GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna: Codex에서 무엇을 고를까

- 가격, 크레딧 요율, 모델명은 빠르게 바뀌어요. 아래 수치는 작성 시점(2026년 08월)의 공식 문서와 대조 확인했지만, 여기에 의존하기 전에 최신 문서를 확인하세요.

세 가지 티어 한눈에 보기

Codex는 각 작업을 세 가지 GPT-5.6 모델 티어인 Sol, Terra, Luna 중 하나로 라우팅해요 - 기존의 번호가 붙은 버전 이름을 대체하죠. 세 티어는 에이전트가 작업마다 "깊은 추론"에 얼마나 쓰는지가 다르고, 이것이 속도와 크레딧 비용을 모두 좌우해요.

정확한 크레딧 수치는 아래 "달러만이 아니라 크레딧" 섹션에 있어요.

이 티어를 선택하세요 - 10초 결정

Sol을 선택할 때:

• 작업이 여러 파일에 걸쳐 있거나 아키텍처 결정이 아직 명확하지 않아요.
• 어려운 버그를 디버깅 중인데 근본 원인을 아직 몰라요.
• 틀린 답의 대가가 커요 - 프로덕션 변경, 보안에 민감한 코드.

Terra를 선택할 때:

• 일상 기능 작업: 함수 구현, API 라우트 연결.
• 실패하는 테스트 수정, 하나의 파일이나 모듈 안에서의 깔끔한 리팩터링.
• 깊이 고민하지 않고 "충분히 좋고 충분히 빠른" 기본값을 원해요.

Luna를 선택할 때:

• 보일러플레이트: CRUD 스캐폴딩 생성, 반복적인 설정.
• 사양이 이미 완전히 명확함 - 계획을 직접 작성했고 에이전트는 그저 따르기만 해요.
• 작고 비슷한 작업을 대량으로 실행(일괄 이름 변경, 문서 스텁).

실전 참고: 차이를 느껴보려는 목적으로만, 정확한 벤치마크 수치를 내려는 게 아니라 같은 작은 작업을 세 티어 모두에서 실행해 봤어요 - 결과는 위의 구분과 일치했어요. Terra는 대부분의 경우 충분하고, Sol은 작업이 정말 지저분할 때 비용값을 하며, Luna는 빠르지만 한 번에 많은 파일을 따라가야 하는 순간 한계가 금세 드러나요.

Terra - 일상 코딩의 기본값

Terra는 균형 잡힌 티어로, Sol의 비용을 치르지 않고도 대부분의 실제 코딩 작업(기능 구현, 버그 수정, 모듈 리팩터링, 테스트 작성)에 충분히 강해요. 따로 지정하지 않으면 Codex가 기본으로 삼아야 할 티어이며, 대부분의 세션에 합리적인 출발점이에요.

Terra에서 작업이 계속 궤도를 벗어나거나, 그 뒤에 수동 정리를 너무 많이 하고 있다면, 그게 Sol을 시도해 보라는 신호예요 - 맞지 않는 작업에 Terra를 계속 억지로 밀어붙이지 말고요.

Sol - 복잡도가 비용을 정당화할 때

Sol은 가장 강력한 티어이자 가장 비싼 티어예요 - 아래 크레딧 표에 따르면 같은 토큰 양에 대해 Sol은 Terra의 약 2.5배 비용이 들어요. 문제가 모호하거나, 여러 파일에 걸쳐 있거나, 틀렸을 때의 대가가 너무 커서 감수할 수 없을 때 사용하세요.

서드파티 벤치마크(OpenAI의 직접 발표가 아니라 Artificial Analysis에서 집계)에 따르면 Sol은 복잡한 작업 완료 테스트에서 약 63.7%를 기록하고 Terra는 약 40.7%예요 - 작업이 정말 어려울 때 추가 크레딧 지출을 정당화할 만큼 큰 격차죠. OpenAI는 또한 GPT-5.6이 코딩에서 이전 세대보다 토큰 효율이 유의미하게 높다고 말한 것으로 인용되기도 했어요 - 다만 이것은 OpenAI의 직접 출처가 아니라 2차 출처를 통해 "보도된" 수치로 취급하고, 정확한 인용이 필요하면 확인하세요.

Luna - 빠르고 저렴하지만 분명한 한계가 있어요

Luna는 가장 저렴하고 가장 빠른 티어로, 대량이면서 사양이 명확한 작업에 잘 맞아요: 보일러플레이트, 반복적인 스캐폴딩, 비슷한 파일들에 대한 일괄 변경. 크레딧 비용이 Terra보다 한 자릿수 아래라, 단순한 작업이라면 Terra나 Sol을 기본으로 삼기보다 먼저 Luna를 돌려 보고 필요할 때만 올리는 게 더 합리적이에요.

진짜 한계: 그 같은 서드파티 벤치마크 출처에 따르면 Luna의 롱컨텍스트 회상 정확도는 약 41.3%로, Sol/Terra의 약 90%에 비해 낮아요. 큰 코드베이스 전체를 한 번에 이해해야 하는 작업을 맡기지 마세요 - 멀리 떨어진 세부 사항을 잊거나 놓치는 경향이 있어요.

Codex에서 모델을 설정하는 방법

티어를 설정하는 방법은 세 가지로, 지속되는 기본값을 원하는지 일회성 전환을 원하는지에 따라 달라요.

1. config.toml에 지속되는 기본값 설정 - 이 줄을 ~/.codex/config.toml(모든 프로젝트에 적용) 또는 프로젝트의 .codex/config.toml(해당 프로젝트에만 적용)에 추가하세요:

model = "gpt-5.6-terra"

기본값으로 원하는 티어에 따라 terra를 sol 또는 luna로 바꾸세요.

2. CLI 플래그로 일시적으로 전환 - 한 번의 실행에만 다른 티어가 필요할 때 유용해요:

codex --model gpt-5.6-sol
# or
codex -m gpt-5.6-sol

3. /model로 세션 중에 전환 - 세션이 실행 중일 때 /model을 입력하면 세션을 벗어나지 않고 티어를 바꿀 수 있어요.

흔한 함정: 티어 접미사 없이 gpt-5.6만 입력하면 - 몇몇 서드파티 기술 자료에 따르면 - Terra가 아니라 Sol이 프리미엄 요율로 기본 적용돼요. 의도치 않은 Sol 청구를 피하려면 항상 티어 접미사(-sol/-terra/-luna)를 지정하세요. 이건 제가 읽은 1차 문서 발췌에는 명시되지 않았어요 - 의존하기 전에 실제로 확인해 볼 가치가 있어요.

Codex에는 티어 선택과 독립적으로 "얼마나 깊이 생각할지"를 조정하는 model_reasoning_effort 키도 있어요 - 레벨의 전체 목록은 작성 시점에 제가 읽은 공식 문서 발췌에서는 완전히 확인되지 않았으니, 특정 레벨이 필요하면 최신 문서를 확인하세요.

달러만이 아니라 크레딧

온라인의 Sol/Terra/Luna 비교 대부분은 API 100만 토큰당 달러로 가격을 매겨요 - 하지만 Codex를 ChatGPT 플랜을 통해(별도 API 키 없이) 사용하면, 실제로 보게 되는 숫자는 순수 달러가 아니라 플랜 할당량에서 차감되는 크레딧이에요.

(출처: 공식 크레딧 요금 페이지, 작성 시점에 대조 확인.) 그 같은 요금 페이지에 따르면 GPT-5.6 메시지 하나는 작업 복잡도와 사용 티어에 따라 보통 약 5~40 크레딧을 소모해요 - 달러로 환산하지 않고도 플랜 할당량이 얼마나 가는지 가늠하는 손쉬운 방법이죠. 플랜 할당량 대신 별도 API 키로 결제한다면, 달러 가격은 - 몇몇 서드파티 출처에 따르면 2026년 7월 말 가격 인하 이후 - 100만 토큰당(입력/출력) 대략 Sol $5/$30, Terra $2/$12, Luna $0.20/$1.20이에요. 이 수치는 OpenAI 자체 페이지에서 직접 확인되지 않으니 참고값으로 취급하세요. ChatGPT 플랜별 전체 내역은 Codex 요금 전체 내역을 읽어보세요.

자주 묻는 질문(FAQ)

Codex의 Sol, Terra, Luna는 무엇인가요?

Codex가 작업을 라우팅하는 세 가지 GPT-5.6 모델 티어로, 기존의 번호가 붙은 버전 이름을 대체해요. Sol은 가장 강력하고 가장 비싸며, Terra는 균형 잡힌 일상 기본값이고, Luna는 가장 빠르고 저렴하지만 롱컨텍스트 회상에 약해요.

Codex에서 일상 코딩에는 어떤 GPT-5.6 티어를 써야 하나요?

Terra예요. 일상 기능 작업, 디버깅, 리팩터링을 위한 균형 잡힌 기본값으로, Sol의 비용이나 Luna의 롱컨텍스트 약점 없이 대부분의 작업에 충분히 강해요.

Sol로 전환할 가치가 있는 건 언제인가요?

작업이 여러 파일에 걸쳐 있거나, 사양이 아직 모호하거나, 틀린 답의 대가가 클 때 - 프로덕션 변경, 보안에 민감한 코드예요. Sol은 크레딧으로 Terra의 약 2.5배가 드니까, 더 깊은 추론이 실제로 결과를 바꿀 때에만 값어치가 있어요.

Luna는 실제 코딩 작업에 충분한가요, 아니면 보일러플레이트 전용인가요?

Luna는 대량이면서 사양이 명확한 작업을 잘 처리해요 - 보일러플레이트, 스캐폴딩, 반복 변경. 하지만 서드파티 벤치마크에 따르면 롱컨텍스트 회상에 눈에 띄게 약하니, 큰 코드베이스를 한 번에 이해해야 하는 작업은 맡기지 마세요.

Codex에서 모델을 바꾸려면 - 설정 파일인가요, 명령어인가요?

셋 다 돼요: 지속되는 기본값에는 config.toml에 model = gpt-5.6-terra를 설정하고(전역 기본값에는 ~/.codex/config.toml, 또는 프로젝트의 .codex/config.toml), 한 번의 실행에는 CLI 플래그로 --model gpt-5.6-sol(또는 -m)을 전달하고, 일시적으로 전환하려면 세션 중에 /model을 입력하세요.

결론

Terra로 시작하세요 - 대부분의 작업에서 여전히 가장 빠른 결정이에요. 복잡도가 정말로 값을 할 때 Sol로 올리고, 작업이 명확하고 대량일 때 Luna로 내리세요. config.toml에 기본 티어를 설정하고, 의도치 않은 Sol 청구를 피하려면 항상 티어 접미사를 분명히 써주세요. 여기 적힌 모델명, 가격, 크레딧 요율은 빠르게 바뀌어요 - 특정 수치에 의존하기 전에 learn.chatgpt.com/codex/pricing과 learn.chatgpt.com/docs/models와 대조하세요. 티어를 더 깊이 파고들기 전에 Codex가 무엇인지 이해해야 한다면, OpenAI Codex가 무엇인지를 읽어보세요.