GPT-5.6 솔·테라·루나 차이와 요금제별로 쓰는 곳

GPT-6 아스트라의 요금제별 조건을 찾아보면 GPT-5.6 솔, 테라, 루나라는 이름이 계속 같이 나옵니다. 아스트라 아래 모델이라는 건 짐작이 가지만, 이름만 봐서는 어느 쪽이 크고 비싼지 알 수 없습니다. 내 요금제에서 지금 어떤 모델이 도는지도 화면에 잘 드러나지 않습니다. 그래서 세 모델이 어떻게 다르고 어디서 무엇을 쓸 수 있는지 한 번에 정리했습니다.

GPT-5.6 솔·테라·루나는 같은 세대를 크기별로 나눈 모델입니다

솔이 가장 크고 비싸며 테라는 그 중간, 루나는 가장 빠르고 싼 모델입니다.

이름이 낯설 뿐 구조는 예전 GPT-5 때와 같습니다. 솔은 접미사가 없는 표준 모델, 테라는 mini, 루나는 nano 등급에 대략 해당합니다²³⁴. 예전에 mini로 돌리던 일이라면 테라가 자연스러운 후속 모델인 셈입니다.

모델	이전 세대로 치면	오픈AI가 소개한 성격
GPT-5.6 솔	표준 모델	최전선 성능
GPT-5.6 테라	mini	성능과 비용의 균형
GPT-5.6 루나	nano	효율적인 대량 처리

기본 사양은 셋이 똑같습니다. 컨텍스트는 105만 토큰, 최대 출력은 12만8000 토큰, 학습 데이터는 2026년 2월 16일까지입니다. 셋 다 텍스트와 이미지를 받아 텍스트로 답합니다²³⁴. 그러니 긴 문서를 넣어야 한다는 이유만으로 솔을 고를 필요는 없습니다.

챗GPT 채팅창에서는 요금제가 모델을 정합니다

채팅창에서 테라와 루나는 고를 수 없고 유료 요금제는 솔을, 무료와 고는 루나를 씁니다.

채팅창의 Instant, Medium, High, Extra High는 모델 이름이 아닙니다. 같은 모델을 얼마나 오래 생각하게 할지 고르는 단계입니다. 유료 요금제는 어떤 단계를 골라도 GPT-5.6 솔로 돌고 무료와 고는 Instant도, 어려운 질문용 Think 버튼도 루나로 돕니다⁶. 이 단계 슬라이더는 8월 6일에 생겼고, 같은 주에 무료와 고의 기본 모델이 루나로 바뀌었습니다⁷.

요금제	기본으로 도는 모델	Medium·High	Extra High	Pro 항목
Free·Go	루나	없음	없음	없음
Plus	솔	있음	없음	없음
Pro·Business·Enterprise	솔	있음	있음	솔 프로, GPT-6 프로

9월 14일부터는 단계를 직접 올려야 합니다. 그전까지 플러스와 프로의 Instant는 복잡한 질문을 만나면 알아서 더 오래 생각하는 쪽으로 넘어갔는데, 이 자동 전환이 없어지면서 웹의 Higher intelligence 설정도 같이 빠졌습니다⁷. 이제 "더 깊게 생각해 줘"라고 써도 단계는 그대로이니 어려운 질문이면 슬라이더를 올리세요. 안전 때문에 자동으로 넘어가는 경우는 남아 있습니다⁶.

무료와 고는 루나로 하는 일반 텍스트 대화에 횟수 한도가 없습니다. 다만 파일 업로드, 이미지 생성, 음성, 데이터 분석 같은 도구에는 따로 한도가 있고 악용 방지 장치도 걸려 있습니다⁶¹¹.

Work와 코덱스에서는 세 모델을 골라 쓸 수 있습니다

플러스 이상은 ChatGPT Work와 코덱스에서 솔·테라·루나를 직접 고르고, 무료와 고의 코덱스에는 테라가 열립니다.

여기서는 모델 선택이 곧 사용량 문제입니다. Work와 코덱스는 메시지 수가 아니라 요금제에 포함된 사용량을 깎아 쓰는데, 모델마다 깎이는 속도가 다릅니다⁹. 아래는 오픈AI가 공개한 5시간당 로컬 메시지 추정치입니다. 작업 크기에 따라 달라져서 범위가 넓습니다⁸.

모델	Plus	Pro 5배	Pro 20배
GPT-5.6 솔	10~100개	50~500개	200~2,000개
GPT-5.6 테라	25~200개	125~1,000개	500~4,000개
GPT-5.6 루나	250~2,000개	1,250~10,000개	5,000~40,000개

같은 5시간이라도 루나로는 솔보다 20~25배 많은 메시지를 보낼 수 있습니다. 크레딧으로 봐도 출력 100만 토큰당 솔 500, 테라 300, 루나 30크레딧이라 출력만 따지면 약 17배 차이입니다⁸. 한도가 빠듯하다면 반복적인 일부터 테라나 루나로 옮기는 게 오픈AI가 권하는 방법이기도 합니다⁸.

일부 플러스·프로 개인 계정에는 루나 리저브도 붙어 있습니다. Work와 코덱스의 일반 사용량을 다 쓴 뒤에 루나로만 조금 더 이어 쓰게 해 주는 예비분입니다. 일반 사용량을 되돌려 주거나 다른 모델을 열어 주지는 않습니다. 비즈니스와 엔터프라이즈에는 이 예비분이 없습니다¹⁰. Work를 여는 방법과 사용량 규칙은 챗GPT Work 사용법과 Chat 차이에 정리했습니다.

API 요금은 루나가 솔의 20분의 1 수준입니다

100만 토큰당 단가로 루나는 입력이 솔의 20분의 1, 출력이 약 17분의 1입니다.

모델	입력	캐시된 입력	출력	출력을 원화로
GPT-5.6 솔	4달러	0.4달러	20달러	약 2만7186원
GPT-5.6 테라	2달러	0.2달러	12달러	약 1만6312원
GPT-5.6 루나	0.2달러	0.02달러	1.2달러	약 1,631원

원화는 9월 15일 환율 1,359.30원으로 계산했습니다⁵¹². 세 모델 모두 입력이 27만2000 토큰을 넘으면 그 요청 전체에 입력 2배, 출력 1.5배 요금이 붙습니다. 긴 문서를 통째로 넣는 작업이라면 이 기준부터 확인해 두세요²³⁴.

요청 하나로 감을 잡아 보면, 입력 10만 토큰에 출력 2만 토큰을 쓸 때 솔은 0.8달러(약 1,087원), 테라는 0.44달러(약 598원), 루나는 0.044달러(약 60원)입니다. 한 번만 보면 작은 돈이지만 하루 1,000번 돌리는 자동화라면 솔은 하루 약 108만 원, 루나는 약 6만 원이 됩니다. 다른 회사 모델과 같은 기준으로 놓은 비교는 딥시크 V4.1 플래시 API 가격 비교에 있습니다.

지금 가격은 출시 때보다 내려간 값입니다. 7월 30일에 루나가 80%, 테라가 20% 내렸고, 8월 21일에는 솔이 입력 20%, 출력 33% 내렸습니다¹. 다만 솔 가격은 할인가입니다. 적어도 2026년 11월 21일까지 유지한다고만 했고 그 뒤 가격은 나오지 않았습니다¹². 솔로 오래 돌릴 자동화를 설계한다면 11월 이후 단가가 달라질 수 있다는 점을 계산에 넣어 두는 게 안전합니다.

세 모델 중 무엇을 고를지

결과를 사람이 받아 판단에 쓰는 일은 솔, 매일 하는 실무는 테라, 같은 처리를 대량으로 돌리는 일은 루나부터 시작하는 편이 무난합니다.

오픈AI 문서의 예를 모으면 이렇게 나뉩니다. 복잡한 추론, 답이 모호한 문제, 기능 구현이나 여러 자료 종합처럼 무거운 작업은 솔입니다. 보고서 초안, 문서 분석, 늘 하던 코드 수정 같은 매일 하는 실무는 테라가 맡고, 분류나 정보 추출, 고객 응대, 짧은 수정은 루나로 돌리라는 게 오픈AI 설명입니다⁸⁹.

비용으로 보면 기준이 하나 더 생깁니다. 광고 운영이나 사내 자동화처럼 같은 형식을 수백, 수천 번 돌리는 일이라면 루나로 먼저 돌려 보고 결과가 부족한 부분만 테라나 솔로 올리는 순서가 가장 쌉니다. 반대로 한 번의 판단이 크고 결과를 사람이 그대로 쓰는 일은 단가보다 다시 시키는 횟수가 비용을 더 키웁니다. 이런 일은 처음부터 솔로 가는 편이 결국 덜 듭니다.

솔로도 부족하면 그 위에 GPT-6 아스트라가 있습니다. 오픈AI는 아스트라를 Low로 돌려도 솔을 High로 돌린 것보다 나을 수 있다고 설명합니다⁹. 솔을 가장 높은 단계로 써도 답이 아쉽다면 아스트라를 낮게 쓰는 쪽과 비교해 볼 만합니다. 아스트라를 요금제별로 어디서 쓸 수 있는지는 챗GPT 아스트라 사용법과 요금제별 조건에 있습니다.

자주 묻는 것