요즘 챗GPT 켤 때마다 모델 고르는 드롭다운 앞에서 한참 멈칫합니다. 어제까지 GPT-5 하나 쓰던 게 오늘 보니 GPT-5.6이 떠 있는데, 그것도 하나가 아니라 솔, 테라, 루나 셋으로 나뉘어 있더라구요. 이게 뭔가 싶어서 오픈AI 공식 발표랑 관련 기사들을 쭉 훑어봤습니다. 결론부터 말하면 이거, 그냥 이름만 바꾼 마케팅이 아니라 쓰는 목적 자체가 갈리게 설계된 거였습니다.
솔, 테라, 루나. 이름부터 다른 이유
9일(현지시간) 오픈AI가 GPT-5.6을 정식 출시하면서 세 가지 세부 모델로 나눠 내놨습니다. 솔은 최고 성능 버전, 루나는 속도와 비용 효율에 초점을 맞춘 버전, 테라는 그 중간에서 일상 업무에 맞춘 균형형입니다. 이 세 이름과 역할 구분은 국내 매체 두 곳(디지털투데이, 전자신문)이 동일하게 전하고 있어서 골격으로 봐도 될 것 같습니다.
왜 하나로 안 몰아넣고 셋으로 쪼갰을까 궁금하실 텐데, 오픈AI가 밝힌 논리는 간단합니다. 어려운 작업엔 자원을 왕창 태우고, 가벼운 반복 작업엔 굳이 비싼 모델을 돌릴 필요가 없다는 겁니다. 제가 예전에 바이브 코딩으로 자동화 프로그램 이것저것 만들어볼 때도 느낀 건데, 간단한 스크립트 하나 돌리는 데 제일 비싼 모델 쓰는 거랑 복잡한 로직 짤 때 쓰는 거랑 체감이 확 다르거든요. 그 감각을 오픈AI가 아예 상품 구조로 만들어버린 셈입니다.
그래서 솔·테라·루나는 각각 언제 써야 할까
정리하면 이렇습니다. 복잡한 코딩, 여러 단계를 거쳐야 하는 조사·분석 작업이면 솔 쪽이 맞고, 이메일 정리나 문서 요약처럼 일상적인 업무라면 테라로 충분합니다. 단순 반복 질의응답이나 속도가 중요한 상황이면 루나가 지갑에도, 대기 시간에도 유리합니다. 솔에는 울트라 모드라는 것도 있는데, 여러 하위 모델에 작업을 나눠 맡기고 병렬로 처리하게 하는 방식이라 복잡한 작업을 더 빠르게 끝내는 데 쓰인다고 합니다.
숫자로 보는 체감 성능차
오픈AI가 공식 블로그에서 공개한 수치를 보면, 55개 분야 업무 워크플로우를 평가하는 ‘에이전트 마지막 시험(Agents’ Last Exam)’에서 솔이 53.6점을 기록해 앤트로픽 클로드 페이블5(적응형 추론)를 13.1점 앞섰다고 합니다. 추론 강도를 중간으로 낮춰도 11.4점 차이를 유지하면서 비용은 약 4분의 1 수준이었다는 게 오픈AI 측 설명입니다. 테라와 루나도 페이블5 대비 약 16분의 1 비용으로 비슷하거나 나은 결과를 냈다고 하고요.
숫자만 보면 감이 잘 안 오실 텐데, 쉽게 말해 같은 결과를 내는 데 드는 돈이 확 줄었다는 뜻입니다. 매달 API 비용 청구서 받아보시는 분이라면 이 차이가 체감상 꽤 클 겁니다. 실제로 샘 알트먼 오픈AI CEO는 CNBC 인터뷰에서 솔이 에이전트 코딩 작업에서 앤트로픽 최신 모델보다 토큰 효율이 54% 높다고 말하면서 “이제 모든 기업이 지출과 AI로 얻는 가치를 함께 고민한다”고 했다는데, 이 발언이 왜 나왔는지 숫자를 보고 나니 이해가 되더라구요.
클로드 페이블과 비교, 실무엔 뭐가 나을까
이 부분은 자료를 보다가 재밌었던 지점인데, 실제 사용자들 반응이 완전히 갈립니다. 매직패스AI CEO 피에트로 스키라노는 X(트위터)에 “몇 달간 테스트해봤는데 과장 없이 최고 모델이다. 빠르고 똑똑하고 진짜로 창의적”이라고 썼고, T3챗 CEO 테오 브라운도 “솔은 컴퓨터 사용 면에서 세계 최고 수준”이라고 평가했습니다.
반대로 페이블 손을 들어주는 목소리도 있습니다
투자자 맷 슈머는 “놀라운 모델이지만 테스트한 거의 모든 작업에서 페이블이 더 나았다”고 했고, 에브리 CEO 댄 십퍼는 GPT-5를 포르쉐에, 페이블을 은하를 가로지르는 워프 드라이브에 비유하면서 “동네를 돌아다니는 데 필요한 도구라면 5.6을, 은하를 가로질러야 한다면 페이블을 쓰라”고 정리했습니다. 악시오스 보도에 따르면 테스트 이용자들 사이에서는 페이블이 원초적인 지능 면에서 낫다고 보는 경우가 많지만, GPT-5.6이 일상 작업에서는 더 신뢰할 수 있는 모델로 인식되고 있다고 합니다.
제 나름대로 정리해보면, 아주 어려운 단발성 문제 하나를 깊게 파고들어야 한다면 페이블 쪽 얘기가 더 솔깃하고, 매일 반복하는 업무를 안정적으로 돌려야 한다면 GPT-5.6 계열이 더 무난해 보입니다. 다만 이건 어디까지나 인용된 개인 평가들을 종합한 인상이고, 공식 벤치마크와 실제 체감이 항상 같이 가는 건 아니라는 점은 감안하시는 게 좋을 것 같습니다.
챗GPT 워크, 코파일럿, 그리고 정부 검증이라는 변수
이번 발표에서 모델 자체 못지않게 눈에 띈 게 챗GPT 워크입니다. 연결된 앱과 파일에서 맥락을 모아 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션까지 만들어주는 GPT-5.6 기반 에이전트인데, 맥과 윈도 앱에 먼저 전체 이용자 대상으로 출시됐고 웹 버전은 이후에 나온다고 합니다. 전자신문은 이 도구가 앤트로픽 클로드 코워크나 마이크로소프트 코파일럿 코워크와 시장에서 경쟁할 것으로 전망된다고 전했습니다.
그럼 MS 365 코파일럿에 이 모델이 그대로 들어가는 걸까
여기서 솔직히 짚고 넘어가야 할 부분이 있습니다. 참고한 자료들에는 챗GPT 워크가 코파일럿 코워크와 ‘경쟁 상대’로 언급될 뿐, GPT-5.6이 MS 365 코파일럿에 실제로 도입된다는 내용은 나와 있지 않습니다. 따라서 코파일럿 사용자 입장에서 업무가 당장 어떻게 바뀔지는 아직 확인되지 않은 부분으로 남겨두는 게 맞을 것 같습니다. 섣불리 도입을 기정사실처럼 얘기하는 건 자료에 없는 얘기를 지어내는 셈이라서요.
한 가지 더 흥미로운 배경은, 이번 GPT-5.6이 트럼프 행정부의 첨단 AI 모델 사전 검증 행정명령에 따라 지난달 26일 일부 기관에 먼저 공개됐다가 2주 만에 일반에 풀렸다는 점입니다. 올트먼 CEO는 CNBC 인터뷰에서 러트닉 상무장관, 베선트 재무장관, 케언크로스 국가사이버국장 등과 의견을 조율했고 “많은 변경 사항을 반영했다”고 밝혔는데, 구체적으로 뭘 고쳤는지는 공개하지 않았습니다. 예전에 오픈AI가 “정부 승인 절차가 장기적인 표준이 되어서는 안 된다”고 했던 걸 생각하면, 이번 발언은 한발 물러선 것으로 읽힙니다. 정부 지분 제공설에 대해서는 “부정확한 내용이 많다”고 선을 그었고, 연내 IPO 여부는 “모르겠다”고 답했다고 합니다.
결국 이번 발표를 한마디로 정리하면, 오픈AI가 성능 경쟁에서 한 발 물러나 ‘지출 대비 가치’라는 실용적인 기준으로 판을 다시 짠 것 같다는 인상입니다. 어떤 모델을 써야 할지는 지갑 사정과 작업 난이도를 먼저 따져보는 게 순서일 것 같고, 페이블과의 우열은 당분간 각자 써보고 판단할 몫으로 남겨두는 게 정직한 결론이 아닐까 싶습니다.
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이 글은 작성 시점(2026년 7월) 공개된 자료를 기준으로 정리한 것으로, 모델 스펙과 정책은 이후 변경될 수 있습니다.