사용 가이드

GPT-6 Luna API 가격은 얼마인가요? 입력 $0.025/M, HiAPI에서 가장 저렴한 GPT

Nov 1, 2026

TL;DR

GPT-6 Luna(gpt-6-luna)는 HiAPI에서 토큰 기준으로 과금됩니다: 표준 등급(≤272K) 입력 $0.025/M, 출력 $0.125/M, 캐시 적중 $0.0025/M; 장문서 등급(>272K) 입력 $0.05/M, 출력 $0.1875/M.
공식 표준가는 $0.10/$0.50이며, HiAPI 플랫폼 가격은 공식가의 약 1/4로, HiAPI에서 가장 저렴한 GPT 텍스트 모델입니다.
HiAPI에서 이미 출시되었습니다. 모델 페이지 열기에서 바로 대화할 수 있으며, 신규 사용자 가입 시 200 포인트를 지급합니다.

GPT-6 Luna는 얼마인가요?

등급	입력($/M token)	출력($/M token)	캐시 적중($/M token)
표준 등급(≤272K)	$0.025	$0.125	$0.0025
장문서 등급(>272K)	$0.05	$0.1875	—

과금은 실제 소비된 토큰에 해당 단가를 곱하여 계산합니다. 캐시 적중은 동일한 컨텍스트를 반복 전송할 때 적중된 부분에 캐시 읽기 가격만 부과하는 것을 의미하며, 장문서 등급은 단일 요청의 입력 토큰이 272K를 초과할 때 자동으로 적용됩니다.

첫 테스트 비용: $1로 약 40M 입력 토큰 또는 8M 출력 토큰을 처리할 수 있습니다(표준 등급). 1000자 분량의 글을 Luna로 일괄 분류한다면 $1로 수천 건을 처리할 수 있습니다. 모델 페이지에서 첫 요청을 보내보세요 →

공식가보다 얼마나 저렴한가요?

	HiAPI 가격(표준 등급)	공식 표준가	HiAPI 비율
입력	$0.025/M	$0.10/M	25%
출력	$0.125/M	$0.50/M	25%
캐시 적중	$0.0025/M	$0.025/M	10%

HiAPI 플랫폼 가격은 공식가의 약 1/4이며, 캐시 적중은 공식가의 1/10까지 저렴합니다.

더 적게 쓰는 방법? 네 가지 절약 팁

캐시를 켜면 적중 시 $0.0025만 부과됩니다. 시스템 프롬프트, Few-shot 예시, 장문서 컨텍스트를 반복 전송할 때 적중된 부분은 거의 무료입니다. 캐시는 자동으로 적용되며 별도 설정이 필요 없습니다.
배치 작업은 Batch 또는 Flex를 사용하면 50% 할인됩니다. 실시간 응답이 필요 없는 분류, 추출, 재작성 작업은 Batch 또는 Flex로 제출하면 입력 $0.0125/M, 출력 $0.0625/M입니다.
추론을 끄고 reasoning.effort=none으로 설정하세요. Luna는 기본 medium 추론 등급이며, 끄면 모델의 temperature, top_p 등의 파라미터를 자유롭게 조절할 수 있고 추론 토큰이 더 이상 소비되지 않아 일반 텍스트 토큰으로만 과금됩니다. 분류, 추출, 형식화된 출력처럼 깊은 추론이 필요 없는 작업은 추론을 끄면 충분합니다.
먼저 소규모로 프롬프트를 조정하고 효과를 확인한 후 확장하세요. 입력 가격이 $0.025/M이라 프롬프트 조정에는 거의 비용이 들지 않습니다.

플랫폼의 다른 GPT 모델과 비교

모델	입력($/M)	출력($/M)	캐시 적중($/M)	Luna 대비
gpt-6-luna	$0.025	$0.125	$0.0025	—
gpt-5.6-luna	$0.05	$0.30	$0.005	입력 절반, 출력 2.4배
gpt-6.1-terra	$0.25	$1.25	$0.0125	입력이 Luna의 10배
gpt-6.1-sol	$0.50	$2.50	$0.025	입력이 Luna의 20배

Luna는 HiAPI에서 가장 저렴한 GPT 텍스트 모델입니다. Sol과 Terra는 더 강력한 추론 능력과 더 큰 컨텍스트를 갖추고 있어 복잡한 추론과 심층 분석에는 이들을 선택하세요. 일괄 분류, 추출, 재작성, 단순 agent 루프에는 Luna로 충분하며 가장 비용 효율적입니다.

월 예산은 어떻게 계산하나요?

월 token량	입력만	출력만	입력:출력=4:1(일반적)	입력:출력=1:1(대화 위주)
1M token	$0.025	$0.125	$0.045	$0.075
10M token	$0.25	$1.25	$0.45	$0.75
100M token	$2.50	$12.50	$4.50	$7.50
1B token	$25	$125	$45	$75

실제 비용 = 입력 token × $0.025 + 출력 token × $0.125 - 캐시 적중으로 절감된 부분. 일반적인 배치 작업은 입력이 출력보다 훨씬 많아 1B token 월 예산은 약 $45입니다.

자주 묻는 질문

GPT-6 Luna는 어떤 시나리오에 적합한가요? 일괄 텍스트 분류, 구조화 데이터 추출, 콘텐츠 재작성, FAQ 자동 응답, 낮은 복잡도의 agent 루프에 적합합니다. 깊은 다단계 추론이 필요한 복잡한 작업에는 적합하지 않으며, 그런 시나리오에는 Terra 또는 Sol을 선택하세요.

캐시는 어떻게 사용하나요? 설정이 필요 없습니다. 동일한 API Key 아래에서 시스템 프롬프트와 이전 메시지에 반복 등장하는 부분은 자동으로 캐시에 적중되며, 적중된 부분은 $0.0025/M로 과금됩니다.

Batch/Flex는 어떻게 사용하나요? 요청에 "processing_mode": "batch" 또는 "processing_mode": "flex"를 추가하면 작업이 비동기 대기열에서 처리되며, 가격은 50% 할인되어 실시간 응답이 필요 없는 배치 작업에 적합합니다.

출력 token이 128K를 초과하면 어떻게 하나요? Luna의 최대 출력은 128K token이므로 초과 시 여러 번 요청으로 나누어야 합니다. 장문서 요약 시 먼저 모델에게 개요를 요청하고, 이후分段으로 요약한 뒤 마지막에 병합하세요.

gpt-5.6-luna와 비교해 마이그레이션 비용이 높나요? 높지 않습니다. 두 모델 모두 Chat Completions 프로토콜을 지원하므로 마이그레이션 시 model 필드만 변경하면 됩니다. 새로운 기능(Responses API, 6단계 추론)을 사용하려면 요청 형식을 맞춰야 하지만, 기본 대화 인터페이스 작성 방식은 동일합니다. 자세한 내용은 GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna 비교를 참고하세요.

바로 사용해보고 싶으신가요? 모델 페이지 열기에서 바로 대화할 수 있으며, 가입 시 지급되는 200 포인트로 수백 번의 대화가 가능합니다. 또는 API 연동 가이드를 참고하여 curl로 첫 요청을 성공시켜 보세요.