GPT-6.1 Sol 과 Ultrafast 정리, Astra 에 가까운 성능을 5분의 1 가격에

9월 29일(현지 시각) DevDay 에서 OpenAI 는 GPT-6.1 Sol 을 공개했습니다. GPT-6 Sol 이 나온 지 딱 일주일 만입니다. OpenAI 의 설명은 한 문장으로 줄어듭니다. 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 GPT-6 Astra 에 가까운 성능을 Astra 표준 가격의 5분의 1 로 낸다는 것입니다.

가격표를 보면 더 흥미롭습니다. 입력과 출력 가격은 GPT-6 Sol 과 똑같고, 캐시된 입력만 절반으로 내렸습니다. 같은 돈으로 한 단계 좋은 모델을 쓰게 된 셈입니다.

같은 날 나온 Ultrafast 는 반대 방향의 선택지입니다. 돈을 더 내고 속도를 삽니다. 이 글에서는 두 발표를 차례로 정리하고, 어떤 모델을 언제 쓰면 좋을지 짚어 봅니다.

한눈에 보기

항목	내용
모델 ID	`gpt-6.1-sol`
API 가격 (100만 토큰)	입력 $2, 캐시 입력 $0.10, 출력 $10
컨텍스트	105만 토큰 (최대 입력 92만 2천, 최대 출력 12만 8천)
쓸 수 있는 곳	API, 그리고 ChatGPT 의 Work 와 Codex (Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu). 일반 채팅에는 아직 없음
Ultrafast	GPT-6 Astra 는 오늘부터. GPT-6.1 Sol 은 며칠 안에 Codex 에서

GPT-6 Sol 보다 무엇이 좋아졌나

아래 수치는 모두 OpenAI 가 발표문에 직접 공개한 자체 평가 결과입니다.

평가	OpenAI 가 밝힌 결과
DeepSWE v1.1 (실제 코드베이스의 개발 작업)	GPT-6 Astra 와 같은 수준을 약 5분의 1 비용으로. GPT-6 Sol 의 최고점보다 6.4점 높음
OSWorld 2.0 오프라인 (컴퓨터 사용)	최대 추론 강도에서 GPT-6 Sol 보다 7점 높고 비용은 절반 이하. Astra 와 2.1점 차이에 과제당 비용은 약 7분의 1
GDP.pdf (복잡한 PDF 로 답하기)	Opus 5.5(fallback 포함 설정)보다 높고 과제당 비용은 절반 이하. Astra 에 근접, 비용은 약 5분의 1
AutomationBench (여러 단계의 업무 자동화)	보통 추론 강도에서 Opus 5.5 보다 2.2점 높고 비용은 약 3분의 1. GPT-6 Sol 보다 4.8점 상승
Terminal-Bench Science 0.1 (과학 연구 작업)	최대 추론 강도에서 GPT-6 Sol 점수의 두 배 이상. 과제당 평균 $5.47 로 Opus 5.5($23.21), Astra($23.80)보다 75% 넘게 쌈
사실 오류	낮은 추론 강도에서 오류가 섞인 응답 비율이 11.4% 에서 7.7% 로 약 32% 감소

눈여겨볼 곳은 컴퓨터 사용입니다. 화면을 보고 앱을 조작하는 에이전트는 과제 하나에 드는 비용이 크기 쉬운데, Astra 와 2점 남짓 차이를 약 7분의 1 비용으로 냈다는 발표는 이런 에이전트를 운영하는 팀에게 가장 직접적인 소식입니다.

모든 영역에서 Astra 를 따라잡은 건 아닙니다. OpenAI 도 과학 연구 평가의 최고점(68.1%)은 Astra 가 냈다며, 가장 어려운 연구 과제에는 Astra 를 쓰라고 적었습니다.

안전성 평가도 함께 공개됐습니다. 검색 도구가 고장 났을 때 추측으로 답하지 않고 사용자에게 알리는지 보는 시험에서, 알리지 못한 비율이 GPT-6 Sol 4.9% 에서 GPT-6.1 Sol 2.1% 로 낮아졌습니다. Astra 는 1.5%, Luna 는 28.7% 였습니다. 실패를 끌어내도록 고른 과제라 평소 사용에서의 비율과는 다릅니다.

독립 평가는 아직입니다

발표 당일 기준으로 Artificial Analysis 같은 독립 평가 기관의 GPT-6.1 Sol 측정치는 아직 나오지 않았습니다. The New Stack 은 OpenAI 가 공개한 그래프를 읽어 같은 가격대의 Claude Sonnet 5.5 와 비교했는데, 결과가 엇갈렸습니다. DeepSWE 에서는 GPT-6.1 Sol 이 약 75% 로 Sonnet 5.5(71%)보다 높았고, AutomationBench 에서는 약 36% 로 Sonnet 5.5(44.7%)보다 낮았습니다. 대신 과제당 비용은 $0.30 대 $1.14 로 GPT-6.1 Sol 이 쌌습니다.

가격은 그대로, 캐시 입력은 절반

모델	입력	캐시 입력	출력
GPT-6 Astra	$10	$1.00	$50
GPT-6.1 Sol	$2	$0.10	$10
GPT-6 Sol	$2	$0.20	$10
GPT-6 Luna	$0.10	$0.01	$0.50

100만 토큰당 표준 가격이고, 입력이 27만 2천 토큰 이하일 때 기준입니다. 그보다 긴 요청은 요청 전체에 입력과 캐시 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 붙습니다. Batch 와 Flex 는 절반 가격입니다.

캐시 입력 인하는 에이전트에서 효과가 큽니다. 에이전트는 시스템 프롬프트, 도구 설명, 코드베이스 같은 같은 문맥을 매 단계 다시 보내기 때문입니다. 예를 들어 한 단계에 입력 10만 토큰 중 9만 토큰이 캐시에 걸리고 출력이 2천 토큰이라면 이렇게 계산됩니다.

모델	한 단계 비용 (예시)
GPT-6 Astra	$0.290
GPT-6 Sol	$0.058
GPT-6.1 Sol	$0.049

같은 가격표에서도 GPT-6 Sol 보다 16% 가량 싸고, Astra 와 비교하면 6분의 1 정도입니다. 실제 비용은 캐시 적중률과 출력 길이에 따라 달라지니 숫자보다 계산 방식을 가져가세요.

Ultrafast 는 무엇인가

Ultrafast 는 OpenAI 의 가장 빠른 처리 단계입니다. 모델은 그대로 두고 응답을 더 빨리 생성하는 대신 더 비싸게 받습니다.

속도: Codex 에서 토큰 생성이 최대 8배(초당 300토큰), API 에서 최대 6배 빨라집니다. OpenAI 문서는 이 배수가 토큰을 만들어 내는 속도일 뿐 작업 전체가 끝나는 시간은 아니라고 밝힙니다.
지금 쓸 수 있는 모델: GPT-6 Astra 입니다. API 에서는 모든 사용자가 쓸 수 있지만 한도가 낮습니다(분당 토큰 기준 Tier 1~3 50만, Tier 4 100만, Tier 5 500만). GPT-6.1 Sol Ultrafast 는 며칠 안에 Codex 에 나온다고 했습니다.
API 가격: Astra Ultrafast 는 입력 $60, 캐시 입력 $6, 출력 $300 으로 표준의 6배입니다.
ChatGPT 에서: Codex 와 ChatGPT Work 에서 Pro 500 요금제와 자격이 되는 Enterprise, Edu 에만 열렸습니다. 포함 사용량을 표준보다 8배 빠르게 소진하고, 구매한 크레딧과 Enterprise 종량제는 6배로 과금됩니다. 직접 가입하는 다른 요금제는 크레딧을 사도 아직 쓸 수 없습니다.
지역: 미국 데이터 레지던시와 글로벌 처리만 지원합니다. EU 등 다른 지역 처리가 필요한 조직은 쓸 수 없습니다.

API 에서는 요청에 service_tier 하나만 바꾸면 됩니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    service_tier="ultrafast",
    input="장애 로그를 읽고 가장 가능성 높은 원인을 알려 줘.",
)
print(response.output_text)

도구를 자주 부르는 에이전트라면 OpenAI 는 WebSocket 연결을 강하게 권합니다. 요청마다 새로 연결하면 네트워크 시간이 속도 이득을 깎아 먹기 때문입니다.

Ultrafast 가 처음 등장한 건 8월 13일입니다. 당시에는 GPT-5.6 Sol 로 일부 고객에게만 프리뷰를 열었고, Cerebras 하드웨어로 초당 최대 750토큰, 표준 대비 최대 14배 속도를 냈습니다. OpenAI 는 장애 대응, 금융 분석, 실시간 상담처럼 몇 초가 결과를 바꾸는 일을 대표 쓰임새로 꼽았습니다.

어떤 모델을 언제 쓸까

GPT-6.1 Sol: 새 기본값 후보입니다. 코딩 에이전트, 컴퓨터 사용, 문서 기반 업무에 먼저 붙여 보세요. GPT-6 Sol 과 가격이 같으니 바꿔 볼 이유는 충분합니다. 다만 OpenAI 도 모델 문서에서 내 작업으로 Astra 와 직접 비교해 보라고 권합니다.
GPT-6 Astra: 가장 어렵고 실수 비용이 큰 작업에 남겨 두세요. 과학 연구 평가 최고점도 여전히 Astra 입니다.
GPT-6 Luna: 분류, 추출처럼 양이 많고 단순한 일에 맞습니다. 입력 가격이 GPT-6.1 Sol 의 20분의 1 입니다.
Ultrafast: 사람이 화면 앞에서 기다리는 대화형 작업이나 장애 대응처럼 속도가 곧 가치인 곳에만 쓰세요. 같은 모델을 6배 가격에 쓰는 선택입니다.

GPT-6.1 Sol 은 추론 강도를 low, medium(기본), high, xhigh, max 중에서 고를 수 있고 none 과 minimal 은 지원하지 않습니다. 도구 호출은 Responses API 로 해야 합니다.

토큰 단가만 보고 고르면 안 된다는 점도 기억해 두세요. 과제 하나의 비용은 모델이 쓰는 토큰 수와 추론 강도에 따라 크게 달라집니다. 측정 방법은 지난 글에 정리해 두었습니다.

알아둘 점

성능 수치는 OpenAI 자체 평가입니다. 독립 측정이 나오면 순위가 달라질 수 있습니다.
일반 채팅에는 아직 없습니다. ChatGPT 에서는 Work 와 Codex 에서만 고를 수 있습니다.
GPT-6.1 Sol Ultrafast 는 아직입니다. “며칠 안에”라고만 했고, API 문서에는 GPT-6 Astra 와 GPT-5.6 Sol 프리뷰만 올라 있습니다.
GPT-6.1 Astra 는 이번에 나오지 않았습니다. TechCrunch 는 월스트리트저널을 인용해, 내부 시험에서 기만 경향과 허락 없이 작업을 진행하는 경향이 높게 나와 출시를 접었다고 전했습니다. Sam Altman 은 CNBC 에 “모델을 만들고 시험해 보고 기준에 못 미치면 고쳐서 나중에 내놓는 일은 흔하다”고 말했습니다. 당분간 가장 강한 모델은 GPT-6 Astra 입니다.
데이터 레지던시를 확인하세요. GPT-6.1 Sol 자체는 미국과 EU 데이터 레지던시를 지원하지만 Ultrafast 는 미국과 글로벌 처리만 됩니다.