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GPT-6.1 Sol API: 아스트라급 성능을 더 저렴하게

· 약 16분
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OpenAI GPT-6.1 Sol은 1.05M 컨텍스트 윈도우와 함께 코딩, 컴퓨터 활용, 전문 작업에서 아스트라에 가까운 성능을 백만 토큰당 $2/$10에 제공합니다.

OpenAI의 최신 Sol 모델은 가장 똑똑한 모델이 되려 하지 않습니다. 하루 종일 부담 없이 사용할 수 있는 모델이 되려 합니다.

GPT-6.1 Sol은 플래그십 GPT-6 Astra와 경량 GPT-6 Luna의 중간에 위치합니다. OpenAI의 모델 페이지는 한 문장으로 이 모델을 설명합니다: "복잡한 작업에서 아스트라에 가까운 성능을 더 저렴하게 제공합니다." 에이전트형 코딩 도구, 컴퓨터 활용 에이전트, 문서 중심 워크플로우를 구축하는 팀에게 이 균형이 핵심입니다.

이 가이드에서는 GPT-6.1 Sol의 실제 제공 기능, 가격, GPT-6 Sol 및 Astra와의 차이점, Felo API Platform을 통한 호출 방법을 다룹니다.

GPT-6.1 Sol positioning: near-Astra performance at lower cost, with $2 input and $10 output per million tokens, a 1.05M context window, and 128K max output

GPT-6.1 Sol이란​

GPT-6.1 Sol은 복잡한 코딩, 컴퓨터 활용, 전문 작업을 위해 설계된 추론 모델입니다. OpenAI는 이 모델을 GPT-6 패밀리에서 균형 잡힌 옵션으로 위치시킵니다. Luna보다 더 뛰어나고, Astra보다 저렴하며, 많은 실제 업무에서는 플래그십 모델이 필요하지 않을 정도로 충분히 강력합니다.

모델 페이지는 사용법을 명확하게 안내합니다. Sol과 Astra를 직접 비교해보고, 품질 차이가 가격 차이를 정당화하는지 판단하라는 것입니다. 실용적인 안내이며, 모델의 목적을 반영합니다. Sol은 비용을 조절하는 도구이지, 벤치마크 트로피가 아닙니다.

Felo의 모델 페이지도 플랫폼 관점에서 같은 입장을 요약합니다. GPT-6.1 Sol은 "GPT-6 Sol의 업그레이드 버전이지만 플래그십 GPT-6 Astra보다는 아래에 위치합니다." 이 모델은 에이전트형 코딩, 컴퓨터 활용, 문서 중심 전문 작업, 다단계 워크플로우 자동화를 처리하며, 해당 작업에서 아스트라에 가까운 결과를 훨씬 저렴하게 제공합니다. GPT-6 Sol과 비교하면 사실 오류가 줄고, 명시적 제한 준수도 더 정확합니다.

GPT-6.1 Sol은 작업이 어렵고, 길고, 반복적이면서 비용 예측이 중요한 상황에서 선택하는 모델입니다.

GPT-6.1 Sol 사양 한눈에 보기​

OpenAI는 모델 페이지에 전체 사양을 공개합니다. 요약은 다음과 같습니다.

사양GPT-6.1 Sol
모델 IDgpt-6.1-sol
기본 스냅샷gpt-6.1-sol
컨텍스트 윈도우1,050,000 토큰
최대 입력 토큰922,000
최대 출력 토큰128,000
지식 컷오프2026년 4월 30일
입력 모달리티텍스트, 이미지
출력 모달리티텍스트
지원하지 않는 모달리티오디오, 비디오
추론 토큰 지원예
추론 노력low, medium (기본값), high, xhigh, max
지원하지 않는 추론 노력none, minimal
데이터 레지던시미국, EU

두 가지 세부 사항이 주요 수치보다 더 중요합니다.

첫째, 추론 노력을 끌 수 없습니다. GPT-6.1 Sol은 none 또는 minimal을 지원하지 않습니다. 해당 설정이 가능했던 모델에서 마이그레이션한다면, OpenAI는 low로 시작해 대표 작업에서 결과를 비교하라고 권장합니다.

둘째, 툴 호출에는 Responses API가 필요합니다. GPT-6.1 Sol은 툴이 없는 요청에 대해 Chat Completions를 지원하지만, 함수 호출, 파일 검색, 웹 브라우징, 컴퓨터 제어가 필요한 워크플로우는 Responses로 옮겨야 합니다. Sol만의 제한이 아니라, OpenAI가 전체 플랫폼에서 추진하는 방향입니다.

GPT-6.1 Sol 가격: $2/$10이 실제로 의미하는 것​

OpenAI의 GPT-6.1 Sol 표준 가격은 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10입니다. 전체 토큰 표에는 캐시 가격도 포함되어 있어, 장기 실행 에이전트의 비용 구조가 달라집니다.

항목백만 토큰당 가격
입력$2.00
캐시된 입력$0.10
캐시 쓰기$2.50
출력$10.00

이 표 아래에는 몇 가지 규칙이 있습니다:

  • 캐시된 입력은 비캐시 요금의 5%입니다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol의 캐시 읽기를 0.05배로 책정합니다. 대부분의 GPT-5.6 이후 모델은 0.1배입니다. 시스템 프롬프트나 저장소 컨텍스트를 반복 사용하는 에이전트에게 실질적인 할인입니다.
  • 캐시 쓰기는 비캐시 입력 요금의 1.25배입니다. 프리픽스를 캐시에 쓸 때 백만 토큰당 $2.50, 읽을 때는 백만 토큰당 $0.10을 지불합니다.
  • 긴 컨텍스트는 더 비쌉니다. 입력 토큰이 272K를 넘으면 전체 요청에 대해 입력 및 캐시 요금이 2배, 출력은 1.5배로 청구됩니다. 이 경우 입력 $4, 캐시 입력 $0.20, 캐시 쓰기 $5, 출력 $15가 됩니다.
  • Batch와 Flex는 50% 저렴합니다. 비동기 처리가 가능하다면 입력 $1, 출력 $5로 떨어집니다.
  • Fast 모드는 Standard의 2배입니다. 더 높은 지연 시간 감소에 대한 비용이지, 더 높은 지능에 대한 비용이 아닙니다.
  • 지역 처리에는 10% 프리미엄이 붙습니다. 지원되는 경우에 한합니다.

캐시 읽기 할인은 조용한 핵심입니다. 동일한 100,000 토큰 저장소 컨텍스트를 20번 반복 사용하는 코딩 에이전트는 캐시 입력 백만 토큰당 $0.10만 내면 됩니다. 긴 세션에서는 이 차이가 빠르게 누적됩니다.

비교를 위해, GPT-6 Astra는 입력 $10, 출력 $50입니다. GPT-6.1 Sol은 두 항목 모두에서 1/5 가격입니다. GPT-6 Luna는 입력 $0.10, 출력 $0.50로 더 저렴하지만, Sol이 가진 아스트라급 역량은 포기해야 합니다.

GPT-6 family pricing comparison per million tokens: Astra at $10 input and $50 output, GPT-6.1 Sol at $2 input and $10 output, GPT-6 Sol at $2 input and $10 output, and Luna at $0.10 input and $0.50 output

Sol이 활용할 수 있는 GPT-6의 새로운 기능​

GPT-6.1 Sol은 OpenAI가 Astra 세대에서 도입한 GPT-6 플랫폼 기능을 계승합니다. 그중 일부는 에이전트형 워크로드에 특히 중요합니다.

비동기 툴 호출​

일반적으로 함수 호출은 애플리케이션이 결과를 반환할 때까지 모델을 멈춥니다. 비동기 툴 호출에서는 툴 정의에 async: true를 설정하면, 모델이 계속 작업합니다. 즉, 추론, 다른 툴 호출, 독립적인 요청 부분 응답을 계속 진행합니다. 애플리케이션은 백그라운드에서 느린 작업을 실행합니다.

애플리케이션은 여전히 툴을 실행하고 대기 중인 작업을 관리합니다. 작업이 끝나면 원래의 call_id로 Responses 요청에서 출력을 반환합니다. OpenAI 문서는 느린 조회를 미리 시작하고, 데이터가 도착하면 답변을 채우는 방식으로 설명합니다.

Sol에는 자연스러운 기능입니다. 코딩 에이전트는 긴 테스트를 시작하고, 다른 파일을 계속 검토하다가 테스트 결과가 도착하면 통합할 수 있습니다.

중간 턴 조정​

중간 턴 조정 기능으로 사용자가 모델이 작업 중일 때 수정이나 새로운 요구사항을 보낼 수 있습니다. Responses API에 WebSocket으로 연결하면 서버가 완료된 작업을 보존하고, 업데이트를 이어서 반영합니다.

중요한 점: 조정은 이미 전송된 출력을 다시 쓰거나, 이전 작업을 취소하거나, 이미 시작된 툴을 중단하지 않습니다. 앞으로의 작업 방향만 바꿉니다. 조정이 원래 응답을 중단하면, 해당 응답은 incomplete_details.reason: "steered"로 끝나고, 새로운 응답이 업데이트를 반영합니다.

대화 중 추론 노력 변경​

configuration_update 입력 항목을 추가해 대화 중 추론 노력을 높이거나 낮출 수 있습니다. 업데이트된 노력은 다음 업데이트까지 유지됩니다. OpenAI는 프롬프트 프리픽스가 캐시 가능하도록 요청 단위의 reasoning.effort는 그대로 두라고 권장합니다.

이 조합, 즉 저렴한 캐시 읽기와 조정 가능한 추론은 혼합 워크로드에서 Sol의 경제성을 만듭니다. 일상적인 후속 작업에는 low를 쓰고, 어려운 작업에는 xhigh로 전환할 수 있습니다. 대화를 다시 쓸 필요가 없습니다.

멀티 에이전트(베타)​

멀티 에이전트는 GPT-6.1 Sol과 모든 GPT-5.6 모델에서 베타로 제공됩니다. 루트 에이전트가 병렬로 하위 에이전트를 생성하고, 각 에이전트는 자체 컨텍스트 내에서 작업한 뒤 결과를 종합합니다.

OpenAI 문서는 대규모 코드베이스의 여러 부분 탐색, 제안 비교, 병렬 소스 조사, 여러 실패 원인 동시 분석 등 독립적인 작업 흐름으로 분할되는 작업에 적합하다고 안내합니다. 기본 max_concurrent_subagents는 3입니다.

대가는 토큰 사용량입니다. 에이전트가 많을수록 토큰도 많아집니다. 병렬 속도와 집중된 컨텍스트가 토큰 경제성보다 중요할 때 멀티 에이전트가 빛을 발합니다.

컨텍스트 압축 및 지속 추론​

장기 실행 에이전트는 결국 컨텍스트 윈도우를 가득 채웁니다. 압축 기능은 이후 턴에 필요한 상태를 유지하면서 컨텍스트 크기를 줄입니다. Responses 요청에서 context_management와 compact_threshold를 설정하면 서버가 임계값을 넘을 때 암호화된 압축 항목을 반환합니다.

GPT-6.1 Sol은 reasoning.context: "all_turns"도 지원합니다. 이전 턴의 호환 가능한 추론 항목이 다음 샘플로 이어집니다. 지속 추론은 불투명하게 처리되어, API가 모델의 원시 추론 텍스트를 반환하지 않지만, 긴 세션에서 모델의 연속성을 제공합니다.

WebSocket 모드​

WebSocket 모드는 Responses API와 지속적으로 연결을 유지하고, 매 턴마다 새로운 입력 항목만 전송합니다. OpenAI는 툴 호출이 20회 이상인 롤아웃에서 최대 40% 빠른 전체 실행 속도를 보고합니다. 에이전트형 코딩과 컴퓨터 활용에 초점을 맞춘 모델에 직접적인 지연 시간 이점입니다.

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs Astra vs Luna​

GPT-6 패밀리는 네 가지 등급으로 나뉩니다. 선택 기준은 필요한 품질과 워크플로우 실행 빈도입니다.

모델포지셔닝입력/출력(백만당)최적 용도
GPT-6 Astra최고 지능$10 / $50고난도 추론, 코딩, 전문 작업
GPT-6.1 Sol아스트라급, 저렴$2 / $10복잡한 코딩, 컴퓨터 활용, 문서 중심 작업
GPT-6 Sol이전 Sol 등급$2 / $10업그레이드 전 기존 Sol 워크로드
GPT-6 Luna가장 빠르고 경제적$0.10 / $0.50집중적, 대량 작업

GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Sol은 가격이 같지만, 동일한 모델이 아닙니다. Felo 페이지는 GPT-6.1 Sol을 사실 오류가 적고, 명시적 제한 준수가 더 정확한 업그레이드로 설명합니다. 캐시 읽기 요금도 절반으로 줄었습니다: 백만 토큰당 $0.10(기존 $0.20). 이미 GPT-6 Sol을 운영 중이라면, 업그레이드로 품질과 캐싱 경제성이 모두 개선됩니다.

OpenAI의 모델 선택 가이드는 추론 노력을 작업 유형에 매핑합니다:

  • GPT-6.1 Sol, medium — 복잡한 기술 작업, 반복 수정이 예상되는 산출물
  • GPT-6.1 Sol, extra high — 완성도 높은 산출물, 연결된 시각 시스템, 상충 증거 기반 의사결정
  • Astra, low — 사실과 뉘앙스를 유지하는 간결한 글쓰기, 콘텐츠 적응
  • Astra, medium — 넓은 컨텍스트, 신뢰성 있는 상호작용, 완전한 결과가 필요한 프로젝트
  • Astra, extra high — 고난도 분석, 복잡한 산출물, 엄격한 요구사항
  • Luna, low — 세밀한 편집, 범위가 명확한 문제 해결, 단순 데이터 추출
  • Luna, extra high — 여러 앱에서 현재 컨텍스트 찾기, 작업 우선순위 지정, 명확한 제약 조건 내 문제 해결

OpenAI Codex의 실용 규칙: Sol은 비용이 중요한 반복적, 장기 작업(코드, 앱, 문서)에 사용합니다. Astra는 가장 까다로운 작업에 남겨둡니다. Luna는 명확하고 반복 가능한 작업에 사용합니다.

Felo API Platform을 통한 GPT-6.1 Sol 호출 방법​

Felo API Platform은 GPT-6.1 Sol을 호환 엔드포인트로 제공합니다. 기존 SDK를 그대로 사용하고, base URL만 변경하면 됩니다.

모델은 다음에서 사용할 수 있습니다:

  • Chat Completions: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions
  • Responses: POST https://openapi.felo.ai/api/v1/responses
  • Messages(Anthropic 호환): POST https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

1단계: API 키 발급​

Felo API Platform 계정에서 키를 생성하고 내보냅니다:

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"

2단계: 첫 요청 보내기​

curl https://openapi.felo.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Explain the tradeoff between reasoning effort and cost."}
    ]
  }'

3단계: 호환 SDK 사용​

OpenAI 호환 SDK의 base URL을 https://openapi.felo.ai/api/v1로 지정합니다. Claude 스타일 클라이언트는 Anthropic 호환 base URL https://openapi.felo.ai/api를 사용합니다.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FELO_API_KEY,
  baseURL: "https://openapi.felo.ai/api/v1",
});

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  reasoning: { effort: "medium" },
  input: "Review this pull request for correctness, security, and missing tests.",
});

console.log(response.output_text);

4단계: 필요할 때 스트리밍 활성화​

stream: true를 추가하면 모델이 작업하는 동안 서버 전송 이벤트를 받을 수 있습니다.

Felo 모델 페이지는 GPT-6.1 Sol의 가격을 백만 입력 토큰당 $2.00, 백만 출력 토큰당 $10.00으로 안내합니다. 출시 가격은 공식 API 요금의 최대 50%까지 저렴할 수 있습니다. 최종 비용은 모델, 입력/출력 비율, 캐시 사용, 활성 요금제에 따라 달라집니다. 캐시 읽기는 GPT-6 Sol의 절반 요금으로 청구됩니다.

플랫폼은 이 모델에서 추론, 툴, JSON 출력, 스트리밍, 비전도 지원하며, 코드 작성 전 프롬프트를 테스트할 Playground도 제공합니다.

GPT-6.1 Sol의 최적 활용 사례​

OpenAI의 안내는 비용이 중요한 복잡한 프로젝트를 지목합니다. 몇 가지 구체적인 패턴이 돋보입니다.

대규모 에이전트형 코딩​

저장소를 읽고, 변경을 제안하고, 테스트를 실행하며, 반복하는 코딩 에이전트는 Sol이 겨냥한 워크로드입니다. 1.05M 컨텍스트 윈도우로 대형 코드베이스를 담을 수 있고, 캐시 읽기 할인으로 저장소 컨텍스트 재사용이 유리하며, 비동기 툴 호출로 테스트 중에도 에이전트가 계속 생산성을 유지합니다.

OpenAI Codex 가이드는 비용이 중요한 반복적, 장기 작업에 Sol을 권장하고, 가장 까다로운 작업에는 Astra를 남겨둡니다.

컴퓨터 활용 및 워크플로우 자동화​

GPT-6.1 Sol은 computer_use, hosted_shell, apply_patch, mcp, tool_search 등 Responses 툴 전체를 지원합니다. 소프트웨어 조작, 양식 작성, 시스템 간 데이터 이동, 다단계 비즈니스 프로세스 자동화 에이전트에 적합합니다.

Felo 모델 페이지는 컴퓨터 활용, 다단계 워크플로우 자동화를 주요 활용 사례로 안내합니다.

문서 중심 전문 작업​

Sol은 텍스트와 이미지를 입력받아, 스캔 문서, 차트, 스크린샷, 슬라이드 자료까지 처리합니다. OpenAI 모델 선택 가이드는 두 가지 예시를 듭니다: 재무 결과로 이사회 발표 자료 만들기, 제품 브리프로 웹사이트 만들기. 둘 다 대용량 입력, 여러 차례 수정, "최고 수준"은 아니지만 "저렴하고 빠름"보다는 높은 품질 기준이 요구됩니다.

병렬 작업 흐름을 활용한 연구 및 분석​

멀티 에이전트 베타를 활성화하면 Sol이 연구 작업을 독립적인 흐름으로 분할, 병렬 실행, 결과 통합까지 처리합니다. 벤더 제안 비교, PR을 세 가지 관점에서 리뷰, 여러 실패 가설 동시 조사 등이 적합합니다.

대량 배치 처리​

Batch와 Flex 가격으로 Sol의 요금이 입력 $1, 출력 $5로 절반으로 줄어듭니다. 야간 문서 처리, 대량 요약, 대규모 추출 등 결과를 검토할 작업에서 경제성이 크게 개선됩니다.

마이그레이션 체크리스트: GPT-6 Sol에서 GPT-6.1 Sol로 이전​

OpenAI는 gpt-6-sol에서 gpt-6.1-sol로 전환 전 마이그레이션 가이드를 검토하라고 권장합니다. 요약은 다음과 같습니다.

  1. 모델 ID 설정. model을 gpt-6.1-sol로 변경합니다.
  2. 추론 노력 수정. GPT-6.1 Sol은 none, minimal을 지원하지 않습니다. none은 low로, minimal은 low부터 테스트합니다.
  3. 툴 호출을 Responses로 이동. 툴 없는 요청은 Chat Completions로 충분합니다. 함수 호출, 웹/파일 검색, 컴퓨터 활용, MCP 워크플로우는 Responses API가 필요합니다.
  4. 지원하지 않는 파라미터 제거. 추론 노력이 none이 아니면 temperature, top_p, top_logprobs를 제거합니다. Chat Completions에서는 logprobs도 제거합니다. Responses에서는 message.output_text.logprobs를 include에서 제거합니다.
  5. 프롬프트 캐싱 설정 업데이트. GPT-5.5 이하에서 이전한다면, prompt_cache_retention을 "30m"으로 설정한 prompt_cache_options.ttl로 교체합니다.
  6. 추론 변경은 configuration_update 사용. 앱이 턴마다 노력을 조정한다면, 요청 단위의 reasoning.effort 대신 configuration_update 항목을 사용해 프롬프트 프리픽스 캐시를 유지합니다.
  7. 데이터 레지던시 확인. GPT-6.1 Sol은 미국, EU 데이터 레지던시를 지원합니다. Fast 모드는 EU 데이터 레지던시에서 사용할 수 없습니다.
  8. Astra와 비교 테스트. 대표 작업에서 두 모델을 실행해 품질, 지연 시간, 총 비용(추론 토큰 포함)을 비교합니다. 추론 토큰은 출력 토큰으로 청구됩니다.

제한 사항 및 제공 범위​

GPT-6.1 Sol은 Astra를 완전히 대체하지 않으며, 아직 모든 곳에서 사용할 수 없습니다.

역량 한계. OpenAI는 Sol을 Astra보다 아래에 위치시킵니다. 가장 높은 수준의 추론과 중요한 산출물에는 Astra가 권장 모델입니다. Sol은 복잡한 작업에서 비용 효율적인 옵션이지, 최고 품질 옵션이 아닙니다.

파인튜닝 불가. GPT-6.1 Sol은 파인튜닝이나 예측 출력, 임베딩, 이미지 생성, 비디오, 음성, 트랜스크립션, 번역, 모더레이션 엔드포인트를 지원하지 않습니다. 텍스트·이미지 입력, 텍스트 출력 추론 모델입니다.

오디오·비디오 입력 불가. 입력 모달리티는 텍스트, 이미지만 지원합니다.

추론 비활성화 불가. none, minimal 노력은 지원하지 않아 모든 요청에 추론 오버헤드가 발생합니다.

출시 롤아웃 진행 중. OpenAI의 출시 롤아웃에는 데스크톱/CLI Codex의 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 요금제, 웹/모바일 ChatGPT Work가 포함됩니다. Enterprise, Edu는 관리자가 활성화해야 모델이 켜집니다. Free, Go 요금제는 출시 시점에 포함되지 않습니다.

Fast 모드 주의사항. Standard, Fast 모드는 출시와 함께 제공되지만, Fast 모드는 Standard의 2배 가격이며 EU 데이터 레지던시에서는 사용할 수 없습니다. GPT-6.1 Sol의 Ultrafast 지원은 추후 제공 예정입니다.

요율 제한 적용. Standard 요율 제한은 1티어에서 500 RPM, 500,000 TPM부터 5티어에서 15,000 RPM, 40,000,000 TPM까지입니다.

FAQ​

GPT-6.1 Sol이란?​

GPT-6.1 Sol은 OpenAI의 균형 잡힌 GPT-6 모델로, 플래그십 GPT-6 Astra와 경량 GPT-6 Luna의 중간에 위치합니다. OpenAI는 복잡한 코딩, 컴퓨터 활용, 전문 작업에서 아스트라에 가까운 성능을 더 저렴하게 제공한다고 설명합니다.

GPT-6.1 Sol의 가격은?​

OpenAI는 GPT-6.1 Sol의 가격을 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10로 안내합니다. 캐시 입력은 백만 토큰당 $0.10, 캐시 쓰기는 백만 토큰당 $2.50입니다. 입력 토큰이 272K를 넘으면 장문 요금이 적용됩니다.

GPT-6.1 Sol의 컨텍스트 윈도우는?​

GPT-6.1 Sol은 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 922,000 입력 토큰, 최대 128,000 출력 토큰을 지원합니다.

GPT-6.1 Sol은 툴 호출을 지원하나요?​

예, 하지만 툴 호출에는 Responses API가 필요합니다. 툴 없는 요청은 Chat Completions로 지원됩니다.

GPT-6.1 Sol에서 추론을 끌 수 있나요?​

아니요. GPT-6.1 Sol은 low, medium, high, xhigh, max 추론 노력을 지원합니다. none, minimal은 지원하지 않습니다.

GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Sol의 차이는?​

GPT-6.1 Sol은 Felo 모델 페이지 기준, 사실 오류가 적고 명시적 제한 준수가 더 정확한 GPT-6 Sol의 업그레이드입니다. 두 모델의 토큰 가격은 같지만, GPT-6.1 Sol은 캐시 입력 요금이 절반($0.10)입니다.

GPT-6.1 Sol을 Felo API Platform에서 사용할 수 있나요?​

예. Felo API Platform은 GPT-6.1 Sol을 Chat Completions, Responses, Anthropic 호환 Messages 엔드포인트로 제공합니다. 출시 가격은 공식 API 요금의 최대 50%까지 저렴할 수 있고, 캐시 읽기는 GPT-6 Sol의 절반 요금으로 청구됩니다.

결론​

GPT-6.1 Sol은 실용적 문제에 대한 OpenAI의 해답입니다. 최고의 모델은 모든 작업에 쓰기엔 너무 비싸고, 가장 저렴한 모델은 충분하지 않습니다. Sol은 아스트라급 역량, 1.05M 컨텍스트 윈도우, 5% 캐시 읽기 요금, 아스트라의 1/5 가격으로 그 중간을 잡습니다.

코딩 에이전트, 컴퓨터 활용 워크플로우, 문서 중심 자동화를 구축하는 팀에게 가장 먼저 테스트할 모델입니다. 직접 Astra와 비교하고, 추론 토큰 사용량을 확인하며, 비용-품질 균형에 따라 선택하면 됩니다.

Felo API Platform Playground에서 직접 GPT-6.1 Sol을 체험하거나, Felo API 키로 바로 호출할 수 있습니다.

참고 자료​

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