GPT
GPT(지피티, Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI가 만드는 대규모 언어 모델 계열이다. ChatGPT를 움직이는 엔진이자, API로 직접 부를 수 있는 모델이기도 하다.
이 문서는 계열 전체를 다룬다. 채팅 서비스인 ChatGPT와는 별개의 문서다.
개요
GPT는 제품이 아니라 모델이다. 이 구분을 먼저 세워야 나머지가 정리된다.
| 이름 | 정체 |
|---|---|
| GPT | 모델. 이 문서 |
| ChatGPT | 그 모델을 쓰는 채팅 서비스 |
| OpenAI API | 개발자가 모델을 직접 부르는 경로 |
ChatGPT의 탑재 모델은 계속 교체된다. 그래서 둘을 한 문서에 섞으면 모델이 바뀔 때마다 제품 설명을 다시 써야 한다. 나눠 두면 그럴 일이 없다.
과금도 별개다. ChatGPT를 구독해도 API 호출은 따로 돈을 낸다.
이름 읽는 법
GPT의 이름 체계는 여러 번 바뀌었고, 그 흔적이 그대로 남아 있다. 그래서 이름만 보고 성능 순서를 알기 어렵다.
현재 규칙
2026년 7월 공개된 GPT-5.6부터 규칙이 정리됐다.
GPT-5.6 Sol │ └── 능력 등급 (각자의 주기로 올라간다) └────────── 세대
- 숫자는 세대
- Sol · Terra · Luna는 능력 등급
| 등급 | 자리 |
|---|---|
| Sol | 최전선 추론과 오래 도는 에이전트 작업 |
| Terra | 일상 작업용 균형형 |
| Luna | 가장 빠르고 저렴 |
Claude가 Opus·Sonnet·Haiku로 나누는 것과 같은 발상이다. 다음 세대가 나와도 이 이름은 유지된다.
o 계열이라는 예외
GPT 이름 혼란의 주범이다.
2024년 말부터 OpenAI는 추론에 특화된 별도 계열을 냈고,
여기에 o1, o3, o3-mini, o4-mini 라는
GPT가 붙지 않는 이름을 썼다.
같은 시기에 GPT-4o 도 있었다. o1 의 o와 4o 의 o는 다른 것이다.
번호가 크다고 최신이 아니다.
o3 는 GPT-4o 보다 나중에 나왔지만 번호는 작다.
o4-mini 는 o3 보다 나중이지만 GPT-4 와 무관하다.
두 계열의 번호가 서로 다른 축에서 매겨졌기 때문이다. GPT-5 이후 o 계열은 정리됐고, 지금은 Sol·Terra·Luna 하나의 축으로 통합됐다.
현행 모델
2026년 7월 9일 공개된 GPT-5.6 계열이 현행이다.[1]
| 모델 | 모델 ID | 컨텍스트 | 최대 출력 | 지식 기준일 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol |
105만 | 12.8만 | 2026년 2월 16일 |
| GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra |
105만 | 12.8만 | 2026년 2월 16일 |
| GPT-5.6 Luna | gpt-5.6-luna |
105만 | 12.8만 | 2026년 2월 16일 |
세 모델의 사양이 같다. 컨텍스트·최대 출력·지식 기준일이 전부 동일하고, 차이는 성능과 가격에 있다.
Luna 기준으로 총 컨텍스트 105만 토큰 중 최대 입력이 92.2만 토큰이다. 나머지는 출력과 내부 처리에 쓰인다.
지원 기능
세 모델 모두 다음을 지원한다.
- 스트리밍
- 구조화된 출력(structured outputs)
- 함수 호출(function calling)
- 파일 검색
- 이미지 입력
- 웹 검색
- 프롬프트 캐싱
이미지는 입력만 된다. 그림을 만들려면 별도의 이미지 생성 모델이 필요하며, 아래 텍스트 외의 GPT 모델 항목을 참고.
등급별 성격
공식 문서는 Sol을 "복잡한 전문 작업을 위한 최전선 모델"로 소개한다. Terra는 GPT-5.5에 필적하는 성능을 더 낮은 비용에 내는 자리이고, Luna는 가장 빠르고 저렴한 자리다.
세 모델 모두 추론 토큰(reasoning token)을 지원한다. 답하기 전에 내부적으로 생각하는 과정을 거치며, 그 토큰도 과금 대상이 된다.
텍스트 외의 GPT 모델
GPT라는 이름은 텍스트 모델에만 붙는 것이 아니다. 용도별로 별도 모델이 있고, 이름 규칙도 제각각이다.
| 용도 | 모델 | 설명 |
|---|---|---|
| 이미지 생성 | GPT Image 2 | 이미지 생성 모델 |
| 음성 합성 | GPT-4o mini TTS | 글을 음성으로 |
| 전사(받아쓰기) | GPT Transcribe | 정확도 중심 |
| GPT Live Transcribe | 실시간·저지연 | |
| 실시간 음성 | GPT-Realtime-2.1 · 2.1 mini · 2 | 도구 사용 가능 |
| GPT-Realtime-Translate | 음성→음성 번역 | |
| GPT-Realtime-Whisper | 스트리밍 음성→텍스트 |
텍스트 모델의 Sol·Terra·Luna 규칙이 여기에는 적용되지 않는다.
GPT-4o mini TTS 처럼 옛 세대 이름이 그대로 남아 있는 것도 있다.
이 계열들도 은퇴 일정이 따로 돈다. gpt-realtime, gpt-audio,
gpt-4o-audio 는 2026년 7월 20일 공지로 2027년 1월 20일 종료가 예고돼 있다.
가격
| 모델 | 입력 | 캐시된 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5.00 | $0.50 | $30.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $0.02 | $1.20 |
등급 사이의 가격 차가 매우 크다. Sol과 Luna는 25배 차이다. Claude 계열의 최상위·최하위 차이가 10배 안팎인 것과 비교하면 폭이 넓다.
작업에 맞춰 등급을 갈아 끼우는 것이 그만큼 중요해진다. 간단한 분류에 Sol을 쓰면 25배를 더 내는 셈이다.
캐시된 입력
프롬프트 캐싱이 적중하면 정가의 10%로 계산된다. 같은 시스템 프롬프트나 문서를 반복해 보내는 구조라면 여기서 비용이 크게 준다.
배치 API
급하지 않은 작업을 비동기로 처리하면 입력과 출력 모두 50% 할인된다.
| 모델 | 배치 입력 | 배치 출력 |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $2.50 | $15.00 |
| GPT-5.6 Terra | $1.00 | $6.00 |
| GPT-5.6 Luna | $0.10 | $0.60 |
공개 시점의 발표 가격과 지금 가격이 다르다.
GPT-5.6 공개 당시 발표된 가격은 Terra $2.50/$15, Luna $1/$6 이었다. 이후 Terra는 20%, Luna는 80% 인하돼 지금 값이 됐다.
블로그나 기사에 남아 있는 숫자가 공개 시점 것일 수 있으니 요금 페이지를 직접 보는 편이 안전하다.
비용을 줄이는 순서
효과가 큰 것부터 손대는 편이 낫다.
- 등급을 낮춘다 — Sol → Terra 는 60% 절감, Sol → Luna 는 96% 절감
- 프롬프트 캐싱을 켠다 — 반복되는 앞부분이 정가의 10%가 된다
- 배치로 돌린다 — 급하지 않은 작업은 50% 절감
- 컨텍스트를 줄인다 — 넣을 필요 없는 자료를 뺀다
1번의 효과가 압도적이다. 나머지를 아무리 최적화해도 등급 하나 낮추는 것을 이기기 어렵다.
간단한 계산으로 보면 이렇다. 입력 100만 토큰, 출력 10만 토큰을 처리한다고 할 때다.
| 조건 | 비용 |
|---|---|
| Sol, 최적화 없음 | $5.00 + $3.00 = $8.00 |
| Terra, 최적화 없음 | $2.00 + $1.20 = $3.20 |
| Luna, 최적화 없음 | $0.20 + $0.12 = $0.32 |
| Luna + 배치 | $0.10 + $0.06 = $0.16 |
같은 작업이 $8.00에서 $0.16까지 벌어진다. 물론 결과 품질이 같지 않으므로 어느 등급까지 내려도 되는지를 먼저 확인해야 한다. 그 확인 없이 등급만 낮추면 답을 다시 받느라 오히려 비용이 는다.
은퇴 일정
GPT 계열은 은퇴가 빠르고, 일정이 미리 공지된다. API에 모델 ID를 박아 쓰는 쪽이라면 이 표가 가장 실용적인 정보다.
| 공지 | 종료 | 대상 | 권장 대체 |
|---|---|---|---|
| 2026-04-22 | 2026-10-23 | gpt-3.5-turbo-0125 |
gpt-5.6-terra
|
| 2026-04-22 | 2026-10-23 | gpt-4-0613 · gpt-4-turbo |
gpt-5.6-sol
|
| 2026-04-22 | 2026-10-23 | o1-2024-12-17 · o3-mini-2025-01-31 |
gpt-5.6-sol
|
| 2026-06-11 | 2026-12-11 | gpt-5-2025-08-07 |
gpt-5.6-sol
|
| 2026-06-11 | 2026-12-11 | gpt-5-mini-2025-08-07 |
gpt-5.6-terra
|
| 2026-06-11 | 2026-12-11 | o3-2025-04-16 |
gpt-5.6-sol
|
| 2026-07-20 | 2027-01-20 | gpt-realtime · gpt-audio · gpt-4o-audio |
각 후속 버전 |
2026년 10월 23일에 GPT-3.5와 GPT-4 계열이 API에서 사라진다. 2026년 12월 11일에는 GPT-5와 o3까지 정리된다.
ChatGPT의 은퇴와 API의 은퇴는 날짜가 다르다.
GPT-4o와 GPT-5는 ChatGPT에서 2026년 2월 13일에 이미 내려갔다.
그런데 API에서는 gpt-4o 가 아직 살아 있고,
gpt-5-2025-08-07 은 2026년 12월 11일에 종료된다.
한쪽에서 사라졌다고 다른 쪽도 사라진 것이 아니다. 쓰는 경로에 맞는 일정을 확인해야 한다.
세대별 역사
모델 ID에 붙은 날짜가 그대로 기록이 된다. 확인 가능한 것만 정리한다.
| 시점 | 모델 | 비고 |
|---|---|---|
| 2018년 | GPT-1 | 계열의 시작 |
| 2023년 6월 | gpt-4-0613 |
GPT-4 스냅샷 |
| 2024년 1월 | gpt-3.5-turbo-0125 |
GPT-3.5 마지막 스냅샷 |
| 2024년 12월 | o1-2024-12-17 |
추론 특화 o 계열 시작 |
| 2025년 1월 | o3-mini-2025-01-31 |
|
| 2025년 4월 | o3-2025-04-16 |
|
| 2025년 8월 7일 | gpt-5-2025-08-07 |
GPT-5 |
| 2026년 | GPT-5.5 | |
| 2026년 7월 9일 | GPT-5.6 Sol · Terra · Luna | 등급 체계 정리 |
2024년 말~2025년이 가장 어지러웠던 시기다. GPT-4o와 o1이 함께 있었고, o3와 o4-mini가 뒤이어 나오면서 무엇이 최신인지 알기 어려웠다. GPT-5.6의 Sol·Terra·Luna 체계는 이 문제를 정리하려는 시도로 보인다.
컨텍스트가 늘어난 폭
세대를 거치며 가장 크게 달라진 수치가 컨텍스트다. GPT-3.5 시절 수천 토큰 수준이던 것이 지금은 105만 토큰이다.
이 변화가 사용 방식을 바꿨다. 예전에는 긴 문서를 잘라 넣고 요약을 이어 붙이는 작업이 필요했지만, 지금은 통째로 넣는 쪽이 대개 낫다.
다만 컨텍스트가 크다고 다 넣는 것이 좋은 것은 아니다. 넣은 만큼 입력 토큰으로 과금되고, 관련 없는 자료가 많으면 답이 오히려 흐려진다. 자세한 것은 컨텍스트 윈도우 문서를 참고.
gpt-oss — 오픈 웨이트로 나온 GPT
OpenAI가 가중치를 공개한 모델도 있다.
| 모델 | 전체 파라미터 | 필요 메모리 | 라이선스 |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-120b | 약 1,168억 | 80GB (GPU 한 장) | Apache-2.0 |
| gpt-oss-20b | 약 209억 | 16GB | Apache-2.0 |
MoE(전문가 혼합) 구조로, gpt-oss-120b는 토큰당 약 51억 개의 파라미터만 실제로 쓴다. 그래서 전체 크기에 비해 가볍게 돈다.
Apache-2.0이라 사용 제한 조항이 없다. 상업적으로 쓰는 데 조건이 붙지 않고, Llama처럼 이름 규칙이나 표시 의무도 없다.
OpenAI는 gpt-oss-120b가 핵심 추론 벤치마크에서 o4-mini에 근접한 성능을 낸다고 발표했다. 가중치는 Hugging Face에서 받을 수 있고, Ollama·vLLM·llama.cpp 등으로 돌린다.
처음부터 MXFP4로 양자화된 상태로 배포되기 때문에 위 표의 메모리 수치가 이미 그 결과다. gpt-oss-20b의 16GB는 고사양 개인 PC로도 닿는 범위다.
gpt-oss는 GPT-5.6과 성능이 같지 않다.
이름에 GPT가 들어가고 OpenAI가 냈다는 이유로 최전선 모델과 같은 것으로 오해하기 쉽다. gpt-oss는 별도 계열이며, 발표된 비교 대상도 o4-mini다.
"OpenAI 모델을 무료로 내 서버에서 돌린다"는 말은 맞지만, 그것이 GPT-5.6 Sol을 돌린다는 뜻은 아니다.
최고 성능이 필요하다 → GPT-5.6 Sol (API)
대부분의 작업 → GPT-5.6 Terra. Sol의 40% 가격
대량 처리·저비용 → GPT-5.6 Luna. Sol의 4% 가격
데이터를 밖으로 못 보낸다 → gpt-oss (Apache-2.0, 자체 실행)
경쟁 계열과 비교
| 항목 | GPT-5.6 | Claude 5 계열 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 개발사 | OpenAI | Anthropic | |
| 컨텍스트 | 105만 | 100만 | 비슷 |
| 최대 출력 | 12.8만 | 12.8만 | 같음 |
| 최상위 입력가 | $5 (Sol) | $10 (Fable 5) | |
| 최하위 입력가 | $0.20 (Luna) | $1 (Haiku 4.5) | GPT 쪽이 낮다 |
| 등급 간 가격 폭 | 25배 | 10배 | GPT 쪽이 넓다 |
| 등급 이름 | Sol · Terra · Luna | Opus · Sonnet · Haiku | |
| 오픈 웨이트 | gpt-oss (Apache-2.0) | 없음 | GPT 쪽만 있다 |
두 계열의 접근이 다른 지점이 둘 있다.
① 저가 구간의 깊이 — Luna의 $0.20은 대량 처리 작업의 비용 계산을 바꿀 만한 값이다. 등급을 잘 나눠 쓰면 전체 비용이 크게 달라진다.
② 가중치 공개 — OpenAI는 gpt-oss로 Apache-2.0 모델을 냈고, Anthropic은 내지 않았다. 데이터를 외부로 보낼 수 없는 환경에서는 이 차이가 결정적이다.
성능 비교는 벤치마크와 측정 시점에 따라 달라지므로 이 표에 넣지 않는다. 내 작업 기준으로 직접 돌려 보는 것 외에 방법이 없다.
어디서 쓸 수 있나
| 경로 | 특징 |
|---|---|
| OpenAI API | 직접 호출. 모델과 파라미터를 전부 고른다 |
| ChatGPT | 채팅 서비스. 구독제. 플랜에 따라 쓰는 등급이 다르다 |
| Codex | 코딩 에이전트. 토큰 기준 과금 |
| GitHub Copilot | 선택 가능한 모델 중 하나로 제공 |
| Microsoft Azure | Azure OpenAI 경로 |
경로에 따라 이름과 과금이 달라진다. ChatGPT는 등급 이름을 그대로 노출하지 않는 경우가 있고, API는 모델 ID를 직접 적는다.
한계
① 지식 기준일이 있다
GPT-5.6 계열의 지식 기준일은 2026년 2월 16일이다. 그 이후의 사건·제품·가격은 모른다. 웹 검색 기능을 붙이면 보완되지만, 모델 자체의 지식이 갱신되는 것은 아니다.
② 은퇴가 빠르다
이 문서의 은퇴 표가 그 증거다. 2026년 10월과 12월에 여러 모델이 한꺼번에 정리된다. 특정 모델에 맞춰 프롬프트를 다듬어 놨다면 그 작업이 주기적으로 반복된다.
③ 이름이 성능 순서를 알려 주지 않는다
o 계열과 GPT 계열의 번호가 다른 축에서 매겨진 탓에, 지금도 과거 모델 이름을 보면 순서를 짐작하기 어렵다.
④ 매개변수 수를 공개하지 않는다
비공개 모델의 크기는 발표되지 않는다. 인터넷에 추정치가 떠돌지만 확인된 숫자가 아니다. gpt-oss만 예외적으로 공개돼 있다.
⑤ 이미지를 만들지 못한다
이미지를 입력받아 이해할 수는 있지만 출력은 텍스트뿐이다. 그림 생성은 별도 모델의 몫이다.
⑥ 가중치를 받을 수 없다 (gpt-oss 제외)
GPT-5.6 계열은 비공개다. 자체 서버에서 돌릴 수 없어, 전송 자체가 금지된 환경에서는 gpt-oss나 다른 오픈 웨이트 모델을 봐야 한다.
자주 묻는 것
GPT-5.6이 GPT-5보다 좋은가?
그렇다. 세대가 올라간 것이고, GPT-5는 2026년 12월 11일 API에서 종료된다.
Sol·Terra·Luna 중 뭘 써야 하나?
Terra부터 보는 편이 무난하다. Sol의 40% 가격에 일상 작업을 감당하도록 만든 등급이다. 어려운 추론이 필요하면 Sol, 대량 처리면 Luna로 옮긴다.
Luna가 Sol보다 25배 싼데 성능은 얼마나 차이 나나?
작업에 따라 크게 다르다. 사양(컨텍스트·최대 출력·지식 기준일)은 같고 성능만 다르므로, 내 작업에서 어느 정도 차이가 나는지는 직접 돌려 봐야 안다. 용도가 좁고 명확할수록 격차가 줄어드는 경향이 있다.
o3나 o1을 아직 쓸 수 있나?
o1 과 o3-mini 는 2026년 10월 23일,
o3 는 2026년 12월 11일에 종료된다. 옮겨야 한다.
GPT를 내려받아 내 서버에서 돌릴 수 있나?
gpt-oss만 가능하다. Apache-2.0으로 공개돼 있다. GPT-5.6 계열은 비공개라 불가능하다.
ChatGPT를 구독하면 API도 쓸 수 있나?
아니다. 완전히 별개로 과금된다.
컨텍스트가 105만이면 그만큼 다 넣을 수 있나?
아니다. Luna 기준 최대 입력이 92.2만 토큰이다. 나머지는 출력과 내부 처리 몫이다.
모델 ID에 날짜가 붙은 것과 안 붙은 것의 차이는?
gpt-5-2025-08-07 처럼 날짜가 붙은 것은 특정 시점의 스냅샷이다.
은퇴 공지도 이 단위로 나온다. 날짜 없는 이름은 최신 스냅샷을 가리키는 경우가 있어,
동작이 예고 없이 바뀌면 곤란한 시스템이라면 날짜가 붙은 ID를 쓰는 편이 안전하다.
추론 토큰도 돈을 내나?
낸다. 답하기 전 내부적으로 생각하는 과정에서 나온 토큰도 출력 토큰으로 계산된다. 출력이 입력보다 6배 비싸므로 체감 비용이 예상보다 커지는 원인이 되기도 한다.
이미지도 만들 수 있나?
텍스트 모델은 못 만든다. GPT Image 2 라는 별도 모델을 쓴다.
음성으로 대화하려면?
GPT-Realtime 계열을 쓴다. 다만 이 계열은 은퇴 주기가 따로 돌아,
2027년 1월 20일에 여러 모델이 후속 버전으로 교체된다.
여담
GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자다. "생성형", "사전 학습된", "트랜스포머"를 그대로 이어 붙인 이름이라 기술 설명이 곧 제품명이 된 드문 경우다.
Sol·Terra·Luna는 라틴어로 해·땅·달이다. Claude가 문학 형식 (하이쿠·소네트·작품)에서 이름을 가져온 것과 대비된다. 두 회사 모두 숫자만으로는 등급을 표현할 수 없다는 결론에 이르러 별도의 이름 축을 만든 셈이다.
가장 혼란스러웠던 이름은 GPT-4o 와 o1 이 공존하던 시기다.
"4o의 o"와 "o1의 o"가 다른 뜻인데 같은 시기에 쓰였고,
그 뒤 o3·o4-mini가 나오면서 GPT-4 와 o4 라는
비슷한 이름이 서로 무관한 상태가 됐다.
이름 이야기가 사소해 보이지만 고르는 사람에게는 그렇지 않다. 등급 사이 가격 차가 25배나 되는데 이름으로 순서를 알 수 없으면, 비싼 모델을 쓸 필요 없는 작업에 계속 비싼 모델을 쓰게 된다.
