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[IT뉴스]GPT-6 '아스트라' 써보니… 업계 "기획력은 향상, 시간·비용은 부담"

온카뱅크관리자

2026-09-20 17:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> "토큰 사용량 급증 총소요비용 따져봐야" 
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 [디지털데일리 구아현 기자] 오픈AI의 인공지능(AI) 모델 ‘GPT-6 아스트라’가 개발 기획과 화면 조작, 문헌 근거 제시에서 개선된 모습을 보였지만 실제 기업 업무에서는 처리 시간과 토큰 소모가 부담이라는 평가가 나왔다. 결과물의 품질이 높아졌다는 평가와 함께, 업무를 끝내는 데 들어간 전체 시간과 비용을 따져야 한다는 제언이다.
 디지털데일리가 AI 인프라 기업 래블업과 바이오 데이터 분석 기업 바이오넥서스를 취재하고 두 회사의 사내 비교 실험 자료를 확인한 결과, 아스트라의 효과는 업무 성격에 따라 갈렸다. 래블업은 실제 개발 이슈에 아스트라를 투입했고 바이오넥서스는 사내 검색증강생성(RAG) 시스템에 적용해 개념검증(PoC)을 진행했다. 두 회사 모두 특정 영역에서 개선을 체감했지만 전체 업무 시간과 비용이 줄었다고 단정하기는 이르다고 봤다.
 ◆ "기획력이 가장 크게 달라졌다"
 GPU 자원 관리와 AI 모델 학습·배포·추론을 지원하는 '백엔드(Backend).AI' 개발사인 래블업은 아스트라를 출시 당일부터 실제 개발 업무에 투입했다. 신정규 래블업 대표는 아스트라에서 가장 눈에 띄는 변화로 기획력을 꼽았다. 그는 "이전 모델 '페이블'과 비슷한 수준이지만 UI 기획·편집 능력은 한층 나아졌다"고 평가했다.
 개발 과정에서는 별도 플러그인 없이도 브라우저 자동화 도구 '플레이라이트'를 적극 활용했고, 완성된 화면을 시각적으로 검토하는 작업 비중도 늘었다고 설명했다.
 해외에서도 장시간 작업 사례가 보고됐다. 에브리(Every) 공동창업자 댄 시퍼는 자신의 링크드인에 아스트라가 영상편집 프로그램 '프리미어'를 약 5시간 동안 조작해 리뷰 영상 초벌 편집을 마쳤다고 밝혔다. 다만 간단한 화면을 요청해도 불필요한 버튼과 기능을 덧붙이는 경향이 있다고 지적했다.
 ◆ "실제 세상 이해력도 향상"
 전문가들은 아스트라의 강점이 단순 화면 조작을 넘어선다고 봤다. 유영재 서울대 컴퓨터공학부·첨단융합학부 교수는 "컴퓨터 사용 에이전트 능력이 확장되면서 실제 업무 맥락을 이해하는 수준도 함께 높아졌다"고 평가했다. 화면 속 정보와 작업 목적을 해석해 필요한 도구와 순서를 스스로 판단하는 능력이 개선됐다는 의미다.
 오픈AI가 공개한 자체 평가에서도 성능 향상이 확인됐다. 복합 소프트웨어 업무 평가인 '에이전츠 라스트 이그잼'은 전작 GPT-5.6 솔의 53.6%에서 59.3%로 올랐고, 컴퓨터 조작 평가 'OSWorld 2.0'은 65.7%에서 72.6%로 상승했다. 업무 자동화 평가 '오토메이션벤치'는 18.1%에서 41.4%로, 터미널 기반 개발·데이터 분석 평가 '터미널벤치 4.0'은 37.3%에서 57.9%로 각각 뛰었다.
 처리 효율도 개선됐다는 게 오픈AI 측 설명이다. OSWorld 2.0 지연시간 시뮬레이션에서 과제당 소요 시간이 솔의 약 75분에서 아스트라 약 40분으로 47% 줄었고, 터미널벤치 4.0에서는 과제당 추정 API 비용이 솔보다 약 9% 낮았다고 밝혔다. 다만 이는 오픈AI가 자체 설정한 평가 환경 결과다.
 ◆ 문헌검색선 정확도보다 '출처 검증'에서 강점
 바이오 데이터 분석·연구 설계 지원 플랫폼 'AI 과학자'를 개발하는 바이오넥서스는 아스트라를 사내 RAG 시스템에 붙여 기존 모델과 비교했다. 모델팀은 9월 10일부터 오픈라우터 API로 아스트라를 호출해 단일 질문 답변과 RAG 답변 생성에 활용했고, 16일에는 노화 연구 논문 4만1400편을 대상으로 제미나이 3.8 플래시, GPT-5.6 솔, 아스트라 세 모델을 비교했다. 추론 강도는 '중간'으로 통일했고 웹 검색은 배제했다. 질문 5개를 반복 실행해 정확도를 20회 비교하고, 처리 시간·토큰 사용량은 별도로 6회 측정했다.
 세 모델 간 정확도 차이는 크지 않았다. 수치 오류는 20회 중 1회에 그쳤다. 다만 출처 추적 방식에서 아스트라가 두드러졌다. 표 항목별로 원 논문에서 직접 확인한 내용과 다른 문헌에서 재인용한 내용을 구분했고, 원 논문이 검색 대상에 없을 때는 원문 인용을 보증할 수 없다고 밝히며 참고 문헌을 별도로 제시했다. 솔은 일부만 구분했고, 제미나이는 원문 확인 여부를 명확히 밝히지 않았다.
 문제는 비용이었다. 제미나이는 256초에 토큰 20만8968개를 썼고, 솔은 514초에 132만290개, 아스트라는 1360초에 230만7806개를 사용했다. 아스트라의 응답 생성 시간은 제미나이의 약 5.3배, 토큰 사용량은 약 11배에 달했다.
 바이오넥서스 측은 노화 연구라는 한 분야, 제한된 질문 수를 대상으로 한 시험인 만큼 모델 간 전반적 우열을 판단하기는 이르다고 선을 그었다. 복합 질문에서는 세 모델 모두 관련 문헌을 충분히 찾지 못한 사례도 있었다. 사람의 검토 시간과 실제 청구 비용은 측정하지 않아, 출처 검증 능력 향상이 실제 서비스 비용 절감으로 이어지는지는 추가 확인이 필요하다고 덧붙였다.
 ◆ 관건은 '비용 대비 효과'와 혼합 운영
 도입 여부를 가르는 핵심은 성능 자체보다 비용 대비 효과와 기존 모델과의 병행 운영 가능성이라는 평가가 나온다. 김태형 바이오넥서스 대표는 "대용량 문헌에서 더 엄밀한 답변을 냈지만, 사람의 검토 시간까지 줄이는지는 추가 검증이 필요하다"며 "솔루션 적용까지는 비용·시간 대비 성능 향상을 따져봐야 한다"고 말했다.
 래블업은 아스트라를 클로드 오푸스·페이블·오픈AI 솔 등 기존 모델 목록에 추가해 업무별로 병행하고 있다. 신정규 대표는 "결과물이 기대에 못 미치면 검토 단계에서 반려하거나 다른 모델로 보완한다"며 "비용이 실제로 줄었는지는 좀 더 지켜볼 필요가 있다"고 말했다.
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