# OpenAI 최신 텍스트 모델 비교 2026: GPT-5.6 Sol·Terra·Luna 선택법

> 2026년 8월 기준 OpenAI GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 API 모델 ID, 가격, 컨텍스트, reasoning effort, 용도와 마이그레이션 방법으로 비교합니다.

- Source: https://www.aifreeapi.com/ko/posts/openai-text-models-2026
- Language: ko
- Published: 2026-08-25
- Updated: 2026-08-25
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

**2026년 8월 25일 기준 OpenAI의 최신 범용 텍스트·코드 모델은 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna입니다.** Sol은 flagship, Terra는 성능과 비용의 균형, Luna는 비용에 민감한 대량 작업을 담당하는 같은 세대의 세 tier입니다.

새 API workload라면 **`gpt-5.6-terra`와 `medium`** 으로 기준선을 만드는 것이 실용적입니다. 복잡한 추론, 코드 변경, 긴 tool chain에서 의미 있는 품질 차이가 확인될 때 Sol을 비교하고, 결과가 안정적이며 자동 검증과 안전한 fallback이 있을 때 Luna를 비용 최적화 후보로 시험합니다.

이 글의 기준은 API입니다. ChatGPT, ChatGPT Work, Codex에서 보이는 이름과 플랜별 접근은 API model ID나 token 요금과 동일하지 않습니다. 이미지, 음성, Realtime, embedding, cyber, open-weight 모델도 별도 task category이므로 현재 범용 텍스트 생성 세 tier와 한 표에 섞지 않습니다.

## 세 모델의 정확한 API ID

OpenAI [현재 모델 카탈로그](https://developers.openai.com/api/docs/models)는 복잡한 추론과 coding에는 Sol, 지능과 비용의 균형에는 Terra, 비용 중심의 고처리량 작업에는 Luna를 권합니다.

| 모델 | API model ID | 먼저 시험할 작업 | 선택 근거로 부족한 것 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | `gpt-5.6-sol`; `gpt-5.6` alias도 Sol로 라우팅 | 복잡한 코드, 긴 도구 체인, 전문 분석, 높은 오류 비용 | flagship이라는 이름 |
| GPT-5.6 Terra | `gpt-5.6-terra` | 대부분의 신규 앱, structured output, tools, 일상 지식 작업 | 중간 tier라는 인상 |
| GPT-5.6 Luna | `gpt-5.6-luna` | 분류, 추출, 변환, 검증 가능한 batch | 가장 낮은 token 단가 |

`gpt-5.6`은 네 번째 모델이 아니라 Sol alias입니다. OpenAI [모델 가이드](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)는 Terra가 이전 GPT-5 family의 mini tier, Luna가 nano tier에 대략 대응한다고 설명합니다. 제품 계층을 이해하기 위한 표현이지 이전 모델과 행동이 같다는 보장은 아닙니다.

세 모델은 모두 `reasoning.effort`의 `none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`를 지원하고 기본값은 `medium`입니다. 따라서 model tier와 추론 강도는 별도 변수입니다. 먼저 tier를 고른 뒤 acceptance를 만족하는 가장 낮은 effort를 찾아야 품질, latency, 비용을 설명할 수 있습니다.

## 공통 스펙이 선택을 대신하지 못하는 이유

세 model page는 모두 **1,050,000-token context window**, **128,000 max output**, **2026년 2월 16일 knowledge cutoff**를 표시합니다. text와 image를 입력하고 text를 출력하며 streaming, function calling, structured outputs, Responses API tools를 지원합니다.

따라서 context가 더 크다는 이유로 Sol을 선택할 수는 없습니다. 공개 context는 세 tier가 같고, 실제 차이는 대표 작업에서의 first-pass acceptance, human correction, reasoning/output token, tool correctness, retry와 latency에서 나타납니다.

OpenAI는 [GPT-5.6 발표 페이지](https://openai.com/index/gpt-5-6/)에 coding, knowledge work, browsing, tool use, science 등의 결과를 공개했습니다. 이는 공급자가 발표한 평가이지 이 Blog의 독립 테스트나 사용자의 production 결과가 아닙니다. 모델 후보를 좁히는 근거는 되지만 routing 결정은 같은 acceptance set에서 다시 확인해야 합니다.

모든 후보 설정에서 다음을 함께 기록합니다.

- first-pass 합격률과 사람의 수정량
- input, cached input, output, reasoning token
- tool 선택과 arguments의 정확성, retry 횟수
- P50/P95 latency, timeout, 운영 오류
- 요청당 비용이 아니라 “합격한 작업 1건”의 비용

Luna가 schema 검증을 한 번에 통과하면 낮은 요금을 그대로 활용할 수 있습니다. 하지만 오류를 찾기 어렵고 재시도나 검수가 늘면 낮은 token 단가가 낮은 완료 비용을 보장하지 않습니다.

## 2026년 8월 API 가격

공식 model page의 현재 text token 가격은 100만 token당 다음과 같습니다.

| 모델 | Input | Cached input | Output | 상태 |
|---|---:|---:|---:|---|
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $0.40 | $20.00 | 최소 2026-11-21까지 프로모션 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 | 현재 표준가 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 | 현재 표준가 |

출처: [Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol), [Terra](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra), [Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-luna). Sol의 $4/$20은 영구 요금이 아니라 최소 2026년 11월 21일까지의 프로모션입니다. 장기 예산에는 가격 재확인 날짜가 필요합니다.

동일하게 input 100,000 token과 output 10,000 token을 쓰고 cache, tool, long-context multiplier가 없다면:

- Sol: `0.1 × $4 + 0.01 × $20 = $0.60`
- Terra: `0.1 × $2 + 0.01 × $12 = $0.32`
- Luna: `0.1 × $0.20 + 0.01 × $1.20 = $0.032`

같은 token 양의 요금 비교일 뿐, 같은 결과의 비용 보장은 아닙니다. Input이 **272K token을 넘으면 전체 request가 input 2배, output 1.5배**로 청구됩니다. 명시적 cache write는 uncached input의 **1.25배**, 성공한 cache read는 90% 할인입니다. Web search나 computer use 같은 tool은 별도 call charge가 생길 수 있습니다.

## Sol: 실패 비용이 단가보다 클 때

여러 파일의 코드 변경, 다중 제약 분석, 장시간 agent 작업, 복잡한 tool coordination, 오류 후 재작업이 비싼 전문 deliverable에서는 Sol을 평가할 가치가 있습니다. Sol을 quality ceiling으로 삼아 Terra가 실제로 얼마나 가까이 오는지도 측정할 수 있습니다.

정해진 label 분류나 짧은 normalization이 낮은 tier에서 이미 안정적이라면 flagship 자체는 관찰 가능한 이점이 아닙니다.

## Terra: 신규 시스템의 기준선

Terra는 현행 GPT-5.6 reasoning과 tool surface를 유지하면서 Sol보다 낮은 token 요금으로 기준선을 만듭니다. 신뢰할 내부 benchmark가 없을 때 가장 비싼 모델이나 가장 싼 모델에 바로 베팅하지 않고 품질·비용 경계를 찾기 좋습니다.

Terra가 실패하면 prompt/tool contract 개선, effort 조정, Sol 비교 중 무엇이 필요한지 한 변수씩 시험할 수 있습니다. 안정적으로 통과하면 Luna의 비용 최적화를 검토합니다.

## Luna: 자동 검증과 fallback이 전제

Luna는 명확한 schema, programmatic validator, 짧은 output, 안전한 fallback이 있는 분류·추출·형식 변환·전처리·대량 작업에 적합합니다. 미묘한 실패를 찾기 어려운 자유도 높은 업무에서는 절감액이 human review로 이동할 수 있습니다.

![Terra를 기준선으로 두고 측정된 품질 차이는 Sol, 검증 가능한 비용 최적화는 Luna로 라우팅하는 의사결정 흐름](https://www.aifreeapi.com/posts/ko/openai-text-models-2026/img/routing-policy.webp)

## GPT-5.4/5.5에서 통제된 방식으로 이동하기

OpenAI는 기존 reasoning effort를 baseline으로 유지하고, GPT-5.6의 같은 effort와 한 단계 낮은 effort를 대표 작업에서 비교하라고 안내합니다.

1. Prompt, system instructions, tools/schema, acceptance set, timeout, retry/fallback을 고정합니다.
2. 기존 모델과 현재 effort의 결과를 기록합니다.
3. 대응하는 GPT-5.6 tier를 같은 effort로 시험합니다.
4. 같은 GPT-5.6 tier를 effort 한 단계 낮춰 시험합니다.
5. 품질이나 비용 문제가 남을 때만 Sol/Terra/Luna tier를 바꿉니다.

![프롬프트와 도구를 고정하고 한 후보씩 측정한 뒤 합격 작업당 비용으로 비교하고 카나리 배포하는 통제된 마이그레이션 평가표](https://www.aifreeapi.com/posts/ko/openai-text-models-2026/img/migration-evaluation.webp)

이전 branch의 배경은 [GPT-5.4 vs GPT-5.2](/ko/topics/openai), [GPT-5.4 vs GPT-5 mini](/ko/posts/gpt-5-4-vs-gpt-5-mini) 비교에서 볼 수 있지만, 새 build의 현재 정보는 GPT-5.6 공식 page를 확인해야 합니다.

## Responses API 기준 요청

```bash
curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-terra",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "input": "계약서에서 갱신일, 통지 기한, 해지 책임을 추출하고 JSON으로 반환하세요."
  }'
```

Production에서는 effective model, effort, usage, latency, tool outcomes, schema validation, retry와 human edits를 같은 evaluation record에 저장합니다. 몇 개의 그럴듯한 답변만으로 default route를 결정하면 안 됩니다.

## 유지 가능한 결론

**Terra는 baseline, Sol은 품질 escalation, Luna는 비용 optimization**으로 두고 승격·강등 조건을 측정 가능한 기준으로 만듭니다. 가격, alias, tools, prompt, acceptance가 바뀌면 같은 대표 작업을 다시 실행합니다.

새 workload는 `gpt-5.6-terra` + `medium`에서 시작하고, 어려운 reasoning이나 tool coordination의 합격 차이가 남을 때 Sol을 비교합니다. 자동 검증이 충분하고 cost가 주요 제약이 된 경우에만 Luna를 시험합니다. 이 정책이 고정된 모델 순위보다 오래 유지됩니다.