GPT-6 Luna의 OpenAI 표준 API 요금표 가격은입력 100만 토큰당 $0.10, 출력 $0.50입니다(2026년 9월 23일 확인). 캐시 입력은 $0.01, 캐시 쓰기는 $0.125이며, 입력이 272K를 넘는 프롬프트는 요청 전체가 긴 컨텍스트 요금으로 전환됩니다. 출시 당일 r/codex의 한 댓글이 이 요금표를 한 줄로 읽어냈습니다. "Sol now has terra pricing, Luna's price halved and terra is dead." — 출시 글에 나온 GPT-5.6 Luna의 $0.20/$1.20과 비교하면 입력은 50%, 출력은 58% 내려갔습니다. (r/codex 스레드, OpenAI 가격표)
하지만 정가는 이 요금표에서 가장 흥미롭지 않은 숫자입니다. $0.10/$0.50 수준에서는 요금 자체가 청구서에서 두드러지는 일이 거의 없습니다 — 실제로 청구를 결정하는 것은어느 추론 티어로 돌리느냐(동일 토큰 단가로 실측 15배 차이), 캐시 적중 비율, 그리고 프롬프트가 272K를 넘느냐입니다. 이 글은 API 요금표와 ChatGPT/Codex 구독을 분리해 설명하고, 출처와 확인 날짜가 붙은 전체 요금표를 제시하며, 재현 가능한 예산 예시와 브라우저에서 동작하는 계산기로 마무리합니다. 예산을 세운 다음 단계가 Luna를 실제 웹페이지와 파일에 대해 돌리는 것이라면 Tabbit Browser가 클라이언트 선택지 중 하나입니다. OpenAI의 과금은 바꾸지 않습니다.
핵심 요약
표준 짧은 컨텍스트 GPT-6 Luna는 100만 토큰당 입력 $0.10, 캐시 입력 $0.01, 캐시 쓰기 $0.125, 출력 $0.50입니다. OpenAI 대변인은 VentureBeat에 이것이 프로모션이 아닌 영구 요금임을 확인했습니다.
effort 다이얼이 청구를 지배합니다: Artificial Analysis는 동일한 요금표를 Index 태스크당 $0.0045(low)~$0.07(max)로 측정했습니다 — 15배 — 그리고 API 기본값은 max가 아니라 medium입니다.
입력 272K 초과 후에는 요청 내 모든 토큰이 긴 컨텍스트 요금(100만당 $0.20 / $0.02 / $0.25 / $0.75)으로 계산됩니다.
Batch와 Flex는 표준의 절반, Fast는 2배로 표기됩니다. 해당 지역 처리는 10% 추가이며, Luna의 EU 데이터 레지던스는 Standard만 지원합니다.
토큰 단가는 구독 할당량도 태스크 단가도 아닙니다: 출력량(AA Index 태스크 기준 이전 세대 대비 +24%), 재시도, 품질 회귀가 모두 예산으로 돌아옵니다.
GPT-6 Luna API 요금 한눈에 보기
모든 가격은 100만 토큰당 달러이며, OpenAI 가격 페이지와 gpt-6-luna 모델 페이지에서 2026년 9월 23일에 확인했습니다. 긴 컨텍스트 행은 입력이 272,000 토큰을초과할 때 적용됩니다.
| GPT-6 Luna 서비스 티어 | 컨텍스트 | 입력 | 캐시 입력 | 캐시 쓰기 | 출력 |
|---|---|---|---|---|---|
| Standard | 입력 ≤272K | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
| Standard | 입력 >272K | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $0.75 |
| Batch / Flex | 입력 ≤272K | $0.05 | $0.005 | $0.0625 | $0.25 |
| Batch / Flex | 입력 >272K | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.375 |
| Fast | 입력 ≤272K | $0.20 | $0.02 | $0.25 | $1.00 |
| Fast | 입력 >272K | $0.40 | $0.04 | $0.50 | $1.50 |
이 요금표는 패밀리 사다리 안에 놓여 있습니다. 같은 표의 표준 짧은 컨텍스트 요금입니다:
| 모델 | 입력 | 캐시 입력 | 캐시 쓰기 | 출력 | 이 행의 용도 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 | 대량·범위가 명확한 작업 — 출시 글 자체의 포지셔닝 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 | 반복되는 복잡한 코딩과 에이전트 워크로드 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 | 가장 어려운 작업을 위한 플래그십 |
| GPT-5.6 Sol(이전 세대, 프로모) | $4.00 | $0.40 | $5.00 | $20.00 | OpenAI가 여전히 게재하는 비교 기준. 프로모는 최소 11월 21일까지 |
Luna의 입출력 가격은 Sol의 20분의 1, Astra의 100분의 1입니다. 형제 티어의 경제성은 GPT-6 Sol 가격 분석과 GPT-6 Astra 가격 분석에서, 저렴한 티어가 실제로 어떤 능력을 사고 어디서 퇴보하는지는 GPT-6 Luna 리뷰에서 확인하세요. 이전 세대의 가격 이력은 GPT-5.6 Sol 비용 가이드에 있습니다.
청구를 결정하는 숫자: effort 다이얼
gpt-6-luna는 none, low, medium(기본값), high, xhigh, max의 reasoning_effort 값을 받습니다. 티어 사이에서 토큰 단가는 변하지 않습니다 — 변하는 것은 추론·출력 토큰의 수입니다. Artificial Analysis는 Luna를 티어별 여섯 항목으로 추적하며, 2026년 9월 23일 스냅샷의 실측 경제성은 다음과 같습니다:
| 추론 티어 | Intelligence Index | AA Index 태스크당 비용 | 출력 속도 |
|---|---|---|---|
| low | 21 | $0.0045 | 175 t/s |
Non-reasoning(none) | 18 | $0.01 | 141 t/s |
| medium(기본값) | 29 | $0.02 | 143 t/s |
| high | 32 | $0.03 | 149 t/s |
| xhigh | 34 | $0.04 | 153 t/s |
| max | 37 | $0.07 | 157 t/s |
이 표에서 위의 요금보다 중요한 두 가지 세부사항:
티어 간 15배 차이. "$0.10/$0.50"처럼 보이는 요금표가 요청 파라미터에 따라 AA Index 태스크당 반 센트 미만에서 7센트까지 청구합니다. 기본값은 medium($0.02, Index 29)이고, 헤드라인의 지능(Index 37)은 max($0.07)에서만 존재합니다. 벤더 벤치마크 수치를 사업 계획에 옮긴다면 그 벤치마크가 돌아간 티어로 예산을 잡으세요.
low가 추론 끄기보다 쌉니다. AA 워크로드에서 $0.0045의
low가 $0.01의none을 밑돌았습니다. non-reasoning 실행이 태스크당 더 많은 출력 토큰을 냈기 때문입니다. "생각을 끄면 절약된다"는 이 모델에서 자동으로 성립하지 않습니다 — 자신의 트레이스로 검증할 가설입니다.
OpenAI 자체 출시 수치도 같은 방향을 가리킵니다. 47개 도구를 다루는 AutomationBench에서 GPT-6 Luna high는 이전 세대 대비 5.4포인트 개선을 태스크당 58% 낮은 비용으로 달성했고, 내부 팩트 평가에서는 "at higher effort levels it matches GPT-5.6 Sol at about a hundredth its cost"(더 높은 티어에서 GPT-5.6 Sol과 비슷한 성능을 약 100분의 1 비용으로). 이것들을 티어 조건부 주장으로 읽으세요: 저렴한 티어는 생각에 비용을 지불할 때 그 수준에 도달합니다.
출시일 사용자 한 명은 다이얼이 출력 형태에 미치는 영향을 이렇게 묘사했습니다. "5.6 Luna yapped a lot about unnecessary stuff, while 6 Luna is much more to the point… 6 Luna just gives you the solution and stops talking." 간결함 자체가 비용 이야기의 일부입니다 — 다만 AA 검사자들은 지식 작업 회귀(루브릭 항목 누락, 더 얇은 산출물)를 같은 토큰 인색함에 돌렸으므로, 짧은 출력을 무료 승리가 아니라 트레이드오프로 다루세요. (r/codex 댓글)
"50% 저렴" 주장 번역하기
출시 글의 가격 카드는 Luna가 입력 $0.20 → $0.10, 출력 $1.20 → $0.50로 이동했음을 보여주며 둘 다 "50% cheaper"로 표기합니다. 출력의 산술값은 −58.3%이고, OpenAI의 틀은 달러 단위 가격 계단을 셉니다. 어느 쪽 읽기도 틀리지 않지만 기준이 중요합니다: 그 GPT-5.6 수치 자체가 프로모션 가격이었고, VentureBeat는 대변인이 GPT-6 Sol과 Luna의 새 가격이프로모션이 아닌 영구 가격임을 확인했다고 전합니다. (출시 글, VentureBeat)
독립 측정도 방향에는 동의하며 작은 글씨를 보탭니다. Artificial Analysis는 Luna(max)를 Index 태스크당 $0.07, GPT-5.6 Luna(max)의 $0.18 대비 약 60% 저렴 — 그런데 새 모델은 태스크당더 많은출력 토큰(51k 대 41k)을 사용한 것으로 측정했습니다. 절약을 만든 것은 가격 인상분이지 토큰 효율이 아니었습니다. 출시 차트를 지켜보던 독자들도 같은 형태를 읽었습니다. "it really looks like luna 6.0 is just as smart as luna 5.6 at less than half the cost." (r/codex 벤치마크 스레드)
일부 실무자들은 더 큰 틀 — 가격 전쟁 — 을 사용했습니다. "GPT-6 Luna cut its token price by 90% in two months. July: $1/$6… September: $0.10/$0.50… This is what an inference price war looks like." 7월 수치 — GPT-5.6 Luna의 더 이전 표준 요금으로, 자체 프로모 이전 — 는 게시자의 주장이며 OpenAI의 현재 페이지에서는 더 이상 검증할 수 없습니다. 커뮤니티 맥락으로만 다루고 공식 가격 이력으로 다루지 마세요. (X 게시물)
캐시 경제학: $0.01 읽기와 $0.125 쓰기
같은 컨텍스트를 재전송하는 에이전트 루프에서는 캐시 행이 헤드라인 요금보다 중요합니다. Luna의 캐시 입력은 100만당 $0.01 — 새 입력의 10분의 1, OpenAI가 GPT-6 캐시에 대해 광고하는 최대 90% 할인 — 이고 캐시 쓰기는 $0.125로 입력 요금의 25% 프리미엄입니다. 여기서 두 가지 회계 규칙이 나옵니다: 쓰기량은 읽기와 별도 행이며, 토큰은 한 번만 — 접두사를 저장할 때 쓰기로, OpenAI가 설명하는 30분 자격 창 안에서 재사용되는 턴에서는 캐시 가격으로 — 계산합니다. (캐시 게시물, 가격 페이지)
GPT-6는 가격뿐 아니라 캐시 동작도 바꿨습니다: 기본 적중률이 더 높고, 에이전트가 매 턴 컨텍스트를 다시 읽기 때문에 새 제어들 — 캐시 대시보드, 캐시 미스 진단, 명시적 브레이크포인트, 사전 워밍, 그리고 응답 사이에 추론 티어를 바꿔도 캐시가 깨지지 않는 기능(어려운 턴은 max, 일상 후속은 low로 내리고 싶을 때 유용) — 이 존재합니다. OpenAI 게시물은 GitHub가 수십억 요청에서 새 처리가 필요한 프롬프트 토큰 비율을 50% 이상 줄였고, 한 고객은 몇 포인트의 적중률 향상으로 20% 비용 절감을 얻었다고 전합니다.
실무자들은 이 경제성을 즉시 알아봤습니다. 출시일 Simon Willison은 이렇게 썼습니다. "Luna is my favorite model for building product features thanks to its cost (and speed)." — $0.01 캐시 읽기와 141–175 t/s 생성 속도를 제품 화면의 실무 조합으로 만드는 바로 그 라우팅 패턴입니다. (X 게시물)
272K 긴 컨텍스트 절벽
모델 페이지의 문장은 짧습니다: 입력 272K 토큰 초과 프롬프트는 요청 전체가 입력·캐시 2배, 출력 1.5배로 가격이 매겨집니다. 초과분에 대한 할증이 아니라 요청 수준의 임계값입니다. 273,000 토큰 프롬프트는 처음 272K에 짧은 컨텍스트 요금을 적용받지 않습니다 — 출력을 포함한 모든 과금 항목이 긴 컨텍스트 행을 사용합니다.
창 자체는 1,050,000 토큰이고 최대 출력은 128,000입니다. "컨텍스트에 들어간다"와 "토큰당 같은 가격"은 다른 명제입니다. 프롬프트가 임계값 근처를 오간다면 여유를 두세요: 문서 하나를 추가하는 것만으로 요청 전체가 재가격될 수 있습니다. Sol과 같은 절벽 구조이며 — GPT-6 Sol 가격 가이드에 상세 전개가 있고, 같은 규율이 여기서는 10분의 1 규모로 적용됩니다.
헤드라인 요금 밖의 과금 항목
Batch와 Flex는 요금표를 절반으로, Fast는 2배로. OpenAI는 Batch와 Flex를 표준 요금의 50%로 게재합니다 — 지연을 견디는 작업에 가장 큰 단일 레버입니다. Fast 모드(Priority는 2026년 7월 30일 Fast로 개명)는 2배. 곱수를 예산에 넣기 전에 엔드포인트가 실제로 해당 티어를 쓰는지 확인하세요.
지역 처리는 10% 추가. 2026년 3월 5일 이후 출시된 데이터 레지던스 대상 모델의 자격 엔드포인트는 10% 할증이 있으며, GPT-6 Luna의 EU 데이터 레지던스는 Standard 처리에서만 이용할 수 있습니다.
도구 토큰은 모델 요금으로 과금. 내장 도구가 소비한 토큰은 선택한 모델의 토큰 요금으로 청구되며, 일부 도구와 호스티드 세션에는 별도 요금이 있습니다. 토큰을 소비한 실패 시도도 예산에 들어갑니다.
라우터에 "Pro" 변형이 존재. OpenRouter는 "GPT-6 Luna Pro"를 게재합니다 — 같은 기반 모델을 "reasoning.mode를 pro로 설정해 제공, 복잡한 작업에서 더 높은 응답 품질" — 기본 가격은 같은 $0.10/$0.50입니다. 제공자 측 serving 구성이지 OpenAI 요금표의 추가 행이 아닙니다. 다른 모델이 아니라 평가할 라우팅 옵션으로 다루세요. (OpenRouter)
요금 제한: 무료 티어는 폐쇄. 모델 페이지는 gpt-6-luna를 Free에서 "지원 안 함"으로 표시하고 유료 액세스는 Tier 1(500 RPM / 500K TPM / 배치 큐 500만 토큰)부터 Tier 5(30,000 RPM / 1억 8천만 TPM)까지입니다. 주목할 점은 OpenAI가 Luna에 대해 같은 유료 티어에서 Sol보다높은 TPM 한도를 공개한다는 것 — Tier 2는 Luna 200만 대 Sol 100만 — 으로, 저렴한 모델을 대량으로 쓰라는 초대처럼 읽힙니다. (모델 페이지)
| API 티어 | RPM | TPM | 배치 큐 한도 |
|---|---|---|---|
| Free | 지원 안 함 | — | — |
| Tier 1 | 500 | 500,000 | 500만 토큰 |
| Tier 2 | 5,000 | 2,000,000 | 2,000만 토큰 |
| Tier 3 | 5,000 | 4,000,000 | 4,000만 토큰 |
출처: OpenAI gpt-6-luna 모델 페이지, 2026년 9월 23일 확인.
패밀리 사다리와 오픈 마켓
OpenAI 사다리 안에서 라우팅 논리는 단순합니다: 범위가 명확한 대량 단계에는 먼저 Luna를 시도하고, 실패가 비싸면 Sol로 올리고, 가장 어려운 작업은 Astra에 남겨둡니다. 출시 글 자체가 Luna를 "요약, 추출, 직설적인 질문 답변 같은 더 좁게 정의된 작업"으로 위치시킵니다.
직관에 반하는 발견은 Luna가 오픈 마켓에서 가장 저렴한 유용 API는 아니라는 점입니다. VentureBeat의 출시일 비교표는 Meta의 Muse Spark 1.2/1.3 Contributor를 $0.10/$0.20, 샤오미의 MiMo-V2.6-Flash를 $0.14/$0.28로 게재합니다 — 둘 다 입출력 합계가 Luna의 $0.60보다 낮습니다 — 그리고 DeepSeek의 V4.1 Flash를 비성수기 $0.15/$0.60으로 언급합니다. Luna가 프리미엄으로 사는 것은 OpenAI 생태계입니다: 1.05M 토큰 창, GPT-6의 도구와 캐시 스택, $0.0045 태스크부터 위로의 티어 여유. 유일한 기준이 최저가라면 오픈 마켓이 그보다 낮습니다. (VentureBeat 표)
| 저가 모델 | 입력 / 출력(100만당) | 합계 | 주요 제약 |
|---|---|---|---|
| Muse Spark 1.2/1.3(Contributor) | $0.10 / $0.20 | $0.30 | Contributor 티어 가용성 |
| MiMo-V2.6-Flash | $0.14 / $0.28 | $0.42 | 더 작은 생태계 |
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | $0.60 | 무료 API 티어 폐쇄. 형식 트레이드오프는 리뷰 참조 |
| DeepSeek-V4.1-Flash(비성수기) | $0.15 / $0.60 | $0.75 | 성수기 요금 2배. 텍스트만 |
궤적에 대한 커뮤니티의 읽기는 낙관적입니다. "I feel 2027 will be the year when intelligence will be economical enough to use at most of the places." — r/OpenAI 출시 스레드 최다 추천 답글의 예측입니다. 방향으로는 유용하지만 예언으로서는 검증할 수 없습니다. (r/OpenAI 스레드)
요금표가 말해주지 않는 것
구독 계산기가 아닙니다. ChatGPT와 Codex 플랜은 각자의 사용 한도를 정하며, 토큰 가격 50% 인하가 어떤 플랜의 할당량도 수학적으로 두 배로 만들지 않습니다. 출시 시점에 GPT-6 Luna는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자에게 ChatGPT Work과 Codex로 제공되었고, Free와 Go는 데스크톱 앱에서만 받았습니다. 구독 쪽 불만도 나왔습니다. "it's faster on xhigh and my usage is barely going down."이라고 한 Codex 사용자가 보고했고, 가격 스레드의 짧은 요약은 "Reduced pricing and reduced limits."였습니다. API 산술과 플랜 할당량은 다른 구매입니다 — 자기 플랜의 실시간 사용 페이지를 확인하세요. (사용량 댓글, 가격 스레드)
태스크 단가도 아닙니다. AA는 Luna가 이전 세대보다 Index 태스크당 24% 많은 출력 토큰을 사용한 것으로 측정했고, 검사자들은 지식 작업 회귀(GDPval-AA 약 −75 Elo, AA-Briefcase 약 −45)를 생략된 표현과 루브릭 요소 누락에 돌렸습니다. Luna가 실패하거나 잘라낸 태스크는 재시도됩니다 — 에스컬레이션하면 더 비싼 모델에서 — 그리고 재시도는 청구됩니다. 품질 증거는 GPT-6 Luna 리뷰가 다룹니다. 예산상 결론은 추적할 숫자는 토큰당이 아니라 성공 태스크당 비용이라는 것: 실패를 포함한 총 지출을, 실제로 출하한 태스크 수로 나누세요.
실용적인 선택지: Tabbit Browser
예산 문제가 정리됐고 다음이 Luna를 실제 작업 — 열린 페이지, 파일, 조사 태스크 — 에서 어디서 돌릴 것인가라면, Tabbit Browser는 API 통합을 직접 묶지 않아도 되는 답 중 하나입니다. 모델 피커로 열린 탭 옆에서 GPT-6 Luna 같은 모델을 선택할 수 있고, GPT-6 Luna 모델 허브 (English)가 브라우저 쪽 참고자료 — 태스크형 요청을 위한프롬프트 노트 (English)와 사용자 보고의리뷰 노트 (English) — 를 모읍니다.
정직한 경계: Tabbit는 클라이언트입니다. OpenAI 요금을 바꾸지 않으며, 이 페이지의 API 토큰 추정은 어떤 구독이나 클라이언트의 사용량도 예측하지 않습니다. 모델 가용성은 계정과 에디션의 실시간 피커에 달려 있습니다. 이 글에는 Tabbit 쪽 Luna 실측 청구, 태스크 성공률, 지연 결과가 없습니다 — 그 숫자가 필요하면 자신의 고정 태스크 세트를 돌리고 기록을 남기세요.
Tabbit Browser워크플로 맥락 — 왜 AI 브라우저나 에이전트 브라우저가 저렴한 워커 모델의 유용 영역을 바꾸는지 — 는 그 가이드들이 클라이언트 쪽을 다룹니다. 토큰 과금의 1차 출처는 여전히 위의 요금표입니다.
두 가지 예산 예시
예시는 표준 짧은 컨텍스트 요금을 사용하며 지역 할증, 도구 요금, 재시도, 세금은 포함하지 않습니다. 산술 예시이지 실측 워크로드가 아닙니다.
짧은 요청. 캐시 안 된 입력 10,000 토큰, 출력 2,000 토큰:
(10,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50) / 1,000,000 = $0.002따뜻한 에이전트 루프. 매 턴 250,000 토큰 프롬프트를 재전송하는 40턴 실행. 90%를 캐시로 제공받고(한 번 쓰고 30분 창 안에서 재사용) 매 턴 3,000 토큰 출력. 턴당:
(225,000 × $0.01 + 25,000 × $0.10 + 3,000 × $0.50) / 1,000,000 = 턴당 $0.00625...여기에 저장된 225K 토큰 접두사의 일회 쓰기(100만당 $0.125, 약 $0.03)를 더합니다. 40턴에서 캐시 루프는 대략 $0.28을 청구하고, 같은 프롬프트를 매 턴 차갑게 다시 읽으면 약 $1.06입니다 — 동일 토큰 가격에서 거의 4배 차이가 전적으로 캐시 적중 비율로 결정됩니다. Luna 규모에서는 둘 다 몇 푼이지만, 월 100만 턴으로 키우면 캐시 방식은 약 $7,000(쓰기 포함), 콜드는 약 $26,500입니다. Luna의 $0.01 캐시 입력 행 — 정가가 아니라 — 이 진짜 뉴스가 되는 워크로드 형태입니다.
계획 공식: 월 추정 = 태스크당 평균 비용 × 월 태스크 수. 성공 태스크당 비용 = 실패 포함 총 지출 ÷ 성공 태스크 수. 구독 할당량과 클라이언트 쪽 요금은 이 공식에서 도출할 수 없습니다.
로컬 계산기
GPT-6 Luna API 비용 예상
2026-09-23에 확인한 공식 USD 요금을 사용합니다. 입력값은 브라우저 내에서만 처리됩니다.
도구, 재시도, 세금, 지역 처리 비용은 제외됩니다. 캐시 쓰기와 읽기는 별도로 청구됩니다. 현재 요금 확인
계산기는 브라우저에서 동작하며 입력값을 어디로도 보내지 않습니다. 입력량, 캐시 적중 비율, 캐시 쓰기, 출력, 실행 수, 서비스 티어로 토큰 요금을 추정하며 입력 272K 초과 시 긴 컨텍스트 요금으로 전환합니다. 지역 처리, 도구 요금, 세금, 제공자 마진, 재시도, 구독 한도는 포함하지 않습니다.
GPT-6 Luna 가격: 어떤 선택을 해야 할까?
| 우선순위가 …라면 | 여기서 시작 | 추정에 포함할 것 |
|---|---|---|
| 최대 물량, 범위 명확한 태스크 | Luna의 low 또는 medium | 티어 간 15배, 출력 토큰 증가, 재시도 |
| 어려운 단계의 저렴한 심층 추론 | Luna의 high/xhigh, 접두사 캐시 | 30분 창. 티어 변경은 캐시 유지 |
| 오프라인 또는 배치 파이프라인 | 자격이 되면 Batch 또는 Flex | 50% 티어 요금. 큐와 지연 제약 |
| 272K 근처 프롬프트 | 컨텍스트를 줄이거나 긴 행으로 예산 | 임계값 초과 시 요청 전체 재가격 |
| 대화형 지연 | low 또는 none. 필요할 때만 Fast | Fast는 2배. 티어별 TTFT 상이 |
| 소비자용 ChatGPT/Codex | 해당 플랜 자체의 한도 | 플랜 할당량은 API 토큰 산술이 아님 |
결론
GPT-6 Luna의 요금표는 OpenAI가 GPT-6급 모델을 판매한 것 중 가장 저렴합니다: 100만당 $0.10/$0.50, 대변인에 따르면 영구 가격이며 캐시 입력은 다시 10분의 1. 정직한 예산은 정가를 바닥으로 여기고 청구서로 여기지 않습니다. effort 다이얼 하나만으로 실측 태스크당 비용이 low와 max 사이 15배 움직입니다. 출력량은 이전 세대 대비 늘었고, 272K 절벽은 요청 전체를 재가격하며, 품질 회귀는 가격을 축하하고 싶은 워크로드에서 정확히 재시도 비용으로 바뀝니다. 티어를 의도적으로 설정하고, 캐시를 적극적으로 쓰고, 성공한 태스크당 비용을 지키세요 — 구독은 공개된 할당량으로 비교하고, 절대 토큰 산술로 비교하지 마세요.
출시일 반응은 방향성이지 확정이 아닙니다: "측정할 수 없을 만큼 싼 지능"에 대한 열광도, "the consequence of its work will not be seen or measured… until a few days"라는 신중함도 있습니다. OpenAI의 가격 페이지가 라이브 출처입니다. 예산을 확정하기 전에 다시 확인하세요.
출처
OpenAI API 가격 페이지 — Luna, Sol, Astra, GPT-5.6 Sol 행. 지역과 Fast 메모. 2026년 9월 23일 확인.
OpenAI gpt-6-luna 모델 페이지 — 컨텍스트, 출력, 티어 값, 272K 조항, 요금 제한. 2026년 9월 23일 확인.
OpenAI: Introducing GPT-6 Sol and Luna — 가격 변화 카드, AutomationBench와 팩트성 주장, 가용성.
OpenAI: Better prompt caching for GPT-6 — 90% 할인, 30분 창, 캐시 제어, GitHub와 고객 결과.
Artificial Analysis: GPT-6 Luna 릴리스 대시보드 — 여섯 티어의 Index, 태스크당 비용, 속도 스냅샷(2026년 9월 23일).
Artificial Analysis: GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier — $0.18 → $0.07 태스크 비용, 출력 토큰 증가, 회귀 귀속.
VentureBeat: OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna — 영구성 확인. 벤더 간 가격표(2026년 9월 22일).
OpenRouter: GPT-6 Luna와 GPT-6 Luna Pro (batch) — 제공자 게재와 Luna Pro serving 변형(2026년 9월 23일).
스크린샷과 조건을 본문에 함께 실은 커뮤니티 기록: r/codex 1wngvak, r/codex 1wnhyh0, r/codex 1wnmhnq, r/codex 1wnhuru, r/OpenAI 1wnh4gr, X: Simon Willison, X: Mikel Echeve.
자주 묻는 질문
GPT-6 Luna는 100만 토큰당 얼마인가요?
OpenAI의 표준 짧은 컨텍스트 API 요금은 100만 토큰당 입력 $0.10, 캐시 입력 $0.01, 캐시 쓰기 $0.125, 출력 $0.50입니다. 입력이 272,000 토큰을 초과하면 요청 전체가 $0.20, $0.02, $0.25, $0.75의 긴 컨텍스트 요금으로 계산됩니다.
GPT-6 Luna의 API 가격은 영구적인가요, 프로모션인가요?
출시 글은 새 요금을 GPT-5.6 프로모션 가격보다 50% 낮은 것으로 제시하며, 회사 대변인은 VentureBeat에 GPT-6 Sol과 Luna 요금이 프로모션이나 도입가가 아닌 영구 가격이라고 확인했습니다. 비교 기준인 GPT-5.6 Sol 요금은 최소 2026년 11월 21일까지 프로모션으로 표기되어 있습니다.
GPT-6 Luna를 가장 싸게 실행하는 방법은?
청구서를 지배하는 세 가지 레버는 추론 티어, 캐시, 서비스 티어입니다. Artificial Analysis는 동일한 요금표를 low에서 Index 태스크당 $0.0045, max에서 $0.07로 측정했고, 캐시 읽기는 새 입력의 10분의 1이며, 대기 시간을 견딜 수 있는 작업에는 50% 요금의 Batch 또는 Flex를 쓸 수 있습니다.
GPT-6 Luna에 긴 컨텍스트 요금이 있나요?
있습니다. 입력이 272,000 토큰을 초과하는 프롬프트는 초과분이 아니라 요청 전체가 입력·캐시 2배, 출력 1.5배 요금으로 계산됩니다. 컨텍스트 창 자체는 1,050,000 토큰이므로 '컨텍스트에 들어간다'와 '토큰당 가격이 같다'는 다른 주장입니다.
GPT-6 Luna의 API 가격이 ChatGPT나 Codex 사용량과 같나요?
같지 않습니다. API는 토큰을 청구하고, ChatGPT와 Codex 플랜은 각자의 사용 한도를 정합니다. 출시 시점에 GPT-6 Luna는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자에게 ChatGPT Work과 Codex로 제공되었고, Free와 Go 플랜은 데스크톱 앱에서만 사용할 수 있었습니다. 토큰 단가 인하는 구독 사용량 증가를 자동으로 의미하지 않습니다.
무료 API 티어에서 GPT-6 Luna를 쓸 수 있나요?
쓸 수 없습니다. 모델 페이지의 요금 제한 표는 gpt-6-luna를 무료 티어에서 "지원 안 함"으로 표시하며, 유료 액세스는 Tier 1(분당 500 요청, 50만 토큰)부터 시작합니다. OpenAI는 Luna에 대해 Sol보다 높은 유료 티어 토큰 한도도 공개했습니다.