2026년 9월 AI 모델 가격 전쟁: Grok 4.7, Opus 5.5, GPT-6 Sol과 Luna

모델 가격 스프레드시트를 관리하고 있다면, 이번 주에 그 표는 완전히 쓸모없어진 셈입니다. xAI는 9월 21일 Grok 4.7을 출시했습니다. 바로 다음 날 Anthropic은 Claude Opus 5.5를 내놓았고, OpenAI는 새로운 GPT-6 모델 두 개인 Sol과 Luna를 출시했습니다. 48시간 동안 세 번의 출시, 같은 날 프런티어 연구소 두 곳, 그리고 여러분의 비용 모델에 있는 모든 행이 이제 틀린 값이 되었습니다.

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토큰당 숫자는 아래에 있습니다. 더 유용한 이야기는 따로 있습니다. 토큰당 가격은 이제 누구도 경쟁하지 않는 단위가 되었고, 이번 주 가장 요란했던 주장 중 하나는 발표된 지 몇 시간 만에 무효가 되었다는 점입니다.

모든 신규 가격을 한 표에

세 가지가 눈에 띕니다. Opus 5.5는 Opus 5의 $5/$25에 맞서 $4/$20에 자리 잡았습니다. 플래그십이 20% 저렴해지면서 동시에 Artificial Analysis 지수에서 58점으로 1위를 차지했습니다. Sol은 입력과 출력 모두 Astra 요금의 5분의 1 수준입니다. 그리고 Luna는 100만 입력 토큰당 10센트로 1M 컨텍스트 윈도우를 제공합니다.

Anthropic은 또한 Opus 5.5의 고속 모드를 $8/$40, 최대 출력 128k로 안내하고 있습니다. 저희 Claude Opus 5 가격 또는 GPT-5.6 가격 글에서 요금을 하드코딩해 두었다면, 이제 그 페이지들은 이전 세대를 설명하는 문서가 되었습니다.

실제로 움직인 것: 토큰당 비용이 아니라 작업당 비용

OpenAI의 출시 글은 토큰당 요금을 앞세우지 않습니다. 완료된 작업당 비용을 앞세우며, 그 글에서 공개한 표가 이번 주 가장 흥미로운 산출물입니다.

맨 아래 행을 주의 깊게 읽어 보십시오. 초고강도 추론에서의 Sol은 max 설정의 Opus 5보다 높은 점수를 기록하면서, 작업당 비용은 Opus 5의 약 9% 수준입니다. 작업당 비용이 정직한 단위인 이유는 토큰당 가격이 감추는 것들, 즉 추론 토큰, 도구 호출, 재시도, 그리고 모델이 멈추기까지 필요한 턴 수를 모두 반영하기 때문입니다. 표시 요금이 두 배라도 3분의 1의 토큰으로 끝내는 모델이 더 저렴하며, 어떤 가격 페이지도 그 사실을 알려주지 않습니다.

이 패턴은 반복됩니다. Agents' Last Exam V1에서 max 설정의 Sol은 56.4%를 기록해 Opus 5의 최고 결과를 넘어서면서 작업당 비용은 60% 낮습니다. DeepSWE 1.1에서 max 설정의 Sol은 68.8%로 xhigh 설정의 Fable 5(69.9%)에 1.1점 차로 근접하면서 작업당 약 80% 저렴합니다. max 설정의 Luna는 66.6%를 기록하는데, OpenAI는 이를 중간 노력도의 Opus 5 및 Fable 5와 같은 대역으로 분류하며, 작업당 비용은 Opus 5보다 93%, Fable 5보다 96% 적습니다. OSWorld 2.0 오프라인에서 xhigh 설정의 Sol은 60.5%로 중간 노력도의 Opus 5(60.3%)를 앞서며, 역시 작업당 약 80% 저렴합니다. 사실성 측면에서 OpenAI는 Sol이 이전 모델보다 실수를 약 절반으로 줄였다고 말하며, 더 높은 노력도의 Luna는 GPT-5.6 Sol과 맞먹으면서 비용은 약 100분의 1 수준이라고 합니다.

실질적인 결과는 이렇습니다. 조달 질문은 더 이상 "100만 토큰당 요금이 얼마인가"가 아닙니다. "내 작업 하나에 처음부터 끝까지 얼마가 드는가"이며, 이 질문에 답할 수 있는 것은 여러분 자신의 워크로드뿐입니다.

출시 당일 만료된 비교

위의 모든 주장은 Claude Opus 5를 기준으로 측정되었습니다. OpenAI의 글이 작성될 당시 Opus 5.5는 존재하지 않았기 때문입니다. Anthropic은 몇 시간 뒤 Opus 5.5를 출시했습니다. Opus 5보다 20% 저렴하고, Anthropic 자체 수치로 실행 비용이 40% 적고, 출력 속도가 30% 빠르며, Artificial Analysis 지수 1위입니다.

따라서 "Opus 5를 작업당 비용 9%로 이긴다"는 문장은 같은 날 오후에 대체된 모델에 대한 참인 진술입니다. Sol 대 Opus 5.5의 작업당 비용 수치는 아무도 발표하지 않았습니다. 이 표에 있는 모든 하네스가 Opus 5.5가 존재하기 전에 실행되었기 때문입니다. 그 비율을 근거로 워크로드를 옮기려 한다면, 더 이상 배포하지 않을 모델과 비교하고 있는 셈입니다.

반대 방향도 조심하십시오. Anthropic의 Opus 5.5 자체 자료는 이렇게 적고 있습니다. Terminal-Bench 4.0 66.4%, FrontierCode v1.1 54.4%, CursorBench 4.0 57.8%, GDPval-AA v2.1 1846 Elo, AutomationBench 40.0%, Humanity's Last Exam 도구 사용 67.7%, OSWorld 2.0 81.8%, Chartography 89.0%. 이 AutomationBench 40.0%는 OpenAI의 33.2%와 단순히 맞붙여 비교할 수 있는 값이 아닙니다. 하네스 버전이 다르고, 노력도 설정이 다르고, 실행이 다르며, 명시된 공통 기준선도 없습니다. 두 벤더가 같은 벤치마크 이름을 인용하는 것은 정면 비교가 아닙니다. OpenAI 자체 입장은 Astra가 "전반적으로 계속 우리의 최고 모델"이라는 것이므로, 이번 주 GPT-6 이야기는 새로운 상한선이 아니라 가격과 효율성에 관한 것입니다. 특정 Opus 5.5 수치를 특정 Astra 수치와 맞붙여 돌아다니는 X의 비교는 트윗이지 벤더 데이터가 아닙니다.

"50% 저렴"은 할인가를 기준으로 측정된 것이며, 실제 인하는 그보다 더 큽니다

OpenAI는 Sol과 Luna가 각각 GPT-5.6 프로모션 가격보다 50% 저렴하다고 밝힙니다. 프로모션은 OpenAI가 직접 쓴 단어이며 이는 결정적입니다. 반으로 줄어든 기준선은 할인 요금이지 표준 정가가 아닙니다. 이번 주 많은 보도가 이 단서를 빼버렸습니다.

다음은 당시 저희 자체 출시 보도에서 기록한 GPT-5.6 정가를 사용한 계보입니다.

여기서 두 가지가 도출됩니다. 첫째, 헤드라인의 정직한 버전이 헤드라인을 능가합니다. GPT-5.6 정가 기준으로 Sol의 $2/$10은 입력 60%, 출력 67% 인하이며, Luna의 $0.10/$0.50은 90%와 92% 인하입니다. OpenAI는 자사 프로모션 요금과 비교했는데, 이는 정가를 기준으로 예산을 짜는 사람에게는 이번 변화를 실제보다 작게 보이게 합니다.

둘째, GPT-6 Terra는 없습니다. GPT-5.6은 Sol, Terra, Luna였고, GPT-6은 Astra, Sol, Luna입니다. 설정에 중간 티어를 고정해 두었다면 그 자리를 그대로 대체할 후속 모델은 없으며, 저희 GPT-5.6 명명 가이드는 이제 현재의 지도가 아니라 역사 기록으로 읽히게 되었습니다.

저렴한 모델이 빠른 모델은 아닙니다

Artificial Analysis가 새 모델들을 측정했습니다. max 추론 변형에 대해 GPT-6 Sol은 초당 출력 토큰 115.2개에 첫 토큰까지 걸리는 시간 102.15초를, Luna는 초당 153.9토큰에 첫 토큰까지 124.23초를 기록했다고 보고합니다. 이는 벤더 수치가 아닌 제3자 수치이며, 가장 높은 추론 설정에서의 값이지 low나 medium 노력도에서 보게 될 값을 설명하는 것이 아닙니다.

방향성으로 보면, 이것이 가격 경쟁이 제시하는 거래입니다. 프런티어에 근접한 품질을 비용의 일부로 얻는 대신, 첫 바이트가 도착하기 전의 지연 시간으로 지불하는 것입니다. 배치 작업이나 야간 에이전트 실행에는 괜찮습니다. 사람이 기다리는 요청에는 치명적입니다.

그러니 리더보드에서 물려받지 말고 직접 측정하십시오. 노력도 설정, 프롬프트 크기, 리전에 따라 달라지기 때문입니다. Apidog를 각 후보 모델의 completions 엔드포인트에 지정하고, 실제로 배포할 노력도 수준으로 같은 프롬프트를 보낸 뒤, 첫 바이트까지 걸린 시간과 전체 응답 시간을 본문 옆에 기록하십시오. 테스트 시나리오로 저장해 두면, 다음 출시 때는 연구 프로젝트가 아니라 재실행이 됩니다.

캐싱은 이번 주 가격 인하의 나머지 절반입니다

모델들과 함께, OpenAI는 GPT-6용 실질적인 프롬프트 캐싱 릴리스도 내놓았습니다. 캐시된 입력 읽기에 90% 할인, 기본적으로 더 높아진 적중률, Prompt Caching Dashboard, 진단 도구, 그리고 할인보다 더 중요한 두 가지 동작 수정입니다. 추론 노력도나 도구 가용성을 바꿔도 더 이상 캐시가 무효화되지 않으며, 명시적 중단점을 통해 캐시된 프리픽스가 어디서 끝나는지 직접 정할 수 있습니다. OpenAI는 GitHub에서 수십억 건의 요청에 걸쳐 새로 처리해야 하는 프롬프트 토큰이 50% 이상 줄었다고 언급합니다. Anthropic 쪽은 위의 표에 있습니다. Opus 5.5 캐시 읽기는 100만 개당 $0.20이고 새 입력은 $4이므로, 캐시 읽기는 새 입력의 5%입니다.

에이전트가 매 턴마다 큰 시스템 프롬프트와 두툼한 도구 스키마를 다시 보낸다면, 그리고 대부분 그렇습니다만, 이러한 변화는 여기 있는 그 어떤 표시 가격보다도 여러분의 청구서를 더 크게 움직일 것입니다. 그래서 캐싱이 이번 주에서 가장 지속적인 항목이며, 엔지니어링으로 대응할 가치가 있는 항목입니다.

이번 주에 할 일

1. 모델 id를 코드가 아니라 설정으로 옮기십시오. 이틀 사이에 세 개의 id가 바뀌었습니다. claude-opus-5-5, gpt-6-sol, gpt-6-luna는 클라이언트 래퍼 안의 문자열 리터럴이 아니라 전환할 수 있는 환경 변수에 속합니다.
2. 전환하기 전에 자체 평가를 다시 실행하십시오. 벤더의 작업당 비용 표는 벤더 하네스로 벤더 작업에 대해 측정한 것입니다. 여러분의 결과는 다를 것입니다.
3. 작업당 비용을 계측하십시오. 완료된 작업 단위에 대해 입력, 출력, 추론 토큰을 재시도까지 포함해 기록하십시오. 토큰당 대시보드는 올해 남은 기간 내내 여러분을 오도할 것입니다.
4. 지연 시간 예산을 정하고 실제 배포 노력도로 테스트하십시오. 작업당 93% 저렴하지만 첫 토큰까지 2분이 더 걸리는 모델은 더 저렴한 것이 아니라 다른 제품입니다.
5. 캐시 경계를 점검하십시오. 안정적인 프리픽스를 먼저, 변동이 심한 콘텐츠를 마지막에, 플랫폼이 지원한다면 명시적 중단점을 두십시오.
6. 새로운 범위에 맞게 계약 테스트를 갱신하십시오. Sol은 872k 컨텍스트, Luna와 Opus 5.5는 1M이며, Opus 5.5는 출력을 128k로 제한합니다. 지난달 한도에 맞춰 작성한 단언은 조용히 통과하면서 운영 환경에서 잘라낼 것입니다.
7. 통째로 이전하지 말고 작업별로 라우팅하십시오. 100만 입력 토큰당 $0.10과 $10 사이의 격차는 두 자릿수(order of magnitude) 차이입니다. 추출과 분류에는 저렴한 티어를, 정말 필요한 작업에는 비싼 티어를 쓰십시오.

규모를 가늠할 숫자 하나: OpenAI는 자사 내부 연구원의 중앙값이 코딩 에이전트에 하루 $600 이상을 쓰며, 90번째 백분위는 $7,000이라고 공개했습니다. 이런 형태의 인하는 그 정도 여유가 있는 워크로드를 겨냥한 것입니다. 여러분의 규모가 더 작다면, 이런 인하는 대체로 같은 예산으로 더 좋은 모델을 돌릴 수 있는 선택지를 사주는 정도입니다.

가용성, 간단히

Sol과 Luna는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu용 ChatGPT Work와 Codex에서 사용할 수 있습니다. Free와 Go는 데스크톱 앱에서 Luna를 사용할 수 있습니다. 둘 다 아직 Chat에는 없습니다. API id는 gpt-6-sol과 gpt-6-luna이며, 기존 GPT-6 Astra API와 나란히 제공됩니다. Opus 5.5는 Claude Platform, AWS, Google Cloud, Azure에서 실행됩니다.

모델별 세부 내용은 다음을 참고하십시오. Claude Opus 5.5란 무엇인가, GPT-6 Sol이란 무엇인가, GPT-6 Luna란 무엇인가, Sol 대 Opus 5.5 정면 비교, 그리고 GPT-6 프롬프트 캐싱 릴리스.

핵심 요약

표시 가격은 내려갔지만, 진짜 사건은 업계가 단위를 바꿨다는 것입니다. 이제 작업당 비용, 캐시 적중률, 첫 토큰까지 걸리는 시간이 모델에 드는 비용을 결정하며, 이 중 어느 것도 가격 페이지에는 나오지 않습니다. 이번 주에 세 가지 모두를 여러분 자신의 트래픽에서 측정하십시오. 모두가 인용하고 있는 그 비교표들은 발표된 시점에 이미 낡은 것이었기 때문입니다.