GPT-5.6을 이제 Token Station에서 사용할 수 있습니다.
coding-agent 팀에게 중요한 점은 GPT-5.6을 개발자가 이미 쓰는 route에서 테스트할 수 있다는 것입니다. 직접 OpenAI-compatible API와 OpenAI Codex 스타일 workflow입니다.
즉 GPT-5.6은 단순한 출시 소식이 아니라, agent stack을 다시 만들지 않고 route하고 비교하고 도입을 판단할 수 있는 선택지가 됩니다.
Token Station이 지원하는 route
직접 OpenAI-compatible route:
openai/gpt-5.6openai/gpt-5.6-solopenai/gpt-5.6-terraopenai/gpt-5.6-luna
OpenAI Codex 스타일 workflow는 위의 openai/ route를 그대로 사용하므로, 별도의 Codex route를 설정할 필요가 없습니다.
같은 모델 패밀리를 workflow에 맞는 surface에서 테스트할 수 있습니다.
하나의 endpoint로 GPT-5.6 테스트
curl https://models.bytefuture.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer TOKEN_STATION_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-5.6-sol",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Plan a safe refactor for a pricing module and list the tests to run."}
]
}'variant를 바꾸려면 model 필드만 변경합니다.
{
"model": "openai/gpt-5.6-terra"
}endpoint는 그대로입니다. 바뀌는 것은 route입니다.
GPT-5.6 Sol, Terra, Luna
coding agent는 API call 한 번이 아닙니다. planning, repository search, patch generation, test repair, code review, delegated subtasks가 이어집니다. 모든 step이 같은 model tier를 필요로 하지는 않습니다.
세 가지 named variant는 팀에 실용적인 테스트 사다리를 제공합니다.
- GPT-5.6 Sol: 가장 어려운 coding-agent step에 쓰는 flagship route.
- GPT-5.6 Terra: implementation과 debugging loop에 쓰는 middle route.
- GPT-5.6 Luna: exploration, triage, subtask fan-out에 쓰는 lower-cost route.
실용적인 routing pattern은 이렇습니다.
- exploration, triage, 반복 작업에는 더 저렴한 route를 사용합니다.
- 어려운 reasoning, 위험한 patch, final review에는 더 강한 route로 올립니다.
- endpoint를 안정적으로 유지해 harness, agent, evaluation script를 매번 바꾸지 않습니다.
agent workload는 균일하지 않습니다. repository 전체 계획, 미묘하게 실패하는 테스트, boilerplate 파일 수정을 같은 cost tier로 처리할 필요는 없습니다. 모델 선택이 route name이 되고, 새 integration project가 아니게 됩니다.
Pricing과 cache accounting
Token Station은 GPT-5.6의 input, output, cached input, cache writes, 그리고 272K input tokens를 넘는 long-context tier를 다룹니다.
coding agent는 repository context를 반복해서 보냅니다. file summaries, diff, test output, task state, previous plans가 계속 등장합니다. Prompt caching은 반복 context 비용을 낮출 수 있지만, cache writes와 cached reads를 분리해서 처리해야 합니다.
Token Station은 GPT-5.6 cache_write_tokens를 cache-creation bucket으로 정규화해 ordinary input tokens와 이중 계산되지 않게 합니다.
실용적인 가격 프레임 (GPT-5.6 가격은 272K input tokens 이내 기준):
| 모델 | Input | Output | Cached input | Cache writes |
|---|---|---|---|---|
GPT-5.6 Sol (openai/gpt-5.6) |
$5/M | $30/M | $0.50/M | $6.25/M |
| GPT-5.6 Terra | $2.50/M | $15/M | - | - |
| GPT-5.6 Luna | $1/M | $6/M | - | - |
| Claude Fable 5 | $10/M | $50/M | $1/M cache reads | $12.50/M prompt-cache, $20/M one-hour |
272K input tokens를 넘으면 GPT-5.6은 long-context tier를 사용합니다. Sol은 input과 cached-input이 두 배가 되고 output은 $45/M, Terra는 $5/M input과 $22.50/M output, Luna는 $2/M input과 $9/M output입니다.
Claude Fable 5와 비교하기
Claude Fable 5는 long-running coding agent의 자연스러운 비교 대상입니다. Token Station에서는 1M context window와 더 높은 $10/$50 price profile로 설정되어 있습니다.
GPT-5.6은 다른 운영 형태를 제공합니다. OpenAI-native route, Codex 스타일 surface, 그리고 같은 family 안의 여러 price tier입니다.
시작점은 간단합니다.
- OpenAI-native route, Codex 스타일 surface, 또는 high-volume step에 더 저렴한 tier가 필요하면 GPT-5.6 패밀리를 선택합니다. Sol, Terra, Luna는 위에서 설명한 대로 작업별로 고릅니다.
- Anthropic의 long-running-agent behavior와 1M context가 필요하고 더 높은 가격을 감수한다면 Claude Fable 5를 사용합니다.
- workflow fit이 model brand보다 중요하면 Token Station 안에서 비교합니다.
Token Station에서 GPT-5.6 테스트하기
이미 Token Station을 사용하고 있다면 GPT-5.6은 coding-agent workflow에 추가할 수 있는 새로운 route family입니다.
direct OpenAI route로 API check를 하고, Codex에서는 같은 openai/ route를 설정해 terminal coding task를 테스트할 수 있습니다.