GPT-5.6 Luna를 로컬에서 실행할 수 있나요?

OpenAI | 1,050,000 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.20/M, 출력 $1.20/M. GPT-5.6 Luna는 OpenAI의 GPT-5.6 시리즈에서 빠르고 비용 효율적인 모델입니다. 채팅, 분류 및 경량 에이전트 워크플로우와 같은 대량, 지연 시간 민감 작업에 적합하며, 가격대에 맞는 유능한 추론 능력을 제공합니다.

이 모델의 가이드

2026년 가장 저렴한 ChatGPT 대안 10가지: 무료 로컬 모델, 무료 이용권, 정액제 플랜

2026년 10월 AI 모델 선택법: 폐쇄형 소스 소식과 다운로드할 가치가 있는 오픈 웨이트

오픈 가중치 vs 오픈 소스 vs API 전용: 실제로 할 수 있는 것

모든 가이드

캡틴의 노트

Captain 작성, 하우스 에디터

2026-10-13의 노트

GPT-5.6 Luna는 OpenAI의 빠르고 저렴한 GPT-5.6 시리즈 모델로, 최대 성능보다는 지연 시간과 비용이 중요한 대량 작업에 적합합니다. 1,050,000 토큰의 컨텍스트 창과 비전 지원을 제공하는데, 이는 예산형 모델로는 매우 관대한 편입니다. 분류 파이프라인, 채팅 제품 또는 경량 에이전트를 대규모로 운영한다면, 무거운 모델을 사용하기 전에 Luna부터 시작하는 것이 분명한 선택입니다.

알려진 점

백만 토큰당 $0.20의 매우 낮은 입력 비용
예산형 모델임에도 백만 토큰 이상의 컨텍스트 제공
이 가격대에서 드문 텍스트와 함께하는 비전 지원
지연 시간에 민감하고 고처리량 작업에 최적화됨
분류 및 경량 에이전트 작업에 적합한 합리적 추론 능력

주의할 점

폐쇄형 가중치, API 전용: 로컬 배포나 오프라인 사용 불가
출력 비용이 입력 비용의 6배로, 장황한 작업은 비용이 빠르게 증가함
OpenAI의 가장 강력한 모델은 아니며, 무거운 추론이나 복잡한 다단계 에이전트에는 더 큰 모델이 필요할 수 있음

최적 용도

시도해볼 프롬프트

지원 티켓 빠르게 분류하기

다음은 고객 지원 메시지 10개입니다. 각 메시지에 대해 다음 목록 중 하나의 카테고리를 지정하세요: Billing, Technical, Account Access, Feature Request, Other. 메시지 번호와 카테고리만 포함한 JSON 배열을 반환하세요. 메시지: 1) '이번 달에 두 번 청구되었습니다.' 2) '앱이 로그인 시 충돌합니다.' 3) '다크 모드를 추가할 수 있나요?' 4) '비밀번호를 잊어버렸습니다.' 5) '청구서는 어디에 있나요?' 6) 'CSV 내보내기가 작동하지 않습니다.' 7) '취소하고 싶습니다.' 8) '이중 인증 코드가 전송되지 않습니다.' 9) '모바일에서 사용할 수 있나요?' 10) '내 계정이 정지되었습니다.'

이미지에서 설명 및 추출

웹페이지나 문서의 스크린샷을 첨부하세요. 보이는 모든 고유 UI 요소나 섹션을 나열한 후, 가격, 날짜 또는 고유명사처럼 보이는 모든 텍스트를 추출하세요. 'Elements'와 'Extracted Data'라는 두 개의 라벨된 섹션으로 반환하세요.

경량 에이전트 계획

작은 콘텐츠 워크플로우 자동화를 돕고 있습니다. 목표는 블로그 게시물을 발행하는 것입니다. 에이전트가 수행해야 할 개별 단계, 각 단계에서 필요한 도구 또는 API 호출, 각 단계의 입력과 출력, 실패할 수 있는 단계와 그 이유를 10단계 이내로 작성하세요.

비교하기

gpt-oss-20b
오픈 가중치 모델
131,072 토큰 컨텍스트 · $0.02/M 입력, $0.09/M 출력
GPT-6 Luna
API 전용 모델
1,050,000 토큰 컨텍스트 · $0.10/M 입력, $0.50/M 출력
GPT-5.6 Sol
API 전용 모델
1,050,000 토큰 컨텍스트 · $4.00/M 입력, $20.00/M 출력
GPT-6.1 Sol
API 전용 모델
1,050,000 토큰 컨텍스트 · $2.00/M 입력, $10.00/M 출력

openai의 더 많은 텍스트 모델

사람들이 묻는 질문

GPT-5.6 Luna를 로컬에서 실행할 수 있나요?: 아니요. Luna는 OpenAI의 폐쇄형 가중치 API 전용 모델로, 다운로드나 오프라인 실행이 불가능합니다.
GPT-5.6 Luna의 비용과 컨텍스트 길이는 어떻게 되나요?: 입력은 백만 토큰당 $0.20, 출력은 백만 토큰당 $1.20이며, 컨텍스트 창은 1,050,000 토큰입니다.
Luna는 다른 GPT-5.6 모델과 어떻게 다른가요?: Luna는 GPT-5.6 시리즈에서 빠르고 비용 효율적인 계층으로, 최대 추론 깊이보다는 지연 시간과 대량 처리에 최적화되어 있습니다. OpenAI는 시리즈 내 모델 간 상세 성능 비교를 공개하지 않았습니다.

캡틴의 평가
OpenAI의 가장 무거운 추론이 필요 없고 비용을 아끼고 싶은 대량 채팅 또는 분류 작업에 합리적인 기본 선택입니다.

캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #9 Hottest Text / LLM model · #9 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

GPT 5.6 Luna 인기 추세

9 Jul 2026 이후 히트 점수

인기 점수

9,230°

이번 주

▲

7.9%

9,219° 당시, 9,230° 현재

이번 달

▲

45.4%

9,178° 당시, 9,230° 현재

지난 1년

n/a

아직 출시/추적되지 않음

7,000°

기준점

점수는 0°부터 9,999°까지 있어. 7,000° 아래는 아직 어떤 출처에서도 보고되지 않은 모델들을 위해 남겨둔 영역이고, 그 모델들은 목록이 완성되도록 임시 점수를 받지. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야: 실제 데이터는 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 기준점에 위치하고, 그 위로 측정된 점수가 쌓여. 기준점 자체는 모델에 대해 아무것도 말해주지 않고, 위에 쌓인 점수만이 모델 간 차이를 만들어.

+1,901°

OpenRouter 토큰

이 모델이 지난 30일간 OpenRouter를 통해 처리한 토큰 수 21,655,781,351,200, 프롬프트와 답변을 합친 수치입니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산하며, 총 2,165,578회입니다; 마지막 날 토큰은 채택률에 포함됩니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+329°

채택률

출처를 두 번 측정한 사이에 하루 약 24,506번 다운로드돼. 평생 평균에서 추측한 게 아니야. 속도는 다운로드 항목의 4분의 1 가치를 가지니, 최근 급증이 나타나도 하루짜리 급등이 수년간 사용량을 앞서지 못해.

상세 내역 보기

이 사이트의 모든 숫자는 확인할 수 있어. 이 모델의 히트 점수는 9,230°이고, 여기서는 각 요소가 하나씩 더해지면서 누적 합계가 표시돼: 기준점, 각 출처가 더하는 점수, 모델 종류에 따른 보너스, 그리고 가중치의 연령이 빼는 점수. 색깔은 위 차트의 구간을 나타내. 마지막에 용어집에서 모든 용어를 정의해.

1
기준점부터 시작해.
왜 7,000°이고 0이 아닌지: 점수는 0°부터 9,999°까지 있고, 7,000° 아래는 아직 출처가 보고하지 않은 모델을 위해 남겨둔 영역이야. 그 모델들은 목록 완성을 위해 임시 점수를 받고, 데이터가 있는 모델보다 순위가 높지 않아. 7,000°가 실제 측정 데이터가 시작되는 지점이야. 실제 데이터가 있지만 다운로드가 거의 없는 모델은 여기 있고, 그 뒤로는 모두 측정된 점수야. 기준점 위에는 다운로드가 10배씩 늘어날 때마다 300°씩 10단계가 있어. 기준점은 모든 모델에 같아서 아무것도 결정하지 않고, 위 점수가 모델을 구분해.
7,000°
누적 합계
2
다운로드 수를 더해.
총 2,165,578개의 다운로드 동등치, OpenRouter 토큰에서 나왔어. 다운로드가 10배 늘어나면 같은 300°가 더해지니까, 크기가 중요하지만 점수를 독차지하지는 않아.
+1,901°
8,901°
누적 합계
3
채택률을 추가하세요.
지금 하루 약 24,506개의 다운로드가 있어, 두 번 측정한 차이로 계산하고 무게는 4분의 1이야.
+329°
9,230°
누적 합계
=
히트 점수.
이 모델이 이 사이트 모든 목록에서 어디에 있는지 보여줘. 다른 건 조정하지 않아.
9,230°

용어집: 여기서 쓰는 말들

히트 점수: 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
기본 점수: 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
다운로드 동등치: 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
로그 스케일: 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
좋아요: 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
채택률: 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
측정 및 추정: 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
시더: 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
AI 호드: 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
생성 사이트: PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
OpenRouter 토큰: Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
전체 모델 (체크포인트): 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
LoRA와 임베딩: 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
패밀리와 가중치: 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
연령: 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
패밀리 부스트: 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
대체 점수: 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
신규! (유예 기간): 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
추세: 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
일반 모델: 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.

이 모델의 인기가 카탈로그 다른 모델들과 비교해 어떻게 움직였는지 보여줘: 각 기간마다 다운로드, 좋아요, 사용량이 얼마나 늘었는지, 같은 기간 보통 모델의 성장과 비교해서, 그때의 히트 점수와 함께. 보통 성장보다 위면 상승, 아래면 하락으로 봐. 과거는 오늘까지의 총합, 모델 첫 날, 두 번 측정된 다운로드 속도로 재구성돼; 기간 시작에 없던 모델은 n/a로 표시돼.