OpenAI DevDay는 개발자를 대상으로 모델과 제품의 새 기능을 발표하는 행사입니다. 2026년 발표를 개발 작업에 대입하면 세 가지 질문으로 좁힐 수 있습니다. 매일 쓰는 코딩 모델을 바꿀지, 반복 업무를 에이전트에 맡길지, 내 서비스를 ChatGPT에 연결할지입니다.
9월 29일 공식 발표 ↗와 한국어 리뷰 영상을 함께 살펴봤습니다. 이 글은 GPT-6.1 Sol, Dots, 개발자 API, 플러그인을 이 세 질문에 연결합니다. 요금제는 기능 접근 권한과 작업 사용량을 나눠 읽습니다.
기준: 2026-10-01 확인. 2026년 DevDay 발표와 당시 공식 문서의 제공 조건을 다룹니다. 프리뷰와 출시 예정 기능은 따로 표시합니다.
GPT-6.1 Sol: 평소 작업의 모델을 다시 비교할 시점
GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Sol의 후속 모델입니다. OpenAI는 코딩·컴퓨터 사용·전문 업무 평가에서 Astra에 근접하면서 표준 입력·출력 토큰 가격은 Astra의 5분의 1이라고 설명합니다. DeepSWE 1.1에서는 Astra에 상응하는 결과를 제시했습니다. 이는 OpenAI의 평가 결과이며, 모든 프로젝트에서 같은 품질을 보장한다는 뜻은 아닙니다. 공식 모델 발표 ↗
API 모델 ID는 gpt-6.1-sol입니다. 발표된 표준 가격은 100만 토큰당 다음과 같습니다.
| 구분 | 가격(USD) |
|---|---|
| 입력 | $2 |
| 캐시된 입력 | $0.10 |
| 출력 | $10 |
ChatGPT에서는 Plus·Pro·Business·Enterprise·Edu의 Work와 Codex에 제공됩니다. 같은 발표문은 일반 Chat에는 아직 제공하지 않는다고 명시합니다. API 과금과 ChatGPT 구독료는 별개입니다. 가격과 제공 범위 ↗
Effort는 medium에서 시작하고, 어려운 작업만 높이기
Reasoning effort는 모델이 추론에 들이는 노력을 조절하는 설정입니다. GPT-6.1 Sol API는 low, medium, high, xhigh, max를 지원하며 기본값은 medium입니다. none과 minimal은 지원하지 않습니다. 공식 모델 가이드 ↗
다음은 작업별 선택 기준입니다. 속도와 비용은 상대적인 경향이며, 고정 배수나 실측 결과가 아닙니다.
| Effort | 적용할 작업 | 시간·비용의 경향 |
|---|---|---|
low | 범위가 명확한 작은 수정·초안 | 빠른 응답과 적은 추론량 우선 |
medium | 일반적인 구현·여러 단계의 작업 | 품질과 대기 시간의 균형 |
high | 어려운 버그·설계 판단 | 더 많은 추론 시간과 비용 허용 |
xhigh | 복잡한 검토·긴 조사 | high보다 개선되는지 확인 후 사용 |
max | 가장 어려운 문제 | 추가 비용에 맞는 개선이 있을 때 선택 |
Effort를 최대로 높여도 결과가 항상 좋아지지는 않습니다. OpenAI의 DeepSWE v1.1 평가에서 GPT-6.1 Sol은 high로 75.2%를 기록했습니다. 아래 공식 그래프에서도 새 Sol의 성능은 비용과 함께 계속 상승하지 않습니다.
출처: OpenAI의 GPT-6.1 Sol API 발표 ↗. 왼쪽 위에 가까울수록 적은 비용으로 높은 점수를 얻습니다. 이는 코딩 평가의 비용·성능 그래프이며 응답 속도를 나타내지는 않습니다. 각 점에 effort 이름이 표시되어 있지 않아 나머지 단계의 정확한 수치는 옮기지 않았습니다.
일반 작업은 medium에서 시작하고, 해결하지 못한 문제를 high로 다시 비교하는 방식이 실용적입니다. xhigh와 max는 같은 문제에서 추가 추론이 결과를 개선하는지 확인한 뒤 선택합니다.
토큰 단가는 같고, 추론량이 실제 비용을 바꾼다
앞의 API 가격표는 effort별로 달라지지 않습니다. 다만 화면에 보이지 않는 추론 토큰도 출력 토큰으로 과금됩니다. 같은 길이의 답변을 받아도 추론량이 늘면 비용이 커질 수 있습니다. 추론 토큰과 과금 ↗
예를 들어 답변이 1,000토큰일 때 추론에 1,000토큰을 쓰면 출력 비용은 $0.02입니다. 추론에 5,000토큰을 쓰면 $0.06, 20,000토큰을 쓰면 $0.21입니다. 입력·도구 비용을 제외한 계산 예시이며, 특정 effort의 실제 사용량을 뜻하지 않습니다. Codex 구독 한도도 이 API 금액으로 바로 환산할 수는 없습니다.
속도 역시 단계별로 “몇 초” 또는 “몇 배”라고 고정할 수 없습니다. 공식 자료에는 동일한 조건에서 모든 effort의 완료 시간을 비교한 수치가 없습니다. 모델이 문제의 복잡도에 맞춰 추론량을 조절하고, 도구 호출과 재시도도 전체 시간을 바꿉니다. 토큰 생성 속도를 높이는 Ultrafast와 추론량을 조절하는 effort는 별도 설정으로 봐야 합니다.
웹사이트 생성 데모를 내 프로젝트의 평가로 바꾸기
참고한 리뷰는 모션 그래픽, 게임, 웹사이트, 한국어 글쓰기를 비교합니다. 15분 47초부터 ↗는 스크롤 모션과 버튼 반응이 있는 웹사이트 결과를 보여줍니다. 영상 제작자는 단일 프롬프트와 최대 reasoning effort를 사용했다고 설명합니다.
출처: GPT 6.1 Sol, GPT Dots, $500 Pro - OpenAI Dev Day 풀 리뷰 ↗. OpenAI 공식 시연이 아닌 개별 리뷰입니다. 화면 완성도를 살펴보는 자료로 읽고, 모델 전체의 우열로 일반화하지 않습니다.
프론트엔드 작업이라면 최근 해결한 이슈 하나를 같은 시작 상태에서 다시 풀게 해보면 됩니다. 다음은 비교 절차의 예입니다.
- 같은 코드와 요구사항을 주고, 모델·reasoning effort를 기록합니다.
- 첫 화면뿐 아니라 모바일 배치, 키보드 조작, 오류 상태까지 같은 기준으로 확인합니다.
- 완료 시간, 수정 요청 횟수, 실제 사용량을 비교합니다.
토큰 단가가 낮아도 재작업이 늘면 전체 비용이 커집니다. 반대로 평소 작업을 Sol로 끝낼 수 있다면, 어려운 문제에 Astra를 쓰는 방식으로 예산을 배분할 수 있습니다.
Dots: 한 번의 요청보다 지속적인 업무를 맡기는 제품
Dots는 GPT-6 Astra를 기반으로 동작하는 상시 에이전트입니다. 자체 클라우드 컴퓨터와 연결한 앱을 사용하며, 피드백을 통해 사용자의 기준을 익힙니다. 로컬 컴퓨터 접근은 별도로 허용할 수 있습니다. 개발자가 도구 호출 루프를 직접 구현하는 API와 달리, 사용자가 업무를 맡기는 완성된 제품에 가깝습니다. Dots 공식 소개 ↗
예를 들어 “이 오류를 고쳐줘”는 개별 작업입니다. “반복되는 고객 오류를 추적하고, 고칠 만한 항목을 검토용으로 준비해줘”는 지속적인 책임입니다. 두 번째 요구를 시험할 때 Dots를 고려할 수 있습니다.
시작하려면 지원 지역의 Pro 또는 Business Premium 계정으로 데스크톱 앱이나 데스크톱 브라우저에서 첫 dot을 만듭니다. Enterprise·Edu·Healthcare는 관리자가 베타를 활성화해야 합니다. 필요한 앱을 연결하고, 작은 업무 하나로 결과를 확인합니다. 시작 조건 ↗
아래는 버그 분류를 맡기는 설명용 지시문입니다.
연결한 프로젝트 보드에서 새 버그를 확인해줘.
같은 증상은 묶고, 재현 조건과 사용자 영향을 정리해줘.
수정이 필요한 항목은 제안서로 남겨줘.
외부 댓글 작성과 코드 병합은 내 검토를 거쳐줘.
새 항목이 없으면 알림을 보내지 마.첫 결과에서는 원본 이슈를 빠뜨리지 않았는지, 서로 다른 오류를 잘못 합치지 않았는지, 제안에 근거 링크가 있는지 확인합니다. 자동화 범위를 넓히는 시점은 이 결과를 신뢰할 수 있을 때입니다.
Dots가 맡긴 모든 작업이 무료인 것은 아닙니다. 첫 dot은 해당 요금제에 추가 비용 없이 포함됩니다. Dot과 나누는 대화는 ChatGPT 사용량에서 제외되지만, dot이 시작하거나 관리하는 Codex·ChatGPT Work 작업은 기존처럼 한도를 사용합니다. 사용량 구분 ↗
Decisions API와 Agents API는 맡기는 일이 다르다
Decisions API는 미리 정한 선택지 중에서 답을 고르는 API입니다. 텍스트나 이미지를 입력으로 주고, Luna를 이용해 분류·요청 전달·에이전트의 다음 행동을 결정합니다. 발표 시점에는 제한된 프리뷰이며, 전체 공개는 이후로 예고했습니다. DevDay 발표 ↗
예를 들어 문의를 결제, 사용법, 버그 중 하나로 분류한 뒤, 애플리케이션 코드가 담당 처리기로 전달할 수 있습니다. API가 결정을 반환하는 것과 전체 업무를 자동으로 완수하는 것은 구분해야 합니다. 생성된 문장을 다시 파싱하지 않고 결정을 소프트웨어 입력으로 쓰는 관점은 Jev를 다룬 글과도 연결됩니다.
Agents API는 여러 단계의 일을 수행하는 에이전트를 제품에 넣는 경로입니다. API 자체는 9월 10일 public beta로 공개 ↗됐습니다. DevDay에서는 컴퓨터 사용 지원을 발표했습니다. 모델의 판단과 도구 사용을 이어주는 실행 체계인 harness, 문맥 관리, 하위 에이전트 조율을 OpenAI가 제공한다는 점이 배경입니다.
고객 문의의 유형만 고르면 Decisions API를 검토합니다. 관련 자료를 찾고, 파일을 만들고, 화면을 조작하는 작업까지 필요하면 Agents API를 검토합니다. 컴퓨터 사용을 붙일 때는 먼저 공식 가이드 ↗에서 환경과 도구 구성을 확인합니다. API 이용 조건을 Codex·Work의 구독 플랜 조건과 섞어 읽지 않아야 합니다.
Plugin extensions: ChatGPT 안에 서비스의 작업 화면 만들기
Plugin extensions는 ChatGPT의 사이드바·입력창·파일 뷰어 같은 위치에 플러그인을 연결하는 기능입니다. 대화 옆의 패널에서 사용자가 결과를 확인하고 조작하는 경험을 만들 수 있습니다. 공식 확장 문서 ↗
출처: OpenAI Plugin Extensions ↗. 그림은 플러그인이 들어갈 수 있는 화면 위치를 보여줍니다. 입력창에서 서비스를 부르는 동작과 오른쪽 패널에서 결과를 편집하는 동작을 나눠 볼 수 있습니다.
예를 들어 일정 관리 서비스라면 “이번 주 일정을 정리해줘”라는 요청은 대화에서 받고, 겹친 일정의 비교와 수정은 패널에서 처리하는 구조를 생각할 수 있습니다. 이는 이 글의 적용 예입니다. 자연어로 의도를 전달하고 화면으로 정확한 값을 확인하게 하는 데 목적이 있습니다.
개발을 시작한다면 공식 문서가 연결하는 Bits & Bolts 예제를 먼저 살펴봅니다. 전체 서비스를 옮기기보다 조회와 확인이 반복되는 기능 하나를 고릅니다. 기존 MCP 서버에 확장을 더하고, ChatGPT에서 연결·테스트한 뒤 배포 패키지를 만드는 흐름입니다.
지원 범위에는 차이가 있습니다. 문서상 Free·Go의 웹 확장은 출시 예정이며, 입력창 멘션은 데스크톱 앱에서만 제공합니다. 발표의 “모든 플랜”이라는 표현만 보고 모든 화면에서 같은 기능을 쓸 수 있다고 판단하면 안 됩니다. 지원 조건과 예제 ↗
Pro 500: 모델 가격과 구독 한도를 따로 계산하기
Pro는 월 $100·$200·$500의 세 단계로 구성됩니다. Pro 계열에서 Astra Ultrafast를 제공하는 플랜은 Pro 500입니다. Pro 100·200에서 추가 크레딧을 구매해도 출시 시점에는 Ultrafast가 열리지 않습니다. Pro 요금제 안내 ↗
| 요금제 | 월 요금(USD) | Pro 계열 Ultrafast 제공 |
|---|---|---|
| Pro 100 | $100 | 미포함 |
| Pro 200 | $200 | 미포함 |
| Pro 500 | $500 | 포함 |
영상에서 지적한 Pro 200의 한도 축소에는 전환 조건이 있습니다. 공식 안내는 자격 조건을 충족한 기존 구독자에게 2026년 10월 29일까지 종전 사용량을 유지한다고 설명합니다. 이후에는 줄어든 한도로 전환하며 월 $200 가격은 유지합니다. 대상자는 별도 안내 이메일을 받습니다. 기존 구독자 적용 조건 ↗
Ultrafast의 “최대 8배”는 Codex에서의 토큰 생성 속도 설명입니다. API에는 최대 6배라고 발표했습니다. 저장소 읽기, 도구 실행, 테스트까지 포함한 전체 개발 시간이 8분의 1이 된다는 뜻은 아닙니다. Astra Ultrafast는 출시됐지만 Sol Ultrafast는 발표 당시 출시 예정이었습니다. DevDay의 Ultrafast 안내 ↗
상위 플랜을 판단할 때는 한도 때문에 중단한 횟수와 응답을 기다린 시간을 기록합니다. 테스트 실행이나 요구사항 재설명이 시간을 대부분 차지한다면 토큰 생성 속도만 높여서는 해결하기 어렵습니다. 모델 교체의 효과와 요금제 변경의 효과를 따로 비교해야 합니다.
내 작업에는 무엇부터 적용할까
| 지금 겪는 문제 | 먼저 검토할 선택 | 확인할 결과 |
|---|---|---|
| 코딩 비용이 크고 반복 작업이 많음 | GPT-6.1 Sol로 같은 이슈 비교 | 수정 횟수·완료 시간·사용량 |
| 업무를 매번 다시 지시해야 함 | Dots에 작은 지속 업무 하나 위임 | 누락·잘못된 분류·불필요한 알림 |
| 서비스 내부에서 분류나 작업 실행이 필요함 | Decisions API 또는 Agents API | 결정만 필요한지, 실행까지 필요한지 |
| 자연어 요청 뒤에 복잡한 화면 조작이 남음 | Plugin extensions | 패널에서 확인·수정할 수 있는지 |
| 사용량 부족이나 생성 대기가 업무를 막음 | Pro 플랜과 Ultrafast 비교 | 추가 요금으로 줄어드는 실제 중단 시간 |
이번 발표를 적용할 때의 출발점은 자주 하는 작업 하나입니다. 모델을 바꾸는 실험과 자동화 범위를 늘리는 실험을 동시에 진행하면 무엇이 결과를 바꿨는지 알기 어렵습니다. 먼저 현재 방식의 결과를 남기고, 한 가지 선택만 바꿔 비교합니다.
다시 확인할 항목은 Decisions API의 일반 공개 여부, Sol Ultrafast 출시, 플러그인의 웹 지원 범위, Pro 200의 10월 29일 이후 한도입니다. 이 조건들은 발표 당시의 데모보다 실제 도입 시점을 더 직접적으로 결정합니다.