GPT 5.6 Sol API: 요금, 플레이그라운드 및 예제

복잡한 코딩과 분석을 위한 GPT 5.6 Sol API 요금, 추론 설정, 연동 예제를 확인하세요. 플레이그라운드는 텍스트 채팅을 지원합니다.

GPT 5.6 Sol API 요금 및 청구

API 비교

입력 토큰 0~272K개

공식 가격

입력: $4.0000 /M
출력: $20.0000 /M
캐시 입력: $0.4000 /M
캐시 쓰기: $5.0000 /M

API Hop 요금 절감 70%

입력: $1.2000 /M
출력: $6.0000 /M
캐시 입력: $0.1200 /M
캐시 쓰기: $1.5000 /M

입력 토큰 272.001K~922K개

공식 가격

입력: $8.0000 /M
출력: $30.0000 /M
캐시 입력: $0.8000 /M
캐시 쓰기: $10.0000 /M

API Hop 요금 절감 70%

입력: $2.4000 /M
출력: $9.0000 /M
캐시 입력: $0.2400 /M
캐시 쓰기: $3.0000 /M

독립적으로 검증되지 않은 참고 가격입니다. 비용을 비교하기 전에 제공업체의 현재 요금, 청구 단위 및 적용 조건을 확인하세요.

GPT 5.6 Sol 온라인 채팅 도구

모델 설정

모델

메모리

스트리밍 응답

고급 매개변수

최대 출력 토큰선택 사항이며 비워 두면 공급자의 기본값을 사용합니다. 추론도 출력 토큰을 사용할 수 있으며 허용량이 클수록 비용이 증가할 수 있습니다.

시스템 프롬프트

0자 이상(0/고정 제한 없음)

고정 글자 수 제한은 없지만 전체 요청은 요청 크기 및 모델 컨텍스트 제한을 따릅니다. 토큰 수가 아닙니다.

온도

0 – 2

Top P

0 – 1

빈도 페널티

-2 – 2

존재 페널티

-2 – 2

중지 시퀀스

오늘 무엇을 도와드릴까요?

아직 응답 데이터가 없습니다

준비됨

API Hop 실제 기록 샘플

2026년 10월 22일 API Hop을 통해 기록했습니다. 각 결과는 명시된 모델 및 모드로 실행한 한 번의 요청이며 성공률, 속도, 프로덕션 품질을 보장하지 않습니다. 아래 모델 답변은 원래 언어를 유지합니다.

결제 웹훅 재시도 검토

gpt-5.6-sol · code-review · 2026-10-22T12:26:37.863Z

원문 발췌

**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.

전체 모델 응답(수정 없음)

**Observed Facts**
- Every failed POST is retried three times.
- No idempotency key is stored.
- The balance is debited before the response is sent.

**Conditional Risks**
- If the debit succeeds but the response fails or is lost, a retry may debit the balance again.
- If each retry independently performs the debit, one logical payment could produce multiple charges.
- If retries overlap, concurrent requests could each debit the balance because no stored idempotency record distinguishes the original request from duplicates.
- The maximum number of duplicate debits is unclear because “retried three times” does not specify whether that means three additional attempts or three attempts total.

**Proposed Changes**
- Require a unique idempotency key for each logical payment, and reuse that same key on every retry.
- Persist the idempotency key and payment outcome so repeated POSTs return the previously recorded result without another debit.
- Make recording the idempotency result and applying the debit atomic: both succeed together, or neither succeeds.
- Define the retry policy explicitly, including whether “three times” means three retries after the initial attempt.
- Do not rely on successfully sending the response to determine whether the debit occurred; retries must consult the stored outcome.

**Unexecuted Acceptance Tests**
1. **Lost response after debit:** Submit a payment, simulate failure after the debit but before the response is received, and retry three times with the same idempotency key. Verify exactly one debit occurs and every retry returns the same recorded outcome.
2. **Concurrent duplicate requests:** Send multiple simultaneous POSTs with the same idempotency key. Verify exactly one request applies the debit and all requests receive a consistent result.
3. **Failure before debit:** Simulate a failure before either the debit or idempotency outcome is committed, then retry with the same key. Verify the balance is ultimately debited no more than once and no incomplete record incorrectly reports success.

답변은 관찰된 사실, 조건부 위험, 실행하지 않은 테스트를 구분합니다. 코드나 결제 시스템을 실행하지 않았습니다. 입력 사용량은 API 보고를 그대로 재현하며 보이는 프롬프트보다 훨씬 큽니다. 청구는 독립적으로 검증하지 않았으며 이 토큰 수는 비용이 아닙니다.

전체 요청 및 입력

POST /v1/chat-completions

{
  "model": "gpt-5.6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Review this fictional payment-webhook policy: every failed POST is retried three times, no idempotency key is stored, and the balance is debited before the response is sent. Identify duplicate-charge risks, propose minimal changes and three acceptance tests. Use only these facts; do not assume access to code, tools or production systems. Return at most 600 words. Separate observed facts, conditional risks, proposed changes and unexecuted acceptance tests."
    }
  ],
  "stream": false,
  "max_completion_tokens": 4096
}

응답 메타데이터 및 보고된 사용량

{
  "requestId": "b247772e69aff6802309da249af5dc3e",
  "jobId": null,
  "responseModel": "gpt-5.6-sol",
  "responseAt": "2026-10-22T12:27:11.844Z",
  "finishedAt": "2026-10-22T12:27:11.846Z",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 22573,
    "completion_tokens": 607,
    "total_tokens": 23180,
    "prompt_tokens_details": {
      "cache_write_tokens": 22570
    },
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 210
    }
  },
  "outputSha256": "af625cc1857cb9532db2b51293193b8829bc8d29926eb88311a5f381b01049b3",
  "responseEvidence": {
    "sha256": "022d7c56cc2548e5090ff149155b3af28e9af1cb020e6bf695d5da0b2b3783e3",
    "bytes": 2514,
    "phase": "submission",
    "http": 200,
    "requestId": "b247772e69aff6802309da249af5dc3e",
    "observedAt": "2026-10-22T12:27:11.844Z"
  },
  "assets": []
}

공개 증거 기록 다운로드

GPT 5.6 Sol 프롬프트 예제

이는 GPT 5.6 Sol 평가용 프롬프트이며 기록된 모델 출력이 아닙니다. 제공된 텍스트만 분석하고 코드를 실행하거나 프로덕션 시스템을 검사하거나 긴 컨텍스트 성능을 입증하지 않습니다. 인용된 근거와 수용 기준을 확인하고, 프로덕션 사용 전에 응답 메타데이터와 사용량을 검토하세요.

가상의 결제 Webhook 정책을 검토하세요: 실패한 POST는 모두 세 번 재시도하며 멱등성 키를 저장하지 않고 응답을 보내기 전에 잔액을 차감합니다. 중복 청구 위험을 식별하고 최소 변경 사항과 수용 테스트 세 가지를 제안하세요. 이 사실만 사용하고 코드, 도구 또는 운영 시스템에 접근할 수 있다고 가정하지 마세요.

합성 추적 기록을 분석하세요: [L1] 10:00:00 요청 A 접수; [L2] 10:00:01 워커가 A 시작; [L3] 10:00:31 클라이언트 시간 초과; [L4] 10:00:33 워커가 A 완료; [L5] 10:00:35 클라이언트가 A 재전송. 관찰과 가설을 구분하고 줄 ID를 인용하며 누락된 증거와 두 가지 확인 방법을 제시하세요. 실제 시스템을 검사하거나 수정했다고 주장하지 마세요.

가상의 2인 팀이 매일 2,000개 보고서를 실행합니다. 30분 이내 완료면 됩니다. 데이터베이스는 있지만 큐 서비스는 없으며 작업은 재시작 후 복구되고 중복 전달을 방지해야 합니다. 데이터베이스 기반 배치와 전용 큐를 비교하세요. 의사결정 표, 조건부 권고, 세 가지 미확인 사항과 선택을 뒤집는 조건 하나를 제시하세요. 벤치마크, 비용 또는 검증된 보장을 지어내지 마세요.

정보 확인일: 2026년 10월 8일.

ChatGPT-5.6 SOL이란 무엇인가요?

복잡한 전문 업무를 위한 GPT-5.6 계열의 Sol 모델

여기서 소개하는 ChatGPT-5.6 SOL은 OpenAI의 공식 모델 GPT-5.6 Sol에 해당합니다. 2026년 7월 9일 공식 출시된 GPT-5.6 계열의 주력 모델이며 같은 계열에는 Terra와 Luna가 있습니다. 저희는 자료, 코드, 도구를 결합해 복잡한 작업을 처리하는 범용 모델로 보고, 프로젝트 개발, 업무 분석, 여러 단계의 작업에 주목합니다. OpenAI 공식 출시 안내

105만 Token 컨텍스트와 이미지 입력을 지원하는 범용 모델

공식 GPT-5.6 Sol API는 1,050,000 Token의 컨텍스트 창과 최대 128,000 Token의 출력을 제공합니다. 텍스트와 이미지 입력을 지원하고 텍스트를 출력합니다. 멀티모달 모델의 이미지 이해 능력으로 스크린샷, 차트, 인터페이스 참고 자료를 읽을 수 있으며, 이미지 생성, 코드 실행, 파일 내보내기에는 해당 도구와 실행 환경이 필요합니다. 공식 모델 사양

멀티모달 모델이므로 비멀티모달 모델보다 OCR, 프런트엔드 테스트, VQA, 멀티모달 문서 파싱 등 더 많은 분야에 활용할 수 있습니다.

사고를 끄거나 작업 난도에 맞게 추론 강도 조절

GPT-5.6 Sol은 none, low, medium, high, xhigh, max의 여섯 가지 추론 강도를 지원하며 공식 기본값은 medium입니다. none은 추가 추론을 사용하지 않는 요청을 위한 설정이고, 나머지 수준은 문제 해결에 투입하는 추론 노력을 조절합니다. 공식 추론 수준

업무 테스트는 medium에서 시작하는 것이 좋습니다. 형식 정리와 단순 추출은 none이나 low, 여러 파일의 코드 분석과 복잡한 자료 처리는 high와 비교하세요. 반복 검토가 필요한 어려운 문제에서는 xhigh나 max가 충분한 이점을 주는지 판단하면 됩니다. 여러 모델을 사용한 저희 경험으로는 xhigh와 max가 항상 최선은 아닙니다.

RequestBeam의 ChatGPT-5.6 SOL 온라인 도구와 API

RequestBeam을 통해 자신의 작업에서 ChatGPT-5.6 SOL이 실제로 어떻게 작동하는지 더 빨리 이해하시기를 바랍니다. 로그인하고 API Key를 만든 뒤 소액을 충전하면 온라인 도구를 시험할 수 있습니다. 먼저 API 연동 코드를 작성하거나 짧은 평가를 위해 고정 요금제를 구매할 필요가 없으며, 여러 모델 플랫폼의 계정을 직접 등록하고 관리하는 번거로움도 줄어듭니다.

ChatGPT-5.6 SOL의 핵심 기능과 분야별 강점

프로젝트 프로그래밍: 기존 코드를 이해하고 여러 파일 수정

Sol은 기존 프로젝트나 신규 프로젝트의 기능 개발, 오류 수정, 리팩터링에 활용할 가치가 있다고 생각합니다. 한 고객은 대시보드를 생성하고 약 20,000줄의 프로젝트를 리팩터링한 경험을 공유하면서 모델을 반복해서 바로잡아야 하는 횟수가 줄었다고 느꼈습니다.

저희는 이러한 피드백 이면의 실제 작업을 더 중요하게 봅니다. 모델이 수정 대상 밖의 기존 코드를 그대로 유지할 수 있는지, 여러 파일 간 의존성을 처리하는지입니다. ChatGPT-5.6 SOL로 개발할 때는 작업을 작게 나누어 컨텍스트를 가능한 한 작게 유지하는 것이 좋습니다.

장시간 작업: 마이그레이션을 이어 가고 테스트 피드백에 따라 수정

테스트 집합이 명확한 마이그레이션과 변경 작업에 Sol의 지속 실행 능력을 활용할 수 있습니다. 한 고객은 Sol Ultra로 Python 라이브러리를 Golang으로 변환하는 작업을 여러 번 수행했고, 전체 과정에 약 10+시간이 걸렸으며 결국 자신의 여러 테스트를 통과했다고 보고했습니다.

이 사례는 지속적으로 작업하는 가치와 함께 긴 작업을 마치는 데 시간이 오래 걸릴 수 있다는 점을 보여 준다고 생각합니다. 언어 마이그레이션, 인터페이스 교체, 모듈 일괄 변경에서는 중간 결과를 모듈별로 보관하고 기존 테스트와 실제 사용 시나리오를 함께 사용해 검증하는 것이 좋습니다.

웹페이지와 인터페이스 생성: 짧은 요구 사항을 검토 가능한 대화형 프로토타입으로

Sol은 랜딩 페이지, 제품 데모, 관리 인터페이스의 초안을 만드는 데 사용할 수 있다고 생각합니다. 한 고객은 ChatGPT-5.6 SOL을 이용한 프런트엔드 개발 경험을 공유했습니다. 이전부터 ChatGPT 계열로 화면을 개발했고 GPT-5.6 계열의 프런트엔드 성능이 좋아졌다고 느꼈지만, 미적 감각은 동시기 Claude 모델보다 부족할 수 있다고 평가했습니다.

웹페이지와 인터페이스 생성은 업무 상황에 따라 평가해야 한다고 생각합니다. 주된 작업이 관리 화면이고 색상이나 미관에 특별히 까다로운 요구가 없다면 ChatGPT-5.6 SOL이 상당히 잘 처리할 수 있습니다. 하지만 특히 인상적인 웹페이지를 원한다면 다른 모델과 함께 작업을 완성해야 합니다.

문서와 업무 산출물: 참고 자료로 프레젠테이션과 업무 파일 작성

저희는 파일 처리 도구를 갖춘 Sol이 자료를 정리해 계속 편집할 수 있는 업무 산출물로 만들 수 있는지에 주목합니다. OpenAI 출시 페이지에서 Model ML은 20개 고객 워크플로와 수백 개의 프레젠테이션으로 Sol을 시험했다고 밝혔으며, 페이지 가독성, 데이터 시각화, 재작업 감소를 높이 평가했습니다.

업무 보고서, 제품 제안서, 정기 분석 자료에는 원본 데이터, 참고 템플릿, 납품 요구 사항을 함께 제공해 내용을 정리하면서 출처를 유지하도록 하는 것이 좋습니다. 검수할 때는 숫자의 일관성, 핵심 결론의 근거, 독자가 이해하기 쉬운 차트와 페이지 구조를 확인하세요.

글쓰기와 내용 다듬기: 기존 초안을 여러 차례 수정

Sol은 개요, 초안, 논리를 다듬는 단계에 더 권장합니다. 한 고객은 SOL로 짧은 드라마를 수정하면서 대사가 인물 관계를 바꾸는지 한 줄씩 논의하고, 전개 속도, 복선, 각 단계에서 관객이 알아야 할 정보를 확인한 경험을 공유했습니다. 부분적인 세부 사항을 논의해도 모델이 전체 서사 목표를 따라간다고 느꼈지만, SOL의 글쓰기 능력이 동시기 Claud 모델만큼 창의적이고 발산적이지는 않다고도 말했습니다.

여러 모델을 사용한 현재의 경험상 글쓰기가 주된 목적이라면 ChatGPT-5.6 SOL이 최선의 선택은 아닐 수 있습니다. Claude Opus 5를 시험하면 더 좋은 결과를 얻을 수도 있습니다.

ChatGPT-5.6 SOL 벤치마크와 성능

이 절에서는 평가 버전, 추론 수준, 실행 환경을 유지합니다. RequestBeam 요금의 경우 실제 연동 비용은 콘솔 가격과 요청 사용량을 기준으로 확인해야 합니다.

터미널 작업: 독립 평가 Terminal-Bench 4.0에서 37.88%

Vals AI의 Terminal-Bench 4.0 순위표에서 GPT-5.6 Sol Max는 37.88%를 기록했고 작업당 평균 비용은 USD 7.98입니다. 이 테스트는 mini-swe-agent로 66개 작업을 각각 세 차례 독립 실행하고 평균 통과율을 보고합니다. 같은 순위표에서 GPT-6 Astra Max는 59.60%, 작업당 평균 비용은 USD 9.58입니다. Vals AI 순위와 방법 · Sol 평가 설정

Sol은 요구 사항이 명확한 작업에 사용하는 것이 좋습니다. 논의와 설계가 필요한 작업이라면 Astra나 Claude Opus 5.5 수준의 모델로 전환해야 합니다.

Terminal-Bench 4.0스냅샷2026-10-08

평균 통과율%

GPT-5.6 Sol Max37.88%
GPT-6 Astra Max59.60%

평균 비용 / 작업USD / 작업

GPT-5.6 Sol Max$7.98
GPT-6 Astra Max$9.58

mini-swe-agent, 66개 작업, 작업당 세 번의 독립 실행 평균 통과율입니다. 외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다.Vals AI

프로젝트 프로그래밍: CursorBench 4.0에서 High 35.7%, Max 41.7%

CursorBench 4.0은 실제 Cursor 세션에서 나온 여러 파일의 작업을 사용하며 조사, 수정, 리팩터링을 포함합니다. GPT-5.6 Sol의 추론 수준별 결과는 다음과 같습니다. 원래 CursorBench 4.0 순위

추론 수준	점수	작업당 평균 비용
Medium	31.1%	USD 1.77
High	35.7%	USD 2.85
Extra High	37.7%	USD 4.40
Max	41.7%	USD 8.23

저희는 High에서 Max로 바뀔 때의 차이에 더 주목합니다. 점수는 6퍼센트포인트 높아지지만 작업 비용은 약 2.9배가 됩니다. 일상적인 프로젝트 개발은 일반 작업에 High를, 제약 조건이 많고 복잡한 작업에 Max를 권장합니다. 특별히 복잡한 작업이라면 Astra로 바꿔야 할 수도 있습니다.

Sol 추론 강도스냅샷2026-10-08

CursorBench 4.0 점수%

Sol Medium31.1%
Sol High35.7%
Sol Extra High37.7%
Sol Max41.7%

평균 비용 / 작업USD / 작업

Sol Medium$1.77
Sol High$2.85
Sol Extra High$4.40
Sol Max$8.23

여러 파일 작업을 다룬 실제 Cursor 세션입니다. High에서 Max로 +6 퍼센트포인트, 비용은 약 2.9배입니다. 외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다.CursorBench 4.0

전문 지식 업무: GDPval-AA v2.1에서 1611 Elo

Artificial Analysis의 현재 비교 페이지에서 GPT-5.6 Sol Max는 GDPval-AA v2.1 기준 1611 Elo입니다. 이 평가는 9개 산업, 44개 직업의 220개 작업을 사용합니다. 모델은 셸과 웹 탐색 도구로 문서, 프레젠테이션, 스프레드시트를 제출하며 익명 일대일 비교로 점수를 받습니다. 저희는 이를 해당 평가 안에서 산출물 품질을 보여 주는 지표로 해석합니다. Sol의 GDPval-AA 점수 · 평가 방법

이미 Sol로 보고서, 프레젠테이션, 업무 스프레드시트를 만드는 팀은 기존 검수 예제를 유지하고 새 모델이 정보 누락, 수치 오류, 수동 재작업을 줄이는지 비교하는 것이 좋습니다. 프로그래밍 순위와 업무 산출물 순위는 다를 수 있으므로 결과물 유형별로 전환 여부를 따로 결정하세요.

전문 업무 산출물스냅샷2026-10-08

GDPval-AA v2.1Elo

GPT-5.6 Sol Max1611

44개 직종과 9개 산업의 220개 작업으로 shell 및 웹 도구를 쓰고 산출물을 익명 쌍대 평가합니다. Elo는 상대 평점이며 백분율이 아닙니다.Artificial Analysis

애플리케이션 간 자동화: AutomationBench-AA 목표 달성률 약 60%

Artificial Analysis의 현재 비교에서 Sol Max는 AutomationBench-AA 기준 약 60%입니다. 이 지표는 작업 목표 가운데 달성한 비율의 평균을 측정합니다. 평가에 정해진 업무 제약을 하나라도 위반하면 해당 작업은 영점입니다. 따라서 60%는 완전한 업무 흐름 열 개 중 여섯 개가 이미 사람의 개입 없이 실행된다는 뜻이 아닙니다. Sol 자동화 점수 · AutomationBench-AA 채점 설명

고객 정보 조회, 지원 티켓 요약, 처리 제안 작성처럼 결과를 확인하기 쉬운 흐름부터 시작하는 것이 좋습니다. 여러 업무 시스템을 연결한 뒤에는 조회가 정확한지, 기록이 올바른 대상을 가리키는지, 최종 상태가 요구 사항을 충족하는지를 각각 확인하세요. 추론 수준은 high에서 시작한 뒤 업무 상황에 맞게 낮추거나 높이는 것을 권장합니다.

앱 간 자동화스냅샷2026-10-08

AutomationBench-AA 목표 완료%

GPT-5.6 Sol Max≈ 60%

완료한 작업 목표의 평균 비율이며 워크플로 통과율이 아닙니다. 업무 제약을 위반한 작업은 0점을 받습니다.Artificial Analysis

종합 지수와 생성 속도: 47점, 초당 약 81 Token

Artificial Analysis의 Intelligence Index v4.3.2는 GPT-5.6 Sol Max를 47점으로 기록하며 가중 작업당 비용은 약 USD 1.99입니다. OpenAI API 측정에서 출력 속도는 초당 약 81.3 Token입니다. 저희는 생성 시작 후 출력 속도, 응답 본문이 나타날 때까지의 대기 시간, 작업 전체 완료 시간을 구분합니다. Artificial Analysis 모델 평가

상호작용이 잦은 제품은 먼저 Medium과 High의 응답 시간을 비교하는 것이 좋습니다. 백그라운드에서 수행할 수 있는 복잡한 분석은 Max가 최종 산출물 품질을 높이는지 평가하세요. 업무가 특히 시간에 민감하다면 Luna나 Sonnet 계열 모델을 권장합니다.

품질, 비용 및 출력 속도스냅샷2026-10-08

지능 지수 v4.3.2점수

GPT-5.6 Sol Max47

가중 비용 / 작업USD / 작업

GPT-5.6 Sol Max≈ $1.99

OpenAI API 출력 속도Token/s

GPT-5.6 Sol Max≈ 81.3

생성 시작 후 OpenAI API에서 측정한 출력 속도이며 API Hop 처리량, 첫 토큰 시간, 전체 작업 시간이 아닙니다. 외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다.Artificial Analysis

ChatGPT-5.6 SOL과 GPT-5.5, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 비교

GPT-5.5와 비교: 같은 High에서 Sol의 종합 성능과 작업 비용 평가

Artificial Analysis v4.3.2에서 같은 추론 수준으로 비교한 Sol High와 GPT-5.5 High의 종합 지수는 각각 42와 37, 가중 작업당 비용은 USD 0.81과 USD 1.54, GDPval-AA v2.1 점수는 1505와 1329 Elo입니다. Sol High와 GPT-5.5 High 비교

이 결과를 바탕으로 아직 GPT-5.5를 사용하는 팀에는 ChatGPT-5.6 SOL로의 업그레이드를 우선 검토할 것을 권장합니다. 업무가 이미 안정적으로 돌아간다면 전환 전에 작은 시나리오를 찾아 시험해야 합니다.

Sol High와 GPT-5.5 High 비교스냅샷2026-10-08

지능 지수 v4.3.2점수

Sol High42
GPT-5.5 High37

가중 비용 / 작업USD / 작업

Sol High$0.81
GPT-5.5 High$1.54

GDPval-AA v2.1Elo

Sol High1505
GPT-5.5 High1329

외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다.Artificial Analysis

GPT-5.6 Terra와 비교: 작업 난도에 맞게 모델과 추론 예산 배분

같은 Max 수준에서 Sol과 Terra의 종합 지수는 각각 47과 42, 가중 작업당 비용은 USD 1.99와 USD 1.40, GDPval-AA v2.1 점수는 1611과 1453 Elo입니다. 다만 비교 페이지에서 AutomationBench-AA는 둘 다 약 60%입니다. 따라서 이 자동화 지표에서는 성능이 비슷하다고 봅니다. Sol Max와 Terra Max 비교

고정 형식의 자료 정리, 일괄 추출, 간단한 업무 도우미에는 Terra의 비용을 평가하는 것이 좋습니다. 여러 자료를 결합하고 상호 의존하는 제약을 판단하며 완전한 보고서를 작성하는 업무에는 Sol을 집중 시험하세요. 출력이 기대에 못 미치면 추론 수준을 조절할 수 있으며, 상당히 어려운 작업에는 Astra로 바꾸는 것을 권장합니다.

Sol Max와 Terra Max 비교스냅샷2026-10-08

지능 지수 v4.3.2점수

Sol Max47
Terra Max42

가중 비용 / 작업USD / 작업

Sol Max$1.99
Terra Max$1.40

GDPval-AA v2.1Elo

Sol Max1611
Terra Max1453

AutomationBench-AA 목표 완료%

Sol Max≈ 60%
Terra Max≈ 60%

외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다. 자동화 점수는 대략적인 목표 완료이며 워크플로 통과율이 아닙니다.Artificial Analysis

GPT-6 Astra와 비교: 복잡한 실행 작업은 업그레이드 검토, 문서 흐름은 별도 비교

Artificial Analysis 비교에서 Astra High와 Sol Max의 종합 지수는 각각 51과 47, 가중 작업당 비용은 USD 1.73과 USD 1.99, AutomationBench-AA 점수는 약 67%와 60%입니다. 반면 GDPval-AA v2.1에서는 순위가 뒤집혀 Astra High가 1485 Elo, Sol Max가 1611 Elo입니다. Astra High와 Sol Max 비교

복잡한 도구 조작, 시스템 간 실행, 지속적인 조사가 필요한 엔지니어링 작업에는 Astra High를 우선 시험하는 것이 좋습니다. 이미 Sol로 보고서, 프레젠테이션, 스프레드시트를 만드는 팀은 산출물 품질을 계속 비교해야 합니다. 현재 저희 운영 경험에서는 SOL이 범위가 정해진 작업에, Astra가 더 개방적인 작업에 적합합니다.

Sol Max와 Astra High 비교스냅샷2026-10-08

지능 지수 v4.3.2점수

Sol Max47
Astra High51

가중 비용 / 작업USD / 작업

Sol Max$1.99
Astra High$1.73

GDPval-AA v2.1Elo

Sol Max1611
Astra High1485

AutomationBench-AA 목표 완료%

Sol Max≈ 60%
Astra High≈ 67%

여기는 Astra High이며 Vals AI의 Astra Max 설정이 아닙니다. 외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다. 자동화는 대략적인 목표 완료이지 통과율이 아닙니다.Artificial Analysis

Claude Opus 5.5와 비교: 복잡한 프로젝트에서는 Opus High 집중 비교

CursorBench 4.0에서 Opus 5.5 High는 56.0%, 작업당 평균 비용은 USD 3.97입니다. Sol Max는 41.7%, 해당 비용은 USD 8.23입니다. 이 Cursor 프로젝트 작업 집합에서는 Opus High를 우선 평가할 가치가 있다고 생각합니다. 비용에 관한 결론도 해당 작업과 추론 수준으로 제한해야 합니다. CursorBench 직접 비교 결과

창의성과 발산적 사고가 필요한 상황에서는 Claude Opus 5.5를 사용하고 구현과 납품은 ChatGPT 5.6 SOL에 맡기는 방식을 고객에게 권장합니다.

Sol Max와 Claude Opus 5.5 High 비교스냅샷2026-10-08

CursorBench 4.0 점수%

Sol Max41.7%
Claude Opus 5.5 High56.0%

평균 비용 / 작업USD / 작업

Sol Max$8.23
Claude Opus 5.5 High$3.97

실제 Cursor 다중 파일 프로젝트 작업이며 결론은 해당 작업과 추론 강도 설정에 적용됩니다. 외부 평가 비용이며 API Hop 가격이 아닙니다.CursorBench 4.0

API Hop을 통해 GPT 5.6 Sol을 사용하는 이유는?

사용량 기반 청구 및 모델 비용 최적화

현재 API Hop 요금과 실제 사용량에 따라 청구됩니다. 필요할 때 충전하세요.

AI 모델과 데이터 API 통합 및 한곳에서 여러 모델 접근

하나의 API 키로 여러 AI 모델과 데이터 서비스에 연결하여 통합 비용을 줄이고 클릭 한 번으로 전환할 수 있습니다. 비즈니스 애플리케이션에는 AI와 데이터가 모두 필요합니다.

모든 호출을 명확하게 확인하는 호출 로그 및 앱 접근 제어

모든 API 호출이 대시보드에 기록됩니다. 애플리케이션별로 별도의 API 키를 만드세요.

작업에 맞춰 출력 평가

API Hop에서 문서에 명시된 모델 ID와 지원 매개변수를 사용하세요. 자체 수용 기준에 따라 출력을 평가하고 프로덕션 사용 전에 사용 기록과 응답 메타데이터를 확인하세요. 모델 이름이나 예제가 모든 결과를 보장하지는 않습니다.

API Hop에서 GPT 5.6 Sol 사용하기

콘솔에서 API 키를 만든 후 문서에 따라 GPT 5.6 Sol 사용을 시작하세요.

계정 준비 및 온라인 테스트

로그인하고 잔액을 확인한 후 API 키를 만드세요.

플레이그라운드에서 사용해 보기

플레이그라운드에서 모델 기능을 살펴보고 최적의 사용 방법을 찾으세요.

GPT 5.6 Sol을 비즈니스에 통합

개발자 문서에 따라 GPT 5.6 Sol을 비즈니스에 통합하세요.

향후 모델 업그레이드

새 모델로 전환하기 전에 API 키의 모델 카탈로그에서 정확한 ID가 반환되는지 확인하세요. 동일한 엔드포인트와 요청 필드를 지원한다면 모델 ID를 변경한 후 프로덕션 트래픽을 보내기 전에 응답 형식, 스트리밍, 출력 한도, 청구를 테스트하세요. 비동기 이미지나 동영상 작업은 작업 제출, 상태 폴링, 결과 조회도 검증하세요.

GPT 5.6 Sol API 자주 묻는 질문

RequestBeam에서 GPT 5.6 Sol API를 어떻게 호출하나요?

먼저 RequestBeam에 로그인하고 API Key를 만든 뒤 문서를 읽거나 AI에게 연결 설정을 도와 달라고 요청하는 것이 좋습니다.

온라인 도구로 최소 생성 테스트를 먼저 완료한 다음 RequestBeam의 현재 GPT 5.6 Sol API 문서에 따라 연동하세요. 연동 전에 모델이 업무 요구를 충족하는지 확인할 수 있고, 다른 제공자의 엔드포인트 경로나 매개변수를 RequestBeam에 잘못 가져오는 일도 줄일 수 있습니다.

API Hop은 gpt-5.6-sol용 Chat Completions와 OpenAI 호환 Responses를 문서화하며 Claude Messages는 아닙니다. Chat은 messages, Responses는 input을 쓰고 맞는 응답 형식을 파싱하세요. 일반 Responses 가용성만으로 Compact, 상태 유지 previous_response_id, 모든 기본 도구 지원을 추론하지 마세요.

OpenAI Responses 요청 및 응답 형식 확인

추론 매개변수는 어떻게 설정하며 Max와 Ultra는 무엇이 다른가요?

Responses에서는 reasoning: {"effort":"high"} 같은 객체로 추론 강도를 설정하며 OpenAI Chat Completions의 대응 필드는 최상위 reasoning_effort입니다. 선택한 엔드포인트의 매개변수 문서에 따라 설정하고 현재 서비스가 지원하는 구성부터 시험하는 것이 좋습니다. OpenAI 추론 매개변수 · Chat Completions 매개변수

max는 Sol이 지원하는 추론 강도이며 Ultra는 여러 에이전트의 병렬 협업을 포함합니다. ultra를 일반 요청의 reasoning.effort로 직접 입력하는 것은 권장하지 않으며, 커뮤니티의 Sol Ultra 경험을 단일 Max 요청과 동일하게 보지 않습니다. 비슷한 병렬 처리를 하려면 여러 에이전트를 지원하는 애플리케이션이나 오케스트레이션 기능을 사용하세요. OpenAI의 Max와 Ultra 설명

Token은 사용됐는데 완전한 응답 본문이 없는 이유는 무엇인가요?

먼저 출력 예산과 완료 상태를 확인하세요. 추론 모델에서 Responses의 max_output_tokens는 추론 Token과 보이는 응답 본문을 함께 포함하므로 실제 답변 전에 예산이 소진될 수 있습니다. 응답이 status: "incomplete"이고 incomplete_details.reason이 max_output_tokens라면 품질이 허용하는 범위에서 예산을 늘리거나 추론 수준을 낮출 수 있습니다. OpenAI 출력 예산 설명

응답 파싱 코드도 확인하는 것이 좋습니다. Responses의 output은 메시지와 도구 호출을 포함할 수 있는 콘텐츠 항목 목록이므로 첫 번째 항목을 항상 본문으로 취급하면 안 됩니다. 모델이 도구 호출을 반환하면 애플리케이션이 도구를 실행하고 결과를 돌려줘야 작업이 계속됩니다. 스트리밍을 켠 경우 본문 증분과 종료 이벤트를 지속적으로 처리하세요. RequestBeam 응답 구조와 스트리밍 설명

Chat Completions는 finish_reason과 사용량도 확인하세요. 작업을 좁히거나 한도를 조정하세요. 부분 출력은 완성된 기술 답변이 아닙니다.

일반 채팅은 되는데 Codex가 Compact를 사용할 수 없다고 하는 이유는 무엇인가요?

일반 Responses 요청과 컨텍스트 압축을 따로 확인하는 것이 좋습니다. RequestBeam의 현재 Codex 문서는 Sol을 포함한 다섯 GPT 모델에 아직 검증된 Compact 채널이 없다고 설명합니다. 일반 채팅이 결과를 반환한다고 POST https://api.requestbeam.com/openai/responses/compact를 이미 사용할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 로컬 Token 임계값을 조정하거나 HTTP와 WebSocket을 바꿔도 해당 기능이 자동으로 제공되지 않습니다. RequestBeam Codex 연동 안내

장시간 프로젝트 작업에서는 단계마다 요구 사항, 완료한 변경, 다음 단계를 저장하고, 각 차례에 가져오는 이력을 제한하며, 컨텍스트 한도에 닿기 전에 새 세션을 시작하는 것이 좋습니다. 자동 압축이나 previous_response_id에 의존하는 상태 유지 이어가기가 필요하다면 선택한 서비스가 해당 기능을 명시적으로 지원하는지 먼저 확인한 뒤 업무 흐름에서 의존하도록 하세요. RequestBeam 세션 기능 설명

GPT 5.6 Sol 플레이그라운드는 이미지, PDF, 링크된 저장소를 분석할 수 있나요?

대화 도구는 텍스트를 받으며 파일이나 이미지 업로드 기능이 없습니다. Sol은 기본 이미지 입력 기능이 있고 Responses 가이드는 모델과 채널 지원에 따른 이미지 및 PDF 형식을 설명합니다. 이는 이 텍스트 채팅과 별도 입력이며 링크를 붙여 넣어도 파일이나 저장소를 자동으로 불러오지 않습니다.

대화 메모리는 별도 세션 간에 유지되나요?

아니요. 현재 대화에서 적합한 완료 턴을 다음 요청에 함께 보냅니다. 끄면 이력은 보이지만 새 입력에서 제외되고 실패, 중지, 잘림, 재사용 불가 답변도 제외됩니다. 이력이 늘면 입력 사용량이 증가할 수 있습니다. 이 설정은 Responses 추론 영속화나 상태 유지 이어하기를 활성화하지 않습니다.

401, 402, 403, 429 오류는 어떻게 해결하나요?

401은 인증, 402는 잔액, 403은 모델 권한, 429는 속도 또는 한도를 확인하세요. 키의 모델 카탈로그에서 gpt-5.6-sol을 확인하세요. 플랫폼 숫자 코드는 HTTP 상태와 별개입니다. 상위 오류는 전체 오류를 살피고 SSE 스트림 안의 오류는 프로토콜별로 처리하세요.

GPT 5.6 Sol이 JSON이나 여러 계획안을 반환할 수 있나요?

한 답변에 여러 대안을 요청하고 JSON의 필수 필드, 타입, 미확인 값 처리 방식을 정의하세요. 텍스트 플레이그라운드는 프롬프트 요청만으로 스키마를 강제하지 않습니다. Responses에는 모델 지원에 따른 text.format 설정이 문서화되어 있습니다. 후속 사용 전에 구문, 스키마, 사실 값을 검증하세요.

여기서 GPT 5.6 Sol이 마이그레이션이나 도구를 실행할 수 있나요?

아니요. 이 텍스트 플레이그라운드는 명령 실행, 파일 수정, 데이터베이스 접근을 하지 않습니다. API 기반 에이전트에는 지원 도구 정의, 실행 환경, 권한, 결과 피드백, 승인 단계가 필요합니다. 반환된 함수 호출은 작업 요청이지 마이그레이션이나 배포 성공의 증거가 아닙니다.

느리거나 끊기거나 중지된 요청은 즉시 재시도해야 하나요?

먼저 가용 출력, 요청 기록, 사용량을 확인하세요. 추론, 큰 입력, 긴 출력은 시간에 영향을 줍니다. 브라우저 대기를 중지하거나 스트림을 잃었다고 상위 작업이 취소되거나 미처리되었다는 뜻은 아닙니다. 미확정 결과를 확인하고 오류별 제한된 재시도 정책을 적용해 중복 작업과 청구를 줄이세요.

GPT 5.6 Sol API 예제 및 지원 매개변수

GPT 5.6 Sol API 빠른 시작

gpt-5.6-sol

model은 필수입니다. 예제는 현재 페이지의 모델 ID를 사용합니다. GET /v1/models로 API 키의 모델 접근 권한을 확인하세요.

Chat CompletionsPOST /v1/chat-completions

curl -X POST "https://api.apihop.ai/v1/chat-completions" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.6-sol","messages":[{"role":"user","content":"Hello, introduce yourself in one sentence."}],"stream":false}'

ResponsesPOST /openai/responses

curl -X POST "https://api.apihop.ai/openai/responses" \
  -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.6-sol","input":"Hello, reply with one short sentence.","stream":false}'

모델 계열 및 프로토콜 참조

OpenAI 멀티모달 응답

전체 API 문서

OpenAI 호환 Responses API입니다. 이 엔드포인트는 OpenAI 스타일의 `input`을 사용하며 텍스트, 공개 이미지 URL, PDF 파일 입력, 도구 호출, 추론 옵션 및 스트리밍 매개변수를 지원합니다.

POSThttps://api.apihop.ai/openai/responses

GPT 5.6 Sol API: 요금, 플레이그라운드 및 예제

GPT 5.6 Sol API 요금 및 청구

GPT 5.6 Sol 온라인 채팅 도구

모델 설정

API Hop 실제 기록 샘플

결제 웹훅 재시도 검토

원문 발췌

GPT 5.6 Sol 프롬프트 예제

Webhook 재시도 검토

요청 추적 진단

제약이 있는 설계 비교

ChatGPT-5.6 SOL이란 무엇인가요?

복잡한 전문 업무를 위한 GPT-5.6 계열의 Sol 모델

105만 Token 컨텍스트와 이미지 입력을 지원하는 범용 모델

사고를 끄거나 작업 난도에 맞게 추론 강도 조절

RequestBeam의 ChatGPT-5.6 SOL 온라인 도구와 API

ChatGPT-5.6 SOL의 핵심 기능과 분야별 강점

프로젝트 프로그래밍: 기존 코드를 이해하고 여러 파일 수정

장시간 작업: 마이그레이션을 이어 가고 테스트 피드백에 따라 수정

웹페이지와 인터페이스 생성: 짧은 요구 사항을 검토 가능한 대화형 프로토타입으로

문서와 업무 산출물: 참고 자료로 프레젠테이션과 업무 파일 작성

글쓰기와 내용 다듬기: 기존 초안을 여러 차례 수정

ChatGPT-5.6 SOL 벤치마크와 성능

터미널 작업: 독립 평가 Terminal-Bench 4.0에서 37.88%

프로젝트 프로그래밍: CursorBench 4.0에서 High 35.7%, Max 41.7%

전문 지식 업무: GDPval-AA v2.1에서 1611 Elo

애플리케이션 간 자동화: AutomationBench-AA 목표 달성률 약 60%

종합 지수와 생성 속도: 47점, 초당 약 81 Token

ChatGPT-5.6 SOL과 GPT-5.5, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 비교

GPT-5.5와 비교: 같은 High에서 Sol의 종합 성능과 작업 비용 평가

GPT-5.6 Terra와 비교: 작업 난도에 맞게 모델과 추론 예산 배분

GPT-6 Astra와 비교: 복잡한 실행 작업은 업그레이드 검토, 문서 흐름은 별도 비교

Claude Opus 5.5와 비교: 복잡한 프로젝트에서는 Opus High 집중 비교

API Hop을 통해 GPT 5.6 Sol을 사용하는 이유는?

사용량 기반 청구 및 모델 비용 최적화

AI 모델과 데이터 API 통합 및 한곳에서 여러 모델 접근

모든 호출을 명확하게 확인하는 호출 로그 및 앱 접근 제어

작업에 맞춰 출력 평가

API Hop에서 GPT 5.6 Sol 사용하기

계정 준비 및 온라인 테스트

플레이그라운드에서 사용해 보기

GPT 5.6 Sol을 비즈니스에 통합

향후 모델 업그레이드

GPT 5.6 Sol API 자주 묻는 질문

RequestBeam에서 GPT 5.6 Sol API를 어떻게 호출하나요?

추론 매개변수는 어떻게 설정하며 Max와 Ultra는 무엇이 다른가요?

Token은 사용됐는데 완전한 응답 본문이 없는 이유는 무엇인가요?

일반 채팅은 되는데 Codex가 Compact를 사용할 수 없다고 하는 이유는 무엇인가요?

GPT 5.6 Sol 플레이그라운드는 이미지, PDF, 링크된 저장소를 분석할 수 있나요?

대화 메모리는 별도 세션 간에 유지되나요?

401, 402, 403, 429 오류는 어떻게 해결하나요?

GPT 5.6 Sol이 JSON이나 여러 계획안을 반환할 수 있나요?

여기서 GPT 5.6 Sol이 마이그레이션이나 도구를 실행할 수 있나요?

느리거나 끊기거나 중지된 요청은 즉시 재시도해야 하나요?

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