이 영상에서 단테는 OpenAI가 공개한 GPT-6.1 Sol이 기존 GPT-6 Sol과 같은 가격으로 무엇이 달라졌는지, 더 비싼 GPT-6 Astra와는 어떤 차이가 있는지 살펴봤습니다. 공식 발표 내용, 외부 개발자의 실제 사용 사례, 그리고 단테가 직접 세 모델로 만든 게임의 결과·시간·토큰 비용을 함께 비교합니다. Sol을 이미 쓰고 있거나, 리뷰와 구현에 어떤 모델을 배치할지 고민하는 개발자에게 도움이 되는 내용입니다.
새 Sol에서 달라진 점
영상 게시 시점(2026-09-29) 기준으로 GPT-6.1 Sol은 최신 클라이언트로 업데이트한 뒤 Work나 Codex의 모델 목록에서 선택할 수 있습니다. 조직 계정은 관리자 설정에 따라 제공 범위가 달라질 수 있습니다.
가격 구조는 다음과 같이 정리됩니다.
- 입력·출력 가격은 이전 Sol과 같습니다.
- 캐시 입력 가격은 절반으로 내려갔습니다. 100만 토큰당 6.1 Sol은 10센트, 이전 Sol은 20센트, Astra는 1달러입니다.
- Astra와 비교하면 입력·출력 가격이 5분의 1 수준입니다.
성능 면에서는 OpenAI 발표 기준으로 DeepSWE 평가에서 6.1 Sol이 Astra와 같은 점수를 냈고, 기존 Sol보다 6.4%포인트 높았습니다. 다만 더 어려운 과학 연구 작업에서는 여전히 Astra가 최고점이었고, 새 Sol은 그보다 아래에서 훨씬 적은 비용으로 결과를 냈다는 설명입니다.
실제 개발 사례: 화면을 떠났다 돌아오는 흐름을 읽은 리뷰
영상은 T3 Code 개발자가 공개한 사례를 소개합니다. 작업용 폴더를 준비하는 도중 다른 대화로 갔다가 돌아오면 진행 화면이 사라지는 버그가 있었습니다. 뒤에서는 파일 다운로드와 설치가 계속되는데, 화면은 비어 있고 목록에는 준비가 끝난 것처럼 표시됐습니다. 원인은 진행 상태를 지금 열려 있는 화면 안에만 보관한 것이었습니다. 그래서 작업을 시작할 때 서버에도 준비 중 상태를 남기고, 다시 들어오면 그 상태를 읽어 진행 화면을 이어 보여 주도록 고쳤습니다.
개발자가 이 수정본을 Sol에게 다시 읽혔을 때, Sol은 화면 복구 여부만 봐서는 놓치기 쉬운 두 가지를 짚었습니다.
- 에이전트가 이미 작업을 시작했는데도 다음 메시지를 보내지 못하는 경우
- 복구한 진행 화면이 너무 일찍 사라지는 경우
설치 스크립트는 뒤에서 계속 돌 수 있기 때문에, "에이전트가 시작됐는가"와 "설치가 전부 끝났는가"를 같은 조건으로 묶으면 대화까지 막혀 버립니다. 최종 코드는 에이전트 시작 여부를 따로 확인해, 설치가 남아 있어도 후속 메시지를 보낼 수 있게 바뀌었습니다. 개발자는 Sol의 지적을 코드를 작성한 Claude에 전달하고, 수정된 코드를 다시 Sol로 리뷰하는 방식으로 진행했다고 설명합니다.
리뷰 성능과 캐시 비용, 그리고 장기 작업의 한계
더 큰 규모의 공개 실험도 있습니다. Orchestrator V2 변경 사항을 여러 모델에 리뷰시킨 결과, 개발자의 자체 평가에서 6.1 Sol은 8.21점, Astra는 8.22점으로 거의 같았습니다. 비용은 Sol이 2.97달러, Astra가 5.84달러였고, 시간도 Sol이 11분대, Astra가 14분대였습니다.
여기서 단테가 주목한 숫자는 캐시 비율 95%입니다. 입력 대부분이 이미 읽었던 내용을 다시 쓰는 요청이었기 때문에 캐시 단가 인하의 효과가 컸습니다. 같은 토큰을 캐시 할인 없이 계산하면 22.80달러였다고 합니다. Sol은 이 리뷰에서 도구를 198번 호출하고 하위 에이전트 두 개를 병렬로 돌렸습니다. 여러 파일을 오가며 읽는 리뷰 작업에서 이 가격이 나왔다는 점이 의미가 있습니다.
반면 TypeScript 프로젝트를 Rust로 옮기는 장기 작업에서는 평가가 좋지 않았습니다. 며칠을 맡겨도 뚜렷한 진전이 없었고, 작성된 코드를 추적하며 문제를 좁히는 데는 강했지만 큰 작업이 막혔을 때 접근 자체를 바꾸는 판단은 부족했다는 평가입니다. 개발자는 결국 Opus로 다시 시작해 동작하는 결과를 얻었고, Opus로 구현하고 Sol로 조사·리뷰하는 조합을 택했습니다. 게임 제작에서도 Sol로 만든 잠수함 게임은 입체 요소는 잘 나왔지만 설명이 너무 많고 조작이 어색하다는 지적을 받았습니다.
직접 만든 게임으로 본 세 모델 비교
단테는 Codex CLI 0.159.0, reasoning medium 설정으로 GPT-6 Sol, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra에 같은 게임을 만들게 했습니다. 비용은 실행 기록의 토큰 사용량을 Standard API 단가로 환산한 금액이며 구독 청구액이 아닙니다.
수족관 게임(모델당 1회 실행)
| 모델 | 비용 | 출력 토큰 |
|---|---|---|
| GPT-6 Sol | 약 $0.352 | 약 1만 9천 |
| GPT-6.1 Sol | 약 $0.215 | 약 1만 7백 |
| GPT-6 Astra | 약 $0.975 | 약 8천 6백 |
세 모델 모두 먹이를 주고 물고기를 키우는 기본 플레이를 만들었고, 분위기와 물고기 표현에서 차이가 났습니다. Astra는 출력 토큰이 가장 적었지만 단가 차이 때문에 새 Sol이 약 4.5배 저렴했습니다.
3D 레이싱(제작 후 공통 시각 보완 요청 1회 포함)
| 모델 | 비용 |
|---|---|
| GPT-6 Sol | 약 $0.611 |
| GPT-6.1 Sol | 약 $0.579 |
| GPT-6 Astra | 약 $2.167 |
같은 도로 재질과 하늘 자산을 주고 만들었습니다. 새 Sol은 주변 도로를 넓게 보여 주고, Astra는 차체를 크게 잡아 속도감이 강했습니다. 단테는 화면 구성과 자동차 비율에서 Astra 결과가 가장 마음에 들었다고 밝혔습니다. 출력 토큰은 Astra 약 1만 7천, 두 Sol은 각각 약 2만 3천이었고 가격 차이는 약 3.7배였습니다.
실행 시간은 이번 실행에서 Astra가 더 짧았습니다. 수족관은 Astra 약 4분 반, 새 Sol 6분 이상이었고, 레이싱은 Astra 7분 반, 새 Sol 13분대였습니다.
어디에 먼저 써 볼까
단테는 새 Sol을 기존 프로젝트의 리뷰에 먼저 써 보겠다고 말합니다. 변경한 코드가 다른 화면이나 다음 작업에 어떤 영향을 주는지 읽히는 용도로, 범위가 분명한 조사에도 잘 맞아 보인다는 판단입니다. 새로 만드는 작업은 결과와 시간을 보고 고르면 되며, 원하는 화면이 Astra에서 더 잘 나오고 기다리는 시간도 짧다면 추가 비용을 낼 이유가 있습니다. 여러 시안을 빠르게 뽑아 보는 상황이라면 새 Sol의 가격이 매력적입니다.
정리
- GPT-6.1 Sol은 입력·출력 가격은 그대로, 캐시 입력은 절반으로 낮아졌고 DeepSWE에서 Astra와 같은 점수를 냈습니다.
- 캐시 비중이 높은 코드 리뷰에서는 Astra와 비슷한 평가를 절반 이하 비용으로 받은 사례가 있습니다.
- 막힌 장기 작업에서 접근을 바꾸는 판단은 약하다는 평가가 있어, 구현은 다른 모델·리뷰는 Sol로 나누는 조합이 소개됐습니다.
- 직접 만든 게임에서는 새 Sol이 3.7~4.5배 저렴했지만, 시간과 화면 완성도는 이번 실행에서 Astra가 앞섰습니다.
- 기존 Sol 사용자라면 평소 하던 리뷰와 작은 구현부터 6.1로 옮겨 보는 것이 단테의 제안입니다.