GPT-6 Luna와 GPT-6 Sol 중 토큰 단가가 낮은 모델은 Luna입니다. 2026년 9월 23일 OpenAI의 직접 판매 가격표를 기준으로, 같은 API 처리 방식과 문맥 구간에서 입력·캐시 입력·캐시 쓰기·출력 단가는 모두 Sol이 Luna의 20배입니다. Codex의 토큰별 크레딧 요율도 같은 비율이지만, 크레딧을 API 달러로 바꿔 계산해서는 안 됩니다. 아래 숫자는 공식 정가이며 실제 청구액이나 동일한 작업의 완료 비용을 측정한 값은 아닙니다. API 가격표 · Codex 크레딧 요율
API에서 100만 토큰당 얼마인가요?
다음은 Standard, 입력 27만 2천 토큰 이하인 요청에 적용되는 API 달러 가격입니다. 열마다 청구 대상이 다르므로 입력 가격만 보고 전체 작업 비용을 추산하면 출력이 많은 작업에서 크게 빗나갈 수 있습니다. OpenAI API 가격표
| 모델 | 새 입력 | 캐시에서 읽은 입력 | 캐시에 쓰는 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 |
예를 들어 캐시를 쓰지 않고 새 입력 10만 토큰과 출력 1만 토큰을 처리한다면 Luna는 0.1 × $0.10 + 0.01 × $0.50 = $0.015, Sol은 0.1 × $2 + 0.01 × $10 = $0.30입니다. 두 모델에 똑같은 토큰 수를 넣은 단순 계산입니다. 도구 호출, 추가 대화, 재시도, 세금이나 외부 제공업체의 가산 요금은 포함하지 않았습니다. 단가 출처
같은 내용을 여러 요청에 반복해서 넣는다면 캐시 적중 여부도 따져야 합니다. 10만 토큰을 전부 캐시에서 읽고 출력 1만 토큰을 생성하는 Standard 단문맥 예시는 Luna $0.006, Sol $0.12입니다. 캐시 쓰기 비용은 빠져 있으므로, 캐시를 처음 만드는 요청까지 포함한 평균 비용으로 읽으면 안 됩니다. 자신의 사용량에서는 새 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 출력을 각각 집계해 해당 열의 단가를 곱해야 합니다. OpenAI API 가격표
긴 입력에서는 어느 가격을 쓰나요?
입력 토큰이 27만 2천 개를 넘는 요청은 초과분만이 아니라 요청 전체에 장문맥 요율이 적용됩니다. 따라서 문맥이 길어지는 작업은 위 표로 계산한 뒤 초과 입력에만 별도 단가를 더하면 틀립니다. Standard 장문맥 가격은 다음과 같습니다. Sol 모델 설명 · Luna 모델 설명 · 가격표
| 모델 | 새 입력 | 캐시에서 읽은 입력 | 캐시에 쓰는 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $0.75 |
| GPT-6 Sol | $4.00 | $0.40 | $5.00 | $15.00 |
두 모델 모두 공개된 최대 문맥은 105만 토큰이지만, 그것이 단문맥 요금으로 105만 토큰까지 보낸다는 뜻은 아닙니다. 모델별 최대 입력은 92만 2천 토큰, 최대 출력은 12만 8천 토큰으로 표기되어 있습니다. 큰 저장소를 한 번에 읽히거나 긴 대화 기록을 계속 실어 보내는 경우라면, 먼저 한 요청의 입력량이 27만 2천 토큰을 넘는지 확인하세요. Sol 사양 · Luna 사양
API 처리 방식도 맞춰 비교해야 합니다. 두 모델의 Batch와 Flex는 해당 Standard 요금의 절반, Fast는 두 배입니다. 처리 방식이나 지역을 섞어 만든 가격표로 모델 차이를 판단하지 마세요. EU 데이터 레지던시를 사용하는 적격 지역 처리는 Standard에서 10% 가산되는 조건이 있으며, 이용 가능 여부는 계정에 따라 달라질 수 있습니다. 공식 가격표 · Sol 모델 · Luna 모델
Codex에서 보이는 크레딧은 API 요금과 어떻게 다른가요?
Codex의 Standard 토큰별 크레딧 요율은 아래와 같습니다. 단위는 100만 토큰당 크레딧이며 달러가 아닙니다. API 가격표와 숫자를 직접 비교하거나 환율처럼 환산하지 마세요. Codex 공식 요율
| 모델 | 입력 | 캐시 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | 2.5 크레딧 | 0.25 크레딧 | 12.5 크레딧 |
| GPT-6 Sol | 50 크레딧 | 5 크레딧 | 250 크레딧 |
가령 캐시 입력 10만 토큰과 출력 1만 토큰을 Codex Standard 크레딧으로 계산하면 Luna 0.1 × 0.25 + 0.01 × 12.5 = 0.15크레딧, Sol 0.1 × 5 + 0.01 × 250 = 3크레딧입니다. 이는 전부 캐시에서 읽었다는 가정이며 캐시 생성, 도구 사용, 추가 턴은 제외합니다. 같은 토큰 구성의 API Standard 단문맥 비용은 앞서 계산한 $0.006과 $0.12이지만, 두 청구 경로가 같은 금액이라는 뜻은 아닙니다. Codex Fast 크레딧 요율이 제공되는 경우에는 Standard의 2.5배로, API Fast의 두 배와도 구분해야 합니다. Codex 요율 · API 가격표
구독 요금제에 포함된 Codex 사용량으로 작업하는 경우에는 위 토큰별 크레딧 표만으로 추가 지출을 단정할 수 없습니다. 적용되는 사용 한도와 모델 접근 권한은 요금제, 계정 및 출시 단계에 따라 달라집니다. 자신의 Codex 화면에 표시되는 잔여 사용량·크레딧과 현재 요금제 조건을 확인한 뒤, 포함분을 넘는 작업의 비용을 따로 판단하세요. Codex 가격 안내 · 출시 변경 내역
실제 작업에서는 무엇을 기준으로 고르나요?
대량으로 반복하는 비교적 명확한 작업이라면 Luna부터 같은 입력으로 시험하고, 복잡한 코딩·에이전트 작업에서는 Sol도 후보에 넣는 것이 합리적인 출발점입니다. 이 용도 구분은 OpenAI의 모델 소개에 따른 것이지, 두 모델의 성공률이나 응답 속도를 이 글에서 직접 비교했다는 뜻은 아닙니다. 둘 다 API에서 각각 gpt-6-luna, gpt-6-sol이라는 별도 모델 ID로 제공됩니다. Luna 모델 · Sol 모델
선택은 완료된 작업 한 건당 비용으로 마무리하세요. 먼저 실제 요청의 새 입력·캐시 읽기·캐시 쓰기·출력량과 27만 2천 토큰 경계, 처리 방식, 청구 경로를 기록합니다. 그런 다음 같은 작업 표본에서 재시도 횟수, 도구 호출, 사람이 고쳐야 하는 분량까지 비교합니다. Sol이 더 적은 재시도나 수정으로 결과를 낸다면 토큰 단가 20배 차이가 작업 전체에서는 줄어들 수 있고, 반대라면 Luna의 낮은 단가가 그대로 이점이 됩니다. 여기에는 직접 수행한 양 모델 비교 실험이 없으므로 어느 쪽의 작업당 비용이 항상 낮다고 단정할 수 없습니다.
이전 세대 모델의 가격이나 사용 조건을 찾는다면 2026년 OpenAI 텍스트 모델 안내를 참고하세요. 이 글의 가격과 문맥 구간은 GPT-6 Luna·Sol에만 적용됩니다.
