비교 평가

GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna: 가격이 절반, 바꿔야 할까?

Nov 1, 2026

대량 처리와 비용 절감이 목적이라면 GPT-6 Luna를 선택하세요. 5.6-luna도 아직 돌아가지만 바꾸지 않을 이유가 없습니다. Luna는 입력 가격이 절반이고, 출력은 2.4배 저렴하며, 새로운 프로토콜 세트와 추론 단계까지 갖췄습니다.

GPT-6 Luna는 HiAPI에 출시되었습니다. 모델 페이지 열기에서 바로 대화할 수 있고, 신규 가입 시 200 크레딧을 드립니다.

한눈에 보는 차이

	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna
입력($/M token)	$0.025	$0.05
출력($/M token)	$0.125	$0.30
캐시 적중($/M token)	$0.0025	$0.005
장문 문서 >272K 입력	$0.05	$0.10
장문 문서 >272K 출력	$0.1875	$0.45
컨텍스트 윈도우	1.05M	—
최대 출력	128K	—
기본 프로토콜	Responses API	Chat Completions
추론 단계	6단계(none/low/medium/high/xhigh/max)	6단계(none ~ max, 6-luna와 완전히 동일)
추론 끄고 온도 조정	지원(reasoning.effort=none)	미지원

두 가지만 짚으면, 6-luna의 입력 가격은 5.6-luna의 절반($0.025 vs $0.05)이고 출력은 2.4배 저렴합니다($0.125 vs $0.30). 장문 문서 구간도 똑같이 절반입니다. 캐시 적중은 $0.005에서 $0.0025로 내려가 대량 실행 시 차이가 더 커집니다.

기능 면에서 6-luna는 기본적으로 Responses API를 사용하며, 추론 강도에 none/xhigh/max 세 단계가 추가되었고, none 단계에서는 추론을 끄고 temperature/top_p를 조정할 수 있습니다. 컨텍스트는 1.05M, 최대 출력은 128K입니다. 5.6-luna는 추론 단계가 세 개뿐이고 추론을 끄고 온도를 조정할 수 없습니다.

같은 작업, 청구서 차이는?

시나리오	월 token 사용량	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna	차이
대량 분류(입력 위주)	100M 입력 + 10M 출력	$3.75	$8.00	53% 절감
콘텐츠 재작성(출력 위주)	10M 입력 + 50M 출력	$6.50	$15.50	58% 절감
대화 앱(균형)	50M 입력 + 50M 출력	$7.50	$17.50	57% 절감

대표적인 대량 분류 시나리오에서 한 달 100M 입력 token + 10M 출력 token 기준: 6-luna는 $3.75, 5.6-luna는 $8.00입니다. 추론이 필요 없는 작업을 Batch(50% 할인)로 보내면 6-luna는 $1.88에 불과합니다.

기능적으로 무엇이 추가되었나?

Responses API가 기본 프로토콜이 되었습니다. input 배열 형식, text.format json_schema 강제 구조화 출력, reasoning 설정 블록 등은 5.6-luna에서는 없거나 작성 방식이 다릅니다.

6단계 추론 강도. 5.6-luna는 low/medium/high 세 단계뿐입니다. 6-luna는 none(추론 끄기, 온도 조정), xhigh(초강력 추론), max(최대 추론)가 추가되었습니다. 대량 작업에는 none을, 복잡한 분석에는 필요에 따라 xhigh/max로 올리면 되어 유연성이 훨씬 큽니다.

추론을 끄면 temperature/top_p 조정 가능. 5.6-luna는 추론이 켜져 있으면 온도를 조정할 수 없습니다. 6-luna는 reasoning.effort=none으로 설정하면 일반 모델처럼 temperature와 top_p를 조정할 수 있어, 분류와 생성형 작업에 같은 모델을 쓸 수 있습니다.

컨텍스트 1.05M, 출력 128K. 초장문 문서를 다룰 때 더 이상 나눌 필요 없이 매뉴얼 한 권을 한 번에 넣고 요약시킬 수 있습니다.

아직 5.6-luna를 쓰고 있다면, 바꿔야 할까?

결론: 바꿔야 합니다.

가격 차이가 절반 이상이고 기능은 늘었을 뿐 줄지 않았습니다. 마이그레이션 비용은 필드 하나만 바꾸면 될 정도로 낮습니다:

Chat Completions 인터페이스(프로토콜 변경 없음):

# 이전
"model": "gpt-5.6-luna"

# 이후
"model": "gpt-6-luna"

나머지 messages, temperature 작성 방식은 완전히 동일합니다.

Responses API로 전환(권장):

# Chat Completions(구 방식)
curl -s https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
  }'

# Responses API(신 방식, reasoning과 text.format 추가)
curl -s https://api.hiapi.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": [{"role": "user", "content": "안녕하세요"}]
  }'

같은 API Key, 같은 도메인에서 유일하게 바꿀 것은 model 필드와 인터페이스 경로(Responses로 전환할 경우)입니다.

6-luna가 5.6-luna보다 못한 점이 있나?

없습니다. 6-luna는 가격, 기능, 컨텍스트 윈도우 모두에서 5.6-luna보다 우수합니다. 5.6-luna로 돌아가는 프로세스가 특정 구형 프로토콜 기능에 깊이 의존한다면, 전환 전에 6-luna에서 Chat Completions 인터페이스로 회귀 테스트를 한 번 돌려보세요. 그 외의 경우에는 바로 바꾸면 됩니다.

자주 묻는 질문

6-luna는 5.6-luna보다 얼마나 저렴한가요? 입력 가격은 절반($0.025 vs $0.05), 출력 가격은 2.4배 저렴합니다($0.125 vs $0.30). 대표적인 대량 작업에서 월 청구서가 53%–58% 절감됩니다.

코드는 얼마나 고쳐야 하나요? 프로토콜을 바꾸지 않고(계속 Chat Completions 사용) model 필드 한 글자만 바꾸면 됩니다. Responses API를 쓰려면 인터페이스 경로와 요청 형식을 바꿔야 하지만 파라미터 모델은 같습니다.

5.6-luna는 단종되나요? 플랫폼에는 현재 두 모델이 모두 있습니다. 다만 6-luna가 가격이 더 낮고 기능이 더 많아 5.6-luna를 계속 쓸 이유가 없습니다.

6-luna의 none 추론 단계는 무슨 용도인가요? 추론을 끄면 모델이 추론 token을 생성하지 않고 최종 텍스트만 출력합니다. 이때 temperature와 top_p를 조정할 수 있습니다. 분류, 추출, 형식화 출력 시나리오에는 none을 쓰면 token을 아끼고 속도도 빠릅니다.

장문 문서 구간 가격은 어떻게 적용되나요? 단일 요청의 입력 token이 272K를 넘으면 자동으로 장문 문서 구간이 적용됩니다. 6-luna의 1.05M 컨텍스트 윈도우는 한 번에 더 많이 처리할 수 있습니다.

바로 결과를 보고 싶다면? 모델 페이지 열기에서 5.6-luna로 돌리던 동일한 prompt를 넣어 품질 차이와 절감액을 확인해 보세요. 또는 API 연동 가이드를 보고 코드로 전환하세요.