# OpenAI의 GPT-6.1 Sol을 직접 사용해 봤습니다! 과연 Astra와 비교해도 될까요? 실제로 가격 대비 성능이 최고라는 점을 설명해 드립니다.

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-30T20:24:37.890Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/319141297/rectangle_large_type_2_1e2dc93e09d7d3c27fe3a2f1f3e30f81.png?width=1280)

OpenAI는 9월 29일, DevDay 2026에서 GPT-6.1 솔(Sol)을 발표했습니다. 공식 설명에 따르면 GPT-6 솔의 업그레이드 버전이며, 코딩이나 컴퓨터 사용 작업에서 GPT-6 아스트라(Astra)와 유사한 지능을 5분의 1 가격으로 사용할 수 있다고 홍보하고 있습니다.

저 역시 Codex를 한번 사용해 보았습니다. 가격은 이전의 Sol에서 데스크톱으로 바뀌었고, 텍스트 읽기 단가만 낮아졌을 뿐 출력 경향까지 Astra에 의존하므로 저는 이 것을 ‘작은 Astra’라고 부릅니다. OpenAI에 월 구독료를 지불하는 사람이라면 Codex의 일상적인 사용은 이 것으로 충분하고, Astra는 가장 어려운 일련의 작업에만 남겨두면 충분하다고 생각합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790739954-HhyWMNOlfIUCgrPiEK924BmS.png?width=1200)

다른 모델과 비교했을 때의 위치와 가격, 자작 벤치에서 3D 캐릭터 제작 결과물을 정리한 그림입니다.

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> 늘 그렇듯이 영상으로도 설명하고 있습니다.
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## 6 솔의 다음이 아닌, 더 작은 아스트라

공식 명칭은 이전 Sol의 업그레이드라고 부르지만, 제 느낌은 “전세대 개선판”보다 “Astra의 소형판”에 더 가깝습니다. 이전 Sol와 Luna가 출시될 때도 “세대 변화라는 실감이 부족하다”는 의견이 많았습니다. 이번에는 명성에 걸맞은 완성도를 보여줄 것이라고 생각합니다.

고려 대상은 입력과 출력의 가격으로, 움직이는 것은 현금 읽기의 단가와 출력 경향입니다. 공식에서 발표한 벤치마크 역시 코딩, 컴퓨터 사용, 업무 자동화 측면에서 전세대보다 한 단계 더 우수하며, 일부는 Astra와 경쟁하는 수준입니다. 하지만 가장 높은 곳까지 도달하는 것은 Astra로,こちらは 손이 닿는 범위를 저렴하게 넓힌 모델이라고 생각합니다.

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전 세대에서 이어진 발전 폭보다 Astra와 얼마나 가까운지를 보면서 이 모델의 가치가 더 명확하게 드러납니다.

OpenAI의 모델 선택 안내를 보면, OpenAI 스스로도 이 모델을 최고급 모델로, 혹은 가장 저렴한 모델로 보지 않고, 일상적인 업무를 맡기는 수준으로 포지셔닝하고 있다는 것을 알 수 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790739956-LAB41jVpXzrGEdufYoDKey0a.png?width=1200)

OpenAI가 공개하고 있는 모델 선택 안내 화면입니다.

솔이라는 이름에서 가장 높은 수준의 모델을 떠올리기 쉬울 수 있지만, 이 모델은 저렴하고 사용하기 쉬운 모델입니다. 여기서 여러분의 인식을 바꿔야 할 것 같습니다.

## 가격은 그대로 유지하며, 현금 결제만 반값입니다.

API의 표준 가격은 입력과 출력이 이전 Sol과 동일합니다. 저렴해진 것은 캐시 읽기였으며, 전 세대의 절반 가격인 Astra와 비교했을 때 1단계(단계) 저렴해졌습니다. 캐시 읽기는 바로 직전에 보낸 것과 동일한 맥락을 다시 보낼 때 적용되는 저렴한 단가입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790739956-zWhRBAKpEyIaCuDv9JtY2xTw.png?width=1200)

제가 가장 큰 변화라고 생각하는 부분은 바로 이 캐시 읽기입니다. 에이전트는 같은 대화의 맥락을 여러 번 다시 보내면서, 여기서 제시된 단가가 하나의 작업 비용으로 그대로 반영되는 것입니다. Claude의 Opus 시리즈로 먼저 시작된 가격 인하의 흐름이 GPT 측에도 영향을 미친 형태입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790739957-l3oCBqFJzgRIY6A490NULwmi.png?width=1200)

OpenAI 공식 API 가격표 화면입니다.

주의할 점은 가격표의 오른쪽 열에 있는 긴 맥락의 경계를 넘어서면 전체 요청에 대한 입력 및 출력 모두 추가 요금이 부과될 수 있습니다. 긴 맥락을 한 번에 제출하는 방식으로는 이 경계를 인지하는 것이 좋습니다.

## 오늘 어디에서 사용할 수 있는지

사용할 장소는 Codex 또는 ChatGPT Work 또는 API입니다. Codex는 데스크톱 앱과 CLI 모두에서 사용 가능하며, CLI의 경우 `codex -m gpt-6.1-sol`과 같이 모델을 지정하면 바로 전환됩니다. 유료 플랜을 보유한 경우에는 오늘 바로 시도해 보실 수 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790739958-gjEh6VY3GalxT0Z4DmwpSsHF.png?width=1200)

주의할 점은 ChatGPT의 일반 챗 기능으로는 아직 제공되지 않으며, 무료 버전의 Free 및 Go도 대상에 포함되지 않는다는 것입니다. 브라우저에서 자유롭게 대화하듯이 사용하고 싶다면 조금 더 기다려야 합니다.

속도가 중요한 사용자들을 위해 표준의 최대 8배 속도로 토큰을 생성하는 Ultrafast 버전이 출시될 예정입니다. 가격 및 제공 일정은 공식 발표 후 다시 안내드리겠습니다.

## 시도해 보았다. 출력 경향이 Astra에 치우쳐 있다.

저는 자작 25문제 벤치 문제를 풀고 있으며, LP 에디타, 3D 게임 애니메이션, 그림 해설, 논설 등의 주제를 Codex를 통해 만들게 합니다. 이번에는 ‘effort’를 ‘xhigh’로 설정하고, 이전 Sol 6.1 Sol Astra를 같은 주제로 묶었습니다. 종합 점수는 전世代보다 상승했고, Astra에는 미치지 못하는 결과였습니다.

숫자보다 더 흥미로웠던 것은 시각적인 경향이었습니다. 같은 질문으로 나열했을 때, 화면 구성이나 사이드바 디자인, 색상 활용 등이 Astra와 매우 유사했습니다.

일러스트에서 3D 캐릭터를 생성하는 챌린지에서는, 같은 그림을 제시했을 때 어떤 것이 Astra의 출력이 맞는지 혼란스러울 정도의 결과물이 나오면서, 이전 세대와의 차이가 명확하게 드러납니다.

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자작 벤치 Q17에서 위에서부터 솔·6.1, 솔·아스트라 순으로 배열한 결과물입니다.

3D 아쿠아리움에서는 수조의 물고기와 오른쪽 조작 패널 설정 방식이 Astra와 동일한 기획으로 만들어졌습니다.

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제가 만든 벤치에서 Q11로 제작한 결과물입니다.

고블린과 싸우는 FPS 게임은 웨이브가 진행될수록 적의 종류가 늘어나고, 게임 오버까지 실제로 플레이할 수 있도록 제작되었습니다.

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제가 만든 자리대에 Q12를 사용하여 제작한 결과물입니다.

MMORPG의 랜딩 페이지는 단순히 보는 것뿐만 아니라 등록 폼이나 갤러리까지 실제로 작동했기 때문에 뼈대는 그대로 맡기고 싶은 수준의 완성도였습니다.

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자작 벤치 Q03에서 제작한 결과물입니다.

단지, 랜딩 페이지에는 Opus 5.5와 같이 세부적인 구현은 없었고, GPT 특유의 깔끔하고 간결한 느낌이 있습니다. 불필요한 것을 하지 않는 점에서는 Astra와도 같은 경향을 보입니다. Opus는 같은 주제임에도 불구하고 엄청나게 많은 토큰을 사용하기 때문에, GPT 측은 적은 토큰으로 무난하게 정리하는 성격일 거라고 생각합니다.

## 어려운 문제들

가장 우려스러웠던 점은 일러스트레이션에서 SVG로 변환하는 작업이었습니다.

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자작 벤치에서 Q18을 사용하여 원본 그림과 출력된 SVG를 확대하여 나열한 비교입니다.

아스트라는 벡터로도 동일한 주제를 재현할 수 있었기에, 아직은 작은 아스트라라고 부르기에는 미흡한 부분입니다. 형식적으로는 이미지 내장 금지 규정을 준수하고 있지만, 저는 마치 ‘숨겨진 길을 통과한’ 듯한 인상을 받았습니다.

또한, 주제 제시물인 논설은 점수가 낮은 경향이 있었습니다. 전기 쥐나 막대인형 애니메이션은 전 세대와 거의 차이가 없었고, 막대인형은 사용하는 토큰도 거의 같았습니다. 자신이 잘하는 영역이 확장된 반면, 늘어나지 않은 주제도 있다는 느낌을 받았습니다.

## 노력의 선택 방법과 A스트라 활용법

노력 단계와 맥락의 길이는 공식 모델 페이지에 명시된 대로입니다. 이전 Sol에서는 ‘none’ 옵션이 사라졌으므로, 간단한 문의의 경우에도 ‘low’가 최저값으로 설정됩니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790739963-aNvIJxe1lGcAQ2CBMZtdP9US.png?width=1200)

OpenAI 공식의 GPT-6.1 솔 모델 페이지 상단입니다.

저는 3D 게임을 제작하면서 노력의 강도를 변화시켜 보았습니다. 품질은 낮음과 중간 사이에 차이가 있었고, 중간에서 높이로도 차이가 있었으며, 그곳에서부터는 점차 상승하는 느낌이었습니다. xhigh에서는 효과와 음원이 추가되었고, max는 더욱 복잡해졌지만, 단계가 올라갈수록 소비 토큰과 시간도 증가했고, 특히 max에서는 매우 많았습니다.

공식 또한 유사한 단계 표를 제시하며, 모델과 노력의 조합에 따라 달라지는 작업을 나타냅니다. 비용과 대기 시간이 문제가 되지 않는다면 Astra가 기본으로 설정되기를 공식의 입장이 밝혔습니다.

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저의 사용 방식은 Codex의 일상적인 사용을 이 모델에서 medium 또는 xhigh 설정을 적용하여 하고, 가장 어려운 일련의 작업에는만 Astra를 사용하는 것입니다. 답이 처음부터 보이는 반복적인 작업은 Luna로 충분합니다.

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평소 작업은 중앙에 두고, 양쪽 끝은 용도가 명확한 때만 전환해서 사용해도 충분합니다.

GPT-6.1 솔은 가격을 그대로 유지하면서 캐시 읽기가 절반으로 줄어들었고, 출력 경향까지 아스트라에 의존하는 작은 아스트라였습니다. 벡터의 SVG나 논설처럼 늘어나지 않는 질문은 있지만, 코덱스의 일상적인 사용을 맡기는 데에는 충분합니다.

OpenAI에 월額 요금을 지불하고 있다면 평소에는 이것을 사용하고, Astra는 가장 어려운 일들에만 남겨두는 것이 좋다는 결론입니다.

## 더 깊이 파고들고 싶으신 분들을 위한 안내

저는 하르네스 엔지니어링의 최첨단 탐색에서 얻은 통찰력, Claude Code/Codex의 최강 note, 영상 해설, 스터디 모임, 디스코드에서의 일상 공유를 제공하고 있습니다. 같은 주제를 구현에 초점을 맞추고 싶다면 멤버십을 통해 참여할 수 있습니다. 업데이트를 따라가는 데는 마사오를 팔로우하는 것이 편리합니다. 도움이 되었을 때는 같은 어려움을 겪는 사람에게 공유하는 것도 좋습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/masa_wunder/n/nd2bf3edafecb)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 23청크*

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