OpenAI

2026년 7월 9일

제품릴리스

GPT‑5.6: 더 큰 목표에 맞춰 확장되는 프런티어 AI

토큰 하나하나에서 더 높은 지능을 이끌어내고, 비용 대비 성능은 더욱 높이며, 가장 어려운 작업에서는 필요에 따라 더 강력한 성능을 제공합니다.

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제한된 프리뷰를 마친 GPT‑5.6 모델 제품군을 정식으로 출시합니다. 새로운 대표 모델인 Sol과 함께 일상적인 업무에 균형 잡힌 성능을 제공하는 Terra, 그리고 가장 비용 효율적인 Luna를 만나 보세요.

GPT‑5.6 Sol은 지능과 효율성 모두에서 새로운 기준을 제시합니다. 코딩, 지식 업무, 사이버 보안, 과학 분야에서 최고 수준의 성능을 달성했으며, 이전 세대와 경쟁 프런티어 모델보다 더 적은 토큰과 더 낮은 예상 비용으로 뛰어난 결과를 제공합니다. 그 결과 비용 대비 성능이 더욱 향상되었습니다. 같은 비용으로 더 많은 작업을 성공적으로 수행하거나, 더 낮은 총비용으로 비슷한 수준의 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 가장 까다로운 작업의 성능을 높일 수 있는 새로운 방식도 도입했습니다. ultra는 OpenAI의 최고 성능 설정으로, 여러 에이전트를 병렬 워크플로 전반에 걸쳐 조율해 복잡한 작업을 더 빠르게 완료합니다. 향상된 컴퓨터 활용 능력과 디자인 판단력을 갖춘 GPT‑5.6 Sol은 지금까지 가장 완성도 높은 협업 모델입니다. 결과를 검토하고 다듬어 바로 사용할 수 있는 수준으로 제공합니다.

OpenAI는 토큰 하나하나에서 더 큰 가치를 이끌어낼 수 있도록 GPT‑5.6을 학습시켰습니다. 55개 분야의 장기간에 걸친 전문 워크플로를 평가하는 Agents' Last Exam(새 창에서 열기)에서 GPT‑5.6 Sol은 53.6점을 기록하며 Claude Fable 5(적응형 추론)보다 13.1점 높은 최고 성능을 달성했습니다. medium 추론에서도 예상 비용은 약 4분의 1 수준에 불과하면서 Fable 5보다 11.4점 높은 성능을 기록했습니다. 이러한 효율성은 AI를 더욱 널리 활용하고 합리적인 비용으로 제공하는 데 중요한 소형 모델에도 이어집니다. GPT‑5.6 Terra와 GPT‑5.6 Luna는 약 16분의 1 수준의 비용으로 Fable 5를 뛰어넘는 성능을 제공합니다. 에이전트 작업, 코딩, 과학적 추론, 일반적인 역량을 종합적으로 평가하는 Artificial Analysis Intelligence Index(새 창에서 열기)에서 max 추론을 사용하는 GPT‑5.6 Sol은 예상 비용이 약 절반 수준에 불과하면서도 작업을 61% 더 빠르게 완료했고, Fable 5와의 점수 차이도 1점 이내를 기록했습니다.

Agents’ Last Exam(새 창에서 열기): 다양한 전문 분야에서 장기간에 걸친 에이전틱 워크플로를 평가합니다.

GPT‑5.6에는 지금까지 가장 강력한 보호 장치를 적용했습니다. 이는 정당한 활용을 폭넓게 제한하지 않으면서도, 집요하고 변화하는 악용 시도에도 견고하게 대응하도록 설계되었습니다. 정식 출시 전에는 사람 중심의 레드팀 테스트와 대규모 자동화 테스트를 결합해, 모델과 보호 장치에 대해 지금까지 가장 광범위한 평가를 진행했습니다. 프리뷰 기간 동안 OpenAI는 전문가 조직 및 신뢰할 수 있는 파트너들과 긴밀히 협력해 방어 체계를 집중적으로 검증하고, 정식 출시를 앞두고 보호 장치를 더욱 강화했습니다. 그 결과, 모델 자체에 학습된 보호 장치에 더해 실시간 검사와 모니터링, 그리고 신뢰 수준과 위험도에 따라 조정되는 접근 제어를 여러 계층으로 적용한 보호 체계를 갖추게 되었습니다.

기본적으로 높은 효율성, 필요할 때는 최대 성능

GPT‑5.6 Sol은 지금까지 OpenAI가 개발한 가장 뛰어난 코딩 모델입니다. Artificial Analysis Coding Agent Index에서 max 추론 수준의 GPT‑5.6 Sol은 80점을 기록하며 새로운 최고 성능을 달성했습니다. 이는 Fable 5보다 2.8점 높은 점수이며, 출력 토큰은 절반 이하만 사용하고, 작업 완료 시간도 절반 이하로 줄였으며, 비용은 약 3분의 1 낮았습니다. 이러한 장점은 GPT‑5.6 제품군 전반에서 나타납니다. Terra는 Fable 5를 근소하게 앞서고, Luna는 Opus 4.8을 뛰어넘습니다. 두 모델 모두 작업을 약 3분의 1 수준의 시간에 완료하면서도 출력 토큰은 절반 정도만 사용하며, 예상 비용은 약 4분의 1 수준에 불과합니다. 또한 실제 코드베이스에서 복잡한 명령줄 워크플로와 장기간에 걸친 엔지니어링 작업을 평가하는 Terminal-Bench 2.1과 DeepSWE에서도 새로운 최고 성능을 달성했습니다.

Artificial Analysis Coding Agent Index: 구현, 터미널 사용, 실제 코드베이스를 아우르는 코딩 에이전트 성능에 대한 독립적인 평가 지표입니다.

GPT‑5.6은 툴을 연계하고, 중간 결과를 처리하며, 진행 상황을 모니터링하고, 작업이 진행되는 동안 다음 수행할 작업을 판단하는 경량 프로그램을 직접 작성하고 실행할 수 있습니다. 이를 통해 툴을 많이 사용하는 작업도 더 적은 토큰과 더 적은 모델 호출, 그리고 최소한의 지시만으로 효율적으로 수행할 수 있습니다. Responses API의 Programmatic Tool Calling(새 창에서 열기)을 사용하면 개발자가 모든 단계를 직접 스크립트로 작성하거나 모든 툴 응답을 다시 모델로 전달할 필요가 없습니다. 대신 대량의 중간 데이터를 걸러내 필요한 정보만 유지하고, 작업 진행 상황에 맞춰 워크플로를 유연하게 조정할 수 있습니다.

더 많은 시간과 컴퓨팅 리소스를 투입할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있는 문제에서는 GPT‑5.6이 이러한 기본 성능을 한층 뛰어넘습니다. maxxhigh보다 더 많은 시간을 활용해 GPT‑5.6이 추론하고, 다양한 대안을 탐색하며, 결과를 검증하고, 접근 방식을 개선할 수 있도록 합니다. ultra는 기본적으로 네 개의 에이전트를 병렬로 조율해, 토큰 사용량은 늘어나는 대신 까다로운 작업에서 더 뛰어난 결과를 더 짧은 시간 안에 제공합니다. 아래 차트는 BrowseComp, SEC-Bench Pro, Terminal-Bench 2.1에서 ultra의 기본 4개 에이전트 구성과 단일 에이전트 기준 구성을 비교한 결과를 보여줍니다. BrowseComp와 SEC-Bench Pro에는 16개 에이전트 구성의 결과도 함께 포함되어 있습니다. 세 가지 평가 모두에서 병렬 에이전트를 추가하면 성능은 높아지고 응답 시간은 단축되어, 더 짧은 시간 안에 더 뛰어난 결과를 얻을 수 있습니다. API에서는 개발자가 Responses API의 멀티 에이전트 베타 기능을 활용해 ultra와 유사한 환경을 구현할 수 있습니다.

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GPT‑5.6은 CursorBench에서 테스트한 모델 가운데 가장 뛰어난 모델 중 하나였으며, 초기 평가에서도 우수한 성능을 보여주었습니다. 지속성, 지능, 전반적인 효율성 측면에서 개발자들에게 의미 있는 진전이라고 생각합니다. 이 모델을 Cursor 사용자들에게 제공하게 되기를 기대하고 있습니다.
— 오스카 슐츠, Cursor 대표

디자인 역량의 큰 도약

GPT‑5.6은 디자인 판단 능력을 한 단계 끌어올렸습니다. 높은 수준의 방향성만 제시해도 GPT‑5.6은 세련되고 사용성이 뛰어나며 기능적인 인터페이스를 만들어냅니다. 향상된 컴퓨터 사용 능력을 바탕으로 코드나 콘텐츠를 생성하는 데 그치지 않고 실제 렌더링된 결과를 직접 확인하고 다듬을 수 있습니다. 덕분에 시각적인 문제와 기능상의 문제를 찾아 수정하고, 마무리 작업까지 완료한 뒤 결과를 제공합니다.

프롬프트: 3D 항해 게임을 만들어 줄 수 있어? 비트맵, 텍스처, 스프라이트가 필요한 경우(또는 제작하는 3D 모델에 참고용 목업이 있으면 도움이 된다면) imagegen을 자유롭게 사용해도 돼.

GPT‑5.6의 프런트엔드 기능은 자연어 요청을 ChatGPT Work에서 완성도 높은 인터랙티브 설명과 시각화 자료로도 구현할 수 있습니다.

프롬프트: 스피로그래프가 어떻게 작동하는지 설명하는 인터랙티브 스피로그래프를 만들어 줘.

처음부터 끝까지 수행하는 지식 업무

GPT‑5.6은 전문가 수준의 작업에서 더욱 뛰어난 성능을 발휘합니다. 문서와 Slack, Notion, Microsoft 365, Google Drive 같은 일상적인 워크플로에 흩어져 있는 정보를 이해해, 전문가 수준의 공유 가능한 결과물로 만들어 줍니다.

지식 기반 업무에서 발휘되는 GPT‑5.6의 강점은 장기간에 걸친 전문 분석, 웹 탐색, 도구 사용, 컴퓨터 사용을 평가하는 벤치마크에서도 확인할 수 있습니다. GPT‑5.6 Sol은 BrowseComp에서는 92.2%, OSWorld 2.0에서는 62.6%를 기록하며 새로운 최고 성능을 달성했습니다. 특히 OSWorld에서는 출력 토큰을 85% 적게 사용하면서도 Opus 4.8보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 이러한 비용 대비 성능 향상은 GPT‑5.6 모델 제품군 전반에서 확인할 수 있습니다. Luna는 예상 비용을 절반 이하로 낮추면서도 GPT‑5.5의 최고 성능에 근접했으며, Terra는 그보다 더 낮은 비용으로 GPT‑5.5를 뛰어넘는 성능을 제공합니다.

BrowseComp: GPT‑5.6 Sol은 에이전틱 브라우징 작업으로 구성된 BrowseComp에서 새로운 최고 성능을 달성했습니다.

GPT‑5.6 Sol은 프레젠테이션, 문서, 스프레드시트 전반에서 결과물의 품질을 높여, 더욱 완성도 높고 정확한 결과를 제공합니다. 프롬프트와 참고 자료를 바탕으로 레이아웃, 정보 계층 구조, 디자인이 잘 갖춰진 일관된 시각적 스토리텔링을 구현한 완전히 편집 가능한 프레젠테이션을 처음부터 만들 수 있습니다.

특히 템플릿과 참조 프레젠테이션을 따를 때 이러한 개선 효과가 더욱 두드러집니다.GPT‑5.6은 레이아웃, 타이포그래피, 여백, 색상, 반복되는 콘텐츠 패턴은 물론 Slide Master에 포함된 규칙까지 프레젠테이션의 디자인 시스템을 이해하고, 새로운 콘텐츠에도 이러한 규칙을 일관되게 적용할 수 있습니다. 이 예시에서는 참조 파일을 바탕으로 수치를 업데이트하도록 요청했을 때 GPT‑5.5는 마스터 슬라이드의 핵심 요소 일부를 반영하지 못했지만, GPT‑5.6은 참조 구조를 훨씬 더 충실하게 따랐습니다.

참조 파일
GPT-5.6 스타일 매칭을 위한 입력 슬라이드
GPT‑5.5 출력
스타일 일치를 위한 GPT-5.5 출력 슬라이드

GPT‑5.5는 마스터 슬라이드의 핵심 요소 일부를 반영하지 못했습니다.

GPT‑5.6 출력
스타일 일치를 위한 GPT-5.6 출력 슬라이드

GPT‑5.6은 문서와 스프레드시트도 더욱 완성도 높은 디자인으로 생성합니다. 복잡한 참조 형식도 더욱 충실하게 따르기 때문에 반복적으로 수행하는 지식 업무에서도 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 수식과 재무 모델도 더욱 정확하게 처리하며, 타이포그래피, 여백, 정보 계층, 페이지와 워크시트 레이아웃도 더욱 효과적으로 활용합니다.

GPT‑5.6를 먼저 테스트한 고객들은 다양한 분야에서 지식 기반 업무 결과물의 품질이 향상되었다고 평가했습니다.

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GPT‑5.6은 실제 서비스 수준의 애플리케이션을 개발하는 길고 복잡한 워크플로에서 특히 뛰어난 효율을 보여줍니다. 현재 Lovable에서 사용하는 모델 중 하나인 GPT‑5.6은 이전 모델보다 작업 단계를 약 25% 줄이고 도구 호출 횟수도 35~48% 줄이면서, 프로젝트 성공률을 높이고 작업이 중단되는 비율은 15% 낮췄습니다. 아이디어를 실제로 동작하는 앱으로 만드는 사용자에게는 이러한 차이가 큰 의미를 갖습니다.
— 파비안 헤딘, Lovable 공동 창립자

사이버 보안과 과학의 한계를 더욱 확장하다

GPT‑5.6은 지금까지의 모델 중 가장 뛰어난 사이버 보안 모델로, 훨씬 적은 토큰으로 프런티어 수준의 성능을 제공합니다. 취약한 코드에 도달한 뒤 임의 코드 실행까지 이어지는 과정을 평가하는 ExploitBench2에서는 비슷한 출력 토큰 예산으로 GPT‑5.5의 47.9% 대비 73.5%의 점수를 기록했습니다. 에이전트가 실제 취약점을 동작하는 익스플로잇으로 구현하는 능력을 평가하는 ExploitGym3에서는 2시간 제한 기준 최고 통과율이 GPT‑5.5의 15.1%에서 24.9%로 거의 두 배 가까이 향상되었습니다. 6시간을 허용하면 통과율은 33.7%까지 높아집니다. 복잡한 소프트웨어에서 개념 증명(PoC) 생성 능력을 평가하는 SEC-Bench Pro에서는 더 짧은 지연 시간으로 GPT‑5.6이 71.2%를 기록해 GPT‑5.5의 45.8%를 크게 웃돌았습니다.

GPT‑5.6은 안전한 코드 검토, 패치 적용, 위협 모델링, 블루팀 테스트와 같은 중요한 방어 작업을 지원합니다. OpenAI Daybreak의 Trusted Access for Cyber 프로그램에 참여하는 자격을 갖춘 개인과 조직은 승인된 환경에서 수행하는 검증된 작업에 적용되는 더욱 정교한 보호 장치를 통해 GPT‑5.6의 방어 기능을 더 폭넓게 활용할 수 있습니다. 여기에는 취약점 분류 및 검증, 악성코드 분석, 탐지 엔지니어링, 패치 검증 등이 포함됩니다.

개인은 신원을 확인한 후 Trusted Access를 신청(새 창에서 열기)할 수 있으며, 조직은 팀 단위로 신청할 수 있습니다. 개인 사용자가 OpenAI의 가장 강력한 사이버 보안 모델을 계속 사용하려면 9월 1일까지 하드웨어 기반 패스키를 사용한 Advanced Account Security(새 창에서 열기)를 활성화해야 합니다. 그렇지 않으면 기본 액세스 권한으로 전환됩니다. 아직 하드웨어 기반 패스키가 없는 사용자는 OpenAI 파트너사인 Yubico를 통해 우대 가격(새 창에서 열기)으로 구매할 수 있습니다. 또한 고위험 조직과 고위험 관할 지역에서의 액세스를 제한하기 위한 추가 조치도 시행하고 있습니다.

ExploitBench: V8 익스플로잇을 점진적으로 고도화하는 능력을 평가합니다. GPT‑5.6은 GPT‑5.5보다 성능이 크게 향상되었습니다. 이 벤치마크에서는 지연 시간을 신뢰성 있게 추정하기 어려워 지연 시간 차트는 제공하지 않습니다.

GPT‑5.6 Sol은 과학 연구 전반에서도 폭넓은 성능 향상을 보여줍니다. 생명과학 분야 평가에서 GPT‑5.6은 실제 생물학, 생명과학 연구 워크플로, 화학 분야 전반에서 여러 평가 지표에 걸쳐 GPT‑5.5를 능가하는 성능을 보여줍니다.

GeneBench Pro: 장기간에 걸친 유전체학 및 정량 생물학 분석을 평가합니다. GPT‑5.6은 더 적은 토큰으로 더 짧은 시간 안에 더 뛰어난 성능을 보여줍니다. Claude Fable 5는 고급 생물학 질문에 답변하지 않고(새 창에서 열기) 이 평가의 대부분을 거부하기 때문에 비교 대상에서 제외되었습니다.

GPT‑5.6으로 더욱 빨라진 OpenAI

GPT‑5.6은 AI 연구의 속도를 높이는 데 가장 뛰어난 성능을 제공하는 OpenAI의 최신 모델입니다. OpenAI에서는 연구원들이 모델 개발 전반에 걸쳐 GPT‑5.6을 활용합니다. 문제를 진단하고, 학습 시스템을 최적화하며, 실험을 수행하고, 결과를 해석하는 데 사용합니다. GPT‑5.6의 내부 테스트 기간에도 이러한 연구 속도 향상과 사용 확대가 이미 확인되었습니다. 활성 연구원 1인당 일평균 출력 토큰 수가 GPT‑5.5에서 기록한 최고치의 두 배를 넘었기 때문입니다.

이러한 업무 방식은 빠르게 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다. 지난 6개월 동안 내부 코딩 추론에 사용된 연구 컴퓨팅 자원 비중은 100배 증가했으며, 내부 에이전틱 토큰 사용량도 약 22배 늘었습니다. 이러한 도입 지표만으로 연구 성과를 판단할 수는 없지만, 연구는 물론 영업, 마케팅, 사용자 운영, 재무 등 다양한 팀에서 AI 활용이 얼마나 빠르게 확대되고 있는지를 보여줍니다.

이러한 역량을 직접 평가하기 위해 연구 시스템 디버깅, 커널과 학습 레시피 최적화, 머신 러닝 실험 수행, 다른 모델 개선 등 실제 AI 연구 업무를 기반으로 한 내부 평가 세트를 개발했습니다.

종합 RSI 역량: 재귀적 자기 개선을 향한 진척도를 평가하는 여러 평가를 종합한 결과, GPT‑5.6 Sol은 GPT‑5.5보다 16.2 포인트 향상된 성능을 보였으며, 내부 연구 전반을 더욱 가속화했습니다.

모델 성능 향상에 맞춰 강화되는 안전성과 보안 

모델의 성능이 향상될수록 안전 체계도 함께 강화해, 고도화된 AI가 폭넓게 활용될 수 있도록 하는 동시에 위험성이 가장 높은 사용 사례에는 더욱 엄격한 검증을 적용합니다. GPT‑5.6에는 각 모델의 성능에 맞춰 조정하고, 지금까지 가장 많은 컴퓨팅 리소스를 활용해 학습한 OpenAI 역사상 가장 강력한 안전 시스템을 적용했습니다.

GPT‑5.6 모델은 생물학과 사이버 보안 모두에서 이전 모델보다 더 뛰어난 성능을 보이지만, 두 분야 모두에서 Critical 임계값을 넘지는 않습니다. 사이버 보안 분야에서 실시한 테스트에 따르면 GPT‑5.6은 보안이 강화된 대상을 상대로 자율적인 엔드 투 엔드 공격을 안정적으로 수행하는 것보다 취약점을 찾아 수정하는 데 더 뛰어난 성능을 보였습니다. 이를 통해 방어자는 취약점이 악용되기 전에 시스템을 강화할 수 있습니다. 생물학 분야에서의 테스트 결과에 따르면 GPT‑5.6은 정당한 연구를 지원할 수 있지만, 매우 위험한 새로운 위협을 생성, 설계 또는 합성하는 데 필요한 종단 간 역량은 제공하지 않습니다.

두 분야 모두 본질적으로 이중 용도 특성을 지닙니다. 사이버 보안에서는 공격자가 취약점을 악용하는 데 사용할 수 있는 동일한 역량이 방어자에게는 취약점을 발견하고 재현하며, 신뢰할 수 있는 해결책을 마련하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 과도한 차단은 그 자체로 또 다른 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 과도한 차단은 방어자가 시스템을 테스트하고 패치를 배포하는 것을 어렵게 만들 수 있습니다. 반면 악의적인 행위자는 성능이 계속 향상되는 오픈소스 모델을 비롯한 다른 모델과 기존 도구를 계속 사용할 수 있습니다. 효과적인 보호 장치는 요청의 맥락과 예상되는 결과를 함께 고려해 정당한 방어 작업은 지원하면서도, 심각한 피해 위험이 있다고 판단되는 경우에는 더욱 강력한 통제를 적용합니다.

GPT‑5.6의 보호 장치는 정확성과 중복성을 높이기 위해 여러 계층으로 구성되어 있으며, 새로운 공격이 등장해도 빠르게 대응할 수 있도록 설계되었습니다. 모델 자체에 학습된 보호 기능은 실시간 검사, 지속적인 모니터링, 계정 수준의 정책 적용과 함께 작동해 특정 계층이 의도대로 동작하지 않더라도 시스템이 안전하게 유지되도록 돕습니다. 많은 시스템은 피해를 방지하기 위해 변경이 어려운 비교적 단순한 분류 모델의 판정만으로 차단 여부를 결정합니다. OpenAI는 여기에 대화를 검토해 잠재적인 위해 가능성을 판단하는 추론 모니터를 추가했습니다. 이 설계는 정당한 방어 작업은 지원하면서도 심각한 오용은 차단하도록 설계되었으며, 가장 민감한 기능은 Trusted Access를 통해 신원이 확인된 사용자에게만 제공합니다. 일부 보호 기능은 테스트 시점 추론을 활용하므로 분류기를 처음부터 다시 학습시키지 않고도 취약한 부분을 신속하게 보완할 수 있습니다.

적응형 공격에 대한 방어를 강화하는 과정에서 OpenAI는 보다 보수적인 접근 방식을 적용하고 있습니다. 이전 모델과 비교하면 GPT‑5.6 Sol의 사이버 보안 보호 장치는 잠재적으로 유해한 활동을 약 10배 더 많이 차단합니다. 이러한 조치로 인해 정상적인 사용에도 불편이 발생할 수 있기 때문에, ChatGPT와 Codex에서는 성능이 더 낮은 모델에서 프롬프트를 쉽게 다시 시도할 수 있는 옵션을 제공합니다. 또한 높은 수준의 견고성을 유지하면서도 정상적인 사용에 대한 보호 장치의 영향을 계속 줄여 나갈 예정입니다. 이는 보수적으로 시작한 뒤 실제 사용을 통해 얻은 경험을 바탕으로 지속적으로 개선해 나가는 OpenAI의 점진적 배포 방식을 반영한 것입니다.

정식 출시 전에 OpenAI는 역대 가장 강도 높은 안전성 평가를 실시했습니다. 여기에는 광범위한 레드팀 테스트, 외부 전문가와 함께한 성능 및 보호 장치 검증, 그리고 약 70만 A100e GPU 시간에 달하는 블랙박스 자동화 레드팀 테스트가 포함됩니다. 이를 통해 잠재적인 취약점을 체계적으로 탐색하고 새로운 탈옥 기법을 발견했으며, 출시 전에 시스템을 더욱 강화할 수 있었습니다.

완벽한 보안은 존재하지 않으며, 성능이 더욱 향상되는 모델을 안전하게 보호하기 위한 OpenAI의 노력도 계속될 것입니다. 앞으로도 새로운 취약점과 기존 보호 장치를 우회하는 새로운 탈옥 기법이 계속 발견될 것입니다. 새로운 세대의 모델이 등장할 때마다 새로운 공격 방식과 오용 가능성도 함께 생겨납니다. OpenAI는 이러한 현실에 대비하기 위해 다계층 보호 장치, 지속적인 모니터링, 신속한 대응, 그리고 보안 커뮤니티와의 협력을 바탕으로 시스템을 구축하고 있습니다. GPT‑5.6에는 기존의 보안(새 창에서 열기)생물학 버그 바운티 프로그램에 새로운 신속 대응 프로세스와 역대 가장 강력한 모니터링 체계를 결합했습니다. 연구 결과와 모니터링, 실제 오용 사례를 통해 얻은 발견 사항은 새로운 평가와 더욱 강력한 보호 장치에 지속적으로 반영될 예정입니다.

보호 장치에 대한 자세한 내용은 업데이트된 GPT‑5.6 시스템 카드(새 창에서 열기)에서 확인하세요.

지원 범위 및 가격

GPT‑5.6은 세 가지 모델 등급으로 제공됩니다. Sol은 대표 모델이며, Terra는 GPT‑5.5에 필적하는 성능을 더 낮은 비용으로 제공하는 모델입니다. Luna는 가장 빠르고 가장 경제적인 모델입니다. 숫자는 모델 세대를 의미하며, Sol, Terra, Luna는 각각 독립적인 개발 주기에 따라 발전하는 장기적인 성능 등급입니다.

오늘부터 ChatGPT, Codex, OpenAI API에서 GPT‑5.6을 사용할 수 있습니다. 지금부터 전 세계적으로 배포를 시작하며, 앞으로 24시간에 걸쳐 점진적으로 모든 사용자에게 제공됩니다.

  • Chat: Plus, Pro, Business, Enterprise 사용자는 medium 이상의 추론 수준에서 GPT‑5.6 Sol을 사용할 수 있습니다. Pro 및 Enterprise 사용자는 복잡한 작업에서 최고 수준의 결과를 얻을 수 있도록 GPT‑5.6 Sol Pro도 선택할 수 있습니다.
  • ChatGPT Work 및 Codex: Free와 Go 플랜 사용자는 GPT‑5.6 Terra를 사용할 수 있습니다. Plus, Pro, Business, Enterprise 사용자는 GPT‑5.6 Sol, Terra, Luna 중에서 선택하고 각 모델의 추론 수준을 설정할 수 있습니다. max는 ChatGPT Work와 Codex에서 GPT‑5.6을 사용할 수 있는 모든 사용자가 이용할 수 있으며, 설정에서 켜거나 끌 수 있습니다. ChatGPT Work에서는 Pro 및 Enterprise 사용자가 ultra를 사용할 수 있습니다. Codex에서는 Plus 이상 플랜에서 사용할 수 있습니다.
  • API: 개발자는 OpenAI API를 통해 Sol, Terra, Luna를 사용할 수 있습니다. Responses API에서는 Programmatic Tool Calling을 통해 GPT‑5.6이 메모리 내에서 프로그램을 작성하고 실행해 툴을 조율하고 중간 결과를 처리할 수 있으므로 Zero Data Retention(ZDR) 환경과도 호환됩니다. 또한 베타로 처음 제공되는 Multi-agent를 사용하면 GPT‑5.6이 여러 하위 에이전트를 동시에 실행하고, 하나의 요청에서 그 결과를 종합할 수 있습니다.

GPT‑5.6은 세 가지 모델 크기로 제공되며, 가격은 100만 토큰 기준입니다. Sol은 입력 $5 / 출력 $30, Terra는 입력 $2.50 / 출력 $15, Luna는 입력 $1 / 출력 $6입니다. GPT‑5.6에는 더욱 예측 가능한 프롬프트 캐싱도 도입되며, 명시적인 캐시 중단 지점(새 창에서 열기)과 최소 30분의 캐시 유지 시간을 지원합니다. GPT‑5.6 및 이후 모델부터는 캐시 쓰기 비용이 캐시를 사용하지 않은 입력 요금의 1.25배로 청구되며, 캐시 읽기에는 기존과 동일하게 캐시된 입력에 대해 90% 할인 혜택이 적용됩니다.

전문가

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro PreviewGemini 3.5 Flash
Agents' Last Exam52.7%50.4%50.3%46.9%40.5%45.2%32.1%
GDPval-AA v21,747.8 Elo1,593 Elo1,591.8 Elo1,493.7 Elo1,759.6 Elo1,600.1 Elo962.3 Elo1,348.8 Elo
Management Consulting Tasks (Internal)43.2%37.2%35.4%31.3%35.5%31.6%13.2%
Big Finance Bench53%51%36%49%44%
Artificial Analysis Intelligence Index v4.158.9 Index score55 Index score51.2 Index score54.8 Index score59.9 Index score55.7 Index score46.5 Index score50.2 Index score

코딩

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 Sol UltraGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.180 Index score77.4 Index score74.6 Index score76.4 Index score77.2 Index score72.5 Index score42.7 Index score
SWE-Bench Pro64.6%63.4%62.7%59.4%80.3%77.8%80%69.2%54.2%
DeepSWE v1.172.7%69.6%67.2%67%69.7%59%11.8%
Terminal-Bench 2.188.8%91.9%87.4%84.7%85.6%88%83.1%78.9%70.7%

안전

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5GPT‑5.4Claude Opus 4.8Claude Mythos 5Claude Mythos Preview
Healthbench Professional60.5%57.7%55.7%51.8%48.1%52.6%66%64.7%

컴퓨터 사용

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 Sol UltraGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
OSWorld 2.062.6%50.2%45.6%47.5%54.8%
BrowseComp90.4%92.2%87.5%83.3%84.4%88%87.9%84.3%85.9%
BenchCAD70.6%62.3%63.1%44.4%38.4%35.5%27.3%
BenchCAD (python tool)83.4%78.2%73.9%55.8%65%61%51.8%

사이버 보안

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 Sol UltraGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Opus 4.8
Capture-the-Flag Challenges96.7%91.8%85.2%88.1%
SEC-Bench Pro71.2%74.3%57.7%48.9%45.8%
ExploitBench73.5%52.9%33.2%47.9%78%74.2%40%
ExploitGym33.7%23.2%12.4%15.1%

자기 개선

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5
Internal Research Debugging Evaluation68.3%67.8%50.8%50%
KernelGen 1P61.1%49.2%22.4%29.3%
NanoGPT9.69%14.5%1.66%2.65%
PostTrainBench Lite50.3%51.5%29.6%38.8%
RSI Index57.9%56.3%41.9%41.7%

멀티모달

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
MMMU Pro (no tools)83%80.7%78.4%81.2%80.5%
MMMU Pro (with tools)84.6%82%79.5%83.2%
gdp.pdf30.7%24.7%22.7%26%29.8%22.5%16.7%

학술

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
GPQA Diamond94.6%92.9%92.3%93.6%94.1%94.6%92.6%92%94.3%
FrontierMath Tier 1-3 (v2)89%84.9%78.6%85.3%87%80%59.6%
FrontierMath Tier 4 (v2)83%68.3%58.5%72.5%87.8%56.1%

도구 사용

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro PreviewGemini 3.5 Flash
AutomationBench18.1%15.2%14.9%12.9%17.4%15.5%14.5%
Toolathlon58%53.1%53.4%55.6%61.7%61.1%61.7%59.9%48.8%

긴 컨텍스트

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Mythos 5Claude Mythos PreviewClaude Opus 4.8
OpenAI MRCR v2 8-needle 256K-512K91.5%89.6%41.3%81.5%
OpenAI MRCR v2 8-needle 512K-1M73.8%72.5%41.3%74%
GraphWalks BFS 256k f190.7%76.9%81.3%73.7%91.1%85.7%85.9%
GraphWalks BFS 1mil f177.1%71.2%51.2%45.4%79.4%74.3%68.1%

추상적 추론

EvalGPT‑5.6 SolGPT‑5.6 TerraGPT‑5.6 LunaGPT‑5.5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
ARC-AGI-3⁷7.78%0.8%0.18%0.43%1.5%0.42%

작성자

OpenAI

각주

1. 사이버 보안 기능은 보호 장치를 일부 완화한 상태에서 평가했습니다. 사용자는 OpenAI Daybreak의 Trusted Access for Cyber 프로그램에 참여해 방어용 사이버 보안 기능을 더 폭넓게 이용할 수 있습니다.

2. 모든 모델은 5개의 시드와 추론 연속성을 적용한 ExploitBench API 평가 환경에서 평가했습니다.

3. ExploitGym은 공개 API보다 더 빠르게 응답하는 알파 API에서 실행한 뒤, 결과를 공개 API의 성능에 맞춰 다시 환산했습니다. 이 과정에서 일부 추정 지연 시간은 실제 평가에서는 2시간 및 6시간 제한을 준수했더라도, 공개 API 기준으로 환산하면 해당 제한을 초과하는 것으로 나타날 수 있습니다. 시간이 중요한 작업에는 API의 우선 처리⁠와 Codex의 고속 모드⁠를 이용할 수 있습니다.

4. 지연 시간과 API 비용은 실제 운영 환경에서의 모델 동작을 바탕으로 오프라인 시뮬레이션을 수행해 추정했습니다. 이러한 추정에는 툴 호출 세부 정보, 샘플링된 토큰, 입력 토큰이 반영됩니다. 실제 환경에서의 결과는 크게 달라질 수 있으며, 시뮬레이션에 반영되지 않은 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 지연 시간은 빠른 API 속도를 기준으로, 비용은 일반 API 요금을 기준으로 시뮬레이션했습니다.

5. 출력 토큰 수, 지연 시간 또는 비용이 보고되지 않은 모델은 가로 점선으로 표시했습니다.

6. 멀티 에이전트에서는 지연 시간을 루트 에이전트 기준으로 계산했으며, 출력 토큰과 API 비용은 모든 에이전트의 토큰을 합산해 산출했습니다. Ultra는 4개의 에이전트로 실행했습니다.

7. 점수는 HealthBench Professional 논문에 설명된 공식 채점 방식을 사용해 산출했습니다. 따라서 Anthropic 시스템 카드에 보고된 결과와는 직접 비교할 수 없습니다.

8. Opus 4.8의 ARC-AGI-3 결과는 현재 공개된 유일한 결과이며, max가 아닌 high 추론 수준으로 실행되었습니다.