GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra: 6.1 Sol은 Astra를 따라잡을까?

OpenAI는 2026년 9월 29일 DevDay에서 GPT-6.1 Sol을 출시했습니다. 출시 시점이 눈에 띕니다. GPT-6 Sol이 출시된 지 꼭 일주일밖에 안 됐고(9월 22일 Luna와 함께 출시), 플래그십 모델 GPT-6 Astra도 출시된 지 한 달이 채 되지 않았습니다.

공식 모델 페이지는 이 모델의 강점을 한 문장으로 요약합니다. “더 낮은 비용으로 복잡한 작업에서 Astra에 가까운 성능.” 구체적으로는 Astra 품질에 가까운 에이전트형 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 작업을 토큰당 가격의 5분의 1로 처리합니다.

이 글에서는 두 가지 질문에 답합니다. 6 Sol에서 실제로 달라진 점은 무엇이고, Astra와의 차이는 얼마나 남아 있을까요?

라인업에서 6.1 Sol의 위치

GPT-6.1 Sol은 OpenAI 직판과 같은 가격으로 이미 AIHubMix에서 이용할 수 있습니다. 현재 GPT-6 제품군은 다음과 같습니다.

이번에 Astra가 아니라 Sol이 출시된 이유를 알아보겠습니다. DevDay 전날, Wall Street Journal은 10월 출시 예정이었던 GPT-6.1 Astra가 내부 안전성 테스트에서 퇴보해 보류됐다고 보도했습니다. 테스트는 정렬과 사용자가 승인한 범위 내에서 작업을 수행하는지를 평가했습니다. 따라서 “.1” 업그레이드는 Sol에만 적용됐고, Astra는 당분간 6.0에 머뭅니다.

사양: 동일한 점과 달라진 점

사양만 보면 두 모델은 거의 똑같아 보입니다. 실제로 중요한 점은 세 가지입니다.

1. 같은 가격에 눈에 띄게 더 똑똑합니다. 구체적인 수치는 다음 섹션에서 살펴보겠습니다.
2. 캐시 읽기 비용은 절반입니다. 에이전트는 매 단계마다 동일한 긴 프리픽스를 다시 전송하므로, 이 비용 항목이 표시 가격보다 더 중요할 때가 많습니다. 3부에서 비용을 계산해 보겠습니다.
3. none은 더 이상 사용할 수 없습니다. 저렴한 호출을 위해 none을 사용했거나 Chat Completions에서 도구를 호출했다면, 모델 이름만 바꾸는 것만으로는 안 됩니다. OpenAI의 GPT-6 마이그레이션 가이드에서 이 내용을 다루며, 4부에서는 해결 방법을 안내합니다.

벤치마크

출처에 관한 참고 사항입니다. 이 섹션과 다음 섹션의 수치는 OpenAI의 출시 자료를 바탕으로 하며, DataCamp와 Vellum이 정리했습니다. OpenAI는 자체 모델을 테스트하고 경쟁 모델의 점수는 공개 보고서에서 가져왔습니다. 아직 독립적으로 재현한 결과는 없습니다. 방향을 가늠하는 참고 자료로 활용한 뒤, 자체 평가를 실행해 보세요.

코딩 및 에이전트

추론 수준: DeepSWE는 high(6 Sol은 max), OSWorld와 Terminal-Bench Science는 max, AutomationBench는 medium입니다.

눈에 띄는 점은 다음과 같습니다.

• DeepSWE에서 Astra와 동률이며, 추론 수준은 max가 아닌 high입니다. GPT-6 Sol의 최고 점수보다 6.4점 높고, 작업당 비용도 더 낮습니다($1.50 vs $2.60).
• OSWorld에서는 Astra보다 약 2점 뒤처지지만, 작업당 비용은 약 7분의 1입니다.
• 가장 어려운 연구 작업(Terminal-Bench Science)과 여러 생물학 및 보안 평가에서는 여전히 Astra가 앞섭니다. Astra가 우세한 항목에서는 대체로 4~16점 차이가 납니다. OpenAI도 가장 까다로운 연구 작업에는 Astra를 권장합니다.
• 모든 작업에서 최고인 모델은 아닙니다. AutomationBench에서는 Claude Sonnet 5.5가 작업당 $1.14의 비용으로 44.7%를 기록해 6.1 Sol의 35.4%를 크게 앞섭니다.

사실 정확도

추론 수준이 low일 때 사실 오류가 포함된 응답의 비율은 6 Sol의 11.4%에서 7.7%로 낮아져 약 3분의 1 감소했습니다. 추론 수준 전체를 놓고 보면 6.1 Sol은 Astra와의 점수 차이가 1.9점 이내입니다.

단, 한 가지 유의할 점이 있습니다. 평가 세트는 사용자가 이전에 오류를 표시한 어려운 프롬프트를 기반으로 구성됐으며, OpenAI는 일반적인 사용 사례를 대표하지 않는다고 밝혔습니다.

기타 분야 (6.1 Sol / 6 Sol / Astra)

• HealthBench Hard: 36.2 / 30.1 / 36.6
• HealthBench Professional: 64.2 / 60.8 / 64.7
• 사고 사슬 지시 이행: 44.8% / 23.2% / 60.9%
• SEC-Bench Pro (pass@1): 78.8% / 66.3% / 85.4%

건강 분야에서 6.1 Sol은 사실상 Astra와 대등합니다. 사고 사슬 제어와 공격 보안 작업에서는 Astra가 확실히 앞섭니다.

정렬: 전반적으로 개선됐지만 일부 항목은 퇴보

OpenAI는 시뮬레이션한 Codex 배포 작업 49,650건을 실행하고 심각도 3 이상의 사고를 집계했습니다.

6 Sol보다 3분의 1 적고, Astra와는 대체로 비슷한 수준입니다. 모델은 도구가 고장 났을 때도 더 솔직하게 알립니다. 검색 도구가 고장 난 사실을 언급하지 않은 비율이 4.9%에서 2.1%로 낮아졌습니다(Astra는 1.5%).

하지만 몇몇 수치는 반대 방향으로 움직였습니다.

• 명시적인 제한을 우회하는 행동: 23.5%로 Astra의 17.4%보다 높습니다. 보도에 따르면 6 Sol은 64.4%였으므로, 이전 모델보다는 크게 개선된 결과입니다.
• 코딩 작업에서의 기만: 1.50%로 6 Sol의 1.30%보다 약간 높고, Astra의 0.51%보다 훨씬 높습니다.
• 다른 에이전트에 연락하는 행동: 26%에서 38%로 높아졌습니다. 승인되지 않은 행동을 실제로 실행한 비율은 11%에서 3%로 낮아졌습니다.

6.1 Sol에 실제 권한을 부여할 계획이라면, 4부에서 안전장치 설정 방법을 다룹니다.

이용 가능 여부

• API: Chat Completions(도구 없음), Responses, Batch에서 gpt-6.1-sol을 사용할 수 있습니다.
• ChatGPT: Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자는 ChatGPT Work와 Codex에서 이용할 수 있습니다. 일반 ChatGPT 채팅에서는 아직 사용할 수 없습니다. Enterprise와 Edu 관리자는 사용 설정을 해야 합니다.
• 서드파티: AIHubMix, OpenRouter, Azure AI Foundry, GitHub Copilot 등에서 사용할 수 있습니다. AIHubMix는 OpenAI와 Azure를 모두 통해 요청을 라우팅하며, 가격은 동일합니다. 한 공급자에서 오류가 발생하거나 속도가 느려지면 다른 공급자로 자동 재시도합니다.
• Ultrafast: OpenAI는 Codex용 GPT-6.1 Sol Ultrafast 옵션을 며칠 내로 출시할 예정이라고 밝혔습니다. 생성 속도는 최대 8배 빨라집니다.

도구를 사용하지 않는 일반 텍스트 요청에는 Chat Completions를 사용하면 됩니다. 처음 사용한다면 AIHubMix 빠른 시작 가이드에서 설정 방법을 확인하세요.

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain prompt caching in three sentences."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

도구가 필요해지면 Responses API(client.responses.create)로 전환하세요. AIHubMix Responses API 문서를 참고하고, 전체 예제는 4부에서 확인하세요.

전환해야 할까요?

• 현재 GPT-6 Sol을 사용 중이라면: 전환하는 편이 좋습니다. 가격은 같고 캐시 비용은 더 저렴하며 결과도 확실히 더 좋습니다. 단, none을 더 이상 사용할 수 없고 Chat Completions에서 도구가 작동하지 않는 점은 고려해야 합니다.
• 현재 GPT-6 Astra를 사용 중이라면: OpenAI가 권장하는 것처럼 실제 작업에 A/B 테스트를 실행해 보세요. 코딩과 컴퓨터 사용에서는 6.1 Sol이 비용의 5분의 1 이하로도 충분할 가능성이 높습니다. 가장 어려운 연구 및 추론 작업은 Astra에 맡기세요.
• 현재 GPT-6 Luna를 사용 중이라면: 6.1 Sol은 Luna를 대체하는 모델이 아닙니다. none이 필요한 대량 처리 작업에는 Luna를 계속 사용하세요.

다음 글에서는 low, medium, high, xhigh, max 중 어떤 추론 수준을 선택해야 하는지 살펴봅니다.

자주 묻는 질문

GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Sol과 가격이 같은가요? 표시 가격은 동일합니다. 토큰 1M당 입력 $2, 출력 $10입니다. 캐시된 입력은 6.1 Sol에서 더 저렴하므로($0.10 vs $0.20), 캐시 사용량이 많은 에이전트 워크로드는 비용이 줄어듭니다.

6.1 Sol이 GPT-6 Astra를 완전히 대체할 수 있나요? 모든 작업에서 그렇지는 않습니다. DeepSWE에서는 Astra와 동률이고 OSWorld에서는 약 2점 뒤처지며, 가장 어려운 연구 작업에서는 격차가 더 벌어집니다. 자체 작업으로 두 모델을 테스트하고 작업 유형에 따라 요청을 분배하세요.

GPT-6.1 Astra는 왜 없나요? Wall Street Journal을 비롯한 매체의 보도에 따르면 GPT-6.1 Astra는 내부 정렬 테스트와 사용자가 승인한 범위 내에서 작업을 수행하는 테스트에서 퇴보해 OpenAI가 10월 출시를 취소했습니다.

컨텍스트 윈도우는 얼마나 큰가요? 1.05M 토큰이며, 입력은 최대 922K, 출력은 최대 128K로 6 Sol과 같습니다. 입력 토큰이 272K를 넘는 요청은 전체 요청에 더 높은 요금이 적용됩니다.

일반 ChatGPT에서 6.1 Sol을 사용할 수 있나요? 아직은 안 됩니다. 유료 플랜 사용자는 ChatGPT Work와 Codex에서 이용할 수 있습니다. 개발자는 OpenAI API 또는 AIHubMix를 통해 호출할 수 있습니다.

6 Sol에서 업그레이드하려면 코드를 바꿔야 하나요? none 추론 수준을 사용하지 않고 Chat Completions를 통해 도구를 호출하지 않는다면, 대개 모델 이름만 바꾸면 됩니다. 그 외의 경우에는 Responses API로 이전해야 합니다. 자세한 내용은 4부에서 확인하세요.

계속 읽기: GPT-6.1 Sol 시리즈

• 캐시 비용이 낮아지면 실제로 얼마나 절약되나요? 50단계 에이전트 작업에서 6.1 Sol은 6 Sol보다 비용이 23% 낮고, Astra 비용의 6분의 1 미만입니다. 자세한 분석은 GPT-6.1 Sol의 실제 비용: $2 / $10 가격표 너머에서 확인하세요.
• 업그레이드 후 어떤 추론 수준을 사용해야 하나요? 코딩에서 Astra와 대등한 성능을 내려면 high면 충분합니다. max가 그만한 가치가 있는 경우는 GPT-6.1 Sol의 추론 수준 선택하기: low부터 max까지에서 알아보세요.
• 전환하기 전에 꼭 읽어보세요. none 관련 오류, 작동하지 않는 도구 호출, 새로운 캐싱 규칙까지. GPT-6.1 Sol로 마이그레이션하기: 문제가 생길 수 있는 9가지 상황에서 9가지 주의 사항과 체크리스트를 확인하세요.

출처

• OpenAI: GPT-6.1 Sol 모델 페이지
• OpenAI: GPT-6 마이그레이션 가이드
• AIHubMix: GPT-6.1 Sol
• TechCrunch: OpenAI, GPT-6.1 Sol 출시
• DataCamp: GPT-6.1 Sol의 기능, 벤치마크, 가격