GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra 차이: API 단가 5배, ChatGPT·코덱스에서 고르는 법

GPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월 3일 내놓은 가장 강한 모델이고 GPT-6.1 Sol은 9월 29일 나온 Sol의 업그레이드입니다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol이 코딩·컴퓨터 사용·업무 작업에서 Astra에 가까운 성능을 Astra API 단가의 5분의 1(100만 토큰당 입력 $2·출력 $10, Astra는 $10·$50)로 낸다고 발표했어요. ChatGPT에서는 GPT-6.1 Sol이 Work와 코덱스(Codex)에만 있고 일반 채팅에는 없습니다. Codex 공식 문서는 복잡한 코딩의 기본 모델로 GPT-6.1 Sol을, 가장 어려운 일에 Astra를 권합니다.

저는 Codex CLI를 ChatGPT 구독으로 씁니다. 9월 30일부터 기본 모델을 GPT-6.1 Sol로 두었고 중요한 리뷰만 GPT-6 Astra를 지정해서 돌려요. 아래는 공식 발표와 문서로 확인한 두 모델의 차이와 제가 둘을 나눠 쓰는 방식입니다. 2026년 10월 16일 기준이고 가격·제공 플랜은 바뀔 수 있습니다.

GPT-6 계열 한눈에 보기

GPT-6 계열은 공식 문서 기준 네 모델입니다. 이름이 비슷해 헷갈리는데 Astra가 가장 위, Luna가 가장 가볍고 Sol이 그 사이예요. GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Sol을 고친 다음 버전입니다.

단가는 OpenAI API 가격표의 표준 요금이고 단위는 100만 토큰당 달러입니다. 입력이 272K 토큰 이하인 요청 기준이에요.

모델 문서에 적힌 기본 사양은 네 모델이 같습니다. 맥락 창(한 번에 읽고 다룰 수 있는 분량) 1,050,000토큰, 최대 입력 922,000토큰, 최대 출력 128,000토큰이고 글과 이미지를 받아 글로 답합니다. 학습 데이터 기준일은 Astra와 GPT-6.1 Sol이 2026년 4월 30일로 같아요.

가격 차이: 단가는 5배, 작업당 비용은 따로 봐야

GPT-6.1 Sol의 입력·출력 단가는 Astra의 정확히 5분의 1입니다. 캐시된 입력은 차이가 더 커서 $0.10 대 $1로 10분의 1이에요. GPT-6.1 Sol 발표는 이 캐시 단가가 일반 입력보다 95%, 이전 GPT-6 Sol보다 50% 낮다고 강조했습니다. 같은 맥락을 여러 번 다시 읽는 에이전트 작업에서 이 차이가 커집니다.

단가가 바뀌는 조건은 두 모델이 같습니다.

• 입력이 272K 토큰을 넘으면 그 요청 전체에 입력·캐시 단가 2배, 출력 단가 1.5배가 붙습니다.
• Batch·Flex는 표준의 50%, Fast 모드는 2배입니다.
• 응답을 더 빠르게 만드는 Ultrafast 모드는 API 단가가 표준의 6배입니다. Astra는 입력 $60·출력 $300, GPT-6.1 Sol은 $12·$60이에요. ChatGPT 구독으로 Codex를 쓸 때는 기준이 달라서 포함 한도가 표준의 8배 빨리 줄어듭니다(구매한 크레딧은 6배).

토큰 단가만으로 작업당 비용이 정해지지는 않습니다. OpenAI의 GPT-6 사용 가이드는 Astra가 여러 평가에서 출력 토큰을 훨씬 적게 쓰면서 더 나은 결과를 냈고 토큰 단가가 높은데도 작업당 추정 API 비용은 이전 모델보다 낮았다고 설명합니다. 반대로 GPT-6.1 Sol 발표는 같은 과학 작업 평가(Terminal-Bench Science 0.1, 최대 추론)에서 작업당 평균 비용이 GPT-6.1 Sol $5.47, Astra $23.80이었다고 밝혔어요. 둘 다 OpenAI 발표 기준이고 제가 측정한 값은 아닙니다.

ChatGPT 구독으로 Codex를 쓸 때도 차이는 비슷합니다. Codex 요금 문서의 크레딧 요율은 Astra가 100만 토큰당 입력 250·출력 1,250크레딧, GPT-6.1 Sol이 50·250크레딧입니다. Plus 요금제에서 5시간마다 보낼 수 있는 로컬 메시지 추정치는 Astra 545개, GPT-6.1 Sol 15160개예요. 요금제별 한도는 코덱스 요금제에 따로 정리했습니다.

성능 차이 (OpenAI 발표 기준)

아래 수치는 모두 OpenAI 발표문에 실린 자체 평가입니다. 비교 대상 모델의 점수도 OpenAI가 표에 옮긴 값이에요.

Astra 발표의 코딩 표에서 Terminal-Bench 4.0(터미널에서 에이전트가 소프트웨어 작업을 끝내는지 재는 평가) 점수는 Astra 57.9%, 이전 세대 GPT-5.6 Sol 37.3%, Claude Fable 5.1 55.8%, Claude Opus 5 52.6%입니다. 실제 코드베이스 작업을 재는 DeepSWE v1.1은 Astra 74.1%, 컴퓨터 사용을 재는 OSWorld 2.0(오프라인 세트, 부분 점수)은 72.6%였어요.

GPT-6.1 Sol 발표는 점수보다 "Astra와 비교해 얼마에 얼마만큼"을 앞세웠습니다.

• DeepSWE v1.1: Astra와 같은 수준을 약 5분의 1 비용으로 냈습니다.
• OSWorld 2.0 오프라인 세트: 최대 추론에서 Astra 점수와 2.1%p 이내를 작업당 약 7분의 1 비용으로 냈습니다.
• Terminal-Bench Science 0.1: 가장 높은 점수는 Astra(68.1%)였고 발표는 가장 어려운 과학 연구 작업에는 Astra를 쓰라고 적었습니다.
• 사실 오류: 일부러 어려운 질문만 모은 평가에서 오류가 섞인 답의 비율이 낮은 추론 기준 GPT-6 Sol 11.4%에서 7.7%로 줄었고 추론 설정 전반에서 Astra와 1.9%p 안쪽이었다고 합니다.

정리하면 OpenAI 스스로도 GPT-6.1 Sol을 "거의 Astra"로, Astra를 "가장 어려운 일"로 나눠 소개합니다. 두 모델의 격차가 작다는 주장이 내 작업에도 맞는지는 같은 작업을 두 모델로 돌려 봐야 알 수 있어요. 공식 모델 선택 가이드도 같은 작업을 Astra와 비교해 보라고 권합니다.

ChatGPT와 Codex에서 쓸 수 있는 곳

이름 때문에 가장 많이 헷갈리는 부분입니다. ChatGPT 채팅 화면의 모델 메뉴에 보이는 GPT-6은 GPT-6 Sol이 돌립니다. 도움말에 따르면 Instant·Medium·High·Extra High 단계는 GPT-6 Sol이고 Pro 단계만 GPT-6 Astra 기반의 GPT-6 Pro예요.

출처는 GPT-6.1 Sol 발표, Astra 발표, ChatGPT Work와 Codex 도움말입니다. 표에서 알아 둘 것을 덧붙이면 이렇습니다.

1. Plus의 Astra는 몫이 작습니다. 도움말은 Plus와 Business Standard 좌석의 Astra 사용량이 제한적이고 그 뒤로는 크레딧을 사서 이어 쓴다고 설명합니다. Pro 100·200과 Business Premium 좌석은 기존 한도 전체를 Astra에 쓸 수 있어요.
2. 회사·학교 워크스페이스는 관리자가 켜야 합니다. 워크스페이스 모델 문서에 따르면 Enterprise·Edu에서 GPT-6.1 Sol과 Astra는 관리자가 켜기 전까지 꺼져 있습니다. Astra는 출시 2주 뒤에 저절로 켜지지도 않아요.
3. Codex CLI 버전을 확인하세요. 도움말은 Astra를 쓰려면 Codex CLI 0.153.0 이상이 필요하다고 적었습니다. 데스크톱 앱에 Astra가 안 보이면 메뉴의 Check for Updates로 업데이트하라고 해요.
4. GPT-6.1 Sol의 맥락 창은 Work·Codex에서 기본 500,000토큰입니다. 구독에 포함된 사용량이라면 긴 맥락에 따로 붙는 할증은 없지만 대화가 길수록 한도는 더 씁니다.

Astra 발표는 API 외에 Microsoft Azure와 AWS Bedrock에서도 Astra를 제공한다고 밝혔습니다. GPT-6.1 Sol의 다른 클라우드 제공 여부는 공식 문서에서 확인하지 못했습니다.

코덱스(Codex)에서 고르는 법

Codex 모델 문서의 권장은 간단합니다. 복잡한 코딩과 에이전트 작업에는 GPT-6.1 Sol을 기본으로 씁니다. 단계와 도구가 많은 가장 어려운 작업에는 Astra를, 결과 모양이 분명한 반복 작업(추출·분류·변환·정형 요약)에는 Luna를 쓰라고 해요.

API 쪽 안내는 출발점이 조금 다릅니다. API 모델 목록은 어디서 시작할지 모르겠으면 Astra를, 성능과 비용의 균형을 원하면 GPT-6.1 Sol을 고르라고 합니다. 모델 선택 가이드는 사용량이나 소요 시간을 따지지 않아도 되면 Astra를 기본으로 둬도 된다고 적었어요. 구독 한도 안에서 오래 일하는 Codex는 비용을 따지는 쪽에 기준을 둔 셈입니다.

추론 수준(reasoning effort, 답하기 전에 얼마나 생각할지)의 시작점도 모델마다 다릅니다.

• GPT-6.1 Sol: 쓰는 앱의 기본값에서 시작해 작업에 맞게 조정합니다.
• Astra: Light에서 시작합니다. 설정 파일에서는 low예요.
• Luna: High에서 시작합니다.

더 깊게 생각하게 하는 Max와 서브에이전트에 일을 나눠 맡기는 Ultra도 있지만 문서는 대부분의 작업에는 둘 다 필요 없다고 적었습니다. 세대가 바뀌면 같은 이름의 추론 수준이 같은 깊이를 뜻하지 않으니 익숙한 작업을 낮은 설정으로 먼저 돌려 보라고도 해요.

모델 바꾸는 명령

CLI 대화 중에는 /model을 입력해서 모델과 추론 수준을 고르고 /status로 바뀌었는지 확인합니다. 시작할 때 정하려면 이렇게 씁니다.

codex --model gpt-6.1-sol

대화 없이 한 번 실행하는 codex exec에도 같은 옵션을 붙입니다. 아래는 중요한 리뷰를 Astra로 돌리는 예시예요. -c는 설정값을 그 실행에만 덮어쓰는 옵션입니다.

codex exec -m gpt-6-astra -c model_reasoning_effort="high" "Review the current changes"

codex exec는 기본적으로 읽기 전용 샌드박스에서 돌아서 리뷰처럼 파일을 고치지 않는 일에 맞습니다. 기본 모델을 고정하려면 ~/.codex/config.toml에 model = "gpt-6.1-sol"을 적어요. 데스크톱 앱에서는 입력창 아래 슬라이더로 성능과 속도를 고르고 Advanced를 열어 특정 모델을 지정합니다. 설치와 기본 사용 흐름은 코덱스 사용법에 정리했어요.

설정에 gpt-5.5가 남아 있다면 지금 바꾸는 게 좋습니다. GPT-5.5는 2026년 10월 14일 낮 12시(미국 태평양 시간, 한국 시간 10월 15일 오전 4시)에 ChatGPT 계정으로 로그인한 Codex에서 빠졌습니다. 문서는 Plus 이상이면 gpt-6.1-sol, Free·Go면 데스크톱 앱의 gpt-6-luna로 바꾸라고 안내합니다. API 키로 로그인한 Codex는 영향이 없습니다.

실제로 나눠 쓰는 방식: 기본은 Sol, 중요한 리뷰는 Astra

제 주 작업 도구는 클로드 코드(Claude Code)입니다(Opus 5.5 effort 설정 글). Codex CLI는 코드 리뷰와 교차 검증에 써요. 두 도구를 어떤 일에 나눠 쓰는지는 클로드 코드 vs 코덱스에 따로 적었습니다. 평소 리뷰는 GPT-6.1 Sol로 돌리고 중요한 리뷰만 Astra를 지정해요. ChatGPT 구독 한도 안에서 쓰므로 모델을 바꿔도 따로 결제하지는 않습니다. 대신 Astra는 같은 한도를 더 빨리 씁니다.

2026년 10월 16일에는 이 사이트의 검색 성과 점검 보고서를 Astra에 교차 검토시켰습니다. Astra는 보고서에서 숫자를 잘못 읽은 곳을 여러 건 잡았어요. 방문 요청 수를 사람 수처럼 읽은 곳, 기간이 다른 두 값을 나란히 비교한 곳 같은 것들입니다. 반대로 Astra의 지적 중 일부는 원자료를 다시 보니 틀렸습니다. 페이지 제목 길이를 원고 기준으로 잰 지적이 그랬어요.

교차 검토는 서로의 실수를 잘 잡지만 어느 쪽이 맞는지는 모델끼리 정할 수 없습니다. 원자료를 다시 열어 봐야 정해져요. 그래서 Astra의 리뷰도 그대로 반영하지 않고 지적마다 근거 자료를 다시 열어 본 뒤 반영할지 정하는 게 맞습니다. AI 계산 실수 막기에 적은 "계산은 코드로, 검증은 따로"와 같은 원칙입니다.

Astra를 쓸 때 알아 둘 것

GPT-6 사용 가이드는 Astra의 성향을 미리 적어 두었습니다. Codex에서 Astra로 바꿨을 때 낯설 수 있는 부분이에요.

• 질문을 더 자주 합니다. 결과가 달라질 수 있는 지점에서 사용자에게 묻도록 설계됐습니다. 알아서 끝까지 가기를 기대했다면 멈춘 것처럼 보일 수 있어요.
• 규칙 파일에 더 민감합니다. AGENTS.md나 스킬 파일의 지시를 이전 모델보다 강하게 따릅니다. 가이드는 모델이 읽는 규칙 파일에 동작을 바꿀 만한 지시가 없는지 점검하라고 강하게 권합니다. 지시가 모호하거나 서로 부딪히면 일찍 멈출 수 있다고 해요.
• 답이 길고 형식이 많습니다. 목록·표·마크다운을 많이 씁니다. 문단 위주로 받고 싶으면 그렇게 요청하면 됩니다.
• 테스트를 넉넉히 합니다. 작은 수정에도 범위가 넓은 테스트를 돌릴 수 있습니다.

안전 장치도 다릅니다. Astra 발표에 따르면 보안 관련 역량이 크게 오른 만큼 추가 안전 점검이 붙어서 ChatGPT나 Codex에서는 작업이 멈추고 동작을 확인해 달라고 할 수 있고 API에서는 작업이 중단됩니다. 정상적인 작업도 가끔 멈출 수 있다고 발표문이 직접 적었어요.

API로 직접 부르는 경우라면 두 모델 모두 추론 수준 none을 지원하지 않습니다. temperature·top_p 값도 바꿀 수 없고 도구 호출은 Responses API로 해야 해요. 기존 코드를 옮길 때는 가이드의 마이그레이션 절을 먼저 보세요.

정리

• GPT-6 Astra(9월 3일)는 OpenAI의 최상위 모델, GPT-6.1 Sol(9월 29일)은 Astra에 가까운 성능을 API 단가 5분의 1로 내는 모델입니다. 100만 토큰당 Astra 입력 $10·출력 $50, GPT-6.1 Sol 입력 $2·출력 $10입니다.
• ChatGPT 채팅의 "GPT-6"은 GPT-6 Sol이고 Astra는 채팅에서 GPT-6 Pro로만 나옵니다. GPT-6.1 Sol은 Work와 Codex에만 있습니다.
• Codex 문서는 GPT-6.1 Sol을 기본으로, Astra를 가장 어려운 작업에, Luna를 반복 작업에 권합니다. Plus는 Astra 사용량이 제한적입니다.
• 교차 검토에 Astra를 쓸 때도 판정은 원자료로 합니다.

출처와 확인 (2026-10-16)

• OpenAI: GPT-6 Astra (공개, 제공 플랜·클라우드, API 단가, 벤치마크 표, 작업당 비용 설명, 안전 점검)
• OpenAI: Introducing GPT-6.1 Sol (Astra 단가의 5분의 1, 캐시 단가, DeepSWE·OSWorld·Terminal-Bench Science·사실성 결과, 제공 플랜, Chat 미제공)
• OpenAI: Introducing GPT-6 Sol and Luna (GPT-6 Sol·Luna 공개와 제공 범위)
• OpenAI API: Changelog (API 공개일 9월 3일·22일·29일)
• OpenAI API: Pricing (표준·Batch·Flex·Fast·Ultrafast 단가, 272K 기준)
• OpenAI API: GPT-6 Astra · GPT-6.1 Sol · GPT-6 Sol · GPT-6 Luna (맥락 창, 최대 입출력, 학습 데이터 기준일, 추론 수준)
• OpenAI API: Models (어디서 시작할지 모르면 Astra, 균형은 GPT-6.1 Sol)
• OpenAI API: Using GPT-6 (Astra 성향, 프롬프트 권장, 마이그레이션)
• ChatGPT docs: Models (Codex 권장 모델, 추론 수준 시작점, Max·Ultra, CLI 명령, config.toml, GPT-5.5 퇴역)
• ChatGPT docs: Model selection (GPT-6.1 Sol을 고려할 때, Astra와 비교 권장, 사용량·시간을 따지지 않으면 Astra 기본)
• ChatGPT docs: Pricing · Speed (크레딧 요율, Plus 5시간 메시지 추정치, Ultrafast 포함 한도 8배·크레딧 6배)
• ChatGPT docs: Non-interactive mode (codex exec 기본 읽기 전용 샌드박스)
• ChatGPT docs: Config basics · Configuration reference (-c 덮어쓰기, model_reasoning_effort)
• OpenAI Help: GPT-6 and other models in ChatGPT (채팅의 GPT-6 = GPT-6 Sol, GPT-6 Pro = Astra, Codex CLI 0.153.0)
• OpenAI Help: ChatGPT Work and Codex (Work·Codex 모델, Plus·Business Standard Astra 제한, GPT-6.1 Sol 맥락 창 500,000, Ultrafast 대상)
• ChatGPT docs: Workspace model availability (Enterprise·Edu에서 Astra·GPT-6.1 Sol 기본 꺼짐, 2주 뒤 자동 활성화 없음)