오픈AI, 'GPT-6 솔'·'루나' 출시…API 가격 50% 인하

최근 AI 코딩 에이전트를 적극적으로 도입한 개발팀의 가장 큰 고민은 단연 감당하기 힘든 토큰 비용입니다.

오픈AI가 공개한 내부 지표에 따르면, 연구원들의 일일 토큰 사용량은 중간값 기준 600달러, 상위 10%는 무려 7,000달러를 넘어섭니다. 최고 수준의 플래그십 모델은 똑똑하지만, 매일 반복되는 업무에 상시 배치하기에는 비용 부담이 지나치게 컸습니다.

이런 갈증을 해소하기 위해 오픈AI는 9월 22일, 실용성과 경제성에 초점을 맞춘 'GPT-6 솔'과 'GPT-6 루나'를 새롭게 선보였습니다.

반값으로 낮춘 가격, 절반으로 줄인 환각

이달 초 공개된 플래그십 GPT-6 아스트라가 최정점의 지능을 보여줬다면, 솔과 루나는 그 핵심 역량을 대폭 저렴한 가격에 보급하는 역할을 맡았습니다.

두 모델 모두 전작인 GPT-5.6 대비 API 가격을 50% 인하했습니다. 복잡한 업무를 처리하는 솔은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러로 책정됐고, 고빈도 경량 작업용인 루나는 입력 0.10달러, 출력 0.50달러라는 파격적인 단가로 출시됐습니다.

프롬프트 캐싱 시스템도 대폭 개선되어, 캐시 처리된 입력 토큰에는 90% 할인이 적용됩니다. 깃허브 측은 코파일럿에 들어오는 수십억 건의 요청 중 새로 처리해야 하는 프롬프트 토큰이 50% 이상 줄어들었다고 밝혔습니다.

신뢰성 개선도 눈에 띕니다. 실제 사용자 피드백 기반의 내부 사실성 평가에서 솔은 전작 대비 오류율을 절반으로 낮춰 아스트라에 근접한 신뢰도를 확보했습니다. 루나 역시 추론 강도를 높일 경우 GPT-5.6 솔 수준의 정확도를 100분의 1 비용으로 구현합니다.

앤트로픽을 정조준한 가성비 공세

흥미롭게도 이번 발표가 나오기 불과 90분 전, 경쟁사인 앤트로픽이 클로드 오퍼스 5.5를 기습 공개했습니다. 양사의 치열한 신경전을 반영하듯, 오픈AI는 벤치마크 전반에서 앤트로픽 모델들을 정면으로 겨냥했습니다.

소프트웨어 간 업무 흐름을 평가하는 오토메이션벤치에서 솔은 클로드 오퍼스 5를 넘어섰으며, 작업당 소요 비용은 오퍼스 5의 9%에 불과했습니다.

복잡한 소프트웨어 엔지니어링 능력을 평가하는 DeepSWE v1.1에서도 솔은 최고 강도 기준 68.8%를 기록해 클로드 페이블 5의 최고 점수(69.9%)를 턱밑까지 추격하면서도 비용은 약 80% 절감했습니다. 가벼운 루나 역시 중간 수준의 오퍼스 5와 대등한 성능을 내면서 비용은 90% 이상 아꼈습니다.

현재 솔과 루나는 플러스, 프로, 엔터프라이즈 등 유료 계정의 챗GPT 워크와 코덱스에 순차 배포되고 있으며, 아마존 베드록에서도 즉시 사용 가능합니다. 무료 사용자는 데스크톱 앱을 통해 루나를 체험할 수 있습니다.

왜 중요한가

우리는 오픈AI의 이번 행보가 매우 현실적이고 영리한 전략이라고 봅니다. 도달하기 힘든 최고점 벤치마크 경쟁 대신, 기업들이 실제 서비스를 배포할 때 부딪히는 비용 장벽을 정면으로 허물었기 때문입니다.

개발자와 프로덕트 팀 입장에서 솔과 루나는 자율형 에이전트의 활용 공식을 완전히 바꿔놓습니다. 에이전트 워크플로는 다단계 추론과 실패 시 재시도가 필수적인데, 토큰 가격이 절반으로 떨어지고 캐싱 할인이 더해지면 마음 놓고 에이전트의 탐색 횟수를 늘릴 수 있습니다. 루나의 파격적인 단가는 대규모 문서 요약이나 데이터 분류 작업을 상시 자동화하기에 안성맞춤입니다.

업계 차원에서는 앤트로픽을 필두로 한 경쟁사들에게 가혹한 가격 압박으로 작용할 전망입니다. 동일한 수준의 개발 태스크를 80~90% 저렴하게 처리할 수 있다면, B2B 고객 유치 경쟁에서 오픈AI 쪽으로 추가 기울 수밖에 없습니다.

물론 초대형 아키텍처 설계나 고난도 연구 작업에는 여전히 아스트라 같은 플래그십 모델이 필요할 것입니다. 하지만 일상적인 디버깅, 코드 리뷰, 데이터 파이프라인 구축이 주를 이루는 현업 환경이라면, 지금 당장 솔과 루나를 파이프라인에 연결해 테스트해 볼 가치가 충분합니다.