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짧은 대답
일상적인 애플리케이션 작업의 후보로 GPT-6 Sol을 사용하고, 어려운 작업이 더 높은 비용을 정당화하는지 테스트하려면 Astra를, 제한된 볼륨 작업 부하에는 Luna를 사용하세요. 이는 보편적인 승자가 아닌 평가의 출발점입니다. 생산을 변경하기 전에 자신의 사례를 통해 허용된 결과와 전체 작업 비용을 비교하세요.
무엇을 가져갈 것인가
- ChatGPT 요금제와 API 모델 가격이 다릅니다.
- 모든 벤치마크 점수에 추론 노력을 계속하세요.
- 더 저렴한 토큰 비율이 더 저렴한 결과를 보장하지는 않습니다.
출처 확인 . 연구 종합 및 Rubrex 권장 사항. 예제와 지역 실험이 표시되어 있습니다. 이는 클라이언트 결과가 아닙니다.
날짜가 적힌 모델 스냅샷. 게시된 측정항목은 명명된 모델, 설정 및 테스트를 설명합니다. 이는 Rubrex 실험이나 보편적 순위가 아닙니다. 가격과 가용성은 연구 날짜 이후에 변경될 수 있습니다.
모델 비교 및 데이터 날짜 확인 →어떤 OpenAI 모델이 적용되는지
2026년 9월 25일 확인된 바와 같이 OpenAI의 모델 카탈로그에는 GPT-6 Astra, Sol 및 Luna가 주력 선택으로 나열되어 있습니다. 까다로운 추론을 위해 Astra를, 기능과 비용의 균형을 위해 Sol을, 집중적이고 대량 작업을 위해 Luna를 배치합니다. 이 브리핑은 API 모델에 관한 것입니다. ChatGPT 구독, 해당 도구 및 제한 사항은 별도의 제품 경험입니다. API 토큰 가격은 ChatGPT 대화 비용으로 표시되어서는 안 됩니다.
가격과 용량을 함께 읽어보세요
테이블은 완료된 작업에 대한 견적이 아닌 기본 카탈로그 요율을 기록합니다. 긴 컨텍스트 계층과 생성된 추론은 청구서에 영향을 미칠 수 있으며, 더 큰 컨텍스트 창이 있다고 해서 제공된 모든 문서를 안정적으로 사용할 수는 없습니다. 우리의 권장 사항은 Sol을 실제 기준으로 테스트한 다음 어려운 실패에 대한 Astra와 제한적이고 검증 가능한 작업에 대한 Luna를 비교하는 것입니다. 신속하고 사용 가능한 도구와 수용 기준표를 안정적으로 유지하여 비교 시 변화하는 애플리케이션이 아닌 후보 모델을 측정하도록 하세요.
증거: OpenAI 모델 카탈로그 [1]OpenRouter 공개 모델 카탈로그 [2]
| 모델 또는 속성 | 공개값 | 해석하는 방법 |
|---|---|---|
| GPT-6 아스트라 | $10 입력 / $50 출력 | 1,050,000개 토큰 카탈로그 컨텍스트; 계층화된 가격 |
| GPT-6 솔 | $2 입력 / $10 출력 | 1,050,000개 토큰 카탈로그 컨텍스트; 계층화된 가격 |
| GPT-6 루나 | $0.10 입력 / $0.50 출력 | 1,050,000개 토큰 카탈로그 컨텍스트; 계층화된 가격 |
독립적인 결과가 실제로 보여주는 것
저장된 Epoch AI EBR-벤치 결과는 Earthborne Rangers 게임 환경의 성능을 측정합니다. 이는 각 모델이 완료할 수 있는 비즈니스 작업의 일반적인 비율이 아니라 해당 하네스에 따른 계획에 대한 증거를 제공합니다. 표시된 구성은 최대 추론 노력을 사용하며 실행 날짜는 다릅니다. 포인트 추정치만으로 신뢰할 수 있는 생산 순위를 추론하지 마십시오. 표준 오류는 중요하며 도구 권한, 작업 예산 및 성공 정의에 따라 다른 순서가 생성될 수 있습니다.
| 벤치마크 | 정확한 구성 | 점수 | 표준 오류 | 실행 날짜 |
|---|---|---|---|---|
| EBR 벤치 | GPT-6 아스트라(최대) | 76.19% | 8.38%포인트 | 2026-08-30 |
| EBR 벤치 | GPT-6 솔(최대) | 53.33% | 4.62퍼센트 포인트 | 2026-09-22 |
유용한 선택 실험
자신의 제품으로 세 가지 작업 그룹을 구축하세요. 객관적인 확인이 포함된 일상적인 작업, 여러 가지 결정이 필요한 어려운 경우, 사람이 개입해야 하는 실패입니다. 후보 구성을 통해 동일한 예제를 실행하고 실제적인 경우 모델 이름 없이 출력을 검토합니다. 승인된 완료, 심각한 오류, 총 토큰 및 도구 비용, p95 기간을 기록합니다. 팀이 실제로 가치를 두는 결과를 향상시키는 경우에만 더 비싼 구성으로 확대하십시오. 강력한 벤치마크 점수는 모델을 테스트해야 하는 이유이지 이 단계를 건너뛸 수 있는 권한이 아닙니다.
증거의 한계
이 브리핑은 공급자 문서와 Epoch AI 기록을 종합합니다. Rubrex는 이러한 벤치마크 실행을 재현하지 않았습니다. 스냅샷은 날짜가 기록되어 있고 실시간이 아닙니다. 선택한 EBR 테이블에서 Luna 결과가 누락되었다는 것은 기능이 0이 아니라 여기에서 적용 범위가 충분하지 않음을 의미합니다. 채택하기 전에 요금과 가용성을 확인하십시오.
일반적인 질문
SaaS에 가장 적합한 GPT-6 모델은 무엇입니까?
작업별 기준으로 시작하여 허용되는 품질, 비용 및 대기 시간을 비교하십시오. 올바른 선택은 추출, 코딩, 에이전트 워크플로에 따라 다를 수 있습니다.
이 가격이 ChatGPT에 적용됩니까?
아니요. API 토큰 요율입니다. ChatGPT 구독과 제품 사용 제한은 별개입니다.
출처 및 추가 자료
이 브리핑의 주요 출처. 출처의 조사 결과는 자체 연구 조건에 적용됩니다. arXiv에 게시한다고 해서 동료 평가가 이루어지지는 않습니다.
- OpenAI 모델 카탈로그 OpenAI · 생활 참고서 · 유지 문서검토됨: 현재 모델 이름, 컨텍스트 제한 및 기본 API 가격. 액세스됨 2026년 9월 25일.
- OpenRouter 공개 모델 카탈로그 오픈라우터 · 생활 참고서 · 유지 문서검토됨: 카탈로그 필드; 저장된 9월 25일 API 스냅샷에서 가져온 수치 가격. 액세스됨 2026년 9월 25일.
- Epoch AI: EBR-벤치 에포크 AI · 2026 · 독립 벤치마크검토됨: 벤치마크 정의 및 저장된 내부 평가 기록; CC BY 4.0. 액세스됨 2026년 9월 25일.
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