// OpenAI model comparison

GPT-6 LunavsGPT-6 Sol

Q: GPT-6 Sol은 GPT-6.1 Sol과 같은가요?

아니요. GPT-6 Sol과 더 새로운 [GPT-6.1 Sol](/model/openai/gpt-6.1-sol)은 GPTProto에서 별도의 모델 페이지와 ID를 가집니다. 이 비교는 gpt-6-luna 대 gpt-6-sol에 대한 것입니다.

Q: 두 모델 모두 GPTProto에서 쓸 수 있나요?

예. 카탈로그에는 가격, API 예시, Playground가 있는 [GPT-6 Luna](/model/openai/gpt-6-luna)와 [GPT-6 Sol](/model/openai/gpt-6-sol) 페이지가 있습니다. [OpenAI 모델 카탈로그](/model/openai)에 현재 라인업이 나옵니다.

GPTProto2026년 10월 14일 업데이트

GPT-6 Luna와 GPT-6 Sol은 1,050,000 토큰 컨텍스트 창, 최대 128,000 토큰 출력, 텍스트와 이미지 입력을 공유합니다. 서로 바꿀 수 있는 기본값은 아닙니다. OpenAI는 Luna를 좁힌 대량 작업에, Sol을 복잡한 코딩과 에이전트형 워크플로에 둡니다. GPTProto의 현재 표시 요금은 100만 토큰당 Luna가 입력 $0.08 / 출력 $0.40, Sol이 입력 $1.60 / 출력 $8.00입니다. 예산을 잡기 전에 실시간 가격 패널을 확인하세요.

짧게 말하면, 합격 기준이 분명하고 반복 가능한 작업은 Luna로 시작하세요. 여러 파일 코딩, 모호한 추론, 실패가 줄면 더 높은 토큰 요금이 정당해질 에이전트 실행은 Sol을 시험하세요. 모델 이름 순위가 아니라, 시험 집합과 성공한 작업당 비용으로 고르세요.

GPTProto에서 GPT-6 Luna 보기 GPTProto에서 GPT-6 Sol 보기

GPT-6 Luna↗OpenAI · gpt-6-luna

적합한 용도분류, 구조화 추출, 근거 있는 답, 자주 실행해야 하는 범위가 좁은 에이전트 단계를 먼저 시험하기 좋습니다.

1M 토큰당 · 기본 정가 구간

입력~~$0.10~~$0.08/M−20%

출력~~$0.50~~$0.40/M−20%

모델 페이지 보기

GPT-6 Sol↗OpenAI · gpt-6-sol

적합한 용도복잡한 코드 변경, 코드 리뷰, 파일을 가로지르는 디버깅, 여러 단계 에이전트 작업을 먼저 시험하기 좋습니다.

1M 토큰당 · 기본 정가 구간

입력~~$2.00~~$1.60/M−20%

출력~~$10.00~~$8.00/M−20%

모델 페이지 보기

// 나란히 비교

GPT-6 Luna와 GPT-6 Sol한눈에.

아래 GPTProto 요금은 2026년 10월 13일에 확인한 카탈로그 가격입니다. GPTProto 비교에 쓸 가격입니다. 프로덕션 트래픽 예산을 잡기 전에 현재 페이지를 확인하세요. 출시일은 OpenRouter 정식 슬러그 gpt-6-luna-20260922와 gpt-6-sol-20260922를 따릅니다.

항목

GPT-6 Luna

GPT-6 Sol

제공업체

OpenAI

모델 ID

gpt-6-luna

gpt-6-sol

가용성

94.6%

최근 7일

97.6%

최근 7일

출시일

2026년 9월 22일

입력

$0.08~~$0.10~~ 공식 정가272K 초과 프롬프트: $0.16 (정가 $0.20)

$1.60~~$2.00~~ 공식 정가272K 초과 프롬프트: $3.20 (정가 $4.00)

출력

$0.40~~$0.50~~ 공식 정가272K 초과 프롬프트: $0.60 (정가 $0.75)

$8.00~~$10.00~~ 공식 정가272K 초과 프롬프트: $12.00 (정가 $15.00)

절약

−20%OpenAI 정가 대비

캐시 읽기

$0.008~~$0.01~~ 공식 정가

$0.16~~$0.20~~ 공식 정가

캐시 쓰기

$0.10~~$0.125~~ 공식 정가

$2.00~~$2.50~~ 공식 정가

캐싱

지원

표시 가격 관계

기준

입력과 출력은 Luna의 20×

지연 (p50)

3.33초

3.53초

처리량 (p50)

63 tok/초

57 tok/초

컨텍스트 창

1,050,000 토큰

최대 입력 토큰

922,000 토큰

최대 출력 토큰

128,000 토큰

사고

없음, 낮음, 중간, 높음, 매우 높음, 최대

입력 형식

TEXTIMAGE

출력 형식

TEXT

기본 기능

웹 검색파일 분석

도구 사용

지원

스트림 취소

지원

프롬프트로 학습하지 않음

예GPTProto 개인정보 처리방침 §5.2

강점이 드러나는 곳

분류, 구조화 추출, 근거 있는 답, 그리고 바로 확인할 수 있는 범위가 좁은 에이전트 단계

파일을 가로지르는 변경, 코드 리뷰, 여러 단계 디버깅, 그리고 여러 도구 결과를 합치는 에이전트 실행

먼저 시험할 용도

좁힌 대량 작업

복잡한 코딩과 에이전트형 워크플로

카탈로그 등록

2026년 9월

API 사용

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

가격은 1M 토큰당입니다. 공식 정가는 GPTProto 카탈로그에서 가져옵니다 (raw price / 740). GPTProto 요금은 price_multiplication 0.8을 적용합니다. 272K 긴 컨텍스트 구간은 extend_config의 공식 가격을 같은 배수로 환산한 값입니다. 지연과 벤치마크는 2026년 10월 14일 기준 OpenRouter 수치입니다.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소

공식GPTProto

GPT-6 LunaOpenAI

입력$0.10

입력−20%$0.08

출력$0.50

출력−20%$0.40

GPT-6 SolOpenAI

입력$2.00

입력−20%$1.60

출력$10.00

출력−20%$8.00

// 가격 비교

표시된 20×토큰 가격 차이.

GPTProto 표시 요금은 Luna가 입력 $0.08 / 출력 $0.40, Sol이 입력 $1.60 / 출력 $8.00입니다. 모두 100만 토큰당입니다. Sol의 고시된 입력·출력 요금은 Luna의 20배입니다. 캐시되지 않은 입력 10,000 토큰, 출력 1,000 토큰의 예시에서 그 표시 요금은 Luna $0.0012, Sol $0.024입니다. 이 계산은 그 입력과 출력 토큰만 다룹니다. 캐시된 입력, 캐시 쓰기, 도구, 재시도, 그 밖의 사용은 전체 청구서를 바꿀 수 있습니다.

20× 요금 차이는 반복 호출에서 크게 작용합니다. 그러나 더 싼 호출이 자동으로 더 싼 완료 작업이 되지는 않습니다. 어려운 작업에서 Luna에 재시도나 상향이 많이 필요하면, 총 토큰과 채택된 결과를 Sol 실행과 비교하세요. OpenAI는 입력 토큰이 272,000을 넘으면 더 높은 긴 컨텍스트 요금을 적용합니다. 카탈로그는 그 공식 구간(Luna는 100만당 $0.20/$0.75, Sol은 $4/$15)을 저장하고 0.8 배수로 환산합니다. 표시된 기본 요금에서 늘리기 전에 긴 프롬프트의 GPTProto 청구를 확인하세요.

프로덕션 추정을 하기 전에 현재 Luna 요금과 Sol 요금을 확인하세요.

// 절약 계산기

당신의 숫자로.우리의 숫자가 아니라.

같은 예상 입력·출력량으로 두 모델의 기본 토큰 비용을 계산하세요. 그다음 실제 관찰을 더합니다. 프롬프트 캐시 동작, 재시도율, 도구 호출 비용, 그리고 각 모델이 자신의 기준까지 완료하는 작업의 비율입니다.

가격 모델

월간 입력 토큰 (백만)

백만 토큰

월간 출력 토큰 (백만)

백만 토큰

연간 남는 금액

$108.00

월간 운영 비용공식GPTProto절약

입력$20.00$16.00$4.00

출력$25.00$20.00$5.00

연간$540.00$432.00$108.00

충전 보너스 크레딧은 빠집니다. 가격은 기본 구간이며, 272K를 넘는 긴 컨텍스트 구간이 아닙니다. 긴 프롬프트 예산을 늘리기 전에 GPTProto 청구를 확인하세요.

충전 구간 보기

// 속도, 가동, 호출 방법

얼마나 빠른가. 얼마나 안정적인가.호출에 필요한 것.

OpenAI는 Luna를 좁힌 대량 작업에 맞는 효율적인 선택으로 설명하고, Sol은 더 복잡한 코딩과 에이전트를 대상으로 합니다. 그 포지션은 유용하지만, GPTProto의 측정된 지연이나 가동 보장은 아닙니다. 요청 길이, 출력 길이, 추론 노력, 도구 사용, 실시간 상태는 완료까지 걸리는 시간에 모두 영향을 줍니다.

항목

GPT-6 Luna

GPT-6 Sol

지연 (p50)

3.33초

3.53초

처리량 (p50)

63 tok/초

57 tok/초

서비스를 제공하는 업체

사용량 (최근 30일)

—

추론

선택기본 노력은 중간입니다. 없음으로 두면 추론이 꺼집니다

노력 수준

NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX

기본 노력

중간

지원 매개변수

reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice

OpenRouter 수치는 2026년 10월 14일 기준입니다. 제공업체 중앙값은 GPTProto SLA가 아닙니다. Chat Completions 함수 호출은 OpenAI 문서에서 reasoning effort가 none일 때만 적혀 있습니다. 실시간 GPTProto 경로를 확인하세요.

// 충전

토큰당 지불.
둘 다 GPTProto 계정 하나로.

하나의 GPTProto 계정과 잔액으로 표시 요금의 두 모델을 시험할 수 있습니다. 일상 단계를 Luna에서 시작하고, 더 많은 추론이 필요한 작업만 Sol을 시험하는 것이 실용적입니다. 쓸 수 있는 컨트롤은 선택한 엔드포인트의 API 사용 패널에서 확인하세요.

$15

정액 충전 · 보너스 없음

시작용입니다. 엔드포인트 확인과 새 모델 시험에 맞습니다.

가장 많이 선택

$100

+4% 보너스 크레딧

개인 개발과 프로덕션에 올리는 작은 프로젝트에 맞는 균형입니다.

최대 절약 · +6%

$1,000

+6% 보너스 크레딧

프로덕션 워크로드를 돌리는 팀용입니다. 이미 할인된 모델 요금에 보너스 크레딧이 더해집니다.

GPT-6 Sol에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $480 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.

// 품질과 벤치마크

무엇을 할 수 있는가.결과를 어떻게 판단하는가.

Luna는 답의 범위가 정해진 작업에 맞습니다. 지원 메시지에 라벨을 붙이고, 필드를 뽑고, 검색된 구절을 요약하거나, 바로 시험할 수 있는 작은 코드 변경을 처리합니다. 에이전트가 파일을 가로질러 계획하고, 여러 도구 결과를 해석하고, 어려운 실패를 디버깅하거나, 큰 패치를 검토해야 하면 Sol이 더 해당하는 후보입니다. 공개된 벤치마크만으로 라우팅 규칙을 정할 수는 없습니다.

항목

GPT-6 Luna

GPT-6 Sol

지능 지수

38.1

47.6

Vals 지수

51.2%

57.5%

코드 이전

42.6%

57.2%

정보 올림피아드 IOI

55.6%

82.6%

ProgramBench 완전한 프로그램

0.5%

2.0%

Design Arena · 웹사이트

—

Design Arena · UI 컴포넌트

—

Design Arena · 게임 개발

—

Artificial Analysis와 Vals AI 수치. OpenRouter 게재, 2026년 10월 14일. 이번 확인에서 어느 모델에도 Design Arena 순위가 없었습니다.

// 결론

어떤 모델이 맞을까당신의 워크로드에.

합격 테스트로 라우팅하고, 그 테스트에 실패하면 올리세요.

GPT-6 Lunagpt-6-luna

반복 가능하고 범위가 분명한 작업에는 Luna

분류, 구조화 추출, 대량 채팅, 입력과 기대 출력이 분명한 에이전트 하위 작업은 Luna로 시작하세요.
명시적인 분류나 스키마를 주고, 애플리케이션에서 출력을 검증하고, 확인에 실패한 사례를 올리세요.
고시된 더 낮은 요금이 가장 크게 작용하는 때는, 작업이 규모 있게 반복될 때입니다.

GPTProto에서 GPT-6 Luna 시험

GPT-6 Solgpt-6-sol

더 어려운 코딩과 에이전트 실행에는 Sol

파일을 가로지르는 변경, 코드 리뷰, 여러 단계 디버깅, 결정 전에 여러 도구 결과를 합치는 워크플로에서 Sol을 시험하세요.
기본값은 저장소 전체가 아니라 관련 파일을 주세요.
추가 지출이 더 나은 완료 결과를 만드는지는 자신의 테스트나 검토 기준으로 판단하세요.

GPTProto에서 GPT-6 Sol 시험

측정할 수 있는 상향 규칙으로 둘을 함께

일상 요청은 Luna로 보내고, 검증 실패, 반복된 재시도, 분명한 복잡도 신호 뒤에 Sol로 옮기세요. 이 혼합 워크플로를 전부 Luna와 전부 Sol 기준과 비교하세요. 올린 시도를 모두 포함해, 작업 전체의 비용과 지연을 세세요.

// 컨텍스트와 멀티모달

컨텍스트, 출력,그리고 멀티모달 지원.

두 모델 모두 1,050,000 토큰 컨텍스트 창, 최대 입력 922,000 토큰, 최대 출력 128,000 토큰을 공개합니다. 입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트입니다. 한도가 같다고 긴 문서나 복잡한 시각 참조에서 성능이 같다는 뜻은 아닙니다. 관련 자료를 가져오고, 답을 위한 여지를 남기고, 실제로 쓰는 프롬프트 길이에서 품질을 시험하세요. 이것은 OpenAI 모델 한도이며, 모든 GPTProto 경로가 최대 크기의 요청을 받는다는 보장이 아닙니다.

GPTProto에는 모델별 Luna 파일 분석과 Sol 파일 분석 페이지, 그리고 Luna 웹 검색과 Sol 웹 검색 경로가 있습니다. 프로덕션에서 그 능력에 기대기 전에 각 경로의 실시간 요청 스키마를 확인하세요.

// 결정하는 방법

공정하게 비교하는 법Luna와 Sol.

프로덕션을 반영하는 작은 평가 집합을 만드세요. 일상 분류, 더 긴 문서 작업, 여러 파일 코드 변경, 그리고 현재 시스템이 자주 실패하는 작업입니다. 비교할 수 있는 프롬프트, 도구, 추론 설정, 합격 테스트로 둘을 실행하세요. 싼 성공과 비싼 실패를 나누세요. 100만 토큰당 가격만이 아니라 채택된 결과당 비용을 보고, 어느 작업을 Luna에 남기고 어느 것을 Sol로 올릴지 정하세요.

// 시작하기

GPT-6 Luna와 Sol을 시험GPTProto에서.

두 모델 페이지 모두 현재 가격, API 예시, Playground가 있습니다. 해당 페이지에서 모델 ID와 경로를 복사하고, 같은 실제 워크로드를 시험하고, 품질, 속도, 예산에 맞는 기본값이나 상향 규칙을 고르세요. GPT-6 Sol은 GPT-6.1 Sol이 아닙니다. GPTProto에서 OpenAI 모델 둘러보기.

GPT-6 Luna API와 가격 보기 GPT-6 Sol API와 가격 보기

// 자주 묻는 질문

Luna와 Sol.바로 답합니다.

01GPTProto에서 GPT-6 Luna가 GPT-6 Sol보다 저렴한가요?+

예. 2026년 10월 13일 GPTProto는 Luna를 100만 토큰당 입력 $0.08 / 출력 $0.40, Sol을 입력 $1.60 / 출력 $8.00으로 표시합니다. Sol의 고시된 입력·출력 요금은 Luna의 20배입니다. 현재 가격과 그 밖에 적용되는 과금은 각 실시간 모델 페이지에서 확인하세요.

02코딩 에이전트에는 어느 모델을 써야 하나요?+

바로 시험할 수 있는 좁은 단계는 Luna로 시작하세요. 파일을 가로지르는 변경, 어려운 디버깅, 여러 단계 에이전트 작업은 Sol을 시험하세요. 같은 도구와 합격 기준을 쓰고, 성공한 완료, 재시도, 경과 시간, 총 지출을 비교하세요.

03Luna와 Sol의 컨텍스트 창이 다른가요?+

아니요. OpenAI는 둘 다 1,050,000 토큰 컨텍스트 창, 최대 입력 922,000 토큰, 최대 출력 128,000 토큰을 적습니다. 그 한도는 긴 입력에서 정확도가 같거나, 모든 GPTProto 경로가 최대 크기를 받는다는 보장이 아닙니다.

04두 GPT-6 모델 모두 이미지를 읽을 수 있나요?+

예. OpenAI는 두 모델 모두에 텍스트와 이미지 입력, 텍스트 출력을 적습니다. 이미지를 만들 때는 전용 이미지 생성 모델을 고르세요.

05어느 모델이든 추론과 함께 도구 호출을 쓸 수 있나요?+

OpenAI 모델 문서는 Responses API를 통한 도구 호출을 지원합니다. Chat Completions에서는 OpenAI가 reasoning effort를 none으로 설정했을 때만 함수 호출을 문서화합니다. 도구를 쓰는 에이전트를 배포하기 전에 GPTProto API 사용 패널에서 경로와 지원 컨트롤을 확인하세요.

06GPT-6 Sol은 GPT-6.1 Sol과 같은가요?+

아니요. GPT-6 Sol과 더 새로운 GPT-6.1 Sol은 GPTProto에서 별도의 모델 페이지와 ID를 가집니다. 이 비교는 gpt-6-luna 대 gpt-6-sol에 대한 것입니다.

07두 모델 모두 GPTProto에서 쓸 수 있나요?+

예. 카탈로그에는 가격, API 예시, Playground가 있는 GPT-6 Luna와 GPT-6 Sol 페이지가 있습니다. OpenAI 모델 카탈로그에 현재 라인업이 나옵니다.

// 사용자 이야기

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 블로그에서

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.

글 모두 보기 →

// 시작

다음 1억 토큰은정가일 필요가 없습니다.

브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣을 수 있습니다. 할인 요금도 확인할 수 있습니다.

✓OpenAI 호환
✓200개 이상 모델
✓공식보다 10–30% 저렴
✓높은 가동률, 자동 페일오버

✓클립보드에 복사했습니다

GPT-6 LunavsGPT-6 Sol

GPT-6 Luna와 GPT-6 Sol한눈에.

표시된 20×토큰 가격 차이.

당신의 숫자로.우리의 숫자가 아니라.

얼마나 빠른가. 얼마나 안정적인가.호출에 필요한 것.

토큰당 지불.둘 다 GPTProto 계정 하나로.

무엇을 할 수 있는가.결과를 어떻게 판단하는가.

어떤 모델이 맞을까당신의 워크로드에.

측정할 수 있는 상향 규칙으로 둘을 함께

컨텍스트, 출력,그리고 멀티모달 지원.

공정하게 비교하는 법Luna와 Sol.

GPT-6 Luna와 Sol을 시험GPTProto에서.

Luna와 Sol.바로 답합니다.

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

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토큰당 지불.
둘 다 GPTProto 계정 하나로.