GPT 모델 비교
추론 깊이, context 길이, 비용 중 가장 중요한 기준으로 선택하세요.
| 모델 | 최적 용도 | 입력 / MTok | 출력 / MTok | Context | 캐시된 입력 |
|---|---|---|---|---|---|
GPT-6.1 Sol 코딩 에이전트 | 여러 파일의 변경, 문서 질문, 도구 기반 에이전트. 정확한 ID는 gpt-6.1-sol입니다. 두 엔드포인트에서 low부터 xhigh, Responses에서 max를 사용할 수 있으며 도구 호출은 Responses를 사용합니다. | $1.80 | $9.00 | 1.05M | $0.092 |
GPT-6 Astra 플래그십 | OpenAI 최고 성능 모델 — 정확한 ID gpt-6-astra로 프런티어급 추론, 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 리서치를 수행합니다. | $9.00 | $45.00 | 1.05M | $0.90 |
GPT-6 Sol 코딩 & 에이전트 | 복잡한 코딩과 에이전트 워크플로를 위해 만들어진 GPT-6 모델 — 정확한 ID gpt-6-sol로 추론 강도를 none부터 max까지 선택할 수 있습니다. | $1.80 | $9.00 | 1.05M | $0.181 |
GPT-6 Luna 대량 처리 | 분류, 추출, 라우팅처럼 범위가 명확한 대량 작업을 위한 가장 효율적인 GPT-6 모델 — 정확한 ID gpt-6-luna로 사용합니다. | $0.092 | $0.45 | 1.05M | $0.0089 |
GPT-5.6 사용 가능 | 세 티어 GPT-5.6 패밀리 — Sol은 frontier reasoning, Terra는 균형형 프로덕션, Luna는 고볼륨 비용 제어용. | $0.181부터 | $1.081부터 | 1.05M | $0.02부터 |
GPT-5.5 이전 플래그십 | 최첨단 추론, 가장 어려운 작업, 프리미엄 출력 품질. | $4.50 | $27.00 | 1M | $0.45 |
GPT-5.4 이전 플래그십 | 복잡한 추론, 1M+ context 분석, 컴퓨터 사용, 에이전트 오케스트레이션. | $2.25 | $13.50 | 1.05M | $0.225 |
GPT-5.2 최고 가성비 | 프로덕션 코딩, 추론, 400K context에서의 멀티턴 대화. | $1.483 | $11.859 | 400K | $0.149 |
GPT-5.1 합리적 | 비용이 가장 중요한 대량 작업: 요약, 분류, 생성. | $1.059 | $8.471 | 400K | $0.111 |
GPT 모델 선택 가이드: 4가지 판단 기준
아래 4가지 기준으로 최적의 모델을 찾아보세요.
먼저 작업의 복잡도를 확인하세요
프런티어급 추론, 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용, 고정확도 출력이 필요하면 GPT-6 Astra로 시작하세요. 여러 파일의 코딩과 도구 기반 에이전트에는 자체 승인 기준과 작업 비용으로 GPT-6.1 Sol을 평가하세요.
그다음 context 길이를 확인하세요
대용량 문서, 코드베이스, 로그, 연구 논문, 멀티턴 히스토리가 필요하다면 GPT-5.4를 비교하세요.
그다음 호출 빈도를 확인하세요
고객 지원, 요약, 분류, 태깅, 배치 텍스트 처리가 주 작업이라면 GPT-6 Luna, GPT-5.2 또는 GPT-5.1을 비교하세요.
마지막으로 모델 고정 여부를 검토하세요
같은 워크플로에 가벼운 작업과 복잡한 작업이 혼재한다면, 하나의 모델을 고정하는 대신 EvoLink Smart Router를 검토하세요.
Smart Router →이미 작업 유형을 알고 계시다면, 아래 표에서 권장 시작점을 찾아보세요.
워크플로별 GPT 모델 선택: 추론, 코딩, 요약, 대량 처리
주요 작업을 기준으로 적합한 GPT 모델을 선택하세요.
| 작업 유형 | 권장 시작 모델 | 적합한 경우 | 주의사항 |
|---|---|---|---|
| 프런티어급 추론, 에이전트 코딩, 컴퓨터 사용 | GPT-6 Astra | 가장 어려운 엔드투엔드 추론, 코딩, 컴퓨터 사용, 리서치 작업에 OpenAI 최고 성능 모델이 필요하고, 출력 품질이 1M 토큰당 $9.00 / $45.00의 비용을 정당화하는 경우 | 전환 전에 같은 승인·지연·비용 기준으로 GPT-6.1 Sol을 테스트하세요 |
| 여러 파일의 코딩과 도구 기반 에이전트 | GPT-6.1 Sol | 여러 파일의 변경이나 다단계 에이전트가 필요하다면 입력 272K 이하에서 표시되는 EvoLink의 100만 입력/출력 토큰당 $1.80 / $9.00 요금을 비교하세요. 고정된 자체 작업에서 승인 작업당 비용을 평가해야 합니다. 토큰 단가는 전체 작업 절감이나 Astra와 같은 품질을 입증하지 않습니다. | 도구 호출에는 Responses API가 필요합니다. 추론 강도는 low부터 시작하며(none 없음) temperature, top_p, logprobs는 거부됩니다 |
| 복잡한 코딩 및 에이전트 워크플로 | GPT-6 Sol | 코딩 에이전트, 여러 파일 변경, 도구 호출이 많은 워크플로를 운영하며 1M 토큰당 $1.80 / $9.00에 GPT-6 세대 모델을 쓰고 싶은 경우 | 내장 도구는 Responses API에서 사용하세요. Chat Completions에서는 함수 호출에 reasoning_effort none이 필요합니다 |
| 대량 분류, 추출, 라우팅 | GPT-6 Luna | 호출이 짧고 범위가 명확하며 빈번하고, 지연 시간과 단가가 가장 중요한 경우 | reasoning_effort none으로 시작하고, 평가에서 품질 향상이 확인된 경우에만 올리세요 |
| 타입이 지정된 판정: 확률, 고정 선택지, 점수 | GPT-6 Luna Decisions | 생성된 텍스트가 아니라 조건이 참일 확률, 고정된 선택지 중 하나, 또는 텍스트나 이미지에 대한 루브릭 점수가 필요한 경우 | POST /v1/decisions에서만 동작합니다. 스트리밍, 시스템 프롬프트, 도구를 지원하지 않으며 입력 토큰만 과금됩니다 |
| Frontier reasoning, 에이전트형 코딩, 고가치 분석 | GPT-5.6 Sol / Terra | 가장 강한 추론 경로, 코딩 에이전트, 도구 활용 또는 높은 모델 비용을 정당화하는 출력 품질이 필요한 경우 | 가장 어려운 작업에는 Sol을 쓰고, 비용과 지연 시간의 균형이 필요하면 Terra를 테스트하세요 |
| 복잡한 추론 및 코딩 | GPT-5.5 | 높은 정확도, 다단계 추론, 코드 생성, 도구 활용, 복잡한 문제 분해가 필요한 경우 | GPT-5.6의 비용이나 지연 시간이 너무 높을 때 좋은 폴백 벤치마크입니다 |
| 대용량 문서·코드베이스 분석 | GPT-5.4 | 계약서, 논문, 로그, 코드베이스, 멀티턴 context 등 입력이 긴 경우 | 입력 토큰 비용에 유의 — context 크기를 먼저 추정하세요 |
| 일상적인 Q&A, 요약, 분류 | GPT-5.2 | 안정적인 결과를 유지하면서 비용을 통제하고 싶은 경우 | 대부분의 프로덕션 작업에 적합한 기본 시작점 |
| 고빈도 경량 작업 | GPT-5.1 | 작업이 단순하고, 호출량이 많으며, 비용 민감도가 핵심인 경우 | 복잡한 추론이나 고가치 출력에는 부적합 |
| 복잡도가 혼재된 텍스트 작업 | EvoLink Smart Router | 같은 워크플로에 단순 작업과 복잡한 작업이 모두 있는 경우 | 수동 모델 라우팅 로직을 유지하고 싶지 않을 때 최적 |
GPT API 워크플로: 에이전트, 채팅, 요약, 콘텐츠 처리
실제 제품, 에이전트, 콘텐츠 처리 파이프라인에서 GPT 모델이 어떻게 활용되는지 확인하세요.
추론 및 코딩
코드 생성, 버그 수정, 테스트 케이스 생성, 복잡한 로직 분석, 도구 호출 에이전트에 적합합니다. 출력이 제품 품질이나 개발 효율에 직결된다면 GPT-5.5로 테스트하세요. context가 특히 긴 경우 GPT-5.4를 비교하세요.
대량 채팅 및 고객 지원
지원 봇, 인앱 어시스턴트, 지식 베이스 Q&A, 고빈도 멀티턴 대화에 적합합니다. 건당 가치가 낮지만 호출량이 높다면 GPT-5.2로 먼저 테스트하고, GPT-5.1로 비용을 추가 절감할 수 있는지 확인하세요.
요약 및 분류
장문 요약, 태그 분류, 구조화 추출, 리뷰 분류, 배치 콘텐츠 처리에 적합합니다. 이러한 작업은 보통 최강 모델이 필요하지 않으며, GPT-5.2가 품질과 비용 간 최적 균형을 제공합니다.
에이전트 라우팅 및 혼합 텍스트 작업
분류, 검색, 추론, 생성이 같은 파이프라인에 공존하는 워크플로에 적합합니다. 매 단계마다 모델을 하드코딩하지 않으려면, EvoLink Smart Router로 evolink/auto를 통해 API 레이어에서 라우팅을 처리하세요.
각 GPT 모델 살펴보기
이 페이지에서 모델을 비교한 후, 개별 모델 페이지에서 가격 상세, 플레이그라운드, 통합 가이드를 확인하세요.
GPT-6.1 Sol
코딩 에이전트
- Context
- 1.05M
- 가격
- $1.80 / $9.00
GPT-6 Astra
플래그십
- Context
- 1.05M
- 가격
- $9.00 / $45.00
GPT-6 Sol
코딩 & 에이전트
- Context
- 1.05M
- 가격
- $1.80 / $9.00
GPT-6 Luna
대량 처리
- Context
- 1.05M
- 가격
- $0.092 / $0.45
GPT-5.6
사용 가능
- Context
- 1.05M
- 가격
- $0.181부터 / $1.081부터
GPT-5.5
이전 플래그십
- Context
- 1M
- 가격
- $4.50 / $27.00
GPT-5.4
이전 플래그십
- Context
- 1.05M
- 가격
- $2.25 / $13.50
GPT-5.2
최고 가성비
- Context
- 400K
- 가격
- $1.483 / $11.859
GPT-5.1
합리적
- Context
- 400K
- 가격
- $1.059 / $8.471
하나의 EvoLink API로 모든 GPT 모델에 접근하세요
EvoLink API 키 하나로 GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, Sol, Luna, GPT-5.6, GPT-5.5, GPT-5.4, GPT-5.2, GPT-5.1을 선택하세요. 전환 전에 각 모델의 엔드포인트와 매개변수를 맞춰야 하며, GPT-6.1 Sol의 도구 호출은 Responses를 사용합니다.
model="gpt-5.5"을 model="gpt-5.2"로 변경하기만 하면 됩니다. 통합 재구축이 필요 없습니다.GPT API 비용 전략: 복잡한 추론, 긴 context, 고빈도 작업
복잡한 추론은 출력 비용을 높입니다
복잡한 추론, 코드 생성, 멀티턴 도구 활용은 긴 출력을 생성하며 높은 성능의 모델에서 가장 잘 동작합니다. 작업 가치가 높다면 GPT-5.5의 품질이 비용보다 중요할 수 있습니다. 단순 작업에는 최고 성능 모델을 기본으로 사용하지 마세요.
긴 context는 입력 비용을 높입니다
문서 분석, 코드베이스 이해, 로그 처리, 연구 요약은 대량의 입력 토큰을 소비합니다. 병목이 추론 깊이가 아닌 입력 길이라면 GPT-5.4가 더 적합할 수 있습니다.
고빈도 작업에는 낮은 단가가 핵심입니다
대량의 고객 지원, 요약, 분류, 태깅은 단가를 우선시해야 합니다. 먼저 GPT-5.2로 품질을 테스트한 후, GPT-5.1로 비용을 추가 절감할 수 있는지 확인하세요.
가격 요약
입력·출력·캐시별 토큰 요금이 적용됩니다. 각 모델 페이지에서 현재 EvoLink 요금을 확인하세요.
GPT-6.1 Sol
$1.80 input
$9.00 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6.1 Sol · 입력 $1.80 · 출력 $9.00 / 1M 토큰 · 1.05M 컨텍스트, 128K 최대 출력, 캐시 읽기/쓰기.
GPT-6 Astra
$9.00 input
$45.00 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6 Astra · 입력 $9.00 · 출력 $45.00 / 1M 토큰 · 1.05M 컨텍스트, 128K 최대 출력, 캐시 읽기/쓰기.
GPT-6 Sol
$1.80 input
$9.00 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6 Sol · 입력 $1.80 · 출력 $9.00 / 1M 토큰 · 1.05M 컨텍스트, 128K 최대 출력, 캐시 읽기/쓰기.
GPT-6 Luna
$0.092 input
$0.45 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-6 Luna · 입력 $0.092 · 출력 $0.45 / 1M 토큰 · 1.05M 컨텍스트, 128K 최대 출력, 캐시 읽기/쓰기.
GPT-5.6
$0.181부터 input
$1.081부터 output
Context: 1.05M
GPT-5.6 패밀리(Sol, Terra, Luna)는 GA로 전환되어 EvoLink 라우팅에서 사용 가능합니다. 1.05M 컨텍스트, 최대 128K 출력, 캐시 읽기와 쓰기를 지원하며, OpenAI 정가는 Luna 기준 1M tokens당 $0.20/$1.20부터 시작합니다.
GPT-5.5
$4.50 input
$27.00 output
Context: 1M
EvoLink GPT-5.5 · 입력 $4.50 · 출력 $27.00 / 1M tokens.
GPT-5.4
$2.25 input
$13.50 output
Context: 1.05M
EvoLink GPT-5.4 · 입력 $2.25 · 출력 $13.50 / 1M tokens.
GPT-5.2
$1.483 input
$11.859 output
Context: 400K
400K context에서 프로덕션 추론 및 코딩 워크로드에 최고의 가성비.
GPT-5.1
$1.059 input
$8.471 output
Context: 400K
비용이 가장 중요한 대량 작업을 위한 합리적 티어.
관련 GPT 가이드
패밀리 페이지에서 모델을 비교한 후, 가이드에서 가격 상세, 비교 분석, 통합 방법을 확인하세요.
GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna 라우팅 가이드
프로덕션 workload에 맞는 GPT-5.6 티어를 선택하세요. Sol은 frontier reasoning, Terra는 균형형 traffic, Luna는 고볼륨 비용 제어에 적합합니다.
GPT-5.4 vs Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro
가격표, 벤치마크, 의사결정 프레임워크가 포함된 3대 플래그십 비교.
GPT-5.4 가격: 구간·캐시·EvoLink 요금
GPT-5.4의 >272K 입력 구간, 캐시 입력 규칙, 현재 EvoLink 요금 비교를 안내합니다.
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro 비교
GPT-5.2와 Gemini 3 Pro의 가격, 벤치마크, 활용 사례를 1:1로 비교합니다.
코딩 에이전트에 최적인 LLM
Claude, GPT, DeepSeek, Qwen Coder, Gemini을 코딩 에이전트 워크로드 관점에서 비교 — API 비용, 도구 호출 안정성, 폴백 전략.
GPT-6 vs GPT-5.6: 업그레이드할까, 유지할까?
GPT-6 Astra 업그레이드가 이득인 경우와 비용·지연 시간 면에서 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna가 여전히 더 나은 경우.
GPT API 패밀리 FAQ
Everything you need to know about the product and billing.