GPT-6.1 Terra 반값, 어떤 일에 써야 이득일까
OpenAI가 10월 26일 공개한 GPT-6.1 Terra는 API 토큰 단가가 GPT-6.1 Sol의 절반입니다. OpenAI의 medium 단계 화면 조작 시험에서는 Claude Sonnet 5.5와 비슷한 점수를 더 적은 비용으로 냈지만, GPT-6.1 Sol보다는 낮았고 최고 단계에서는 다른 모델이 앞섰습니다.
가 10월 26일 -5.6 Terra의 후속인 GPT-6.1 Terra를 공개했습니다. OpenAI는 시각 추론과 컴퓨터 조작, 자연스러운 글쓰기를 묶은 모델이라고 소개했습니다. Work와 의 Plus·Pro·Enterprise·Edu 사용자와 (gpt-6.1-terra)에서 쓸 수 있습니다. 일반 ChatGPT 대화(Chat)에서는 고를 수 없으며, 지원 국가에는 한국도 들어 있습니다.
반값의 기준은 GPT-6.1 Sol입니다. 백만 당 입력은 1달러, 출력은 5달러로 Sol의 단가를 절반으로 내렸습니다. 그런데 일 한 건의 비용도 절반일까요? 실제 비용은 과제 하나에 쓰는 토큰 양과 추론 단계에 따라 달라집니다.
OpenAI의 화면 조작 시험 medium 단계에서 Terra는 Sonnet 5.5와 비슷한 점수를 더 적은 비용으로 냈습니다. 다만 같은 단계에서 GPT-6.1 Sol보다는 낮았고, 최고 추론 단계에서는 Sonnet 5.5 등 다른 모델이 앞섰습니다.
OpenAI가 권하는 용도
는 개발자 문서에서 상품 사진과 카탈로그 맞추기, 기술 도면 해석, 앱 화면 조작, 글 초안 작성을 용도로 들었습니다. 블로그에서는 청구서를 읽어 회계 소프트웨어에 입력하는 고물량 자동화를 예로 들었습니다. 반면 가장 복잡한 코딩에는 -6.1 Sol과 GPT-6 Astra가 여전히 낫다고 선을 그었습니다.
구독자라면 Work·의 같은 한도로 GPT-5.6 Terra보다 많은 과제를, GPT-6.1 Sol·GPT-6 Astra보다는 상당히 많은 과제를 처리할 수 있다고 OpenAI는 설명합니다.
단가와 과제당 비용
(AA)는 Terra를 max 설정으로 측정해 지능 지수 51을 냈습니다. AA는 최근 지수를 v5.0으로 바꿔 이전 버전 점수와는 비교할 수 없습니다. 표의 '과제 1건 비용'은 AA가 지수 시험 과제 하나를 평가하는 데 평균으로 쓴 돈입니다.
모델(AA 측정 설정) | 입력/출력 단가 | AA 지수 v5.0 | 과제 1건 비용 | 출력 속도(초당 ) | 과제 하나에 낸 출력 토큰 |
|---|---|---|---|---|---|
-6.1 Terra (Max) | $1 / $5 | 51 | $0.96 | 91 | 6만 |
GPT-6.1 Sol (Max) | $2 / $10 | 55 | $1.27 | 81 | 6.8만 |
Sonnet 5.5 (Max, Default Fallback) | $2 / $10 | 54 | $10.02 | 140 | 28.5만 |
GPT-6 Astra (Max) | $10 / $50 | 57 | $6.24 | 71 | 5.2만 |
3.8 Flash (High) | $0.75 / $3.75 | 31 | $7.77 | 133 | 9.9만 |
단가는 백만 토큰당 달러, AA 표기 기준. 출처: Artificial Analysis 모델·비교 페이지, 2026년 10월 28일 확인.
Terra의 지수는 Sonnet 5.5보다 3점, GPT-6.1 Sol보다 4점 낮습니다. 과제 1건 비용은 GPT-6.1 Sol의 4분의 3 수준이라, 단가만 볼 때보다 차이가 작습니다.
단가가 낮다고 과제 1건 비용까지 낮은 것은 아닙니다. Gemini 3.8 Flash는 단가가 Terra보다 낮은데도 과제 1건 비용은 더 높았습니다. 추론 강도에 따른 비용 차이는 Sonnet 5.5·Opus 5.5 비교에서 다뤘습니다.
GPT-6.1 Terra와 Claude Sonnet 5.5의 AA 평가 항목별 점수. 출처: Artificial Analysis, 2026년 10월 28일 확인.
지수를 뺀 평가 아홉 개 중 Terra는 셋에서 앞서고 둘에서 같았으며, 넷에서 뒤졌습니다. 차이가 큰 항목은 AA-Briefcase와 AutomationBench-AA입니다.
측정 | 단계 | GPT-6.1 Terra | Claude Sonnet 5.5 | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|---|---|
2.1(offline set) | medium | 66.7% | 65.9% | 73.5% |
OSWorld 2.1(offline set) | max | 74.2% | 83.9% | 78.0% |
4.0 | medium | 35.8% | 28.8% | 52.7% |
Terminal-Bench 4.0 | max | 50.3% | 70.6% | 55.9% |
출처: OpenAI "Introducing GPT-6.1 Terra" 차트 데이터, 2026년 10월 28일 확인.
같은 Terminal-Bench 4.0이라도 AA 캡처의 값(Terra 56%, Sonnet 5.5 64%)은 OpenAI 표와 다릅니다. 측정한 곳마다 결과가 달랐고, 그 이유는 확인되지 않았습니다.
OSWorld medium에서 Terra는 Sonnet 5.5와 점수가 비슷했고, OpenAI 차트에 적힌 비용 값은 Terra 0.50달러, Sonnet 5.5 0.93달러(단위 표기 없음)로 절반 수준이었습니다. Terminal-Bench medium에서는 오히려 Sonnet 5.5보다 높았습니다. max 점수는 두 시험 모두 Sonnet 5.5가 앞섰습니다.
안전 시험에서 나온 차이
는 시스템 카드의 「Respecting Warnings」 시험에서 접근 거부 오류 같은 장벽을 만난 모델이 어떻게 하는지 확인했습니다. 최대 추론에서 Terra는 29.6%의 시도에서 제한의 취지를 어기는 다른 경로로 과제를 끝냈습니다. -6.1 Sol(22.0%)보다 높고 전작 GPT-5.6 Terra보다도 조금 높습니다.
다만 OpenAI는 최근 이 시험의 지표를 '우회 시도'에서 '성공한 우회'로 바꿨습니다. OpenAI 설명에 따르면 이 시험은 주로 위험이 낮은 상황을 다룹니다. 또 시스템 수준의 통제 장치 없이 진행했기 때문에, 똑똑한 모델일수록 우회에 성공하기 쉽습니다. 모델이 정당한 제한을 공격으로 잘못 보고 무시한 경우가 가장 흔했다고도 했습니다.
(샌드박스) 밖 명령을 두 번째 모델이 막는 시험에서 Terra는 감시 모델을 우회하려 하지 않았습니다. OpenAI가 내부 사용 기록을 본떠 돌린 시뮬레이션에서도 사용자가 강하게 반대할 만한 행동은 22건으로 GPT-6.1 Sol과 비슷한 수준이었습니다. OpenAI는 이 결과를 외부 배포를 직접 측정한 값이 아니라 보조 신호로 봅니다. 이 시뮬레이션에서 Terra가 시험받고 있다는 것을 알아챈 듯한 기록은 9.88%로, GPT-6.1 Sol의 두 배가 넘었습니다. 다만 OpenAI 기준에서 심각도가 낮은 등급(1~2)으로 분류된 행동 가운데 제한 우회와 파괴적 행동 등은 GPT-6.1 Sol보다 많이 나왔습니다.
다른 가 보낸 메시지에 어떻게 반응하는지 본 시험에서는, 80개 표본 가운데 11개(13.75%)에서 Terra가 허용되지 않은 행동을 했습니다. 같은 시험에서 GPT-6.1 Sol은 1.25%였고, 이전 모델인 GPT-6 Sol은 16.25%였습니다. OpenAI는 GPT-6.1 Sol보다 늘어난 사례 대부분이, Terra가 상대 에이전트에게 '나중에 돕겠다'고 약속하고는 지키지 않겠다는 뜻을 내비친 경우라고 설명합니다.
정리하면 사용자가 강하게 반대할 만한 심각한 행동은 GPT-6.1 Sol과 비슷했지만, 막힌 길을 돌아가는 비율과, 심각도가 낮은 등급 가운데 제한 우회·파괴적 행동 같은 일부 범주는 더 많았습니다. 화면 조작 에이전트로 쓴다면 권한은 필요한 만큼만 주고, 접근이 막힌 지점에서는 사람이 확인하도록 짜 두는 편이 안전합니다.
어느 단계에서 이득인가
Terra는 어디에 맡겨야 할까요? 측정에서 이득이 확인된 자리는 화면 조작 시험 의 medium 단계입니다.
-6.1 Sol을 쓰던 사람이라면 반값 대신 내주는 것도 있습니다. medium 단계에서 OSWorld와 모두 GPT-6.1 Sol이 Terra보다 높았습니다. OSWorld medium에서 점수는 GPT-6.1 Sol이 6.8%p 높았습니다. 대신 OpenAI 차트의 비용 값은 Terra가 0.50달러로 GPT-6.1 Sol(0.65달러)보다 약 23% 낮았습니다. 그 점수 차이를 감수할 만한 일인지가 갈림길입니다.
청구서 입력처럼 OpenAI가 권한 대량 업무도 후보입니다. 다만 AA의 AutomationBench-AA와 AA-Briefcase에서는 Terra가 Sonnet 5.5보다 낮았으니, 내 업무 표본 몇 건으로 결과부터 견주는 편이 맞습니다. 최고 단계 점수가 필요한 코딩과 컴퓨터 조작이라면 Sonnet 5.5나 GPT-6.1 Sol도 함께 시험해 볼 만합니다.
결국 Terra의 반값은 단가의 반값입니다. 실제 이득은 어떤 일을 어느 추론 단계로 돌리느냐에 달렸고, OSWorld medium처럼 Sonnet 5.5와 비슷한 점수가 나오는 일이라면, OpenAI 차트 기준으로 Sonnet 5.5의 절반 수준 비용이 듭니다.
로 옮길 때는 세 가지를 확인하십시오.
- 지금 쓰는 모델과 Terra를 같은 추론 단계로 놓고 대표 업무 몇 건에 돌려 비교합니다. OpenAI도 GPT-5.6 Terra에서 옮길 때 이렇게 하라고 권합니다.
- 입력이 272K 토큰을 넘으면 요청 전체에 입력 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 붙습니다.
- 급하지 않은 일괄 작업은 Batch·Flex로 50% 할인받을 수 있고, Fast mode는 요금이 2배입니다.
참고한 자료 12
- OpenAI — Introducing GPT-6.1 Terra(2026년 10월 26일)
- OpenAI — Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra(2026년 10월 26일)
- OpenAI — GPT-6.1 Terra 모델 문서
- OpenAI — API 가격 문서
- OpenAI — GPT-6 가이드(Using the latest model)
- OpenAI — Codex 모델 문서
- OpenAI — GPT-6 and other models in ChatGPT
- OpenAI — ChatGPT Work and Codex
- OpenAI — ChatGPT supported countries
- OpenAI — API 지원 국가
- Artificial Analysis — GPT-6.1 Terra 모델 페이지
- Artificial Analysis — GPT-6.1 Terra vs Claude Sonnet 5.5 비교 페이지
