단테의 영상 **「GPT-6.1 Sol 출시, 가격은 그대로인데 얼마나 좋아졌을까? | Astra 비교」**는 GPT-6.1 Sol을 기존 GPT-6 Sol과 GPT-6 Astra 사이에서 어떻게 써야 하는지, 실제 코드 리뷰·장기 작업·3D 게임 생성 비용까지 비교한 실사용 중심 영상입니다. ## GPT-6.1 Sol의 핵심 영상에서 가장 중요한 포인트는 단순 성능 향상이 아닙니다. **기존 GPT-6 Sol과 같은 입력·출력 가격을 유지하면서 코딩 성능은 Astra에 가까워졌고, 캐시 입력 비용은 더 낮아졌다는 점**입니다. 즉: - 기존 Sol 대비 성능 향상 - Astra 대비 훨씬 낮은 비용 - 반복 코드 읽기·리뷰에서 캐시 비용 절감 이 핵심입니다. ## 가격은 그대로, 캐시 비용은 절반 영상에 따르면 GPT-6.1 Sol의 기본 입력·출력 가격은 기존 Sol과 동일합니다. 반면 캐시 입력은 더 저렴해졌습니다. 특히 코드 리뷰처럼 같은 코드베이스를 반복해서 읽는 작업에서는 이 차이가 크게 작용합니다. 영상의 공개 코드 리뷰 사례에서는 입력의 약 95%가 캐시된 내용이었습니다. 즉 대규모 코드베이스를: - 반복해서 읽고 - 여러 파일을 오가고 - 같은 맥락을 유지하며 - 수정 전후를 비교하는 작업에서는 캐시 비용이 실제 운영비에 큰 영향을 줍니다. ## 공식 코딩 벤치마크에서는 Astra에 근접 영상에서는 OpenAI의 DeepSWE 평가에서 GPT-6.1 Sol이 Astra와 같은 점수를 냈다고 소개합니다. 기존 Sol보다 6.4%포인트 향상됐고, 코딩 영역에서는 Astra와 매우 가까운 성능을 보였습니다. 다만 더 어려운 과학 연구 작업에서는 여전히 Astra가 최고 성능을 유지했습니다. 즉: **코딩·리뷰 → Sol 6.1이 매우 강함** **최고 난도 추론·연구 → Astra 우위** 구조입니다. ## 실제 PR 리뷰 사례 영상에서는 T3 Code 개발자의 실제 PR 사례를 소개합니다. 문제는 작업용 폴더를 준비하다 다른 대화로 갔다 돌아왔을 때 진행 화면이 사라지는 버그였습니다. 표면적으로는 UI 복원 문제처럼 보이지만, 실제로는: - 서버 상태 - 에이전트 시작 여부 - 설치 진행 상태 - 대화 전송 가능 여부 - 화면 복귀 타이밍 이 서로 얽혀 있었습니다. GPT-6.1 Sol은 단순히 화면이 다시 보이는지만 확인하지 않고: 1. 에이전트가 이미 시작됐는데 메시지를 못 보내는 경우 2. 복구된 진행 화면이 너무 빨리 사라지는 경우 3. 다른 대화 상태가 섞이는 경우 까지 짚었습니다. ## 이 사례가 중요한 이유 이건 단순 코드 스타일 리뷰가 아닙니다. **한 화면의 코드가 다른 화면·후속 작업·백그라운드 프로세스에 어떤 영향을 주는지 읽는 능력**을 보여줍니다. 실무에서는 이런 종류의 리뷰가 중요합니다. 예를 들어: - 상태 복구 - 비동기 작업 - Background Job - Multi-step Workflow - Agent Session - UI ↔ Server 상태 동기화 같은 문제는 코드 한 파일만 보고는 찾기 어렵습니다. ## 대규모 코드 리뷰 비교 영상에서 소개한 다른 공개 실험에서는 Orchestrator V2 변경사항을 여러 모델이 리뷰했습니다. 개발자의 자체 평가 기준: - GPT-6.1 Sol: 8.21 - GPT-6 Astra: 8.22 로 거의 동일했습니다. 하지만 비용은: - GPT-6.1 Sol: $2.97 - GPT-6 Astra: $5.84 였습니다. 시간도 Sol 쪽이 더 짧았습니다. 즉 이 테스트에서는 **거의 같은 리뷰 품질을 절반 수준 비용으로 얻은 셈**입니다. ## Tool Calling 198회 + Subagent 2개 이 리뷰에서 GPT-6.1 Sol은: - Tool Call 198회 - Subagent 2개 병렬 실행 까지 사용했습니다. 여러 파일을 오가며 대규모 Context를 반복해서 읽는 작업에서 캐시 입력 단가가 낮은 모델이 왜 유리한지 잘 보여줍니다. ## 장기 구현에서는 약점도 있었다 모든 작업에서 좋은 것은 아니었습니다. TypeScript 프로젝트를 Rust로 옮기는 장기 작업에서는 평가가 좋지 않았습니다. 영상에 따르면 며칠 동안 맡겼지만 뚜렷한 진전이 없었고, 막혔을 때 접근 방식을 크게 바꾸는 능력이 부족했습니다. 즉: - 기존 코드 분석 - 문제 추적 - 리뷰 - 범위가 분명한 조사 에는 강했지만, - 막힌 문제의 전략 전환 - 장기 리팩터링 - 대규모 재작성 - 새로운 접근을 설계하는 작업 에서는 한계가 있었다는 평가입니다. ## 그래서 나온 실전 조합 영상에서 소개된 개발자의 선택은: **Opus로 구현하고 Sol로 조사·리뷰** 였습니다. 이 접근은 매우 현실적입니다. 모든 작업을 하나의 모델에 맡기기보다: - 구현 - 리뷰 - 조사 - 최종 검증 을 역할별로 나누는 방식입니다. ## 수족관 게임 비교 영상에서는 GPT-6 Sol / GPT-6.1 Sol / GPT-6 Astra로 수족관 게임을 각각 생성했습니다. 기능은 모두: - 물고기 이동 - 먹이 반응 - 성장 까지 구현됐습니다. 비용은: - GPT-6 Sol: 약 $0.35 - GPT-6.1 Sol: 약 $0.21 - GPT-6 Astra: 약 $0.98 였습니다. Astra가 출력 토큰은 가장 적었지만, 단가 차이 때문에 전체 비용은 훨씬 높았습니다. GPT-6.1 Sol은 Astra 대비 약 4.5배 저렴했습니다. ## 3D 레이싱 비교 3D 레이싱에서도 세 모델을 비교했습니다. 기능은: - 자동차 추적 카메라 - 도로 - 지형 - 주변 차량 - 차선 변경 - 가속·브레이크 까지 포함됐습니다. 비용은 제작 + 공통 보완 요청 기준: - GPT-6 Sol: 약 $0.61 - GPT-6.1 Sol: 약 $0.58 - GPT-6 Astra: 약 $2.17 였습니다. 여기서도 Sol 6.1이 훨씬 저렴했습니다. ## 하지만 Astra의 결과가 더 좋았던 부분 영상에서는 Astra의 레이싱 결과가: - 자동차 비율 - 카메라 구성 - 속도감 - 화면 집중도 측면에서 더 좋았다고 평가합니다. 즉 비용만 보면 Sol이 압도적으로 유리하지만, 최종 시각 품질에서는 Astra가 더 좋은 결과를 낼 수 있습니다. ## 속도도 Astra가 더 빨랐던 경우가 있었다 이번 실행에서는 Astra가 더 빨리 끝난 사례도 있었습니다. ### 수족관 - Astra: 약 4분 30초 - GPT-6.1 Sol: 6분 이상 ### 레이싱 - Astra: 약 7분 30초 - GPT-6.1 Sol: 13분대 즉 모델 단가가 비싸더라도: **더 좋은 결과 + 더 빠른 완료** 가 필요하다면 Astra 비용을 낼 이유가 있습니다. ## 어떤 작업에 GPT-6.1 Sol이 잘 맞나? 영상 내용을 기준으로 하면 다음 작업에 특히 잘 맞습니다. ### 1. 코드 리뷰 대규모 변경사항의 부작용 찾기 ### 2. 코드 조사 여러 파일 사이 상태·흐름 추적 ### 3. 반복 시안 UI·게임·기능을 여러 번 빠르게 생성 ### 4. Subagent 병렬 작업 많은 Tool Call과 반복 Context 읽기 ### 5. 기존 프로젝트 분석 이미 존재하는 코드베이스 이해 ## Astra가 더 어울리는 작업 반대로 Astra는 다음 상황에서 유리할 수 있습니다. ### 1. 최종 결과물 품질이 중요할 때 시각적 완성도, 구성, 디테일 ### 2. 속도가 중요한 작업 비용보다 완료 시간이 중요한 경우 ### 3. 막힌 장기 작업 새로운 전략과 강한 추론이 필요한 작업 ### 4. 최고 난도 연구·추론 복잡한 과학·연구 문제 ## 기존 Sol에서 바꿀 가치가 있을까? 영상의 결론은 비교적 명확합니다. 기존 GPT-6 Sol을 사용하고 있다면: **GPT-6.1 Sol로 우선 교체해 평소 하던 코드 리뷰·조사·작은 구현부터 테스트할 가치가 충분합니다.** 가격은 그대로이고 캐시 비용이 줄었으며, 코딩 성능은 개선됐기 때문입니다. ## 실전 모델 선택 전략 AI 코딩에서는 이제 “가장 좋은 모델 하나”를 고르는 방식보다 작업별로 나누는 것이 효율적입니다. ### GPT-6.1 Sol - 리뷰 - 조사 - 반복 수정 - 비용 민감 작업 - 다량 Tool Calling ### GPT-6 Astra - 최종 구현 - 복잡한 전략 전환 - 최고 품질 - 속도 우선 작업 ### Claude Opus 계열 - 장기 구현 - 대규모 코드 재작성 - 막힌 문제를 새로운 방향으로 풀 때 처럼 역할을 분리할 수 있습니다. ## 한 줄 정리 **GPT-6.1 Sol은 기존 Sol 가격으로 Astra에 가까운 코딩 리뷰 성능을 제공하는 비용 효율적인 모델이고, 반복 분석·리뷰·시안 작업에는 특히 강합니다.** 반면 **최종 품질, 빠른 완료, 막힌 장기 구현에서는 Astra나 더 강한 모델이 여전히 유리할 수 있으므로, 하나의 모델로 통일하기보다 작업별로 모델을 나누는 전략이 가장 현실적입니다.**