
GPT-5.6 Sol, Terra, Luna: 종합 벤치마크 분석 및 사용 등급 가이드
요약
OpenAI가 GPT-5.6을 Sol, Terra, Luna 세 가지 티어로 출시하며, 최대 추론 및 초다중 에이전트 모드를 제공합니다. 각 모델은 가격과 성능에 차이가 있으며, 벤치마크 결과와 비용 효율성을 고려한 사용 가이드라인이 제시되었습니다.
핵심 포인트
- Sol: 가장 어려운 작업 전용, 최고 성능을 요구할 때 적합
- Terra: 대부분의 워크로드에 합리적인 기본값으로 추천됨
- Luna: 대용량 파이프라인에서 매우 비용 효율적임
- Ultra 모드는 추가 성능 대비 비용 증가가 커서 활용도가 낮음
OpenAI가 GPT-5.6을 7월 9일 GA(General Availability)로 출시했습니다. 이 모델은 독립적인 주기로 발전할 수 있는 세 가지 티어(Sol, Terra, Luna)와 새로운 최대 추론(max reasoning) 및 초다중 에이전트 모드(ultra multi-agent modes)를 제공합니다. 가격 책정($/1M 토큰): Sol: $5 / $30 | Terra: $2.50 / $15 | Luna: $1 / $6 주요 벤치마크 결과:
• Terminal-Bench 2.1 — Sol 88.8%, Terra 87.4%, Luna 84.7%, Fable 5 86.0%
• BrowseComp — Sol 92.2% (SOTA)
• AA Coding Agent Index — Sol 80, Terra 77.4, Luna 74.6, Fable 5 77.2
• SWE-Bench Pro — Sol 64.6% vs Fable 5 80% (OpenAI가 이 벤치마크에 의문을 제기함)
• DeepSWE 값 — Luna는 Opus의 $1당 4.8점 대비 약 24점을 제공합니다.
라우팅(routing)을 통한 시사점: 대부분의 워크로드에는 Terra가 합리적인 기본값입니다. Sol은 가장 어려운 에이전트/터미널 작업에만 중요합니다. Luna는 대용량 파이프라인에서 터무니없이 비용 효율적입니다. Ultra 모드는 약 3배의 비용으로 약 3점의 추가 성능을 제공하므로, 거의 가치가 없습니다. 모든 벤치마크 표, 가격 계산 및 라우팅 권장 사항에 대한 전체 분석은 /u/docdavkitty가 r/OpenAI에 제출했습니다 [link] [comments]
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