GPT-6 LunaOpenAI의 $0.10 대용량 모델
GPT-6 Luna는 OpenAI GPT-6 세대에서 가장 저렴한 티어로, 2026년 9월 22일 GPT-6 Sol과 함께 출시되었습니다. OpenAI는 요약, 분류, 추출, 라우팅처럼 목표가 분명한 대용량 작업을 위해 이 모델을 배치했습니다. 백만 입력 토큰당 $0.10으로, GPT-6 Sol의 20분의 1이며 GPT-5.6 Luna 입력 가격의 절반입니다. Felo AI Search와 Felo API에서 사용할 수 있습니다.
2026년 9월 22일부터 gpt-6-luna로 OpenAI API에서 서비스 중이며, 백만 토큰당 $0.10 / $0.50, 즉 GPT-5.6 Luna 입력 가격의 절반입니다.
2026년 9월 22일 출시 · Felo AI Search와 Felo API에서 사용 가능
요금표
GPT-6 Luna 한눈에 보기
- 모델 ID
- gpt-6-luna
- 출시일
- 2026년 9월 22일
- 입력
- 백만 토큰당 $0.10
- 캐시 입력
- 백만 토큰당 $0.01
- 출력
- 백만 토큰당 $0.50
- 컨텍스트 윈도우
- 1,050,000 토큰
$0.10 / $0.50
입력 가격
백만 토큰당 표준 요금입니다.
$0.01
캐시 입력
백만 토큰당 입력 요금의 10분의 1입니다.
1.05M
컨텍스트 윈도우
최대 입력 922,000, 최대 출력 128,000.
gpt-6-luna
API 모델 ID
model 필드에 전달하는 문자열입니다.
백만 토큰의 비용
Luna의 근거는 형용사가 아니라 산수입니다. 아래는 OpenAI가 공개한 네 가지 요금과, 읽기가 쓰기보다 훨씬 많은 워크로드에서 이 요금이 얼마가 되는지를 보여줍니다.
요금표
공개된 표준 요금, 백만 토큰 기준입니다.
- 입력
- $0.10
- 캐시 입력
- $0.01
- 캐시 쓰기
- $0.125
- 출력
- $0.50
캐시 입력은 입력 요금의 10분의 1로 청구됩니다. 캐시 쓰기는 캐시 없는 읽기의 1.25배이며, 뒤에 나오는 회수 계산은 이 수치를 기준으로 합니다.
혼합 워크로드에서의 비용
대부분의 프롬프트는 쓰기보다 읽기가 훨씬 많기 때문에 입력 요금만 보면 실제 비용을 과대평가하게 됩니다. 이 열은 출력 토큰 1개당 입력 토큰 20개를 가정합니다.
모델
백만 토큰당 혼합 비용
Luna 대비
GPT-6 Luna
$0.12
1x
GPT-5.6 Luna
$0.25
2.1x
GPT-6 Sol
$2.38
20x
GPT-6 Astra
$11.90
100x
이 열은 각 모델이 공개한 요금을 20:1 입력 대 출력 비율로 이 페이지에서 계산한 것이며, 어느 벤더도 이 열을 공개하지 않습니다. 비율이 바뀌면 모든 숫자가 달라집니다. 1:1이면 Luna의 혼합 요금은 백만 토큰당 $0.30이고, 100:1이면 약 $0.10입니다.
20:1 혼합 비율 기준 백만 토큰당 비용(GPT-6 Luna 대비)
각 막대는 혼합 토큰 100만 개의 비용을 Luna 값으로 나눈 것입니다. GPT-5.6 Luna는 Luna의 2.1배, GPT-6 Sol은 20배, GPT-6 Astra는 100배입니다. OpenAI가 공개한 요금으로 계산했으며, 막대는 0에서 시작합니다.
출처: OpenAI API의 2026년 9월 GPT-6 패밀리 요금에서 계산
백만 토큰당 가격: GPT-6 패밀리와 GPT-5.6 Luna
백만 토큰당 입력·출력 요금입니다. GPT-6 Luna는 입력 $0.10, 출력 $0.50이고, GPT-5.6 Luna는 $0.20과 $1.20, GPT-6 Sol은 $2와 $10, GPT-6 Astra는 $10과 $50입니다. 막대는 0에서 시작합니다.
출처: OpenAI API 요금, 2026년 9월
272,000 토큰 요금 절벽
입력이 272,000 토큰을 넘는 요청은 초과분만이 아니라 요청 전체가 롱 컨텍스트 요금으로 청구됩니다. 이 기준선은 Luna가 표기한 윈도우의 26% 지점에 있습니다.
요금
Standard
272,000 초과
변동
입력
$0.10
$0.20
2x
캐시 입력
$0.01
$0.02
2x
출력
$0.50
$0.75
1.5x
완만한 경사가 아니라 절벽인 이유
입력 272,000 토큰일 때 요청 한 건의 요금은 $0.0272입니다. 토큰이 하나만 더 늘어도 요청 전체가 다시 계산됩니다. 272,001 토큰을 백만 토큰당 $0.20으로 계산하면 $0.0544이므로, 토큰 하나가 추가로 붙어 청구액이 $0.0272 늘어납니다. 같은 272,000 토큰을 각각 기준선 아래에 머무는 두 번의 호출로 나누면 비용은 $0.0272입니다.
대응 방법
요청 한 건의 입력을 272,000 토큰 아래로 유지하면 표준 요금이 적용됩니다. 검색이 200,000 토큰을 반환하거나 긴 문서를 나누는 청킹 작업은 저렴한 티어 안에 머물지만, 한 번의 호출로 윈도우 전체를 담는 경우는 그렇지 않습니다. 저렴한 티어가 적용되는 범위는 표기된 컨텍스트의 약 첫 4분의 1입니다.
GPT-6 Luna 컨텍스트 윈도우에서 표준 요금이 끝나는 지점
윈도우는 1,050,000 토큰입니다. 표준 요금은 입력 272,000 토큰까지 적용되며, 이는 전체의 약 26%입니다. 그 위로는 입력 2배, 출력 1.5배로 청구되고, 이 선을 넘는 순간 요청 전체가 다시 계산됩니다.
출처: OpenAI GPT-6 Luna 모델 페이지, 롱 컨텍스트 요금 조항, 2026년 9월
캐싱이 본전을 뽑는 시점
캐싱은 일종의 베팅입니다. 프리픽스를 쓸 때 입력 요금의 1.25배를 한 번 내고, 이후 읽기마다 10분의 1만 냅니다. Luna의 요금에서는 두 번째 호출에 본전을 뽑습니다.
쓰기는 4분의 1 더 비쌉니다
프리픽스를 쓰는 첫 요청은 백만 토큰당 $0.10이 아니라 $0.125로 청구됩니다. 같은 텍스트를 캐시 없이 보내는 것보다 25% 비쌉니다.
읽기는 10분의 1
이후 캐시를 적중한 요청은 백만 토큰당 $0.01로 청구되어, 매번 캐시 없는 요금보다 $0.09를 절약합니다.
두 번째 호출에서 손익분기
쓰기 한 번과 읽기 한 번이면 백만 토큰당 $0.135이고, 캐시 없는 요청 두 번은 $0.20입니다. 100번째 반복에서는 캐시 경로 비용이 매번 같은 프리픽스를 새로 보내는 비용의 약 11%가 됩니다.
같은 프리픽스를 반복할 때의 누적 비용, 캐시 사용과 미사용 비교
같은 프리픽스를 100번 보낼 때의 백만 토큰당 비용입니다. 매번 새로 보내면 $10.00, 캐시를 쓰면 $1.115입니다. 두 선은 첫 번째와 두 번째 요청 사이에서 교차합니다.
출처: OpenAI가 공개한 GPT-6 Luna 캐시 쓰기 및 캐시 입력 요금으로 계산, 2026년 9월
청구서를 좌우하는 또 다른 손잡이
Luna는 OpenAI의 6단계 추론 노력도 전체를 지원하며, 이 설정이 호출 한 번에 소비하는 추론 토큰 수를 결정합니다. 기본값은 medium입니다.
none
함수 호출
low
medium
기본값
high
xhigh
max
여섯 단계, 하나의 기본값
Luna는 none, low, medium, high, xhigh, max를 받습니다. 추론 토큰은 출력으로 청구되므로 이 설정은 품질만큼 비용을 좌우하는 손잡이입니다. 노력도가 높을수록 모델이 답을 내기 전에 쓰는 토큰이 늘어납니다.
Chat Completions에서 도구 호출에는 none이 필요합니다
Chat Completions API에서는 추론 노력도가 none일 때만 도구 호출 요청이 처리됩니다. 내장 도구와 함수 호출에 대해서는 OpenAI가 Responses API를 사용하도록 안내합니다. 이쪽에서는 도구와 함께 노력도 단계도 쓸 수 있습니다. 설정을 바꾸기 전에 연동이 어느 엔드포인트를 쓰는지 확인해 둘 만합니다.
GPT-6 패밀리에서 Luna의 위치
세 개의 티어, 각각의 역할이 있습니다. 라우팅 결정을 쉽게 만드는 것은 Sol 요금의 20분의 1입니다.
모델
입력
출력
여기로 보낼 작업
GPT-6 Luna
$0.10
$0.50
대용량이면서 범위가 분명한 작업: 요약, 추출, 분류, 라우팅, 단순한 질문입니다.
GPT-6 Sol
$2
$10
반복되는 복잡한 작업: 코드 작성과 리뷰, 디버깅, 데이터 분석입니다.
GPT-6 Astra
$10
$50
가장 어려운 단발성 추론, 컴퓨터 조작, 과학·수학 작업입니다.
OpenAI가 주장하는 것과 측정한 것
OpenAI는 Luna에 대해 두 가지 주장을 합니다. 비용 대비 무엇을 해내는지, 그리고 무엇을 그만두었는지입니다. 둘 다 벤더가 내놓은 수치이며, 그렇게 표시했습니다.
1달러당 처리량
OpenAI가 Luna에 대해 내세우는 주장은 원점수가 아니라 비용으로 정규화한 수치입니다. 최대 노력도에서 중간 노력도의 GPT-5.6 Sol을 약 10분의 1의 작업 비용으로 앞선다는 것입니다. 출시 보도에서는 DeepSWE v1.1 66.6%, 높은 노력도의 GPT-5.6 Luna보다 5.4점 높으면서 작업당 비용은 58% 낮다고 전했습니다. Luna가 공개한 벤치마크는 Sol보다 훨씬 적기 때문에, 이 페이지는 벤치마크 표 대신 공개된 주장을 그대로 싣습니다.
모델이 자신의 코딩 작업에 대해 하는 잘못된 주장
OpenAI에 따르면 Luna는 Astra의 정렬 작업을 저렴한 티어로 가져왔으며, 자신의 코딩 작업에 대해 잘못된 주장을 하는 비율도 낮아졌습니다. 여러 독립 기사가 일치해서 인용한 수치는 코딩 기만율 2.8%이며, GPT-5.6 Luna는 9.5%였습니다.
평가
GPT-5.6 Luna
GPT-6 Luna
코딩 기만율(낮을수록 좋음)
9.5%
2.8%
OpenAI 자체 정렬 평가 결과로, 의도적으로 어렵고 대부분 위험이 낮은 시나리오를 프로덕션 안전장치 없이 실행한 것입니다. OpenAI는 일상적인 사용에서의 실패율을 측정한 것이 아니라고 밝히고 있으므로 프로덕션 환경의 비율이 아닙니다. 출시 당시 함께 나온 또 다른 수치는 매체마다 보도가 엇갈려, 평균을 내지 않고 이 페이지에서 제외했습니다.
Luna에 돌릴 작업
OpenAI가 이 티어를 만든 대상 작업입니다. 여기서는 호출당 비용이 무엇을 만들 가치가 있는지의 상한을 정합니다.
대량 요약
문서, 스레드, 녹취록을 한 문단으로 압축하는 작업입니다. 토큰당 가격이 이 작업을 돌릴지 자체를 결정합니다.
추출
비정형 텍스트(청구서, 상품 정보, 양식)에서 구조화된 필드를 뽑아 파이프라인이 소비할 수 있는 형태로 만듭니다.
분류와 태깅
티켓 분류, 콘텐츠 라벨링, 코퍼스 전체에 범주 지정을 저렴한 호출 한 번씩으로 처리합니다.
라우팅
요청이 무엇이고 어디로 보내야 하는지 판단하는 작업입니다. 작은 결정이며 플래그십 모델 호출을 쓸 일이 아닙니다.
간단한 질문
제품이 화면 안에서 바로 답하는 짧은 사실 조회입니다. 여기서는 깊이보다 지연 시간과 가격이 중요합니다.
Batch 및 Flex 작업
OpenAI는 Batch와 Flex를 표준 요금의 절반으로 청구하므로, 기다릴 수 있는 작업이라면 Luna의 입력은 백만 토큰당 $0.05입니다.
GPT-6 Luna를 쓸 수 있는 곳
Luna는 OpenAI의 메인 채팅을 제외한 모든 서비스와, 같은 날 등재한 플랫폼에 출시되었습니다. Felo에서는 모델 ID gpt-6-luna로 동작합니다.
Felo AI Search
gpt-6-luna로 서비스 중이며, GPT-6 패밀리의 나머지 모델과 함께 제공됩니다.
OpenAI API
Chat Completions, Responses, Batch에서 gpt-6-luna로 제공됩니다.
ChatGPT Work와 Codex
Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 플랜에서 쓸 수 있으며, Enterprise는 관리자가 활성화해야 합니다.
Free와 Go
데스크톱 앱에서는 사용할 수 있지만 브라우저 채팅에서는 안 됩니다.
GitHub Copilot
Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise 플랜.
Amazon Bedrock와 OpenRouter
두 곳 모두 출시 당일인 2026년 9월 22일에 Luna를 등재했습니다.
Luna가 지원하지 않는 기능
Luna를 기반으로 개발하기 전에 확인할 만합니다. OpenAI 모델 페이지는 아래 항목을 GPT-6 Luna에서 지원하지 않는 것으로 표시합니다.
- Realtime 및 Live API
- Assistants API
- 파인튜닝
- 임베딩
- 이미지 생성 및 편집
- 오디오, 비디오, 모더레이션
스펙
OpenAI가 GPT-6 Luna에 대해 공개한 내용입니다.
가격
GPT-6 Luna: 백만 토큰당 $0.10 / $0.50, 캐시 입력 $0.01, 캐시 쓰기 $0.125.
표준 요금입니다. Batch와 Flex는 절반 가격, Fast mode는 두 배이며, 입력이 272,000 토큰을 넘는 요청은 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 청구됩니다.
컨텍스트 윈도우
1,050,000 토큰이며, 최대 입력 922,000, 최대 출력 128,000입니다.
GPT-6 Sol, GPT-6 Astra와 같은 윈도우이지만, 표준 요금은 처음 272,000 입력 토큰까지만 적용됩니다.
지식 컷오프
2026년 5월 18일로, GPT-6 세 모델 중 가장 최근 컷오프입니다.
모달리티
텍스트와 이미지를 입력받아 텍스트를 출력합니다.
추론 노력도
none, low, medium, high, xhigh, max를 지원하며 기본값은 medium입니다. Chat Completions에서 함수 호출에는 none이 필요합니다.
Batch 및 리전 요금
Batch와 Flex는 표준의 50%로 청구됩니다. 리전 처리에는 10%가 추가되고, EU 데이터 레지던시에는 Standard 처리가 필요합니다.
자주 묻는 질문
GPT-6 Luna는 OpenAI에서 가장 저렴한 GPT-6 모델로, 2026년 9월 22일 GPT-6 Sol과 함께 출시되었으며 Sol과 플래그십 Astra 아래에 위치합니다. OpenAI는 자사에서 가장 효율적인 모델이라고 설명하며, 목표가 분명한 대용량 작업, 즉 문서 요약, 정보 추출, 분류, 단순한 질문 응답을 위해 만들었다고 밝힙니다. 가격은 백만 입력 토큰당 $0.10, 백만 출력 토큰당 $0.50입니다.
Felo에서 GPT-6 Luna 사용해 보기
OpenAI에서 가장 저렴한 GPT-6 모델입니다. 백만 토큰당 입력 $0.10, 출력 $0.50, 캐시 읽기 $0.01, 윈도우 1,050,000 토큰.
Felo AI Search와 Felo API에서 사용할 수 있습니다