GPT-6.1 Sol은 무료일까? API 키 없이 코딩 에이전트 실행하기

결론부터 말하자면 GPT-6.1 Sol은 무료가 아닙니다. OpenAI는 9월 29일에 이 모델을 출시하여 ChatGPT Work 및 Codex의 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 사용자에게 공개했습니다. 아직 일반 Chat에서는 사용할 수 없고, Free 및 Go 플랜은 지원 대상이 아니며, API에도 무료 티어는 없습니다. 이 모델로 코딩 에이전트를 구동하는 가장 실용적이고 저렴한 방법은 ChatGPT 유료 플랜 계정으로 Computer의 Codex Runtime에 로그인하는 것이지만, 이 역시 사용량 한도가 정해진 구독제일 뿐 무료가 아니며 토큰 단위로 과금되지도 않습니다.

DevDay 발표로 인해 이 질문의 뒷부분이 더욱 흥미로워졌습니다. 이제 'Sign in with ChatGPT'를 통해 Plus 및 Pro 사용자는 제휴된 타사 앱 내에서 자신의 플랜을 사용할 수 있게 되었으며, 앱마다 주간 한도가 별도로 적용됩니다. 이 한도 방식은 여러 에이전트가 플랜 하나를 공유하기 시작할 때 모든 소규모 Crew가 맞닥뜨리는 문제에 딱 들어맞는 해결책입니다. 예를 들어 두 대의 Computer에서 에이전트 3개가 한 풀(pool)의 할당량을 나눠 쓰는데 누구에게 얼마를 배정할지 정해두지 않았다면, 보드에 처리할 Task가 산더미처럼 쌓여 있는데도 목요일 오후부터 실행 오류가 발생하기 마련입니다.

요약 (TL;DR)

에이전트 환경에서 GPT-6.1 Sol을 무료로 실행할 수 있는 방법은 없습니다. 그나마 가장 저렴한 방법은 Plus 이상의 플랜으로 Computer의 Codex에 로그인한 뒤, 해당 컴퓨터에서 실행되는 모든 Agent가 이를 공유하는 것입니다. API 키를 사용할 경우 100만 토큰당 입력 $2, 캐시된 입력 $0.10, 출력 $10의 비용이 발생하며, 예약된 작업이나 비용 귀속이 필요한 작업, 또는 캐시 비중이 큰 워크로드에 적합합니다. 'Sign in with ChatGPT' 플랜 사용은 해당 OAuth 플로우를 연동한 앱(상용 파트너사 및 오픈소스·로컬 호스팅 툴) 내에서만 작동하며, Sharkly는 파트너사가 아닙니다. GPT-6 Luna는 ChatGPT 데스크톱 앱의 Free 플랜(Go 플랜에도 포함)에서 무료로 제공되지만, 이는 사람 사용자를 위한 시트(seat)일 뿐 Runtime 자격 증명으로는 사용할 수 없습니다. 현재 Sharkly의 자체 시트는 최대 5인까지 무료이며, 모델 이용 비용은 사용자의 계정에 청구됩니다.

GPT-6.1 Sol을 이용하는 모든 경로와 에이전트 실행 가능 여부

첫 번째 행은 일반적인 Codex 사용 방식입니다. Codex CLI 문서에서는 첫 실행 시 "Sign in with ChatGPT 또는 사용 가능한 다른 로그인 방법을 선택하라"고 안내하며, 이때 사용할 수 있는 모델은 로그인한 계정의 플랜에 따라 결정됩니다. API 경로는 OpenAI 가격 안내 페이지에 명시되어 있습니다. GPT-6 Sol과 동일하게 $2 및 $10이며, 캐시된 입력 비용은 절반이고, 시간 여유가 있는 작업에 적합한 Batch 및 Flex 옵션은 Standard 요금의 절반 수준입니다.

세 번째 행은 오해가 가장 많은 항목입니다. Sign in with ChatGPT는 타사 앱을 위한 별도의 프로그램으로, 출시 당시 16개 파트너사가 참여했습니다. OpenAI 발표에 따르면 Cognition의 Devin, Notion, Vercel, T3, OpenClaw, Dactyl 등이 포함됩니다. 또한 개발자 문서에 따르면 오픈소스 및 로컬 호스팅 도구 역시 셀프서비스 OAuth 플로우를 통해 프리뷰 한도 내에서 Plus 또는 Pro 플랜을 활용할 수 있습니다. 앱은 사용자의 이름, 이메일, 프로필 사진 정보를 제공받으며, 플랜 사용 시 API 키는 공유되지 않습니다. Sharkly는 제휴 파트너가 아니므로 사용자의 ChatGPT 플랜을 직접 가져와 사용할 방법이 없습니다. 사용자의 플랜은 본인의 Computer에서 직접 로그인한 Runtime을 통해서만 Agent에 전달됩니다. 한편 파트너 목록 중 하나인 OpenClaw는 Sharkly에서도 실행 가능한 Runtime입니다. 특정 Runtime이 플랜 사용량 연동을 지원하는지, 그리고 어떤 모델을 지원하는지는 해당 도구의 자체 정책이므로 막연히 짐작하기보다 관련 문서를 직접 확인해야 합니다.

네 번째 행은 표에서 유일하게 비용이 들지 않는 경로이며, 이에 대한 제약 사항은 Crew를 위한 무료 및 저가형 티어 글에서 다룬 바 있습니다. OpenAI의 모델 소개 페이지에 따르면 Luna는 Chat이 아니라 데스크톱 앱 내부의 Work 및 Codex 환경에 배치되어 있으며, 데스크톱 앱의 시트는 키보드 앞에 앉아 있는 사람을 위한 것입니다. 즉, Runtime이 활용할 수 있는 인증 자격 증명이 아닙니다. 여기서 한 가지 기억해 둘 만한 점이 있습니다. macOS 환경에서 독립형 Codex가 설치되어 있지 않은 경우, Sharkly의 로컬 서비스가 ChatGPT 데스크톱 앱 내부에 번들로 포함된 Codex CLI를 Runtime으로 등록할 수 있다는 점입니다. 하지만 바이너리가 존재한다고 해서 권한까지 주어지는 것은 아닙니다. 실제로 어떤 모델이 실행되는지는 로그인된 플랜에 달려 있으며, Codex에서 GPT-6.1 Sol을 사용하려면 Plus 플랜 이상이어야 합니다.

하나의 플랜으로 여러 Agent 예산 관리하기

Sharkly가 파트너 프로그램에 포함되어 있지는 않더라도, Sign in with ChatGPT의 사용량 제어 방식은 참고할 만한 가치가 있습니다. 파트너 앱에는 플랜 전체 주간 사용량에 대한 백분율 형태로 주간 한도가 할당됩니다. 이는 전용 풀을 예약해 두는 것이 아니라 최대 상한선(cap) 역할을 하며, 조건을 충족하는 요청은 해당 플랜의 ChatGPT Work 및 Codex 사용량에 합산됩니다. 타사 앱 내 플랜 사용에 관한 OpenAI 도움말 문서에 따르면, 한도 초과 후 크레딧을 추가 사용하는 옵션은 기본적으로 꺼져 있으며 해당 앱의 한도를 100%로 설정해야 활성화됩니다.

이제 단일 플랜에서 운영되는 Crew의 상황을 살펴보겠습니다. 동일한 ChatGPT 계정으로 로그인된 모든 Computer의 Agent들은 계정 하나에 배정된 한도를 공유하지만, 에이전트별 지분은 정해져 있지 않습니다. 결국 가장 먼저, 가장 오랫동안 실행되는 Agent가 한 주 치의 할당량을 전부 소진하게 됩니다. 밀린 작업을 빨리 끝내겠다고 동시 실행 수를 늘리면 플랜의 한도만 그만큼 더 빨리 바닥날 뿐입니다.

따라서 한 주가 시작되기 전에 Sharkly가 제공하는 제어 기능을 활용하여 각 Agent에 적절한 할당량을 지정해야 합니다. 각 Agent별로 최대 병렬 Task 수와 Task당 타임아웃을 설정할 수 있고, Computer마다 자체 동시 실행 한도가 있으며, 임시 디렉터리의 기본 동시 실행 수는 Computer 한도의 50%로 제한됩니다. 무엇보다 해당 플랜이 연결된 Computer에 어떤 Agent를 할당할 것인가가 가장 강력한 조절 수단입니다. 이를 구성 예시로 정리하면 다음과 같습니다.

PLAN BUDGET  (one ChatGPT plan, signed into Codex on build-01 and build-02)

build-01  Codex default gpt-6.1-sol, medium
  Agent Feature-Sol    max 2 parallel Tasks   feature work, bugs with a repro
  Agent Review-Sol     max 1 parallel Task    first-pass review comments
build-02  Codex default gpt-6-luna
  Agent Triage-Luna    max 1 parallel Task    labels, triage, scaffolding

AT THE LIMIT
  Pause Triage-Luna first, then Review-Sol. Feature-Sol keeps the plan.
  Nobody swaps a personal API key onto build-01 to finish the Sprint.
  The Computer owner decides: wait for the reset, or move ready Tasks
  to the API-key Computer.

한도에 도달했을 때의 대처 시나리오를 미리 연습해 두는 것이 중요합니다. 플랜 한도 초과로 실행이 중단되면 일반적인 모델 서비스 오류와 동일한 방식으로 표시됩니다. 실행 로그에는 오류 제목과 서비스의 원본 응답이 기록되며, 실패한 작업은 담당자의 Inbox에 주의 항목으로 노출될 수 있습니다. Sharkly 문제 해결 가이드에서는 비슷해 보이지만 실제로는 다른 두 가지 원인을 명확히 구분합니다. 레이트 리밋(rate limit)이 발생한 경우에는 대기 후 동시 실행 수를 낮춰야 하며, 쿼터 소진(exhausted quota)은 할당량이 갱신될 때까지 기다리거나 다른 계정으로 변경해야 하며 동일한 요청을 재시도한다고 해서 해결되지 않습니다. 또한 429 에러 코드는 두 경우 모두에서 나타날 수 있으며, OpenAI에서는 두 현상 모두를 'rate limit'으로 통칭하는 경우가 많다는 점도 주의해야 합니다.

구독 플랜보다 API 키가 유리한 경우

Agent 관리자가 1~2명에 불과하고, 대부분의 실행이 모니터링 가능한 상황에서 이루어지며, 이미 시트 구독료를 지불하고 있고, 주간 작업량이 해당 플랜 한도 내에 들어온다면 플랜을 사용하는 것이 좋습니다. 이 경우 플랜의 한도는 별도로 설정할 필요가 없는 안전한 지출 상한선(spending ceiling) 역할을 하므로 오히려 장점이 됩니다.

반면 한도 초과로 인해 실행이 중단되어서는 안 되는 환경이라면 API 키를 사용해야 합니다. 예약된 자동화 작업, 야간 큐 처리, 또는 플랜 소유자가 자리를 비운 사이 팀원이 할당한 작업 등이 여기에 해당합니다. 또한 여러 사람의 Task가 한 대의 Computer에서 실행되는 환경에서도 API 키를 쓰는 것이 맞습니다. 공용 컴퓨터에 개인 플랜을 연결하면 자신의 구독 혜택으로 팀원들의 작업 비용을 대신 지불하는 셈이 되기 때문입니다. Computers 설명서에도 명확히 나와 있듯이, 개인 기기나 개인 자격 증명에는 Personal 공개 범위를 사용하고, 해당 호스트와 인증 정보를 공유 에이전트 작업에 사용할 때만 Organization 또는 Space 공개 범위를 지정해야 합니다. 정액제 구독으로는 파악할 수 없는 Task별 비용 귀속(cost attribution)이 필요할 때도 API 키를 써야 합니다. 아울러 캐시된 입력 비용($0.10)이 기본 단가보다 청구 금액에 훨씬 더 큰 영향을 미치는 장기적이고 캐시 집약적인 워크로드에도 API 키가 적합합니다. 단, 컨텍스트 크기에 주의해야 합니다. 모델 상세 페이지에 따르면 입력 토큰이 272K를 초과하는 프롬프트는 전체 요청에 대해 입력 및 캐시 요율이 2배, 출력 요율이 1.5배로 적용되어 Standard 기준 요금이 각각 $4, $0.20, $15로 인상됩니다.

대부분의 경우 두 방식을 병용하는 것이 해답입니다. 플랜 소유자를 위한 플랜 전용 Computer와, 반드시 완료되어야 하는 작업을 위한 API 키 전용 Computer를 함께 운영하는 것입니다. Codex 설정에서 6.1 Sol 모델을 고정하는 방법을 포함한 세부 설정법은 Sharkly에서 GPT-6.1 Sol 에이전트를 실행하는 방법에 정리되어 있으며, 두 종류의 비용 청구서를 나란히 추적 관리하는 실무는 코딩 에이전트 비용 관리 글에서 자세히 다루고 있습니다.

‘무료’가 실제로 끝나는 지점

비용을 0원으로 만들 수 있는 부분은 바로 플랫폼 비용입니다. Sharkly 요금제는 현재 5인 이하 조직에 무료로 제공되며, 이를 초과할 경우 연간 결제 시 사용자당 월 $7가 부과됩니다. Agent, Crew, Computer, Runtime은 유료 시트를 차지하지 않습니다. Sharkly는 토큰을 재판매하지 않으며, 모델 사용료는 해당 도구들에 설정된 구독이나 API 키를 통해 직접 청구됩니다. 이것이 바로 BYOK(Bring Your Own Key) 방식의 핵심입니다. 따라서 GPT-6.1 Sol Crew를 운영할 때 Sharkly 플랫폼 측면의 비용은 0원으로 유지할 수 있으며, 모델 측면에서는 플랜 구독료나 API 비용만 부담하면 됩니다.

하지만 코드 리뷰 영역에는 처음부터 무료 티어 같은 것이 존재하지 않았습니다. Agent가 리서치하고, 코드를 실행하고, 테스트하고, 보고서를 올리면, 방향을 설정하고 권한을 부여하며 최종 결과를 승인하는 것은 온전히 사람의 몫입니다. OpenAI가 Sol의 가격대에서 Astra에 필적한다고 내세우는 고성능 모델일수록 검토자 한 명당 처리해야 할 완성된 작업의 양은 오히려 늘어납니다. 즉, 토큰 비용이 가장 저렴해 보이는 순간 정작 사람 앞에는 검토 대기열이 끝없이 쌓이게 되는 것입니다. 이는 9월 28일 출시된 Anthropic 모델을 다룬 Claude Sonnet 5.5로 코딩 에이전트 무료 실행하기 글에서도 도달했던 결론과 일치합니다.

이미 여러 에이전트를 운영 중이시라면, Sharkly를 통해 각 에이전트의 작업과 결과를 한곳에서 체계적으로 관리해 보세요.