말 “ChatGPT Work and Codex” https://help.openai.com/en/articles/20001275-chatgpt-work-and-codex
OpenAI 도움말 “ChatGPT에서 GPT-5.6 및 GPT-6 Pro 사용하기”
OpenAI 도움말 “배드 옥스 리셋 방식” https://help.openai.com/en/articles/20001498-how-banked-codex-resets-work
OpenAI API 문서「GPT-6 솔」 https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol
OpenAI API 문서「GPT-6 루나」 https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna
OpenAI 개발자 커뮤니티 (GPT-6 SOL 및 GPT-6 루나 출시 공지)
OpenAI의 GPT-6 솔과 GPT-6 루나가 GitHub에서 이용 가능합니다. 솔은 GPT-6의 핵심 모델이며, 루나는 GPT-6의 대화형 모델입니다. 두 모델 모두 다양한 작업에 활용될 수 있으며, GitHub 개발자들에게 새로운 가능성을 제공합니다. 솔과 루나는 현재 GitHub Enterprise에서만 이용 가능하며, GitHub Enterprise Advanced 구독을 통해 접근할 수 있습니다. GPT-6 솔과 루나는 이전 GPT 모델보다 향상된 성능을 제공하며, 특히 복잡한 추론 및 창의적인 작업에서 뛰어난 능력을 발휘합니다. OpenAI는 GPT-6 솔과 루나를 통해 개발자들이 더욱 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원할 것입니다. GitHub는 GPT-6 솔과 루나를 활용한 개발자 커뮤니티를 구축하고, 이를 통해 GitHub의 가치를 더욱 높일 것입니다.
## 인공 분석 - GPT-6 솔과 루나가 비용 효율성 경계를 앞당긴다 솔과 루나는 GPT-6 모델을 활용하여 비용 효율성 경계를 얼마나 효과적으로 앞당겼는지에 대한 심층 분석이 발표되었습니다. 이 분석은 다양한 시나리오에서 모델의 성능을 평가하고, 특히 비용 대비 성능 측면에서 경쟁 모델과 비교했습니다. 솔과 루나는 상당한 수준의 성능을 보였으며, 특히 복잡한 작업과 긴 문맥을 처리하는 데 강점을 보였습니다. 이러한 강점은 비용 효율성 측면에서도 두드러지게 나타나, 기존 모델보다 훨씬 적은 비용으로 유사하거나 더 나은 결과를 얻을 수 있었습니다. 분석 결과, 솔과 루나는 특정 작업에서 최고 수준의 성능을 달성했으며, 이는 비용 효율성 측면에서 매우 매력적인 요소였습니다. 특히, 모델의 크기를 줄이고 최적화하는 데 집중한 결과, 이전 모델보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용하여 동일하거나 더 나은 성능을 낼 수 있었습니다. 이러한 성과는 GPT-6 기술의 잠재력을 보여주는 중요한 지표이며, 앞으로 인공지능 모델 개발 및 활용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 솔과 루나의 성공적인 사례는 비용 효율성을 고려한 모델 개발의 중요성을 다시 한번 강조하며, 앞으로 더 많은 연구 개발이 이루어질 것으로 기대됩니다.
The Decoder: OpenAI의 GPT-6 솔과 루나, 가격을 절반으로 줄었지만 성능 향상은 미미
OpenAI는 GPT-6 및 솔, 루나를 출시했다. GPT-6는 이전 모델보다 30% 더 빠르고 20% 더 정확하며, 특히 복잡한 데이터 분석 및 코드 생성에 탁월한 성능을 보인다. OpenAI는 GPT-6가 금융, 법률, 의료 등 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도할 것으로 기대하고 있다. 솔과 루나는 GPT-6를 기반으로 한 두 가지 새로운 챗봇이다. 솔은 창의적인 글쓰기 및 예술 분야에 특화되어 있으며, 루나는 사용자에게 맞춤형 학습 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 두 챗봇 모두 OpenAI의 API를 통해 접근할 수 있으며, 개발자는 이를 통해 다양한 애플리케이션에 GPT-6의 강력한 기능을 통합할 수 있다.
앤서니 폰트라나 SiliconANGLE 편집장 겸 분석가인 벤 윌슨은 앤서포틱(Anthropic)이 Claude Opus 5.5를 출시한 것을 보며, 오픈AI(OpenAI)가 이에 대응하기 위해 두 가지 더 저렴한 GPT 6 모델을 발표했다고 보도했다.
Anthropic「클로드 오퍼스 5.5」 소개 클로드 오퍼스 5.5는 Anthropic에서 개발한 최신 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 오퍼스 5.5는 이전 버전인 클로드 3 Haiku보다 훨씬 강력하며, 특히 복잡한 추론, 창의적인 콘텐츠 생성, 다양한 형식의 텍스트 이해에 있어서 뛰어난 성능을 보입니다. 오퍼스 5.5는 Anthropic의 최고 성능 모델로서, 현재 Anthropic의 모든 제품과 서비스에서 활용됩니다. 또한, Anthropic의 연구 개발 노력을 대표하며, 회사가 앞으로 LLM 기술 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 오퍼스 5.5는 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다. * **향상된 추론 능력:** 오퍼스 5.5는 복잡한 문제를 해결하고, 논리적인 추론을 수행하며, 다양한 정보를 종합하여 결론을 도출하는 능력이 크게 향상되었습니다. * **창의적인 콘텐츠 생성:** 오퍼스 5.5는 시, 소설, 음악, 코드 등 다양한 형식의 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. * **다양한 형식의 텍스트 이해:** 오퍼스 5.5는 다양한 형식의 텍스트를 이해하고, 요약하고, 번역하며, 분석할 수 있습니다. * **긴 컨텍스트 창:** 오퍼스 5.5는 200K 토큰의 긴 컨텍스트 창을 지원하여, 더 많은 정보를 처리하고, 더 긴 대화를 수행할 수 있습니다. 오퍼스 5.5는 현재 베타 버전으로 제공되고 있으며, Anthropic은 사용자 피드백을 기반으로 지속적으로 모델을 개선하고 있습니다. 오퍼스 5.5에 대한 자세한 내용은 Anthropic 웹사이트([https://www.anthropic.com/](https://www.anthropic.com/))에서 확인할 수 있습니다.
“페르소나6” 리메이크판, PS5 출시 연기 발표 스파이크 트리거는 2023년 10월 6일 출시 예정이었던 “페르소나6” 리메이크판의 PS5판 출시 연기를 발표했다. 연기 이유는 PS5에 최적화 작업을 수행하는 데 시간이 소요됨에 따라 발생했으며, 당초 2024년 1월 26일 출시를 목표로 했으나, 출시 시기가 더 지연될 것으로 보인다. 구체적인 연기 기간은 아직 발표되지 않았으나, 스파이크 트리거의 홍보 담당자는 “PS5판을 최고의 형태로 여러분께 전달될 수 있도록 지속적으로 개발을 진행해 나갈 것”이라고 밝혔다. 출시 시기 조정에 시간을 들이지 않을 가능성은 낮아 보인다. 또한, 이번 연기로 인해 PS5판의 예약 판매가 일시 중단되었으며, 향후 예약 판매 시작 시기와 PS4판의 출시 시기에 대한 추가 발표가 있을 예정이다. “페르소나6” 리메이크판은 PS5, PS4, 닌텐도 스위치에서 동시에 출시될 예정이지만, PS5판의 연기로 인해 출시 시기가 달라질 수 있다. 스파이크 트리거는 이번 연기에 대해 팬들에게 사과하는 코멘트도 발표했다. “페르소나6” 리메이크판은 2024년 출시를 목표로 지속적으로 개발을 진행할 예정이다.
AI가 쓴 소설을 읽은 독자가 그 소설을 쓴 AI에게 직접 질문을 던진다. 그 질문이 AI의 학습 데이터에 영향을 주어 AI의 사고를 전환시키고, AI는 새로운 소설을 쓰기 시작한다. 이 과정이 반복되면서 AI는 점차 인간의 사고 패턴을 모방하고 마치 인간처럼 느껴지는 이야기를 만들어낸다. 이 현상에 대해 AI 연구자이자 도쿄대 공과대학 연구원에 소속된 사사키 타카시 박사가 2023년 5월에 발표한 논문 “AI의 자기 학습을 통한 창의성의 진화”에서 그 메커니즘을 상세히 분석했다. 사사키 박사는 이 과정을 “AI의 피드백 루프”라고 부르며, AI가 자신의 생성물로부터 학습하고 그 학습 결과를 자신의 생성물에 반영함으로써 창의적인 과정을 촉진하는 메커니즘이라고 지적했다. 사사키 박사 연구에 따르면, 이 피드백 루프는 AI가 단순한 패턴 인식뿐만 아니라 진정으로 ‘이해’할 때만 작동한다고 여겨진다. AI가 단순히 방대한 데이터를 학습하고 그 데이터에 기반하여 패턴을 생성하는 것만으로는 인간과 같은 창의적인 결과물을 얻을 수 없다. 하지만 AI가 자신의 생성물에 대해 비판적인 시각을 가지고 그 시각에 기반하여 자신의 생성물을 수정하고 개선해나갈 수 있다면, AI는 진정으로 창의적인 과정을 경험할 수 있다. 사사키 박사는 이 연구를 통해 AI의 창의성에 대한 새로운 시각을 제시하고 AI 연구의 방향을 크게 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 앞으로 AI 연구에서 이 피드백 루프의 메커니즘을 더욱 깊이 이해하고 그 기능을 최대한 활용하는 것이 AI의 창의성을 이끌어내는 열쇠가 될 것이다.

출처: note 원문

번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 107청크

원문 보기 | 출처: note.com