이 모델의 강점은 무엇인가요?

DeepSWE v1.1 66.6%를 과제당 $0.22에 달성, Sol과는 2.2점 차 $0.10/$0.50은 그간 자체 호스팅 오픈 가중치가 차지하던 가격대 최하위 티어인데도 105만 토큰 컨텍스트, 무료·Go 사용자는 데스크톱 앱에서 사용 가능

이 모델의 약점은 무엇인가요?

AutomationBench 20.7%, OSWorld 2.0 52.7% - 계획과 컴퓨터 조작에서 급격히 무너짐 사실 오류율 7.6%로 GPT-6 Astra 3.9%의 거의 두 배 입력 27.2만 토큰 초과분은 입력 2배·출력 1.5배 할증

어떤 용도에 가장 적합한가요?

라우팅·분류·추출·대량 요약 사람이나 상위 모델이 검토하는 1차 코드 생성 판단보다 물량이 청구액을 결정하는 장문 문서 파이프라인

OpenAI독점

GPT-6 Luna

Name: GPT-6 Luna
Author: OpenAI

이 모델 비교

OpenAI가 2026년 9월 22일 공개한 최저가 GPT-6. 100만 토큰당 입력 $0.10·출력 $0.50으로 Claude Haiku 4.5 입력 가격의 10분의 1, GPT-5.6 Luna의 절반이다. 컨텍스트는 위 두 기종과 같은 105만 토큰. 예상 밖 숫자는 DeepSWE v1.1 66.6%로 Sol과 2.2점 차인데 비용은 20분의 1 수준. 함정은 판단이 필요한 쪽에서 터진다 - AutomationBench 20.7%, 사실 오류율 7.6%. 루나는 작업자이지 지휘관이 아니다.

공유:X Hatena LINE

파라미터

Undisclosed

컨텍스트

1.05M

라이선스

Proprietary

출시일

2026-09-22

API 가격

입력 가격 (1M 토큰당)

$0.1

출력 가격 (1M 토큰당)

$0.5

과금 모드: standard

강점

•DeepSWE v1.1 66.6%를 과제당 $0.22에 달성, Sol과는 2.2점 차
•$0.10/$0.50은 그간 자체 호스팅 오픈 가중치가 차지하던 가격대
•최하위 티어인데도 105만 토큰 컨텍스트, 무료·Go 사용자는 데스크톱 앱에서 사용 가능

약점

•AutomationBench 20.7%, OSWorld 2.0 52.7% - 계획과 컴퓨터 조작에서 급격히 무너짐
•사실 오류율 7.6%로 GPT-6 Astra 3.9%의 거의 두 배
•입력 27.2만 토큰 초과분은 입력 2배·출력 1.5배 할증

활용 사례

•라우팅·분류·추출·대량 요약
•사람이나 상위 모델이 검토하는 1차 코드 생성
•판단보다 물량이 청구액을 결정하는 장문 문서 파이프라인

심층 분석

Input / Output 단가

100만 토큰당 $0.10 / $0.50

캐시 읽기 $0.01. Claude Haiku 4.5 입력 단가의 10분의 1

위치

높은 추론 강도에서 GPT-5.6 Sol 수준

OpenAI 발표. 비용은 구 모델의 약 1%

Context Window

105만 토큰

최대 출력 128K. 272K 초과 시 입력 2배·출력 1.5배

안전 지표 변화

거부 롤백 77% -> 42%

9월 22일 세 모델 중 가장 큰 개선폭

제공 범위

무료·Go 등급 데스크톱 제공

OpenAI API, ChatGPT Work, Codex 유료 등급에서도 제공

Release

2026년 9월 22일

지식 컷오프 2026년 5월 18일

강점

・GPT-6 계열 진입 가격으로는 한 자릿수 격차가 날 만큼 저렴하다. 입력 0.10달러, 출력 0.50달러
・거부 롤백을 77%에서 42%로 낮춰, 같은 날 발표된 세 모델 중 가장 큰 개선을 보였다
・OpenAI에 따르면 높은 추론 강도에서 GPT-5.6 Sol 수준에 도달하며 비용은 약 100분의 1이다
・무료와 Go 사용자가 데스크톱에서 쓸 수 있어 그날 가장 넓은 사용자층에 닿는다

약점

・Artificial Analysis 지수가 공개되지 않아 천장이 독립적으로 측정되지 않았다
・GPT-6 계열 중 가장 낮은 능력대다. 추론 플래그십이 아니라 효율 모델이다
・시스템 카드가 없고 추론을 완전히 끌 수도 없다
・Sol과 같은 272K 초과 할증이 붙어 긴 문서에서는 헤드라인의 저렴함이 먹히지 않는다

경쟁사 비교

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
GPT-6 Sol	AA 47.5(최대)	N/A	N/A	$2/$10
Claude Haiku 4.5	N/A	N/A	N/A	$1/$5
GPT-5.6 Sol(프로모)	AA 59	N/A	N/A	$4/$20

개요

GPT-6 Luna는 9월 22일 세 번째 발표로, 천장이 아니라 바닥을 움직인 모델이다. 입력 100만 토큰 0.10달러, 출력 0.50달러의 가격은 Claude Haiku 4.5 입력 단가의 10분의 1로, 보통은 오픈웨이트를 자체 호스팅하던 계층의 가격대다. OpenAI는 높은 추론 강도에서 GPT-5.6 Sol 수준에 도달하며 비용은 그 약 1%라고 설명한다. 거부 롤백은 77%에서 42%로 떨어져 이날 발표된 세 모델 중 가장 큰 개선을 기록했다. 컨텍스트는 Sol과 같은 105만 토큰이고 272K 초과 할증도 동일하다. Artificial Analysis 지수는 공개되지 않았다.

벤치마크 및 성능

Luna는 Artificial Analysis의 Intelligence Index가 공개되지 않아 9월 22일 세 발표 중 유일하게 독립 측정이 없다. OpenAI의 주장은 절대 점수가 아니라 동등성 진술이며, 높은 추론 강도에서 GPT-5.6 Sol 수준에 도달하고 비용은 약 100분의 1이라는 내용이다. 비용으로 정규화한 품질의 얘기이지 지수의 얘기가 아니다. 더 구체적인 것은 안전 지표로, 거부 롤백이 77%에서 42%로 내려가 Sol의 4점 개선보다 크다. SWE-bench Verified, GPQA, Terminal-Bench 결과는 공개되지 않았다.

상세 비교

**GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol** - 입력·출력 모두 20분의 1 가격으로 천장은 낮고, 독립 측정도 아직 없다. - 105만 토큰 컨텍스트와 272K 초과 할증은 공통이며, 공개 지수는 Sol에만 있다. **GPT-6 Luna vs Claude Haiku 4.5** - 입력 0.10달러 대 1.00달러로 10배 격차. 출력도 Haiku의 5.00달러의 10분의 1이다. - Anthropic의 답은 Haiku 5.5지만 예고만 있고 아직 출시되지 않았다. **GPT-6 Luna vs 자체 호스팅 오픈웨이트** - $0.10/$0.50은 전기·운영·양자화 손실을 뺀 상각 비용 기준으로 비슷한 오픈 모델을 위협하는 수준이다.

커뮤니티 평가

이날 가장 많이 회자된 숫자는 0.10달러였다. 그동안 오픈웨이트 자체 호스팅을 정당화하던 가격대에 API가 직접 들어왔기 때문이다. 운영자들은 긴 문서를 다룰 때 272K 할증이 함정이라고 곧바로 짚었다. 무료와 Go의 데스크톱 제공은 호의적으로 받아들여졌고, 가장 싼 모델이 가장 넓은 층에 닿는다는 평가가 많았다. 지수와 시스템 카드 부재는 지적됐지만 Haiku 대비 10분의 1이라는 가격 앞에서는 안전 쇼케이스가 아니라 효율 제품으로 읽혔다.

활용 사례

**1. 대량 분류와 추출** 입력 100만 토큰 0.10달러는 오류를 뒤에서 싸게 잡을 수 있는 처리에 맞다. 태깅, 라우팅, 추출, 1차 요약이 여기 해당한다. **2. 작성과 검수의 분업** Luna로 10분의 1 비용의 초고를 만들고 Opus 5.5나 Sol로 필요한 부분만 다듬는다. 비용으로 정규화한 품질이라는 주장이 실제로 듣는 조합이다. **3. 데스크톱 프로토타이핑** 무료와 Go 사용자는 데스크톱 앱에서 Luna를 쓰므로, 추론 등급에 요금을 내기 전에 에이전트를 시험하기에 자연스럽다. 다만 272K를 넘기면 저렴함이 사라진다는 점은 미리 확인할 것.