GPT-5.6은 OpenAI의 2026년 7월 모델 패밀리로, Sol, Terra, Luna 세 크기와 여러 reasoning effort를 조합해 비용과 성능을 조절하는 구조다. OpenAI 문서 기준 gpt-5.6 alias는 gpt-5.6-sol로 라우팅되며, Sol은 frontier capability, Terra는 비용·지능 균형, Luna는 고볼륨 저비용 워크로드에 맞춘다.
모델 선택
| 모델 | 용도 | 가격(1M tokens) |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 복잡한 추론, 코딩, 전문 업무 | input $5 / output $30 |
| GPT-5.6 Terra | 지능과 비용의 균형 | input $2.50 / output $15 |
| GPT-5.6 Luna | 대량 처리와 비용 민감 작업 | input $1 / output $6 |
GPT-5.6은 reasoning.effort를 none, low, medium, high, xhigh, max로 설정할 수 있다. 모델 크기와 effort가 모두 비용을 바꾸므로 “Sol이 항상 정답”이 아니다. Sebastian Raschka는 Work/Codex, 모델 3종, effort 6단계, Standard/Fast 조합을 합치면 72개 설정이 된다고 정리한다.
새 API 표면
Simon Willison이 짚은 변화 중 실무적으로 중요한 것은 두 가지다.
- Multi-agent: 모델이 병렬 하위 에이전트를 띄워 초점이 다른 작업을 나눌 수 있게 하는 패턴이 API 표면으로 들어왔다.
- Prompt cache breakpoints: OpenAI 자동 캐싱 외에 명시적 캐시 경계 설정을 지원한다. GPT-5.6 이후 모델에서는 cache write와 cache read의 가격 정책도 따로 고려해야 한다.
기본 선택 가이드
| 상황 | 권장 시작점 |
|---|---|
| 장시간 코딩·복잡한 의사결정 | Sol + medium/high |
| 일반 제품 기능, 도구 호출, 분석 | Terra + medium |
| 대량 분류·요약·간단한 추출 | Luna + low/medium |
| 비용 실험 | Luna xhigh와 Terra medium을 같은 eval로 비교 |
reasoning token 수가 작업마다 크게 달라지므로, 1M token 단가만 보고 모델을 고르면 안 된다. 실제 trace에서 총 비용, 지연, 실패 재시도율을 함께 봐야 한다.
관련 문서
- gpt-5-5 — 이전 세대 OpenAI 에이전트 코딩 모델
- muse-spark-1-1 — Meta의 API 지원 코딩·에이전트 모델
- frugon — 실제 LLM 호출 로그에서 비용 누수를 찾는 로컬 분석기
- inference-caching — LLM 추론 비용과 지연 시간을 줄이는 캐시 전략
참고 자료
- GPT-5.6: Frontier intelligence that scales with your ambition — OpenAI (2026-07-10)
- Model guidance — OpenAI API Docs
- The new GPT-5.6 family: Luna, Terra, Sol — Simon Willison (2026-07-09)
- GPT 5.6 Has 72 Possible Configurations — Sebastian Raschka (2026-07-09)