2026년 7월 12일 일요일

GPT-5.6 Sol·Terra·Luna 차이점 총정리｜기능·성능·가격·용도 비교

 2026년 7월 11일 현재, GPT-5.6은 하나의 단일 모델이 아니라 다음 세 가지 성능 등급으로 구성됩니다.

Sol = 최고 성능
Terra = 성능·속도·비용 균형
Luna = 최고 속도·최저 비용

여기서 중요한 점은 Sol·Terra·Luna가 추론 강도 설정이 아니라 서로 다른 모델이라는 것입니다. GPT-5.6이라는 숫자는 세대를, Sol·Terra·Luna는 장기적으로 유지될 성능 등급을 의미합니다.

1. 핵심 비교

구분GPT-5.6 SolGPT-5.6 TerraGPT-5.6 Luna
포지션플래그십균형형·실무형고속·대량처리형
우선순위정확도·완성도가성비·속도·성능속도·비용
이전 계열에 비유일반 플래그십 모델Mini급 포지션Nano급 포지션
모델 자체 추론 능력최고높음상대적으로 낮음
속도빠름빠름세 모델 중 가장 빠름
복잡한 문제가장 적합상당히 강함단순·명확한 문제에 적합
장기 작업가장 적합일반적인 장기 작업 가능복잡한 장기 작업에는 불리
대량 자동화비용이 높음균형적가장 적합
API 입력 가격$5 / 100만 토큰$2.50 / 100만 토큰$1 / 100만 토큰
API 출력 가격$30 / 100만 토큰$15 / 100만 토큰$6 / 100만 토큰
모델 IDgpt-5.6-solgpt-5.6-terragpt-5.6-luna

Terra는 Sol 가격의 절반, Luna는 Sol 가격의 20%입니다. OpenAI는 Terra를 이전 GPT-5.5와 경쟁할 수 있는 성능의 균형형 모델로, Luna를 가장 빠르고 경제적인 모델로 설명합니다.

2. GPT-5.6 Sol

성격

Sol은 GPT-5.6 제품군의 최상위 플래그십 모델입니다.

복잡한 요청을 단순히 답변하는 수준이 아니라 다음과 같은 작업을 끝까지 설계하고 다듬는 데 초점이 있습니다.

  • 복잡한 코딩과 시스템 설계
  • 여러 파일에 걸친 디버깅과 리팩터링
  • 전문 연구와 자료 비교
  • 장문의 문서·보고서 분석
  • 컴퓨터 조작 및 브라우저 작업
  • 프레젠테이션·웹·앱 디자인
  • 과학·수학·사이버 보안
  • 모호한 요구사항을 구조화하는 작업

OpenAI는 특히 GPT-5.6에서 디자인 판단력과 컴퓨터 사용 능력이 크게 향상되었다고 설명합니다. 단순히 코드를 작성하는 것뿐 아니라 실제 렌더링 결과를 확인하고 레이아웃이나 기능 문제를 수정하는 방향입니다.

Sol이 유리한 작업

코딩

  • 앱 전체 구조 설계
  • 음원 분석·보컬 튜닝 프로그램 개발
  • 여러 모듈에 걸친 버그 추적
  • 데이터베이스와 API 설계
  • 보안·권한 관련 코드
  • 기존 프로젝트 전체 리팩터링
  • 실패 원인을 알기 어려운 오류 해결

창작·기획

  • 앨범 전체 콘셉트와 트랙 서사 설계
  • 뮤직비디오 장면 연결
  • 상업성과 작품성을 동시에 고려한 전략
  • 긴 가사의 논리·감정선 재구성
  • 서로 다른 여러 자료를 통합한 보고서

문서·리서치

  • 계약서나 정책 여러 개 비교
  • 최근 AI 음악 정책 분석
  • 수익화 구조와 플랫폼별 대응 전략
  • 긴 PDF·스프레드시트·프레젠테이션 분석

단점

  • 세 모델 중 비용이 가장 높습니다.
  • 같은 추론 수준이라면 단순 작업에는 과할 수 있습니다.
  • 복잡하게 생각할 필요가 없는 반복 작업에 사용하면 비용 효율이 낮습니다.

3. GPT-5.6 Terra

성격

Terra는 일상적인 전문 작업을 위한 주력 모델, 즉 ‘워크호스’에 가깝습니다.

Sol보다 저렴하면서 상당수 코딩·지식 작업에서는 Sol과 비교적 가까운 성능을 냅니다. OpenAI는 Terra가 이전 세대의 Mini 모델과 대략 대응하는 위치라고 설명하지만, 이것은 단순한 저성능 모델이라는 뜻이 아니라 GPT-5.6 세대의 중간급 모델이라는 의미입니다.

Terra가 유리한 작업

  • 일반적인 코드 작성과 수정
  • 웹사이트 기능 추가
  • 테스트 코드 생성
  • 표준적인 버그 수정
  • 문서 요약과 분류
  • 가사 교정 및 형식 변환
  • 여러 버전의 콘텐츠 생성
  • 이메일·상품 설명·게시물 작성
  • 데이터 정리와 표 변환
  • 일반적인 웹 리서치
  • 정해진 규칙을 따르는 에이전트 작업

Terra의 강점

Terra는 특히 비용 대비 성능이 좋습니다.

일부 코딩 평가에서는 Sol과 차이가 작습니다.

평가SolTerra차이
SWE-Bench Pro64.6%63.4%1.2%p
Terminal-Bench 2.188.8%87.4%1.4%p
Agents’ Last Exam52.7%50.4%2.3%p
GPQA Diamond94.6%92.9%1.7%p

따라서 일반적인 Codex 개발 작업은 Terra로 시작하고, 막히거나 설계 난도가 높아지면 Sol로 전환하는 방식이 효율적입니다.

Terra가 Sol보다 불리한 영역

차이가 커지는 영역은 다음과 같습니다.

  • 컴퓨터를 직접 조작하는 복잡한 작업
  • 매우 어려운 수학·과학 추론
  • 복잡한 시각 디자인 판단
  • 여러 단계에 걸친 장기 에이전트 작업
  • 모호한 요구사항에서 의도를 추론해야 하는 작업
  • 최종 결과물의 세밀한 완성도

예를 들어 OSWorld 2.0 컴퓨터 사용 평가에서는 Sol 62.6%, Terra 50.2%로 차이가 비교적 크게 나타났습니다.

4. GPT-5.6 Luna

성격

Luna는 속도와 비용을 최우선으로 하는 모델입니다.

이전 계열의 Nano 모델과 비슷한 위치이며, 명확하고 반복 가능한 작업을 대량으로 처리하는 데 적합합니다. 모델 자체의 지능은 Sol과 Terra보다 낮지만, 모든 단순 작업에서 결과가 나쁘다는 뜻은 아닙니다. 요청이 명확하고 출력 규칙이 구체적일수록 Luna의 효율이 높아집니다.

Luna가 유리한 작업

  • 데이터 분류
  • 태그·키워드 생성
  • 짧은 요약
  • 맞춤법과 형식 정리
  • 제목 후보 대량 생성
  • 정해진 템플릿 채우기
  • 메타데이터 생성
  • 단순 번역
  • 반복적인 코드 수정
  • 보일러플레이트 코드
  • 로그 분석과 라벨링
  • 대규모 고객 문의 1차 분류
  • 단순한 에이전트의 서브 작업

음악 작업 예시

Luna에 적합한 작업은 다음과 같습니다.

  • DistroKid 가사에서 섹션 태그 제거
  • 가사의 영어 첫 글자 대문자 규칙 적용
  • 곡 제목·장르·발매일을 표로 변환
  • 쇼츠 해시태그 20세트 생성
  • 여러 곡의 메타데이터 일괄 정리
  • 동일한 양식으로 Spotify 피치 초안 생성
  • 가사에서 금지 단어가 있는지 검사

반면 다음 작업에는 Sol이나 Terra가 더 적합합니다.

  • 음식과 감정의 은유를 새롭게 설계
  • 가사 전체의 감정선 재구성
  • 히트곡 구조와 반복 유지율까지 고려
  • 앨범 전체 서사를 통합
  • 여러 플랫폼 정책을 근거로 유통 전략 판단

Luna의 한계

Luna는 긴 문서를 입력할 수는 있지만, 매우 긴 컨텍스트에서 중요한 정보를 정확히 찾아 연결하는 능력은 Sol·Terra보다 떨어집니다.

512K~1M 토큰 장문 검색 평가에서 결과는 다음과 같습니다.

모델MRCR 장문 검색
Sol73.8%
Terra72.5%
Luna41.3%

즉, 세 모델 모두 100만 토큰급 입력을 받을 수 있지만, 입력 가능 길이와 실제로 내용을 잘 활용하는 능력은 별개입니다.

5. 세 모델이 공통으로 지원하는 기능

Sol·Terra·Luna는 모델 크기와 성능은 다르지만 기본 기술 사양은 거의 같습니다.

사양공통 지원
컨텍스트 윈도1,050,000토큰
최대 출력128,000토큰
지식 기준일2026년 2월 16일
입력텍스트·이미지
출력텍스트
스트리밍지원
함수 호출지원
구조화 출력지원
이미지 이해지원
웹 검색지원
파일 검색지원
컴퓨터 사용지원
Responses API지원
Chat Completions API지원
Batch API지원

즉, Luna도 이미지와 긴 문서를 입력받고 도구를 사용할 수 있습니다. 차이는 ‘기능이 있느냐’보다 그 기능을 얼마나 정확하고 안정적으로 수행하느냐에 있습니다.

단, 세 모델은 기본적으로 텍스트 출력 모델입니다. 음성 합성이나 이미지 생성 자체는 별도의 음성·이미지 모델 또는 도구를 호출하는 구조입니다.

6. 실제 성능 차이가 나타나는 영역

상대적으로 차이가 작은 영역

다음과 같은 영역은 Terra 또는 Luna도 Sol에 상당히 근접할 수 있습니다.

  • 명확한 코딩 문제
  • 일반 상식·전문 지식 문제
  • 정형화된 문서 작성
  • 간단한 도구 호출
  • 규칙이 명확한 반복 작업
평가SolTerraLuna
Agents’ Last Exam52.7%50.4%50.3%
SWE-Bench Pro64.6%63.4%62.7%
Terminal-Bench 2.188.8%87.4%84.7%
GPQA Diamond94.6%92.9%92.3%

차이가 커지는 영역

평가SolTerraLuna
OSWorld 2.0 컴퓨터 사용62.6%50.2%45.6%
FrontierMath Tier 483.0%68.3%58.5%
GeneBench Pro28.7%23.3%10.8%
장문 검색 512K~1M73.8%72.5%41.3%
사이버보안 SEC-Bench Pro71.2%57.7%48.9%

이 결과를 보면 Terra는 일반 업무에서 Sol과 가까운 편이지만, 매우 어려운 추론·컴퓨터 사용·장문 정보 연결에서는 Sol의 우위가 커집니다. Luna는 단순 작업에서는 상당히 강하지만 난도가 높아질수록 성능 저하가 빠르게 나타납니다.

벤치마크 수치는 특정 평가 조건에서 측정한 결과이므로 실제 모든 작업에서 같은 비율로 차이가 난다는 의미는 아닙니다.

7. Sol·Terra·Luna와 추론 강도의 차이

이 부분이 가장 혼동되기 쉽습니다.

모델 등급

  • Sol
  • Terra
  • Luna

추론 강도

  • None
  • Low
  • Medium
  • High
  • XHigh
  • Max

따라서 API나 Codex에서는 다음처럼 조합할 수 있습니다.

  • Luna + Low
  • Luna + High
  • Terra + Medium
  • Terra + Max
  • Sol + Medium
  • Sol + Max

같은 High를 선택해도 Sol과 Luna가 같은 성능이 되는 것은 아닙니다. 추론 강도는 해당 모델이 답을 만들기 위해 얼마나 많은 계산과 사고를 사용할지 정하는 설정이며, 모델 자체의 기본 역량은 Sol이 가장 높습니다. 세 모델 모두 API에서 none부터 max까지의 추론 수준을 지원합니다.

8. 현재 ChatGPT에서 선택 가능한 범위

일반 ChatGPT 대화

현재 일반 ChatGPT 대화에서 직접 선택할 수 있는 GPT-5.6 모델은 기본적으로 Sol입니다.

  • 중간: GPT-5.6 Sol 표준 추론
  • 높음: GPT-5.6 Sol 확장 추론
  • 매우 높음: GPT-5.6 Sol 최고 수준 추론
  • Pro: 장시간·고난도 작업용 GPT-5.6 Sol Pro

GPT-5.5 Instant는 빠른 일상 대화를 위한 기본 모델로 계속 유지됩니다. GPT-5.6은 복잡한 요청을 처리할 때 사용되는 구조입니다.

플랜별 일반 ChatGPT 지원

플랜중간·높음매우 높음Sol Pro
Plus지원미지원미지원
Pro지원지원지원
Business지원지원지원
Enterprise지원지원지원
Free·Go미지원미지원미지원

Plus 플랜에서는 일반 채팅에서 Sol 중간 또는 높음을 사용할 수 있지만, Terra와 Luna를 일반 대화 모델 선택기에서 직접 고르는 방식은 지원되지 않습니다. GPT-5.6은 현재 계정별로 점진 배포 중이므로 같은 플랜이라도 표시 시점이 다를 수 있습니다.

ChatGPT Work

ChatGPT의 Work 환경에서는 Plus 이상 플랜에서 Sol·Terra·Luna를 선택할 수 있습니다.

Work는 단순 질의응답보다 사용자가 원하는 최종 결과를 제시하면 모델이 자료와 도구를 활용해 완성된 업무 결과물을 만드는 작업형 환경에 가깝습니다.

Codex

플랜Codex에서 사용 가능한 GPT-5.6
Free·GoTerra
Plus 이상Sol·Terra·Luna

Codex에서는 다음 방식이 현실적입니다.

  • Sol: 시스템 설계, 복잡한 디버깅, 대규모 리팩터링
  • Terra: 일반 기능 개발, 테스트, 일상적인 버그 수정
  • Luna: 반복 수정, 단순 스크립트, 형식 변환, 대량 작업

OpenAI의 Codex 가이드도 Sol을 세부 완성도, Terra를 일상적인 주력 작업, Luna를 명확하고 반복 가능한 작업에 적합한 모델로 설명합니다.

OpenAI API

API에서는 세 모델을 모두 직접 지정할 수 있습니다.

gpt-5.6-sol
gpt-5.6-terra
gpt-5.6-luna

gpt-5.6이라는 별칭은 기본적으로 GPT-5.6 Sol로 연결됩니다.

9. API 비용 비교

기본 표준 요금은 100만 토큰당 다음과 같습니다.

모델입력캐시 입력출력
Sol$5.00$0.50$30.00
Terra$2.50$0.25$15.00
Luna$1.00$0.10$6.00

장문 컨텍스트 요금 구간에서는 다음 요율이 적용됩니다.

모델장문 입력장문 캐시 입력장문 출력
Sol$10.00$1.00$45.00
Terra$5.00$0.50$22.50
Luna$2.00$0.20$9.00

GPT-5.6에서는 명시적인 캐시 지점을 설정할 수 있고, 캐시 읽기는 일반 입력 대비 90% 할인됩니다. 캐시 쓰기는 일반 입력 가격의 1.25배로 청구됩니다. 

최종 선택 기준

상황추천
한 번에 가장 좋은 답을 받아야 함Sol
대부분의 일반 업무와 개발Terra
단순 작업을 많이 처리해야 함Luna
요구사항이 모호함Sol
요구사항이 명확하고 반복적임Luna
비용과 품질을 모두 고려Terra
복잡한 디자인·컴퓨터 조작Sol
일반적인 Codex 작업Terra
대규모 자동화 파이프라인Luna 또는 Terra
긴 문서에서 세밀한 정보 연결Sol 또는 Terra

한 문장으로 정리

Sol은 최종 품질을 위한 모델, Terra는 가장 현실적인 주력 모델, Luna는 빠르고 저렴한 대량처리 모델입니다.

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