GPT-5.6 Sol·Terra·Luna, 업무에 뭘 써야 하나요?

GPT-5.6 모델 선택은 "가장 좋은 것"을 고르는 문제가 아니라 작업마다 등급을 나누는 문제입니다. OpenAI의 GPT-5.6 Sol 안내는 등급을 이렇게 정의합니다. Terra는 일상 업무를 위한 균형 모델이고, Luna는 빠르고 저렴한 모델입니다. 업무 위임에서 비용이 새는 지점은 대개 Luna로 충분한 일을 상위 등급에 맡길 때 생깁니다.

먼저 이름 체계부터 정리해야 헷갈리지 않습니다.

숫자와 이름은 각각 무엇을 뜻하나요?

GPT-5.6에서 숫자는 모델의 세대를 가리키고, Sol·Terra·Luna는 지속되는 역량 등급을 가리킵니다. 등급은 각자의 주기로 발전할 수 있습니다. 즉 "5.6"이 올라가면 세대가 바뀌는 것이고, 등급 이름은 그대로 유지되면서 성능이 개선될 수 있다는 뜻입니다.

같은 안내는 성능·가격 관계도 밝힙니다. Terra는 GPT-5.5와 경쟁할 만한 성능을 내면서 2배 저렴하고, Luna는 가장 낮은 비용에서 강한 역량을 제공합니다.

등급	공식 설명	맡기기 좋은 일
Sol	차세대 모델. 장기 호흡의 보안 과제 등에서 가장 강한 등급	난도가 높고 실패 비용이 큰 작업
Terra	일상 업무를 위한 균형 모델. GPT-5.5 대비 2배 저렴	대부분의 반복 업무
Luna	빠르고 저렴한 모델	분류·요약·추출처럼 판단 폭이 좁은 작업

가격은 어떻게 바뀌었나요?

OpenAI가 공지한 가격 조정에 따르면 Luna는 80% 저렴해지고, Terra는 20% 저렴해집니다. 같은 공지는 인하 배경으로 프로덕션 GPU 커널 개선을 통한 20%의 서빙 비용 절감과 추측 디코딩 개선을 통한 15% 이상의 토큰 생성 효율 향상을 듭니다. 함께 Sol에는 Fast mode가 추가됐습니다.

가격은 바뀝니다. 이 글의 인하 폭은 공지 시점 기준이고, 실제 단가는 공식 가격 페이지에서 확인해야 합니다. 등급을 고르는 기준은 단가가 아니라 그 작업이 어느 등급을 필요로 하는가입니다.

업무를 위임할 때 어떻게 고르나요?

작업을 세 갈래로 나눠 보십시오. 기준은 난도가 아니라 틀렸을 때의 비용입니다.

• 틀려도 바로 눈에 띄고 다시 돌리면 되는 일 — 요약, 분류, 형식 변환. Luna로 시작합니다. 품질이 모자라면 그때 올립니다.
• 사람이 검수하지만 반복량이 많은 일 — 초안 작성, 자료 정리, 회신 초안. Terra가 기본값입니다.
• 틀리면 되돌리기 어려운 일 — 외부 발송 문서, 보안·규정 관련 판단, 장기 호흡의 과제. Sol을 검토합니다.

비용 낭비는 두 방향에서 생깁니다. 하나는 Luna면 되는 일을 상위 등급에 맡기는 것이고, 다른 하나는 상위 등급이 필요한 일을 하위 등급에 맡겨 사람이 다시 손보는 것입니다. 두 번째는 청구서에 안 잡히고 인건비로 나갑니다.

Codex로 위임할 때는 무엇이 달라지나요?

모델 등급과 별개로, 어떤 경험(experience)에 맡기느냐가 먼저입니다. OpenAI 안내는 Codex를 소프트웨어 개발과 기술 작업 전용으로 규정하고, 문서·표·보고서를 만드는 다단계 업무는 Work가 담당한다고 적습니다.

사용량 구조도 같은 문서가 설명합니다. Work는 Codex와 같은 사용량 구조를 따르고, Codex 가격 페이지가 포함 사용량과 추가 크레딧을 설명하지만 그 예시는 코딩 작업 기준이라 Work 사용량은 작업에 따라 달라진다고 명시합니다.

정리하면 순서는 이렇습니다. ① 산출물이 코드인가 문서인가 → 경험 선택 ② 틀렸을 때 비용이 얼마인가 → 등급 선택. 이 순서를 건너뛰고 등급부터 고르면 비교 기준이 없습니다.

비개발자 직원에게도 이걸 가르쳐야 하나요?

등급 이름을 외우게 할 필요는 없습니다. 대신 "이 작업은 다시 돌리면 되는가, 되돌리기 어려운가"를 판단하는 습관을 가르치는 편이 실용적입니다. 그 판단이 서면 등급 선택은 규칙으로 정해 줄 수 있습니다.

조직 차원에서는 업무 유형별 기본 등급을 문서로 정해 두는 편이 낫습니다. 매번 개인이 고르면 편차가 생기고, 비용도 사람마다 달라집니다.

다음에 할 것

지금 AI에 맡기고 있는 작업 5개를 적고, 각각 "틀렸을 때 비용"으로 상·중·하를 매겨 보십시오. 하가 많다면 등급을 낮춰 볼 여지가 있고, 상이 많다면 검수 절차부터 손봐야 합니다.

함께 보면 좋은 자료

• Codex를 비개발자 업무 자동화에 쓸 수 있나요? — 등급보다 먼저 정할 경험 선택
• AI 에이전트 교육 — 업무를 맡기는 단계로 넘어갈 때
• AI 툴을 많이 쓰는 회사가 AX를 잘하는 회사일까? — 도구를 늘리기 전에 볼 지표
• AI 활용 수준 무료 진단 — 위임할 업무를 함께 추릴 때

자주 묻는 질문

• Sol·Terra·Luna는 서로 다른 모델인가요?
  숫자가 세대를, 이름이 역량 등급을 가리킵니다. 등급은 각자의 주기로 발전할 수 있다고 공식 안내가 설명합니다.
• Terra는 얼마나 저렴한가요?
  공식 안내는 GPT-5.5와 경쟁할 만한 성능을 내면서 2배 저렴하다고 적습니다. 이후 공지에서 Terra는 20%, Luna는 80% 추가 인하됐습니다.
• 왜 가격이 내려갔나요?
  공지는 프로덕션 GPU 커널 개선으로 서빙 비용 20% 절감, 추측 디코딩 개선으로 토큰 생성 효율 15% 이상 향상을 배경으로 듭니다.
• 업무 위임에 어느 등급이 기본값인가요?
  공식 설명상 Terra가 일상 업무용 균형 모델입니다. 판단 폭이 좁은 작업은 Luna부터 시도하고, 되돌리기 어려운 작업만 상위 등급을 검토하십시오.
• 등급을 고르기 전에 확인할 것이 있나요?
  산출물이 코드인지 문서인지 먼저 정해야 합니다. Codex는 개발 전용이고 문서 작업은 Work가 담당합니다.

참고한 자료

• OpenAI (확인일 2026-08-16), Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model
• OpenAI (확인일 2026-08-16), Announcing a major price drop for 5.6 Terra and Luna and Fast mode for 5.6-Sol
• OpenAI (확인일 2026-08-16), Help Center — ChatGPT Work and Codex