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OpenAI

GPT-6.1Sol

Astra에 가까운 지능을 5분의 1 가격으로

GPT-6 Sol의 업그레이드 모델인 GPT-6.1 Sol을 소개합니다. 에이전틱 코딩, 컴퓨터 사용 및 전문 업무에서 GPT-6 Astra에 가까운 지능을 제공하면서도 Astra의 표준 입력 및 출력 토큰 가격의 5분의 1 수준으로 이용할 수 있습니다. 캐시된 입력은 100만 토큰당 $0.10에 불과해 표준 입력 가격보다 95%, GPT-6 Sol의 캐시된 입력 가격보다 50% 저렴합니다. 따라서 개발자는 요청 간 컨텍스트를 재사용하는 성능이 뛰어난 에이전트를 더욱 자유롭게 구축하고 운영할 수 있습니다.

  • GPT-6Astra

    최상의 결과를 위한 가장 지능적인 모델.

    입력
    US$10.00
    출력
    US$50.00
    캐시된 입력
    US$1.00
  • GPT-6.1Sol

    Astra에 버금가는 지능을 5분의 1 가격으로.

    입력
    US$2.00
    출력
    US$10.00
    캐시된 입력
    US$0.10
  • GPT-6Luna

    대규모 일상 업무도 빠르고 효율적으로.

    입력
    US$0.10
    출력
    US$0.50
    캐시된 입력
    US$0.01

다양한 작업에서 더 강력해진 Sol

GPT-6.1 Sol은 중요한 일상 업무에서 성능과 비용의 새로운 균형을 제공합니다. 코드 작성과 디버깅부터 문서 이해, 다단계 비즈니스 워크플로 실행에 이르기까지 복잡한 전문 업무 전반에서 GPT-6 Sol보다 크게 향상된 성능을 제공합니다. 이러한 평가 중 여러 항목에서 훨씬 낮은 비용으로 GPT-6 Astra에 가까운 성능을 보여줍니다.

코딩

실제 코드베이스에서 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 작업을 평가하는 DeepSWE v1.1에서 GPT-6.1 Sol은 약 5분의 1 비용으로 GPT-6 Astra와 대등한 성능을 보입니다. 또한 더 낮은 추론 강도와 비용으로 GPT-6 Sol의 최고 점수를 6.4%포인트 웃돕니다.

DeepSWE 1.1⁠⁠(새 창에서 열기)에서는 AI 에이전트가 독창적인 장기 소프트웨어 엔지니어링 작업을 해결합니다.

전문 업무

GDP.pdf는 표, 차트, 도표, 작은 글씨로 된 세부 사항 등이 포함된 복잡한 PDF 문서를 활용해 모델이 전문적인 질문에 얼마나 정확하게 답하는지 측정합니다. 이 평가에서 GPT-6.1 Sol은 테스트한 추론 설정 전반에 걸쳐 폴백을 사용하는 Opus 5.5보다 높은 점수를 기록하면서도 작업당 비용은 절반 미만입니다. 또한 작업당 비용은 약 5분의 1이면서 GPT-6 Astra의 최첨단 성능에 근접합니다.

GDP.pdf⁠(새 창에서 열기)에서는 모델이 금융, 의료, 법률을 비롯한 10개 전문 분야의 실제 업무에서 가져온 복잡한 PDF에 관한 실제 환경의 프롬프트에 답해야 합니다.

에이전트가 다단계 비즈니스 워크플로를 올바르게 완료하는지 측정하는 AutomationBench에서 GPT-6.1 Sol은 중간 추론 강도 설정으로 Opus 5.5보다 2.2%포인트 높은 점수를 기록하며, 비용은 약 3분의 1입니다. 이는 같은 설정의 GPT-6 Sol보다도 4.8%포인트 높은 점수입니다.

AutomationBench 1.0.6⁠⁠(새 창에서 열기)에서는 영업, 마케팅, 운영, 지원, 재무 및 인사 분야의 47개 도구를 사용하는 엔드투엔드 워크플로에서 AI 에이전트를 테스트합니다. Claude Fable 5.1의 데이터 포인트는 약 40%의 작업에서 발생한 폴백 비용을 포함하지 않아 실제 비용보다 낮게 산정되어 있습니다.

컴퓨터 사용

GPT-6.1 Sol은 컴퓨터 애플리케이션과 상호작용해야 하는 작업에서도 상당한 진전을 보입니다. 고난도 컴퓨터 사용 워크플로에서 에이전트를 평가하는 OSWorld 2.0의 오프라인 세트에서 GPT-6.1 Sol은 최대 추론 강도 설정으로 GPT-6 Sol보다 7%포인트 높은 성능을 보이면서도 비용은 절반 미만입니다. 최대 추론 강도 설정에서 Astra와의 점수 차이는 2.1%포인트에 불과하며, 작업당 비용은 약 7분의 1입니다.

OSWorld 2.0⁠⁠(새 창에서 열기)에서는 AI 에이전트가 일상 업무와 전문 업무에 걸쳐 장기간 수행되는 컴퓨터 사용 워크플로를 시도합니다. 여기서는 v2026.08.08 릴리스의 오프라인 세트에서 측정한 부분 보상 점수를 보고합니다.

과학 연구

데이터 분석, 시뮬레이션, 정리 증명 등의 과학 워크플로를 평가하는 Terminal-Bench Science 0.1에서 GPT-6.1 Sol은 최대 추론 강도 설정으로 GPT-6 Sol 점수의 2배 이상을 기록하면서도 작업당 비용은 절반 미만입니다. 최대 추론 강도에서 GPT-6.1 Sol의 평균 작업당 비용은 $5.47입니다. Opus 5.5의 $23.21, Astra의 $23.80과 비교하면 두 모델보다 75% 이상 낮은 비용으로 뛰어난 과학 연구 역량을 제공합니다.

GPT-6 Astra는 여전히 테스트한 모델 중 가장 높은 68.1%를 기록하므로, 가장 어려운 과학 연구 작업에는 GPT-6 Astra를 사용하는 것이 좋습니다.

Terminal-Bench Science 0.1⁠(새 창에서 열기)에서는 에이전트가 코드와 터미널 도구를 사용해 데이터 분석, 시뮬레이션 실행, 모델 피팅 등을 포함한 과학 연구 워크플로를 수행합니다.

사실 정확성

GPT-6.1 Sol은 까다로운 프롬프트에 대한 사실 정확성도 향상되었습니다. GPT-6 Sol 대비 사실 정확성이 가장 크게 개선된 것은 낮은 추론 강도에서였으며, 사실 오류가 포함된 응답의 비율을 11.4%에서 7.7%로 낮춰 약 32% 줄였습니다. 테스트한 모든 추론 설정에서 오류율은 GPT-6 Astra와의 차이가 1.9%포인트 이내로 유지되었으며, 작업당 비용은 GPT-6 Astra의 5분의 1 미만입니다.

이 평가는 사용자가 이전 모델의 오류를 신고한 대화를 비식별화하여, 사실 오류가 하나 이상 포함된 답변의 비율을 측정합니다. 의도적으로 난도를 높인 이러한 프롬프트는 일반적인 사용 환경을 대표하지 않습니다.

이전 모델의 사실 오류를 사용자가 신고한 ChatGPT 대화를 비식별화하여 사실 정확성을 평가합니다. 오류를 유발하는 이러한 대화는 사실 오류가 더 드물게 발생하는 일반적인 사용 환경을 대표하지 않습니다.

GPT-6.1 Sol의 안전한 배포

GPT-6.1 Sol은 OpenAI의 정렬 평가에서 GPT-6 Sol보다 크게 개선된 모습을 보이며 GPT-6 Astra에 더 근접했습니다.

GPT-6.1 Sol은 자신의 한계를 더 투명하게 밝히고 사용자 의도와 안전 제약을 더욱 안정적으로 준수합니다. 까다로운 평가에서 검색 도구가 작동하지 않는 경우 이를 투명하게 알리고, 명시적인 제한을 준수하며, 에이전틱 작업 중 승인되지 않은 결과를 방지하는 항목에서 GPT-6 Sol보다 낮은 실패율을 보였습니다. GPT-6 Astra 및 GPT-6 Sol과 마찬가지로 자동화된 안전 검토 시스템을 우회하려는 시도는 관찰되지 않았습니다. 자세한 내용은 GPT-6.1 Sol 시스템 카드 부록⁠(새 창에서 열기)에서 확인할 수 있습니다.

아래 평가는 의도적으로 까다로운 상황을 테스트한 것으로, 일반적인 사용 환경에서의 실패율을 측정한 것이 아닙니다.

가격 및 이용 안내

GPT-6.1 Sol은 오늘부터 모든 Plus, Pro, Business, Enterprise 및 Edu 사용자가 ChatGPT Work와 Codex에서 이용할 수 있습니다. GPT-6.1 Sol은 아직 Chat에서는 이용할 수 없습니다. 개발자는 OpenAI API에서도 gpt-6.1-sol로 이용할 수 있습니다. 표준 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 $2, 캐시된 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $10입니다. 며칠 내로 Codex에서 표준 속도보다 최대 8배 빠르게 토큰을 생성하는 GPT-6.1 Sol Ultrafast⁠도 제공할 예정입니다.

작성자

OpenAI

GPT 평가는 OpenAI의 연구 환경 또는 API를 통해 수행했습니다. 시스템 프롬프트, 사용 가능한 도구, 추론 강도 등의 차이로 인해 실제 서비스 중인 ChatGPT와 출력이 약간 다를 수 있습니다. 경쟁사 모델의 평가 결과는 공개된 보고서에서 인용했습니다.