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GPT-6.1 Sol

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모델 타입 Astra6.1 SolSolLuna

GPT-6.1 Sol은 OpenAI가 2026년 9월 29일에 발표한 GPT-6 Sol의 개선판입니다. OpenAI에 따르면 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 GPT-6 Astra에 근접하며, 공식 정가는 Astra의 5분의 1입니다. 1,050,000 토큰 컨텍스트와 최대 128,000 출력 토큰을 갖추고, reasoning_effort는 low / medium / high / xhigh / max 5단계, 이미지 입력과 도구 호출을 지원합니다. OpenAI SDK와 완전히 호환되며(model을 gpt-6.1-sol로 지정) /chat/completions와 /responses 양쪽에서 제공됩니다. 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않으며, 캐시에 적중한 입력은 1/10 단가로 계산합니다. 공식 API가 붙이는 롱 컨텍스트 할증은 저희는 받지 않습니다.

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이 모델은 ChatGPT 구독 기반 업스트림으로 제공되며, 그 경로는 temperature / top_p / max_tokens를 받지 않습니다(조용히 무시됩니다). 사고 깊이는 아래의 reasoning_effort로, 길이는 프롬프트 문구로 조절하세요.

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소개: GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol은 OpenAI가 2026년 9월 29일 DevDay에서 발표한 GPT-6 Sol의 개선판이며, NezhaGate에서 OpenAI 호환 API로 제공됩니다. OpenAI에 따르면 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 GPT-6 Astra에 근접하고 공식 정가는 Astra의 5분의 1입니다. 1,050,000 토큰 컨텍스트 창, 호출당 최대 128,000 출력 토큰, low / medium / high / xhigh / max 5단계 reasoning_effort, 이미지 입력, 도구 호출을 지원하며 /chat/completions와 /responses 양쪽에서 쓸 수 있습니다. model만 gpt-6.1-sol로 바꾸면 되고 SDK와 요청 형태는 그대로 둡니다. 사용한 만큼 과금하고 실패한 호출에는 과금하지 않으며, 캐시에 적중한 입력은 입력 단가의 1/10로 정산됩니다.

활용 사례

Astra에 근접한 코딩

여러 파일에 걸친 리팩터링, 모듈을 넘나드는 디버깅, 명세에서 기능 전체를 구현하는 일처럼 지속적인 추론이 필요한 코딩을 Astra 비용의 일부만으로 6.1 Sol에 맡길 수 있습니다.

에이전트 워크플로

OpenAI 호환 엔드포인트를 쓰므로 Codex, Cursor, Claude Code는 model 필드만 바꾸면 GPT-6.1 Sol로 전환되고, 도구 호출도 OpenAI 형식으로 돌아옵니다.

전문 문서와 분석

보고서 작성, 스프레드시트와 데이터 분석, 긴 문서 검토 같은 전문 업무도 OpenAI가 Astra에 근접한다고 밝힌 영역 중 하나입니다.

롱 컨텍스트 엔지니어링

1,050,000 토큰이면 저장소 전체와 관련 문서를 한 번의 호출에 담을 수 있어 직접 잘라 붙일 필요가 없습니다.

어떻게 고를까

Astra에 근접한 코딩과 에이전트 성능을 비용을 아끼며 쓰고 싶다면 GPT-6.1 Sol을 고르세요. 가장 어려운 추론은 여전히 GPT-6 Astra로, 단순하고 양이 많은 저지연 작업은 GPT-6 Luna로 보내면 더 저렴합니다. 모두 GPT-6 제품군으로 1,050,000 토큰 컨텍스트를 공유하므로 전환은 필드 하나만 바꾸면 됩니다.

자주 묻는 질문

GPT-6 Sol과는 어떻게 다른가요?
GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Sol의 개선판으로, OpenAI에 따르면 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 GPT-6 Astra에 근접합니다. 추론 단계도 다릅니다. GPT-6.1 Sol은 low부터 시작하며 none과 minimal이 없습니다(둘 중 하나를 보내면 게이트웨이가 오류 대신 low로 처리합니다).
GPT-6 Astra와 비교하면 어떤가요?
Astra는 여전히 GPT-6 제품군에서 가장 강력한 플래그십으로 가장 어려운 추론과 연구급 과제에 맞습니다. OpenAI에 따르면 GPT-6.1 Sol은 이 세 가지 업무에서 Astra에 근접하며 공식 정가는 Astra의 5분의 1입니다. 컨텍스트와 연동 방식은 완전히 같습니다.
reasoning_effort는 어떤 단계를 지원하나요?
low / medium / high / xhigh / max 5단계입니다. 업스트림이 none과 minimal을 받지 않으므로 게이트웨이가 둘 다 low로 바꿔 보냅니다. 생략하면 게이트웨이가 모델 기본값인 medium으로 요청하고 생각 요약을 돌려줍니다. 더 생각할수록 출력 토큰이 늘고 실제 사용량으로 과금됩니다.
컨텍스트, 출력, 지식 한도는 얼마인가요?
컨텍스트 창은 1,050,000 토큰, 한 번의 호출당 출력은 최대 128,000 토큰이며, OpenAI가 밝힌 지식 기준 시점은 2026년 4월 30일입니다. 시스템 프롬프트 등 부가 입력도 컨텍스트 창에 포함됩니다.
/v1/responses도 쓸 수 있나요?
가능합니다. 같은 모델 이름이 /v1/chat/completions와 /v1/responses 양쪽에서 동작하고, 두 엔드포인트 모두 스트리밍을 지원합니다.
실패한 호출에도 과금되나요?
아니요. 정상적으로 응답한 호출만 실제 사용량으로 정산합니다. 업스트림 오류와 타임아웃은 잔액에 전혀 영향을 주지 않습니다.

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