GPT-6 Luna vs Claude Opus 5: 50배의 가격, 똑같은 오후

GPT-6 Luna는 입력 토큰 백만 개당 0.10달러, 출력 토큰 백만 개당 0.50달러입니다. Claude Opus 5는 5.00달러와 25.00달러입니다. 이는 요금표 양쪽 모두에서 50배의 격차이며, 누구든 이 짝을 보고 가장 먼저 알아차리는 점입니다 — 공급사가 2026년 9월 22일에 출시한 모델이, 회사가 2026년 7월 24일에 공개해 두 달째 시장에 나와 있는 모델과 가격을 견주고 있다는 점 말입니다. 50배라는 숫자는 사실입니다. 그러나 그것은 또한 이 비교에서 거의 가장 쓸모없는 사실에 가깝습니다. 왜냐하면 이 둘은 같은 호출을 두고 경쟁하는 것이 아니며, Luna가 출시된 바로 그날 오후에 두 번째 모델 진영에서 벌어진 일이 있기 때문입니다.

GPT-6 Luna는 OpenAI의 GPT-6 세대 중 소형 등급으로, $2.00/$10.00의 GPT-6 Sol 아래에 있고, $10.00/$50.00의 플래그십 GPT-6 Astra보다 훨씬 아래에 있습니다. Claude Opus 5는 Anthropic이 9월 22일 $4.00/$20.00의 Claude Opus 5.5를 출시하고 Opus 5를 한 단계 아래로 내리기 전까지 Anthropic의 플래그십이었습니다. 이 글 제목에 언급된 두 모델은 오늘 기준으로 각자 자사 라인업의 최상위에서 한 계단 아래에 있습니다 — 그 이유는 서로 전혀 관련이 없습니다. 그 점은 가격 비율보다 더 중요하며, 이 글은 바로 거기서 시작합니다.

두 공급업체가 모두 발송한 오후

OpenAI는 9월 22일 GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna를 발표했다. 그로부터 몇 시간 전에는 Anthropic이 Claude Opus 5.5를 발표했다. 그 문장에 등장하는 세 모델 중 두 개는 전작 대비 가격을 대략 절반으로 낮췄는데, 이는 우연이라기보다 시장의 결과에 가깝다. 지난 18개월 동안 중국 연구소들이 쏟아낸 오픈 웨이트 릴리스가 이미 쓸 만한 토큰의 비용을 강하게 끌어내렸고, 두 업체 모두 같은 압력에 대응하고 있었던 것이다.

Claude Opus 5 배포를 보유한 사람에게 실질적인 결과는, 자신이 기반으로 구축한 모델이 더 이상 Anthropic이 가장 적극적으로 판매하는 모델이 아니라는 점이다. Claude Opus 5.5는 $4.00/$20.00 — 정가 20% 인하 — 이며, 캐시된 입력은 Opus 5의 $0.50에서 백만 토큰당 $0.20로 내렸다. 그리고 Artificial Analysis는 최대 노력에서 자체 Intelligence Index 기준 58점으로 측정하는데, 이는 지금까지 기록한 최고 수치다. Claude Opus 5는 같은 지수에서 51점을 기록한다. 오늘 Opus 5를 운영하고 있다면, 이 글 제목의 50배 비교는 당신 앞에 놓인 것이 아니다. 당신 앞에 놓인 것은 Opus 5.5로 이동할지 여부이며, 그에 대한 답은 GPT-6 Luna가 하고 있는 어떤 것과도 별개의 계산이다.

그렇긴 해도, 50배라는 숫자는 여전히 실제 의사 결정을 좌우합니다. GPT-6 Luna가 염두에 두고 만들어진 워크로드는 바로 Claude Opus 5 청구서가 부담스러워지는 워크로드이기 때문입니다. 두 가지 사실은 동시에 참일 수 있습니다.

이 둘 각각이 실제로 무엇인지

사양은 치수마다 한 줄로, 각 줄에 양쪽을 모두 표시:

• 100만 토큰당 가격 — GPT-6 Luna 입력 $0.10 / 출력 $0.50 vs Claude Opus 5 입력 $5.00 / 출력 $25.00

• 캐시된 입력 — GPT-6 Luna 1M당 $0.01, Opus 5 카드 기준 Claude Opus 5 1M당 $0.50 대비 90% 할인, Opus 5.5에서는 $0.20로 인하

• 컨텍스트 윈도우 — GPT-6 Luna는 총 1,050,000, 최대 입력 922,000 대 Claude Opus 5 1M, 둘 다 출력 토큰 128,000으로 제한됨

• 장문 컨텍스트 가격 재조정 — GPT-6 Luna는 272K 입력 토큰을 초과하면 입력과 캐시를 두 배로 늘리고 출력을 1.5배로 올리며, 전체 요청에 적용되는 한편 Claude Opus 5는 해당 윈도우 전체에 걸쳐 정액입니다.

• AA Intelligence Index — 최대 노력 설정 시 GPT-6 Luna 37 대 Claude Opus 5 51

• AA Intelligence Index, 추론 노력 일치 기준 — GPT-6 Luna는 기본값인 medium 추론 노력에서 29, Claude Opus 5는 Anthropic이 측정하는 유일한 설정인 max에서 51

• 출력 속도 — GPT-6 Luna 153.9 토큰/초 vs Claude Opus 5 53.6 토큰/초

• 인덱스 실행 비용 — GPT-6 Luna $122.39 vs Claude Opus 5 $7,274.74

• 추론 끄기 스위치 — GPT-6 Luna는 none, low, medium, high, xhigh, max를 제공하는 반면, Claude Opus 5의 사고는 적응형이며 항상 켜져 있습니다

• 출시 — GPT-6 Luna 2026-09-22 vs Claude Opus 5 2026-07-24

그 줄들 중 세 개는 다른 줄들보다 더 많은 일을 하고 있으며, 첫 번째는 에포트 행입니다. GPT-6 Luna의 37은 최대 에포트에서의 점수입니다. 기본값은 medium이며, medium에서는 29점을 받습니다. Claude Opus 5의 51은 최대 에포트 수치인데, Anthropic이 Artificial Analysis가 측정하는 더 낮은 설정을 공개하지 않기 때문입니다. 따라서 14점이라는 헤드라인 격차는 한 모델의 상한과 다른 모델의 상한을 비교한 것입니다. — 그리고 GPT-6 Luna를 설치하고 아무것도 변경하지 않는 팀은 37이 아니라 29를 실행하고 있습니다. 그것은 14점이 아니라 22점 격차이며, 에포트 기본값을 찾아보지 않으면 보이지 않습니다.

두 번째는 지수 비용 라인입니다. 이는 견적이 아니라, Artificial Analysis가 자체 자금으로 각 모델에 대해 전체 평가 세트를 실행하는 데 실제로 지출한 금액입니다. $122.39 대 $7,274.74는 모델이 얼마나 좋은지 알아내는 비용에서 59배 차이를 보이며, 이는 두 모델이 대량으로 사용될 때 어떻게 작동하는지에 대한 가장 깔끔한 가용 프록시입니다. Claude Opus 5는 해당 실행 동안 1억 4천만 개의 토큰을 생성했습니다; GPT-6 Luna는 1억 5천만 개를 생성했습니다. 저렴한 모델은 더 장황했고 여전히 59배 더 적은 비용이 들었습니다.

세 번째는 오프 스위치다. GPT-6 Luna는 전혀 추론하지 말라는 지시를 받을 수 있다. Claude Opus 5는 그럴 수 없다. 바로 그 단 한 줄의 스펙이 이 모델들 중 하나는 분류기, 라우터, 모더레이션 스크린 뒤에 배치될 수 있고 다른 하나는 그럴 수 없는 이유이며, 이는 역량에 전혀 기대지 않고도 가격 차이의 상당 부분을 설명해 준다.

저렴한 등급이 더 이상 저렴하지 않게 되는 지점

GPT-6 Luna 요금표에는 절벽이 하나 있는데, 이는 놓치면 가장 큰 비용을 치르게 되는 항목입니다. 입력 토큰이 272,000개를 초과하는 요청은 입력 및 캐시 요율의 두 배, 출력 요율의 1.5배로 청구됩니다 — 기준을 넘어선 부분만이 아니라 요청 전체에 적용됩니다. GPT-6 Luna에서의 300,000토큰 호출은 28,000토큰을 초과했기 때문에 300,000토큰 전체에 대해 백만 입력당 $0.20로 청구됩니다. 같은 문서를 두 번의 호출로 나누면 프롬프트를 전혀 바꾸지 않고도 비용이 절반으로 줄어듭니다.

Claude Opus 5에는 이에 상응하는 조항이 없습니다. Claude Opus 5의 $5.00/$25.00은 전체 1M 윈도 전반에서 평탄하게 유지되며, 이는 50배 비율이 어디서나 50배 비율이라는 뜻입니다 — 다만 입력 토큰이 272K를 넘는 경우는 예외로, 여기서는 GPT-6 Luna의 실효 입력 요율이 두 배인 $0.20이 되고 출력 요율은 $0.75로 오르며 격차는 25배로 좁아집니다. 그래도 여전히 막대합니다. 여전히 알아둘 가치가 있습니다. 300,000토큰 작업 컨텍스트를 가질 가능성이 가장 높은 워크로드가 바로 두 공급업체가 판매하고 있는 에이전트형 워크로드이기 때문입니다.

두 번째로 값을 매겨야 할 대상은 노력입니다. 중간으로도 충분했을 작업에 GPT-6 Luna를 최대 노력으로 실행하는 것은 방금 절약한 비용을 써버리는 가장 흔한 방식입니다. 37 대 29의 격차는 잘못된 설정에 대한 페널티의 크기이며, 가격 조항과 달리 청구서 어디에도 나타나지 않습니다 — 그것은 토큰 볼륨으로 나타나는데, 이는 성공처럼 보입니다.

실제로 판가름하는 분열

이 비교를 솔직하게 말하자면, 두 모델은 서로 대체재가 아니며, 가격 비율은 어느 쪽이든 답이 명확한 워크로드 문제에서 주의를 돌리는 요소에 불과합니다.

{{1}}GPT-6 Luna{{/1}}는 출력이 사람이 아니라 프로그램에 의해 소비되고, 그 볼륨 자체가 핵심인 모든 곳에 속합니다. 분류, 추출, 라우팅 결정, 대량 요약, 작업당 천 번의 작은 호출을 수행하는 에이전트의 내부 루프 같은 곳 말입니다. {{2}}$0.10/$0.50{{/2}}에 {{3}}1센트{{/3}} 캐시 입력 요율, 그리고 {{4}}Batch{{/4}}와 {{5}}Flex{{/5}}가 표준 요율의 절반이라면, 경제성은 {{6}}Opus{{/6}} 라인의 그 어떤 것과 비교해도 근소한 차이가 아닙니다. {{7}}Artificial Analysis{{/7}}는 마이그레이션 전에 알아둘 만한 진짜 퇴행을 하나 지적합니다. {{8}}GPT-6 Luna{{/8}}의 {{9}}Coding Agent Index{{/9}}가 {{10}}GPT-5.6 Luna{{/10}}의 {{11}}43{{/11}} 대비 {{12}}2{{/12}}포인트 하락한 {{13}}41{{/13}}을 기록했으며, 하락은 {{14}}SWE-Atlas-QnA{{/14}}와 {{15}}DeepSWE v1.1{{/15}}에 집중되었습니다. 또한 같은 규모의 진짜 개선도 하나 지적합니다. {{16}}AA-Omniscience{{/16}}에서 이 모델의 환각률이 대략 {{17}}93%{{/17}}에서 {{18}}77%{{/18}}로 떨어졌는데, 정확도는 거의 변하지 않았습니다. 더 많이 알게 된 것이 아니라 더 자주 답변을 거부하는 것이며, 다운스트림 소비자가 있는 모든 용도에서 그것이 이 맞교환의 더 가치 있는 절반입니다.

Claude Opus 5는 결과물이 곧 제품인 곳에 어울린다. Anthropic이 자체 공개한 결과—벤더가 보고한 것이며 독립적으로 재현된 것은 아님—에 따르면 SWE-bench Verified에서 96.0%, SWE-bench Pro에서 79.2%를 기록했고, 14포인트의 지수 격차는 장기 지평(long-horizon) 에이전트가 작업을 끝내는지 아니면 조용히 중간에 멈추는지를 결정하는 종류의 차이다. 모델이 할 수 있는 일의 경계에 있다면, 기본 노력 설정에서 50배 더 저렴하고 22포인트 뒤처지는 모델은 같은 것의 더 저렴한 버전이 아니다.

선택하지 않고 둘 다 실행하기

이 비교가 단일 권장안으로 귀결되지 않는 이유는 두 워크로드 사이의 경계가 안정적이지 않기 때문입니다. 이 경계는 두 공급업체 중 하나가 제품을 출시할 때마다 움직이며, 이 글을 쓰기 전 3주 동안에도 두 번이나 움직였습니다. 한 번은 Anthropic이 Opus 요율을 $4.00/$20.00로 인하했을 때였고, 또 한 번은 OpenAI가 전체 소형 등급 가격을 절반으로 낮췄을 때였습니다. 7월에 승자를 하드코딩한 팀은 오늘 잘못된 구성을 실행하고 있는 셈입니다.

Claude Opus 5는 Anthropic의 정가로 OrcaRouter에서 제공됩니다. 패스스루 가격 책정 방식에서는 벤더 요율 변경이 리셀러가 재협상하기를 기다릴 필요 없이 같은 날 우리 쪽에 그대로 반영됩니다. 이것이 Opus 5.5 인하가 별도의 통합 프로젝트 없이 우리 카탈로그에 적용된 구체적인 이유입니다. 이 글을 쓰는 시점에 GPT-6 Luna는 OrcaRouter에 없으며, OpenAI 자체 API를 통해 사용할 수 있습니다. 따라서 두 가지를 모두 원하는 팀에게 현실적인 구성은 Claude Opus 5용 키 하나와 이미 OpenAI에 사용 중인 것을 나란히 두는 것입니다. 제공자 성능이 저하될 때 자동 페일오버가 그 공백을 메워줍니다. 1센트짜리 분류기와 25달러짜리 추론기 사이에서 코드 경로가 아니라 설정을 바꿔 경로를 옮길 수 있다는 점은 9월에 올바른 선택을 하는 것보다 더 가치가 있습니다.

이번 주에 무엇을 할까요

Claude Opus 5를 실행 중이라면, 제목의 50배 격차는 잘못된 결정을 가리키는 실제 수치입니다. 당신의 결정은 Opus 5.5입니다 — 20% 정가 인하, 더 높은 지수 점수, 그리고 60% 하락한 캐시 입력 요금 — 그리고 GPT-6 Luna는 우연히 같은 페이지에 있는 별개의 문제입니다.

대량 분류 또는 추출 파이프라인을 Opus급 모델에서 운영하고 있다면, GPT-6 Luna는 이번 달에 활용할 수 있는 가장 큰 단일 비용 절감책이며, 마이그레이션은 가격 인하가 시사하는 것보다 작습니다: 동일한 1M 컨텍스트 등급, 동일한 128,000 출력 상한, 그리고 입력과 출력 양쪽 모두에서 50배 더 낮은 토큰당 요금. 기본값으로 가정하기 전에 medium effort에서 테스트하고, 장문 컨텍스트 호출을 272,000토큰 미만에 두고, 코딩 성능 회귀는 공급업체 차트가 아니라 자체 평가로 확인하세요.

두 가지를 모두 운영하고 있다면, 고쳐야 할 것은 어느 쪽을 선택했느냐가 아닙니다. 바로 지금은 마음을 바꾸는 데 코드 배포가 든다는 점입니다.