OpenAI가 주력 모델군 GPT-5.6 계열의 세 모델 Luna·Terra·Sol을 정식 출시했다. 크기 순으로 Luna가 가장 작고 Sol이 가장 크며, 세 모델 모두 컨텍스트 1M 토큰, 최대 출력 128,000 토큰, 지식 컷오프 2026년 2월 16일을 공유한다. Agents' Last Exam에서 Sol이 53.6점으로 최고 기록을 세웠으나, SWE-Bench Pro에서는 Claude Fable 5(80%)에 못 미치는 64.6%였다. 아래는 Simon Willison의 정리 글에 담긴 수치만을 근거로 한다.
OpenAI가 새 주력 모델군인 GPT-5.6 계열을 정식 출시했다. 이 계열은 크기 순으로 Luna, Terra, Sol 세 가지로 나뉜다. Luna가 가장 작고 Sol이 가장 크다. 아래 내용은 Simon Willison의 정리 글에 담긴 수치만을 근거로 한다.
가격과 공통 사양은 어떻게 되나?
1M 토큰당 입력/출력 가격은 다음과 같다.
| 모델 | 입력 (1M토큰) | 출력 (1M토큰) |
|---|---|---|
| Luna | $1 | $6 |
| Terra | $2.50 | $15 |
| Sol | $5 | $30 |
세 모델은 공통 사양을 공유한다. 지식 컷오프는 2026년 2월 16일이고, 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰, 최대 출력은 128,000 토큰이다.
벤치마크 성능은 어느 정도인가?
OpenAI가 가장 강조한 부분은 장기간 실행되는 에이전트 성능이다. 55개 분야로 구성된 Agents' Last Exam에서 GPT-5.6 Sol은 53.6점으로 새로운 최고 기록을 세웠으며, 이는 Claude Fable 5보다 13.1점 높은 수치다. 중간 수준 추론 설정에서도 Sol은 Fable 5를 11.4점 앞서면서 추정 비용은 약 4분의 1 수준이라고 한다. 더 작은 Terra와 Luna는 약 16분의 1 비용으로 Fable 5를 앞선다고 제시됐다.
다만 모든 지표에서 앞선 것은 아니다. SWE-Bench Pro에서는 Fable 5가 80%, GPT-5.6 Sol이 64.6%를 기록했다. 이와 관련해 OpenAI는 SWE-Bench Pro를 문제 삼는 글을 별도로 내고, 해당 벤치마크 과제 중 약 30%가 결함이 있다고 추정했다.
새로 추가된 API 기능은?
이번 출시와 함께 몇 가지 API 기능이 추가됐다.
- Programmatic Tool Calling: 도구 호출을 조율하는 JavaScript를 작성하고 실행할 수 있다.
- Multi-agent: 병렬 작업을 위해 서브에이전트를 띄울 수 있다.
- Prompt cache breakpoints: 명시적인 캐시 분기점을 지정할 수 있다.
- 이미지 요청 시
detail:original: 리사이즈를 피할 수 있다.
자주 묻는 질문
- Q. 세 모델은 무엇이 다른가?
- A. 크기 순으로 Luna가 가장 작고 Sol이 가장 크다. 가격은 Luna가 입력 $1/출력 $6, Sol이 입력 $5/출력 $30이다.
- Q. 모든 벤치마크에서 앞서나?
- A. 아니다. Agents' Last Exam에서는 Sol이 53.6점으로 최고 기록이지만, SWE-Bench Pro에서는 Fable 5가 80%, Sol이 64.6%로 뒤졌다.
- Q. 컨텍스트 윈도우와 지식 컷오프는?
- A. 세 모델 공통으로 컨텍스트 윈도우 1M 토큰, 지식 컷오프 2026년 2월 16일이다.
출처: Simon Willison's Weblog — https://simonwillison.net/2026/Jul/9/gpt-5-6/