원본 캡처

OpenAI GPT 모델 패밀리 + API 표면 리서치 원본 — 2026-07-25

불변 캡처. 절대 편집하지 마라. 가공본은 위키 페이지에. 신뢰도 규약: developers.openai.com / platform.openai.com = OpenAI 1차 [HIGH]. 그 외 애그리게이터·블로그 = [MED]. 지어낸 값 없음. 못 찾은 건 "미확인". 주의: openai.com 본체(openai.com/index/*, openai.com/pricing)는 WebFetch 에 403 Forbidden 을 반환해 직접 확인 실패. 대신 developers.openai.com(구 platform.openai.com 의 301 리다이렉트 대상)에서 확인함. 이건 여전히 OpenAI 1차 도메인이다.

조사 방법

검색어

  1. OpenAI GPT model lineup 2026 pricing API models list
  2. OpenAI GPT-5.6 Sol Terra Luna model
  3. OpenAI GPT-5.6 long context surcharge pricing above 128k tokens
  4. OpenAI Responses API streaming events vs Anthropic Messages API mapping function calling

열어본 URL (WebFetch)

  • https://openai.com/index/gpt-5-6/ → HTTP 403 (본체 차단, 확인 실패)
  • https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/ → HTTP 403 (본체 차단, 확인 실패)
  • https://platform.openai.com/docs/pricing → 301 → https://developers.openai.com/api/docs/pricing → 성공 [HIGH]
  • https://platform.openai.com/docs/models → 301 → https://developers.openai.com/api/docs/models → 성공 [HIGH]
  • https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol → 성공 [HIGH]
  • https://developers.openai.com/api/docs/guides/responses-vs-chat-completions → 성공 [HIGH]
  • https://developers.openai.com/api/docs/guides/structured-outputs → 성공 [HIGH]
  • https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling → 성공 [HIGH]
  • https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning → 성공 [HIGH]
  • https://portkey.ai/blog/open-ai-responses-api-vs-chat-completions-vs-anthropic-anthropic-messages-api/ → 성공 [MED, 애그리게이터]

검색에서만 스친 URL (열지 않음, 참고용)

  • community.openai.com/t/introducing-gpt-5-6-series-sol-terra-and-luna-coming-july-9-10am-pt/ (릴리스 날짜 출처, 커뮤니티)
  • dataconomy.com/2026/07/10/openai-launches-gpt-5-6-... (릴리스 날짜, 블로그)
  • venturebeat.com/.../openai-unveils-gpt-5-6-...-limited-preview-partners-per-us-gov (⚠ 아래 인용금지 참고)
  • aipricing.guru/openai-pricing, benchlm.ai/openai/api-pricing, devtk.ai, cloudprice.net, requesty.ai, llmreference.com, orcarouter.ai (전부 애그리게이터, 가격 [MED])

확인된 사실 [신뢰도]

1. 현행 모델 라인업 — GPT-5.6 계열 (Sol / Terra / Luna)

GPT-5.6 는 실존하는 최신 패밀리다. base/mini/nano 네이밍을 버리고 3티어 이름(Sol=플래그십, Terra=밸런스, Luna=저가/고속)을 씀. OpenAI 1차 문서에서 모델 ID·컨텍스트·가격 전부 확인됨.

모델 모델 ID 컨텍스트 최대출력 입력 $/1M 캐시입력 $/1M 출력 $/1M 신뢰도
GPT-5.6 Sol (플래그십) gpt-5.6-sol 1,050,000 (1.05M) 128,000 $5.00 $0.50 $30.00 [HIGH] developers.openai.com
GPT-5.6 Terra (밸런스) gpt-5.6-terra 1.05M 128K $2.50 $0.25 $15.00 [HIGH] developers.openai.com
GPT-5.6 Luna (고속/저가) gpt-5.6-luna 1.05M 128K $1.00 $0.10 $6.00 [HIGH] developers.openai.com
  • 세 모델 모두 컨텍스트 1.05M, 최대출력 128K 로 동일 [HIGH] developers.openai.com/api/docs/models
  • 캐시입력가는 표준입력가의 정확히 1/10 (Sol $0.50 = $5.00 ÷ 10 등) [HIGH]
  • 공식 가이드 문구: "Start with GPT-5.6 Sol for complex reasoning and coding, choose GPT-5.6 Terra to balance intelligence and cost, or use GPT-5.6 Luna for cost-sensitive, high-volume workloads." [HIGH]

2. 롱컨텍스트 서차지 — 존재함 (>272K)

확인됨 [HIGH]. gpt-5.6-sol 공식 모델 페이지 인용:

"Prompts with >272K input tokens are priced at 2x input and 1.5x output for the full request."

즉 입력 토큰이 272,000 을 넘으면 그 요청 전체가 입력 2배·출력 1.5배로 과금된다. (128K 가 아니라 272K 가 경계다. 임무 질문의 "128K" 는 틀린 전제.) [HIGH] developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol

  • 이 서차지는 애그리게이터(cloudprice, requesty)에도 동일하게 나오지만 1차 문서에서 확정했으므로 [HIGH].

3. 나머지 라인업 (GPT-5.5 / 5.4)

developers.openai.com/api/docs/pricing 에서 확인 [HIGH]:

모델 모델 ID 입력 $/1M 캐시입력 출력 $/1M 신뢰도
GPT-5.5 gpt-5.5 $5.00 $0.50 $30.00 [HIGH]
GPT-5.5 Pro gpt-5.5-pro $30.00 — $180.00 [HIGH]
GPT-5.4 gpt-5.4 $2.50 $0.25 $15.00 [HIGH]
GPT-5.4 mini gpt-5.4-mini $0.75 $0.075 $4.50 [HIGH]
GPT-5.4 nano gpt-5.4-nano $0.20 $0.02 $1.25 [HIGH]
GPT-5.4 Pro gpt-5.4-pro $30.00 — $180.00 [HIGH]
  • 라인업 내 최저가 = gpt-5.4-nano ($0.20 입력). 플래그십 대비 약 25배 저렴. [HIGH]
  • Terra($2.50/$15)는 gpt-5.4 와 동일 가격대, Sol($5/$30)은 gpt-5.5 와 동일 가격대 — 5.6 은 같은 값에서 성능만 올린 세대교체로 보임. HIGH / 추론

4. 비용 절감 레버 (1차 확인)

  • 배치 API: 입력·출력 일괄 50% 할인 (비동기 작업). [HIGH] developers.openai.com/api/docs/pricing
  • 캐시 입력: 표준입력의 10% (위 표). [HIGH]
  • 리전 데이터 레지던시: 2026-03-05 이후 출시 모델에 10% 마크업. [HIGH] developers.openai.com/api/docs/pricing
  • Flex(반값)·Priority(2.5배) 티어: 애그리게이터(첫 검색)가 gpt-5.5 에 대해 언급. 1차 미확인 → [MED], 미확인 섹션.

API 표면 — Responses API vs Chat Completions [HIGH, developers.openai.com]

현황 / 권장

  • 공식 문구: "While Chat Completions remains supported, Responses is recommended for all new projects." [HIGH]
  • Chat Completions 는 deprecated 아님 — 둘 다 현행. 점진적 마이그레이션 허용. [HIGH]
  • Assistants API 는 폐기 수순 — sunset 2026-08-26, 기능은 Responses 로 흡수. [HIGH] responses-vs-chat-completions 가이드
  • Responses API 는 내부 벤치에서 추론 모델 기준 3% 개선(공식 주장). HIGH — 단 벤치 수치이므로 위키엔 인용하지 말 것.

Responses API 가 추가하는 것 [HIGH]

  • 상태 유지(stateful): store: true 로 추론·툴 출력을 턴 간 보존. previous_response_id 로 이어붙임.
  • 내장 서버측 툴: web search, file search, computer use, code interpreter, 원격 MCP — 직접 구현 없이 서버측 실행.
  • reasoning items: 암호화된 추론(encrypted_content)을 요청 간에 실어 나름.
  • 타입드 아이템 출력: output 배열이 typed Items (message, reasoning, function_call 등). Chat Completions 는 flat messages.
  • 상위 필드 구조: Responses 는 instructions + input 분리. Chat Completions 는 messages 배열에 통합.
  • 출력 접근: Responses response.output_text / response.output[] vs Chat completion.choices[0].message.content.

구조화 출력 (Structured Outputs) [HIGH]

  • 메커니즘: JSON schema 강제 준수. JSON mode(유효 JSON 만 보장)보다 강함 — 스키마 강제.
  • Chat Completions: response_format: { type: "json_schema", strict: true, schema: ... }
  • Responses API: text: { format: { type: "json_schema", strict: true, schema: ... } } ← 필드 위치 다름(text.format)
  • SDK 헬퍼: Python(Pydantic)·JS(Zod) 모두 .parse() 제공 — 스키마 변환·파싱 자동.
  • 지원 모델: gpt-4o-mini, gpt-4o-2024-08-06 이후 전부 포함(GPT-5 계열 포함). 공식: "For new projects, start with gpt-5.6."
  • 안전 거부(refusal)는 프로그램적으로 감지 가능한 필드로 명시적으로 나옴.
  • 스키마 첫 요청은 처리 지연 추가, 이후엔 캐시된 스키마로 오버헤드 없음.

함수 호출 (Function Calling) [HIGH]

  • 툴 정의 스키마: 두 API 동일 — type, name, description, parameters(JSON schema).
  • strict mode: strict: true → 스키마 신뢰 준수. 요구조건: "additionalProperties": false, 모든 필드 required, 선택 필드는 type: ["string","null"].
  • 공식 문구: "Setting strict to true will ensure function calls reliably adhere to the function schema, instead of being best effort."
  • tool_choice: "auto"(기본) / "required" / 특정 함수 강제. 두 API 공통.
  • parallel_tool_calls: 기본 true. false 로 턴당 0~1개 강제. (Chat Completions 파라미터)
  • Responses 는 freeform 텍스트 입력 custom 툴 지원. Chat Completions 는 주로 구조화된 function 툴.
  • 툴 결과 반환 형식 (핵심 차이):
  • Chat Completions: {"role":"tool", "tool_call_id": <id>, "content": <result>}
  • Responses API: {"type":"function_call_output", "call_id": <id>, "output": <result>}

추론/effort (GPT-5.6) [HIGH, developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning]

  • reasoning.effort 값: none, minimal, low, medium, high, xhigh, max. 기본 medium ("well-balanced point on the pareto curve of latency, performance and cost").
  • 추론 요약: summary 파라미터 = auto 또는 concise. raw 추론 토큰은 노출 안 함(요약만). 요약은 reasoning output item 의 summary 배열에.
  • 스테이트리스(store: false)일 때 output 의 reasoning item 에 encrypted_content 포함 — 다음 요청에 재생해 추론 연속성 유지.

스트리밍 [MED, 애그리게이터 + 부분적 공식]

  • OpenAI·Anthropic 모두 SSE(Server-Sent Events)로 델타 전송. [MED]
  • Responses API: 목적별로 그룹화된 typed SSE 이벤트(라이프사이클별). 구체 이벤트명은 이번에 1차 확인 못함 → 미확인.
  • OpenAI 는 usage 를 마지막 청크에 몰아 제공. Anthropic 은 시작 message 에 input tokens, 끝에 output tokens 병합. [MED] medium.com/percolation-labs

Anthropic Messages API 대응 (parity) — [혼합: OpenAI측 [HIGH/MED], Anthropic측은 규격서 §7 first-party]

portkey.ai 비교표 [MED, 애그리게이터] + 규격서의 Anthropic 1차 사실 결합:

항목 Chat Completions Responses API Anthropic Messages
엔드포인트 POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages
입력 구조 messages[] (role+content) input (+instructions), typed Items messages[] (role+content)
시스템 프롬프트 messages[] 안 system role top-level instructions top-level system 파라미터
툴 정의 tools[] 함수 스키마 tools[] + 서버측 내장툴 tools[] (strict: true top-level)
툴 결과 반환 {role:"tool", tool_call_id, content} {type:"function_call_output", call_id, output} user 턴에 tool_result 블록(tool_use_id)
구조화 출력 response_format.json_schema text.format.json_schema output_config.format.json_schema (구 top-level output_format deprecated)
병렬 툴 parallel_tool_calls 동일 기본 병렬, disable_parallel_tool_use
추론 노출 요약(summary), raw 미노출 요약 + encrypted_content 요약만(thinking.display:"summarized"), raw CoT 절대 미반환
추론 강도 reasoning.effort(none~max, 기본 medium) 동일 output_config.effort(low~max, 기본 high) + thinking:{type:"adaptive"}
응답 접근 choices[0].message.content output_text / output[] content[] typed 블록(text/thinking/tool_use)
스트리밍 SSE, usage 마지막 청크 SSE typed 이벤트 SSE content_block_start/delta/stop + message_delta/stop, input tokens 시작에

핵심 대응 포인트 [분석]: - OpenAI response_format/text.format ↔ Anthropic output_config.format — 셋 다 json_schema + strict/additionalProperties:false. - OpenAI strict: true(툴) ↔ Anthropic strict: true(툴 top-level, tool_choice 아님). 요구조건(additionalProperties:false + required)이 사실상 동일. - OpenAI reasoning.effort ↔ Anthropic output_config.effort — 둘 다 effort 레버. 단 Anthropic 은 effort 를 output_config 안에, OpenAI 는 reasoning 안에. - OpenAI 서버측 내장툴(web search 등)이 Responses 의 큰 차별점. Anthropic 도 서버툴(web_search_20260209 등) 존재하나 Messages API 안에서 선언. - 상태 유지: OpenAI Responses store:true/previous_response_id 는 서버 상태 저장. Anthropic Messages 는 무상태(매 요청 전체 히스토리 전송) — 대칭 아님.

엇갈리거나 미확인

  • 릴리스 날짜: community.openai.com 은 "Coming July 9 10am PT", dataconomy 는 "released publicly July 9, 2026". 커뮤니티·블로그 출처 → [MED]. 1차 openai.com/index/gpt-5-6/ 는 403 으로 직접 확인 실패. 날짜는 [MED] 로만.
  • 가용성(GA vs 프리뷰): 검색 결과가 상충. 한쪽(검색 요약)은 "released publicly July 9", 다른 쪽 venturebeat 는 "limited preview partners for now, ~20 orgs, per US Gov". 모순. 1차 미확인 → 어느 쪽도 확정 못함. (아래 인용금지 참고)
  • Flex 반값 / Priority 2.5배 티어: 첫 검색 요약이 gpt-5.5 에 대해 언급. developers.openai.com pricing 에선 배치 50%·데이터레지던시 10%만 확인. Flex/Priority 는 1차 미확인 → [MED].
  • 스트리밍 SSE 이벤트명(Responses): 구체 이벤트 타입(response.output_text.delta 등) 1차 문서로 이번에 확인 안 함. 미확인.
  • openai.com/pricing 본체 값: 403 으로 직접 확인 못함. 가격은 developers.openai.com(1차 대체 도메인)으로 확인했으므로 값 자체는 [HIGH], 다만 openai.com/pricing 원본 대조는 못함.
  • o4-mini ($0.55/$2.20): 첫 검색 요약에만 등장. developers.openai.com pricing 표에 없었음(GPT-5.4/5.5/5.6 만). 현행 여부 미확인 → [MED], 위키에 넣지 말 것.

⛔ 인용 금지 / 저신뢰 단일 출처

인용 금지 박스. 아래는 단일 저신뢰 출처거나 상호 모순이라 위키에 사실로 못 올린다. - venturebeat "only accessible to ~20 limited preview partners, per US Gov" — 단일 출처(venturebeat), 다른 검색 결과의 "released publicly"와 모순. 1차 미확인. 인용 금지. - 벤치마크 점수 전반: coderabbit.ai / datacamp / techjournal 등이 GPT-5.6 벤치 수치를 냄. 규격서 §5 에 따라 벤치 점수 인용 금지 + 빨리 썩음. 인용 금지. - aipricing.guru / benchlm.ai / techjournal.org 등 애그리게이터 고유 주장: 가격은 1차와 일치해 검증됐으나, 이 도메인들만 있는 값(예: 세부 티어·날짜)은 인용 금지.

원문 발췌 (핵심 인용)

  • developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-sol: "Prompts with >272K input tokens are priced at 2x input and 1.5x output for the full request." / Context Window: 1,050,000 tokens / Max Output: 128,000 / Input $5.00, Cached $0.50, Output $30.00.
  • developers.openai.com pricing: "Batch processing offers 50% discounts on input rates. Regional data residency adds a 10% markup for models released after March 5, 2026."
  • responses-vs-chat-completions: "While Chat Completions remains supported, Responses is recommended for all new projects." / "The Assistants API is being deprecated (sunset August 26, 2026), with its functionality incorporated into Responses."
  • structured-outputs: Chat = response_format:{type:"json_schema",strict:true}, Responses = text:{format:{type:"json_schema",strict:true,schema:...}}. "For new projects, start with gpt-5.6."
  • function-calling: 결과 반환 Chat {"role":"tool","tool_call_id":...,"content":...} vs Responses {"type":"function_call_output","call_id":...,"output":...}. "Setting strict to true will ensure function calls reliably adhere to the function schema, instead of being best effort."
  • reasoning: reasoning.effort ∈ {none, minimal, low, medium, high, xhigh, max}, 기본 medium. summary=auto|concise. stateless(store:false)면 reasoning item 에 encrypted_content.