어려운 작업마다 GPT-6 Astra를 쓰기 부담스러웠다면 GPT-6.1 Sol을 같은 과제에 시험해 볼 만합니다. OpenAI는 9월 29일 새 솔이 코딩·컴퓨터 사용·전문 업무에서 아스트라에 가까운 성능을 더 낮은 비용으로 낸다고 소개했습니다. 가까운 성능은 회사의 설명이며, 실제 선택은 같은 작업에서 결과와 토큰 사용량을 함께 비교한 뒤 할 수 있습니다. 출시 토론에서도 낮아진 캐시 단가에는 관심이 모였지만, 모델의 실제 체감 차이에는 의견이 갈렸습니다.

API에서 얼마가 드나

공식 모델 문서에 나온 표준 처리 가격은 100만 토큰당 새 입력 $2, 캐시에서 읽는 입력 $0.10, 출력 $10입니다. GPT-6 Astra는 입력 $10·캐시 입력 $1·출력 $50이라, 단가만 보면 정확히 5분의 1입니다. 캐시를 쓰지 않고 입력 10만 토큰과 출력 5만 토큰을 처리하면 솔은 $0.70, 아스트라는 $3.50입니다. 이는 같은 양의 토큰을 썼을 때의 예시입니다. 실제로는 모델이 문제를 푸는 과정에서 쓰는 토큰과 결과 품질이 비용을 바꿉니다.

성능 쪽 근거는 아직 OpenAI가 낸 수치뿐입니다. The Decoder 정리에 따르면 OpenAI가 예비 결과라고 밝힌 벤치마크에서 솔은 코딩 과제는 아스트라와 같은 점수, 컴퓨터 사용 과제는 2.1점 낮았습니다. 독립 평가가 나오기 전까지는 자기 과제로 비교한 결과가 가장 쓸 만한 판단 근거입니다.

긴 자료를 넣을 때는 조건이 달라집니다. 입력이 27만 2천 토큰을 넘으면 요청 전체에 입력·캐시 단가 2배, 출력 단가 1.5배가 적용됩니다. 빠른 처리 모드는 표준의 2배이고 Batch·Flex는 표준보다 50% 낮은 가격입니다. 긴 문서 작업은 처리 방식까지 포함해 견적을 계산할 수 있습니다.

문서가 밝힌 문맥 창은 105만 토큰, 최대 입력은 92만 2천 토큰입니다. 이 숫자는 넣을 수 있는 자료의 상한을 뜻합니다. 긴 자료의 답변 품질은 별도로 볼 지점입니다.

어디서 시험할 수 있나

모델 ID는 gpt-6.1-sol입니다. API에서는 Responses와 Chat Completions를 지원하며, 도구 호출은 Responses API에서 사용할 수 있습니다. reasoning.effort는 low·medium·high·xhigh·max를 지원하고 기본값은 medium입니다. none과 minimal은 지원 목록에서 빠져 있습니다. 기존 작업의 모델명을 바꿀 때는 추론 설정과 도구 호출 방식도 함께 살펴볼 수 있습니다. (OpenAI 모델 문서)

OpenAI의 출시 안내에 따르면 ChatGPT Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 이용자는 출시일부터 ChatGPT Work와 Codex에서 솔을 쓸 수 있습니다. 일반 ChatGPT 채팅의 모델 선택에는 아직 들어오지 않았습니다. 그러니 Plus 요금제라도 채팅창이 아니라 Work나 Codex에서 찾으면 됩니다. 실제 계정 화면과 한국어 결과는 이번 조사 범위에 포함되지 않았습니다.

AWS Bedrock에서 쓰려면

AWS 계정으로 모델을 운영하는 개발자에게도 경로가 열렸습니다. AWS의 9월 29일 발표에 따르면 GPT-6.1 Sol은 Amazon Bedrock에서 정식 제공되며, Bedrock 콘솔이나 지원하는 Bedrock API로 시작할 수 있습니다. 기존 OpenAI API나 ChatGPT 이용 경로와는 별개의 선택지입니다.

다만 AWS 발표는 지원 리전, 엔드포인트, API, 추론 프로필과 가격을 Bedrock 문서에서 확인하도록 안내합니다. 서울 리전의 모델 제공 여부와 실제 적용 요금은 이 발표에 나오지 않습니다. AWS에서 쓸 때는 계정의 Bedrock 콘솔과 문서에서 모델 접근 가능 여부, 사용할 리전·API·요금을 먼저 확인할 수 있습니다. 앞 절의 토큰 가격은 OpenAI API 기준이며 Bedrock 청구액으로 읽으면 안 됩니다.

반응은 어떤가 (9월 30일 기준)

Hacker News 출시 토론은 9월 30일 오전 4시께 전달된 사본에서 440점·댓글 345개였습니다. 캐시 입력 가격이 기존 솔보다 낮아진 점을 반기는 댓글이 있었고, 코딩 작업의 구독 한도와 실제 비용을 두고 이야기가 이어졌습니다. 반면 모델 이름만으로 이전 모델과의 차이를 판단하기 어렵다는 반응도 나왔습니다. 출시 직후 의견이므로 장기 사용 평가로 읽기는 이릅니다.

계획 단계에서 확인한 r/OpenAI 토론에서는 접근 여부를 묻거나, 아직 업데이트가 보이지 않는다거나 체감 차이를 모르겠다는 반응이 있었습니다. 한국어 실사용 후기는 이번 조사 범위에서 찾지 못했습니다.

지금 고를 기준은 간단합니다. API 작업이라면 기존 과제 몇 개를 같은 추론 설정으로 솔 6.1과 아스트라에 맡기고, 성공 여부·수정 횟수·총 토큰 비용을 나란히 보시면 됩니다. Codex나 ChatGPT Work에서는 먼저 해당 계정에 모델이 표시되는지 확인하면 됩니다.

참고한 자료

가격과 문서, 반응은 2026년 9월 30일 오전 4시 기준으로 정리했습니다.