GPT-6.1 Sol의 실제 비용: 2달러 / 10달러라는 가격표 너머

GPT-6.1 Sol의 정가는 GPT-6 Sol과 같습니다. 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러입니다. 하지만 실제 청구액은 캐시 적중률, 입력 토큰이 272K를 넘는지 여부, 모델이 사용하는 추론 토큰 수라는 세 가지 요소에 따라 달라집니다. 이 글에서는 각 요소를 살펴봅니다.

전체 가격표

표준 요금(토큰 1M개당)

AIHubMix에 게시된 요금입니다. 각 모델은 OpenAI 경로와 Azure 경로에서 요금이 동일하며, GPT-6.1 Sol의 요금은 OpenAI의 GPT-6.1 Sol 모델 페이지에 게시된 공식 요금과 같습니다.

긴 컨텍스트 및 웹 검색

입력이 토큰 272K를 넘으면 요청 전체에 높은 요금이 적용됩니다. 웹 검색은 두 요금 구간 모두 요청당 0.01달러입니다.

실제 변화: 입력 요금의 5%인 캐시 읽기

정가는 바뀌지 않았습니다. 캐시 읽기 요금이 입력 요금의 10%(0.20달러)에서 5%(0.10달러)로 낮아졌습니다. OpenAI의 프롬프트 캐싱 가이드에는 다음과 같이 명시되어 있습니다. 대부분의 모델에서 캐시 읽기는 입력 요금의 0.1배이며, “GPT-6.1 Sol에서는 0.05배”입니다.

에이전트는 매 단계마다 시스템 프롬프트, 도구 정의, 저장소 컨텍스트, 대화 기록 등 같은 자료를 다시 전송하므로 이 점이 중요합니다. 입력 대부분이 반복되는 콘텐츠입니다. 이런 작업에서는 캐시 요금이 사실상 실제 입력 요금입니다.

계산 예시: 코딩 에이전트 작업 한 건

가정:

• 고정 프리픽스 200K 토큰(시스템 프롬프트, 도구, 저장소 컨텍스트)
• 각 단계에서 새 입력 토큰 2K를 추가하고 출력 토큰 3K를 생성하는 작업 50단계(추론 포함)
• 간단한 계산을 위해 프리픽스 크기는 그대로 유지되고, 1단계에서 캐시에 기록된 뒤 나머지 49단계에서는 캐시 적중이 발생한다고 가정합니다.

실제 실행에서는 단계가 진행될수록 기록이 길어집니다. 단계마다 새 입력 2K만 계산해도 37단계쯤이면 요청이 272K를 넘습니다(아래의 272K 급격한 요금 상승 참조). 아래 수치는 이 가정에 따라 정가로 계산한 추정치입니다.

핵심 내용 세 가지:

1. 캐싱이 가장 큰 비용 절감 요인입니다. 같은 모델로 같은 작업을 해도 캐시를 사용하지 않으면 비용이 거의 7배나 듭니다(21.70달러 대 3.23달러).
2. 이 경우 6.1 Sol은 6 Sol보다 약 23% 저렴하고(3.23달러 대 4.21달러), 점수도 더 높습니다.
3. 캐시를 많이 사용하는 작업에서는 Astra의 비용이 정가 차이인 5배보다 더 커집니다. 이 예시에서 Astra는 6.1 Sol보다 6.5배 비쌉니다(21.05달러 대 3.23달러). Astra는 캐시된 입력을 90% 할인하고 6.1 Sol은 95% 할인하기 때문입니다.

이는 Vellum과 The Next Web이 취합한 OpenAI의 작업당 비용 자료와도 일치합니다. DeepSWE에서는 6.1 Sol이 약 1.50달러, Astra가 7.70달러이고, OSWorld에서는 1.30달러 대 9.30달러, Terminal-Bench Science에서는 5.47달러 대 23.80달러입니다.

한 가지 유의할 점이 있습니다. OpenAI에 따르면 Astra는 보통 같은 작업을 완료하는 데 출력 토큰을 더 적게 사용합니다. 토큰당 비용이 아니라 작업당 비용으로 모델을 비교하세요.

캐시 쓰기는 무료가 아닙니다

6.1 Sol의 기본 캐시 유지 시간인 30분 기준 캐시 쓰기 비용은 입력 요금의 1.25배입니다. 프리픽스를 한 번만 사용한다면 캐싱으로 비용이 25% 더 듭니다. OpenAI 가이드의 공식을 적용하면 다음과 같습니다.

• 쓰기 1회와 읽기 1회: 일반 입력 비용의 1.35배(6.1 Sol에서는 1.3배), 캐싱을 하지 않을 경우 2배
• 쓰기 1회와 읽기 9회: 약 2.15배(6.1 Sol에서는 약 1.7배), 캐싱을 하지 않을 경우 10배

캐시할 수 있는 프롬프트의 최소 길이는 1,024토큰입니다. 6.1 Sol의 0.05배 캐시 읽기 요금을 적용해 OpenAI의 손익분기 공식을 계산하면, 51토큰 이하의 프리픽스는 절대 이득을 보지 못합니다. 요청이 10회 이상이라면 174토큰을 초과하는 콘텐츠에 유용하고 안정적인 내용을 더해 1,024토큰으로 늘리는 편이 비용이 저렴합니다. (OpenAI 가이드의 102토큰과 221토큰은 대부분 다른 모델에 적용되는 0.1배 캐시 읽기 요금을 가정한 수치입니다.)

문서처럼 프롬프트의 어떤 부분도 반복되지 않는 일회성 질문에는 중단점을 설정하지 않은 명시적 모드(prompt_cache_options.mode: "explicit")를 사용하세요. 그러면 요청에서 캐시 쓰기가 발생하지 않아 캐시 쓰기 요금이 청구되지 않습니다.

272K 급격한 요금 상승

6.1 Sol의 컨텍스트 길이는 1.05M 토큰이지만, 입력이 272K를 넘으면 초과분에만 높은 요금이 적용되는 것이 아니라 요청 전체에 높은 요금이 적용됩니다.

입력 토큰이 10,000개만 늘어도 청구액은 거의 두 배가 됩니다.

이 기준을 넘지 않으려면:

• 클라이언트에서 토큰 수를 계산하고 272K에 도달하기 전에 내용을 압축하거나 줄이세요
• 긴 문서 전체를 보내는 대신 관련 부분을 검색해 가져오세요
• 긴 컨텍스트가 꼭 필요한 경우 고정된 부분을 캐시된 프리픽스에 넣으세요

내용을 압축하면 캐시가 재시작되므로 캐시 전체를 한 번 새로 써야 합니다. 272K를 넘으면 그 이후의 모든 요청에 1.5~2배의 요금이 부과됩니다. 실행이 끝날 때까지 단계가 많이 남아 있을수록 압축으로 더 큰 비용을 절감할 수 있습니다.

추론 수준이 청구액에 미치는 영향

추론 토큰은 출력 요금인 100만 개당 10달러로 청구됩니다. 같은 작업도 추론 수준을 낮게 설정했을 때보다 최대로 설정했을 때 훨씬 많은 추론 토큰을 사용할 수 있습니다.

OpenAI가 공개한 작업당 비용을 보면 대략적인 규모를 파악할 수 있습니다(서로 다른 벤치마크이므로 규모만 비교하세요).

• AutomationBench(중간): 약 0.30달러
• GDP.pdf: 약 0.38달러
• DeepSWE(높음): 약 1.50달러
• Terminal-Bench Science(최대): 약 5.47달러

이 시리즈의 추론 수준 관련 글에서는 적절한 수준을 선택하는 방법을 다룹니다. 여기서 한 가지 기억할 점은 대화 도중 추론 수준을 바꾸면 캐시가 무효화된다는 것입니다. 설정에 따라 프롬프트 시작 부분의 숨겨진 시스템 지침이 다시 작성될 수 있으므로 그 뒤에 있는 내용이 더는 일치하지 않는다고 OpenAI 가이드는 설명합니다. 대화가 시작될 때 수준을 선택하고 그대로 유지하세요.

같은 가격대의 모델과 비교

6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5는 정가가 같고, Anthropic의 가격 페이지에 따르면 캐시 요금도 0.10달러로 같습니다. 차이는 긴 컨텍스트 요금입니다. Sonnet 5.5는 1M 전체 컨텍스트에 표준 요금을 적용하므로 입력이 272K를 넘으면 토큰당 비용이 둘 중 더 저렴합니다. 두 모델은 각기 다른 작업에 강하기도 합니다. 예를 들어 AutomationBench에서는 Sonnet 5.5가 훨씬 높은 점수를 기록합니다. 토큰당 비용이 같은 두 모델이라면, 사용자의 작업에서 작업당 비용이 더 낮은 모델이 더 저렴합니다.

AIHubMix 비교 페이지에서는 두 모델의 사양과 가격을 나란히 확인할 수 있습니다. 두 모델 모두 같은 API 키로 사용할 수 있으므로 동일한 작업을 각각 실행해 볼 수 있습니다.

가격은 2026년 10월 22일 기준 AIHubMix와 OpenAI 및 Anthropic의 가격 페이지에 게시된 내용이며 변경될 수 있습니다.

비용 확인 목록

1. 변하지 않는 콘텐츠를 앞에 배치하세요. 시스템 프롬프트, 도구 정의, 참고 자료를 맨 앞에 두고 타임스탬프와 사용자별 데이터는 끝에 배치하세요.
2. 내용을 다시 쓰지 말고 덧붙이세요. 요약, 자르기, 압축을 하면 모두 캐시가 재시작됩니다.
3. 도구 목록을 안정적으로 유지하세요. 요청마다 도구를 추가하거나 제거하지 마세요. 대신 tool_choice 또는 allowed_tools를 사용하세요.
4. 대화마다 추론 수준을 하나로 정하세요. 대화 도중 수준을 바꾸면 캐시가 재시작됩니다.
5. 입력을 272K 이하로 유지하세요.
6. 작업에 따라 모델을 선택하세요. 단순한 대량 작업에는 Luna, 대부분의 작업에는 6.1 Sol, 가장 어려운 문제에는 Astra를 사용하세요.
7. 세 가지 수치를 확인하세요: cached_tokens, cache_write_tokens, reasoning_tokens.

요약하면, 정가는 그대로지만 캐시 읽기 요금은 50% 저렴해졌습니다. 캐싱을 잘 활용하고 272K 이하로 유지한다면 에이전트 작업에서 6.1 Sol은 GPT-6 제품군 중 가성비가 가장 좋은 모델입니다.

자주 묻는 질문

GPT-6.1 Sol의 가격은 얼마인가요?
입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러, 캐시된 입력은 0.10달러, 캐시 쓰기는 2.50달러입니다. 입력 토큰이 272K를 넘는 요청은 요청 전체에 입력 4달러, 출력 15달러의 요금이 적용됩니다.

AIHubMix를 통하는 것이 OpenAI를 직접 이용하는 것보다 저렴한가요?
표준 요금은 같습니다. AIHubMix의 OpenAI 경로와 Azure 경로는 272K 초과 요금 구간을 포함해 OpenAI의 공식 가격과 일치합니다.

예상보다 청구액이 높은 이유는 무엇인가요?
흔한 원인은 세 가지입니다. 추론 토큰에 출력 요금이 적용되었거나, 입력이 272K를 넘어 요청 전체에 높은 요금이 적용되었거나, 캐시 적중을 놓쳤거나 한 번만 사용한 프리픽스의 캐시 쓰기 요금을 지불했을 수 있습니다.

캐시 쓰기에는 추가 비용이 드나요?
캐시에 기록된 토큰에는 입력 요금의 1.25배가 적용됩니다. 이는 일반 입력 요금에 추가되는 것이 아니라 그 요금을 대체합니다. 프리픽스는 두 번째 사용부터 비용을 만회합니다. 한 번만 사용하는 프리픽스라면 중단점 없이 명시적 모드를 사용해 캐시 쓰기가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.

6.1 Sol의 비용은 Astra와 비교해 어떤가요?
Astra의 정가는 6.1 Sol의 5배입니다. 위의 캐시 사용량이 많은 에이전트 예시에서 Astra는 21.05달러, 6.1 Sol은 3.23달러로 Astra가 약 6.5배 비쌉니다. 6.1 Sol이 캐시된 입력을 더 많이 할인하기 때문입니다. Astra는 작업당 출력 토큰을 더 적게 사용하는 경우가 많으므로, 실제 작업에서 작업당 비용을 비교하세요.

Claude Sonnet 5.5가 GPT-6.1 Sol보다 저렴한가요?
입력이 272K 이하이면 두 모델의 비용은 같습니다. 입력 2달러, 출력 10달러, 캐시된 입력 0.10달러입니다. 272K를 초과하면 긴 컨텍스트 추가 요금이 없는 Sonnet 5.5가 토큰당 더 저렴합니다. 작업당 어느 모델이 더 저렴한지는 해당 작업에 필요한 토큰 수에 따라 달라집니다.

대화 도중 추론 수준을 바꾸면 비용이 더 드나요?
네. 설정을 바꾸면 프롬프트 시작 부분의 숨겨진 지침이 달라질 수 있어 캐시된 프리픽스가 더는 일치하지 않고, 다음 요청에서 캐시를 다시 씁니다. 대화 시작 시 수준을 선택하고 그대로 유지하세요.

계속 읽기: GPT-6.1 Sol 시리즈

• 추론 토큰은 가장 놓치기 쉬운 비용입니다. 낮은 수준으로도 충분한 작업은 무엇이고, 최대 수준은 언제 효과적일까요? GPT-6.1 Sol 추론 수준 선택하기: 낮음부터 최대까지
• 새로운 캐싱 규칙 때문에 마이그레이션 후 청구액이 늘어날 수 있습니다. 중단점, 쓰기 요금, TTL과 그 밖의 주의 사항 8가지: GPT-6.1 Sol로 마이그레이션하기: 문제가 생길 수 있는 9가지
• 더 저렴하지만, 충분히 쓸 만할까요? 코딩과 컴퓨터 사용에서 6.1 Sol은 Astra를 얼마나 따라잡았을까요: GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol: Astra를 바짝 따라잡은 일주일 만의 업그레이드

출처

• GPT-6.1 Sol (OpenAI)
• 프롬프트 캐싱 (OpenAI)
• 가격 (Anthropic)
• GPT-6.1 Sol (AIHubMix)
• GPT-6.1 Sol 벤치마크 설명 (Vellum)