GPT-5.6 루나 API값 80% 인하, 하이쿠·딥시크와 비교해보니

오픈AI가 2026년 7월 30일 GPT-5.6 라인업의 API 가격을 조정했다. 최저가 모델 루나(Luna)는 80%, 중간급 테라(Terra)는 20% 내렸고, 플래그십 솔(Sol)은 가격을 유지한 채 속도만 높였다. GPT-5.6이 출시된 지 불과 3주 만의 인하였다. 오픈채팅방 '클코단'에서도 이 소식이 화제였는데, 논쟁의 핵심은 단순했다 — 이 정도 가격이면 딥시크(DeepSeek) 대신 쓸 만한가.

정확히 얼마나 내렸나

루나는 100만 토큰당 입력 1달러·출력 6달러였던 가격이 입력 0.20달러·출력 1.20달러로, 테라는 입력 2.50달러·출력 15달러에서 입력 2달러·출력 12달러로 낮아졌다. 솔은 입력 5달러·출력 30달러를 유지하되 처리 속도를 최대 2.5배 높인 '패스트 모드'를 새로 붙였다. 오픈AI는 GPU 커널을 재작성해 서빙 비용을 약 20% 줄였고, 추측 디코딩(speculative decoding)용 드래프트 모델을 새로 설계해 토큰 생성 효율을 15% 이상 개선했다고 인하 배경을 밝혔다.

하이쿠보다 싸다는 말, 사실일까

방에서 나온 "루나가 클로드 하이쿠보다도 싸다"는 반응은 숫자로 확인된다. 앤트로픽의 클로드 하이쿠 4.5는 100만 토큰당 입력 1달러·출력 5달러인 반면, 루나는 입력 0.20달러·출력 1.20달러로 확실히 더 저렴하다. 다만 딥시크 V4 플래시(입력 0.14달러·출력 0.28달러)와 비교하면 여전히 루나가 비싼 편이다. 특히 출력 토큰 단가는 4배 이상 차이가 나서, 순수 가격만 보면 딥시크의 우위가 뚜렷하다.

성능은 딥시크가 나을까, 루나가 나을까

방에서는 딥시크의 성능이 더 나을 것이라는 의견과, 벤치마크상 같은 가격이면 루나가 나을 것이라는 의견이 맞섰다. 실제 모델 비교 사이트의 벤치마크 결과를 보면 루나가 SWE-Bench Pro·GPQA·GDPval-AA 등 다수 지표에서 딥시크 V4 프로·플래시 계열을 앞선다. 다만 이런 자동 비교 사이트의 점수는 참고용일 뿐, 실제 코딩 작업 체감과는 차이가 날 수 있다. 딥시크 V4 플래시는 코딩·에이전틱 벤치마크에서 동급 대비 상위권 점수를 유지하면서도 압도적으로 싼 가격을 무기로 내세우고 있어, '가격 대비 성능'을 어떻게 저울질하느냐에 따라 결론이 갈리는 구조다.

클코단의 실전 워크플로우

방에서 공유된 실사용 조합은 설계는 클로드 페이블·오푸스로, 구현은 오픈코드(OpenCode)의 '고(Go)' 요금제에 포함된 딥시크 V4 플래시로 맡기는 방식이었다. 오픈코드 고는 월 10달러(첫 달 5달러)에 딥시크 V4 프로를 포함한 십수 종의 오픈웨이트 코딩 모델을 다달이 정액 한도 내에서 쓸 수 있게 한 요금제다. 한 참여자는 딥시크 V4 플래시만으로 회사 내부 홈페이지를 만들고 있다고 전했다. 이번 가격 인하로 루나가 구현 단계의 새 후보로 오르내리는 것도 이런 배경에서다. 다만 이번 인하가 API 단가에 한정된 조치인지 구독형 요금제에도 반영될지는 아직 방 안에서도 추측 수준이며, 구독 서비스 쪽 변동은 별도 확인이 필요하다.

루나·테라의 가격 인하는 오픈AI가 중국발 저가 모델들과의 경쟁, 비용에 민감해진 기업 고객층을 동시에 겨냥한 조치로 읽힌다. 다만 순수 토큰 단가에서는 딥시크가 여전히 앞서 있어, 결국 선택은 '가격'이 아니라 '작업 성격에 맞는 성능'의 문제로 좁혀지고 있다.