# GPT-6 Luna와 Sol 가격 비교: API 요금과 Codex 크레딧

> 2026년 9월 23일 기준 GPT-6 Luna와 Sol의 API 토큰 단가, 장문맥·캐시 요금, Codex 크레딧을 같은 조건에서 비교하고 작업별 비용을 계산하는 방법을 정리했습니다.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ko/posts/gpt-6-luna-vs-sol-price
- Language: ko
- Published: 2026-09-23
- Updated: 2026-09-23
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

GPT-6 Luna와 GPT-6 Sol 중 **토큰 단가가 낮은 모델은 Luna**입니다. 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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) · [Codex 크레딧 요율](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing#token-rates)

## API 100만 토큰당 얼마인가요: Luna $0.10/$0.50, Sol $2/$10

다음은 **Standard, 입력 27만 2천 토큰 이하인 요청**에 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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

| 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 |

![새 입력, 캐시 입력, 캐시 쓰기, 출력 토큰을 따로 모아 Luna와 Sol의 API 요금을 계산하는 그림](https://www.aifreeapi.com/posts/ko/gpt-6-luna-vs-sol-price/img/token-categories.webp)

예를 들어 캐시를 쓰지 않고 **새 입력 10만 토큰과 출력 1만 토큰**을 처리한다면 Luna는 `0.1 × $0.10 + 0.01 × $0.50 = $0.015`, Sol은 `0.1 × $2 + 0.01 × $10 = $0.30`입니다. 두 모델에 똑같은 토큰 수를 넣은 단순 계산입니다. 도구 호출, 추가 대화, 재시도, 세금이나 외부 제공업체의 가산 요금은 포함하지 않았습니다. [단가 출처](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

같은 내용을 여러 요청에 반복해서 넣는다면 **캐시 적중 여부**도 따져야 합니다. 10만 토큰을 전부 캐시에서 읽고 출력 1만 토큰을 생성하는 Standard 단문맥 예시는 Luna `$0.006`, Sol `$0.12`입니다. 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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

## 긴 입력에서는 어느 가격을 쓰나요?

**입력 토큰이 27만 2천 개를 넘는 요청은 초과분만이 아니라 요청 전체에 장문맥 요율이 적용**됩니다. 따라서 문맥이 길어지는 작업은 위 표로 계산한 뒤 초과 입력에만 별도 단가를 더하면 틀립니다. Standard 장문맥 가격은 다음과 같습니다. [Sol 모델 설명](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) · [Luna 모델 설명](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna) · [가격표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

| 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 토큰**이지만, 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 입력량**이 27만 2천 토큰을 넘는지 확인하세요. [Sol 사양](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) · [Luna 사양](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)

API 처리 방식도 맞춰 비교해야 합니다. 두 모델의 **Batch와 Flex는 해당 Standard 요금의 절반**, **Fast는 두 배**입니다. 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](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) · [Sol 모델](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol) · [Luna 모델](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)

## Codex에서 보이는 크레딧은 API 요금과 어떻게 다른가요?

Codex의 **Standard 토큰별 크레딧 요율**은 아래와 같습니다. 단위는 100만 토큰당 **크레딧**이며 달러가 아닙니다. API 가격표와 숫자를 직접 비교하거나 환율처럼 환산하지 마세요. [Codex 공식 요율](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing#token-rates)

| 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 토큰**을 Codex Standard 크레딧으로 계산하면 Luna `0.1 × 0.25 + 0.01 × 12.5 = 0.15`크레딧, Sol `0.1 × 5 + 0.01 × 250 = 3`크레딧입니다. 이는 전부 캐시에서 읽었다는 가정이며 캐시 생성, 도구 사용, 추가 턴은 제외합니다. 같은 토큰 구성의 API Standard 단문맥 비용은 앞서 계산한 `$0.006`과 `$0.12`이지만, **두 청구 경로가 같은 금액이라는 뜻은 아닙니다.** Codex Fast 크레딧 요율이 제공되는 경우에는 Standard의 2.5배로, API Fast의 두 배와도 구분해야 합니다. [Codex 요율](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing#token-rates) · [API 가격표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)

구독 요금제에 **포함된 Codex 사용량**으로 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](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing) · [출시 변경 내역](https://learn.chatgpt.com/docs/changelog#codex-2026-09-22-gpt-6-sol-luna)

## Luna와 Sol 선택 기준: 완료된 작업 한 건당 비용

![Luna와 Sol을 거친 요청에 재시도, 도구 사용, 사람의 수정을 반영해 완료된 작업으로 비교하는 그림](https://www.aifreeapi.com/posts/ko/gpt-6-luna-vs-sol-price/img/completed-task.webp)

**대량으로 반복하는 비교적 명확한 작업**이라면 Luna부터 같은 입력으로 시험하고, **복잡한 코딩·에이전트 작업**에서는 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-sol`이라는 별도 모델 ID로 제공됩니다. [Luna 모델](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna) · [Sol 모델](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol)

선택은 **완료된 작업 한 건당 비용**으로 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 비용**이 항상 낮다고 단정할 수 없습니다.

이전 세대 모델의 가격이나 사용 조건을 찾는다면 [2026년 OpenAI 텍스트 모델 안내](/ko/posts/openai-text-models-2026)를 참고하세요. 이 글의 가격과 문맥 구간은 GPT-6 Luna·Sol에만 적용됩니다.