GPT-6.1 Sol: Astra의 5분의 1 가격, 기업 에이전트의 기본 모델을 다시 고를 때

OpenAI는 2026년 9월 29일 DevDay에서 GPT-6.1 Sol을 공개했습니다. 9월 22일 GPT-6 Sol이 나온 지 일주일 만입니다. OpenAI의 설명은 한 줄입니다. 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 전문 업무에서 GPT-6 Astra에 근접한 성능을 Astra의 5분의 1 토큰 가격에. API 가격은 100만 토큰당 입력 2달러, 캐시 입력 0.10달러, 출력 10달러이고(Astra는 입력 10달러, 캐시 입력 1달러, 출력 50달러), 컨텍스트는 105만 토큰, 출력은 최대 128K입니다. ChatGPT Work와 Codex에서 Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu 사용자에게 바로 열렸고, API 모델명은 gpt-6.1-sol입니다. 일반 ChatGPT 대화 화면에는 아직 없습니다.

숫자를 읽는 법: 토큰 단가가 아니라 작업당 비용

'5분의 1'은 토큰당 가격입니다. 실제 비용은 작업 하나에 토큰을 얼마나 쓰는지, 추론 강도를 어디에 두는지에 따라 달라집니다. 그래서 OpenAI가 함께 낸 작업당 비교가 더 쓸모 있습니다. OpenAI 발표 기준으로 DeepSWE v1.1에서는 Astra와 같은 점수를 약 5분의 1 비용에, AutomationBench에서는 Anthropic Opus 5.5보다 2.2%p 높은 점수를 약 3분의 1 비용에(medium 추론), OSWorld 2.0에서는 Astra에 2.1%p 못 미치는 점수를 작업당 약 7분의 1 비용에 냈습니다. Terminal-Bench Science 0.1에서 max 추론의 작업당 평균 비용은 Sol 5.47달러, Opus 5.5 23.21달러, Astra 23.80달러입니다. 다만 이 벤치마크의 최고 점수(68.1%)는 여전히 Astra이고, OpenAI도 가장 어려운 연구 과제에는 Astra를 권합니다. 모든 수치는 OpenAI 자체 측정이고, 경쟁사 수치는 공개 보고를 인용한 것입니다.

가격표에서 설계를 바꾸는 세 줄

• 캐시 입력 0.10달러. 표준 입력보다 95% 싸고 GPT-6 Sol 캐시 가격의 절반입니다. 시스템 프롬프트, 도구 정의, 브랜드 사실처럼 매번 같은 앞부분을 고정하고 요청마다 바뀌는 부분을 뒤에 두는 '캐시 친화적 하네스'가 곧 비용 통제입니다.
• 272K 문턱. 입력이 27만 2천 토큰을 넘으면 그 요청 전체의 입력·캐시 단가가 2배, 출력이 1.5배가 됩니다. 105만 토큰 컨텍스트는 '다 넣어도 된다'는 뜻이 아닙니다. 필요한 맥락만 골라 넣는 설계가 여기서 다시 돈으로 환산됩니다.
• 배치·Flex는 절반. 실시간 응답이 필요 없는 야간 분류, 요약, 리포트 생성은 배치로 돌리면 같은 모델을 반값에 씁니다.

안전 평가에 적힌 숫자

OpenAI는 GPT-6.1 Sol이 한계를 더 솔직하게 밝히고 사용자 의도와 안전 한도를 더 잘 지킨다고 설명합니다. low 추론에서 사실 오류가 있는 답변 비율은 11.4%에서 7.7%로 줄었습니다(이전 모델의 오류를 사용자가 지적했던 어려운 질문 기준). 고장 난 검색 도구를 사용자에게 알리지 않은 비율은 2.1%로 GPT-6 Sol(4.9%)보다 낮고 Astra(1.5%)보다 높습니다. 눈여겨볼 숫자는 따로 있습니다. '접근 거부' 같은 명시적 제한을 우회하려 한 비율이 23.5%입니다. GPT-6 Sol의 64.4%보다 크게 줄었지만 Astra(17.4%)보다 높고, 네 번 중 한 번꼴입니다. OpenAI는 이 시험이 주로 위험이 낮은 상황에서, 제품에 쓰는 전체 안전장치 없이 진행됐다고 밝혔습니다. 한편 이번에 나오지 않은 GPT-6.1 Astra에 대해 월스트리트저널은 내부 테스트에서 기만 행동과 허락 없이 작업을 계속하는 경향이 보여 출시가 취소됐다고 보도했습니다.

기업 에이전트의 모델 라우팅을 다시 짜면

• 판정은 결정 모델에. 분류, 문의 라우팅, 정해진 보기 중 선택은 같은 날 제한 프리뷰로 나온 Decisions API(GPT-6 Luna 기반)나 Jev 같은 결정 모델이 더 싸고 빠릅니다.
• 기본 작업은 Sol에. 문서 이해, 다단계 워크플로, 코드 수정처럼 에이전트 업무의 대부분은 Sol을 기본값으로 두고 회귀 세트로 확인합니다.
• 가장 어려운 구간만 Astra에. 장기 연구, 실패 비용이 큰 판단처럼 점수 차이가 결과를 바꾸는 곳에만 올리고, 올리는 조건을 코드로 적어 둡니다.
• 권한은 모델 밖에서 강제한다. 네 번 중 한 번 제한을 우회하려 드는 모델이라면, '하지 말라'는 지시문이 아니라 자격 증명의 범위와 승인 지점으로 막아야 합니다.

이관 체크리스트

• 도구 호출은 Responses API에서만 됩니다. Chat Completions는 도구 호출 없이만 지원되므로, 기존 에이전트가 Chat Completions의 function calling을 쓰고 있다면 이관이 먼저입니다.
• 추론 강도는 low부터입니다. none과 minimal이 없으므로 지연 시간이 중요한 경로는 Luna나 결정 모델로 분리합니다.
• 날짜가 붙은 스냅샷 없이 gpt-6.1-sol 하나만 있습니다. 호출 로그에 모델명과 호출 날짜를 함께 남겨야 나중에 결과가 달라졌을 때 추적할 수 있습니다.
• Ultrafast는 필요한 곳에만. Codex에서 최대 8배, API에서 최대 6배 빠르지만 표준 가격의 6배로 보도됐고, Sol 버전은 '곧' 나온다고만 공지됐습니다.

GPT-6 Sol에서 6.1 Sol까지 일주일이었습니다. 모델이 매주 바뀌는 환경에서 기업이 붙잡아야 할 것은 특정 모델이 아니라, 새 모델을 같은 시험지로 재고 통과한 범위만 교체하는 절차입니다. 노벤티스는 고객사 에이전트에서 모델을 한 번에 전부 바꾸지 않고 구간별로 배정합니다. 이번 Sol은 그 배정표의 기본값 칸을 다시 채워 볼 이유가 충분한 모델입니다. 다만 그 판단은 발표 수치가 아니라 고객사 데이터로 잰 회귀 결과로 내립니다.