OpenAI GPT-6.1 Terra 출시 | 컴퓨터 사용·시각 추론 특화와 Sol 대비 50% 단가

GPT-6 계열 제품군에서 차지하는 위치와 모델 제원

GPT-6 제품군에서 Terra는 빠른 처리 속도와 높은 비용 효율성을 담당하는 실무형 라인업이다. 이전 세대인 GPT-5.6 Terra가 지능과 비용의 균형을 맞춘 미니 티어 역할을 했다면, 이번 6.1 버전은 독자적인 화면 인식 및 컴퓨터 제어 능력을 갖춘 점이 두드러진다. 단순 질의응답을 넘어 사용자의 데스크톱 애플리케이션과 상호작용하는 자동화 도구로 체질을 개선했다.

입력 모달리티는 텍스트와 고해상도 이미지를 지원하며, 출력은 텍스트 전용이다. 실시간 오디오나 비디오 입출력은 지원하지 않는다. 추론 강도를 결정하는 reasoning.effort 매개변수는 none부터 low, medium(기본값), high, xhigh, max까지 폭넓게 선택할 수 있다. 이는 상위 모델인 Astra나 Sol이 none 설정을 지원하지 않고 최소 low 이상의 추론을 강제하는 것과 차별화되는 지점이다. 작업 난이도에 따라 불필요한 추론 비용을 즉각 끌 수 있는 유연성을 확보했다.

지식 컷오프 날짜에서도 차이가 나타난다. GPT-6 Astra와 GPT-6.1 Sol이 2026년 4월 30일에 머물러 있는 반면, GPT-6.1 Terra는 2026년 6월 1일까지의 데이터를 학습했다. 이전 세대인 GPT-5.6 Terra의 지식 기준일이 2026년 2월 16일이었던 점을 감안하면 약 3개월 반가량 최신 정보가 보강되었다.

핵심 포인트: GPT-6.1 Terra는 reasoning.effort를 none으로 설정해 불필요한 생각 체인 비용을 완전히 차단할 수 있으며, 2026년 6월 1일까지의 최신 지식을 갖추고 있습니다.

토큰당 API 단가 체계와 비용 절감 구조

표준 API 요금은 요청 컨텍스트가 272,000 토큰 이하일 때 적용된다. 비캐시 입력은 100만 토큰당 1달러이며, 프롬프트 캐시가 적중된 입력은 0.05달러로 비캐시 단가의 5% 수준에 불과하다. 출력 토큰은 100만 토큰당 5달러가 책정되었다. 캐시 쓰기 비용은 30분 보존 기준 1.25달러이며, 12시간 보존을 선택하면 2.50달러가 부과된다.

컨텍스트 길이가 272,000 토큰을 초과하는 대규모 요청에는 할증 요율이 적용된다. 입력과 캐시 입력 단가는 기본의 2배가 되고, 출력 단가는 1.5배로 증가하며 요청 전체 토큰에 일괄 적용된다. 따라서 대용량 문서를 처리할 때는 분할 처리가 유리하다. 반면 비동기 작업인 Batch API와 유연한 연산인 Flex 처리를 활용하면 표준 가격에서 50% 할인을 받을 수 있다. 실시간 응답성을 높이는 Fast 모드는 표준 단가의 2배로 계산된다. 지연 시간을 줄이기 위해 특정 지역 처리를 고정하는 옵션은 지원 지역에서 10%의 추가 요금이 발생한다.

레이트 리밋은 사용량 티어에 따라 체계적으로 제공된다. 초기 빌드 티어에서는 분당 요청 수(RPM) 5,000건과 분당 토큰 수(TPM) 100만 토큰을 지원한다. 성장 단계인 론치 티어에서는 10,000 RPM과 400만 TPM이 제공되며, 그로스 티어는 15,000 RPM과 4,000만 TPM, 150억 토큰의 배치 큐 용량을 제공한다.

가격 구조를 비교해 보면 GPT-6.1 Sol 대비 입력(2달러에서 1달러)과 출력(10달러에서 5달러), 캐시 입력(0.10달러에서 0.05달러)이 정확히 50% 인하되었다. GPT-6 Astra와 비교하면 입력과 출력 단가는 10분의 1, 캐시 입력은 20분의 1 수준이다. 이전 세대인 GPT-5.6 Terra와 비교할 경우 입력은 2달러에서 1달러로 50% 낮아졌고, 출력은 12달러에서 5달러로 58% 이상 인하되었으며 캐시 입력은 0.20달러에서 0.05달러로 4분의 1 수준이 되었다.

Terminal-Bench 4.0 및 핵심 벤치마크 평가 결과

OpenAI가 공개한 공식 발표문과 시스템 카드는 코딩 에이전트와 사실성 검증 지표를 상세히 공개했다. 명령줄 환경에서 에이전트 과제를 평가하는 Terminal-Bench 4.0에서 GPT-6.1 Terra는 최대 추론(max) 설정 기준 50.3%를 기록했다. 이는 이전 세대인 GPT-5.6 Terra가 발표 당시 기록했던 21.5%의 2배를 웃도는 수치다. 시스템 카드는 비교 모델의 점수가 출시 이후 개선된 버전 기준일 수 있다는 단서를 달았으나, 블로그 발표문은 공식 발표 점수 대비 비약적인 향상임을 명시했다.

과학적 코딩 과제를 다루는 Terminal-Bench-Science 0.1 평가에서도 Terra는 max 설정에서 더 낮은 비용으로 Sol을 앞질렀으며, Claude Opus 5.5와 5점 이내의 격차를 유지하면서 추정 비용은 5분의 1 미만으로 낮췄다. 다만 절대 점수 백분율은 공식 텍스트에 기재되지 않았다.

실무 에이전트 종합 과제인 Agents' Last Exam에서는 작업 성격에 따른 효율성이 확인되었다. medium 추론 설정에서 GPT-5.6 Terra 대비 15% 포인트 높은 성적을 거두면서 과제당 비용은 약 3분의 1로 줄였다. OpenAI는 해당 벤치마크에서 Astra와 맞먹는 성능을 토큰당 10분의 1 가격으로 달성했다고 밝혔다. max 설정 기준으로는 Claude Opus 5.5 대비 토큰 효율이 3배를 초과하고, 토큰 가격은 4분의 1이며, 과제당 수행 비용은 약 9배 낮았다고 설명했다. 과제 완료 속도 측면에서도 Astra나 Sol보다 3배 이상 빨랐다.

내부 오류 유도 프롬프트 집합을 대상으로 진행된 사실성 평가 결과도 공개되었다. 이는 일반적인 환경의 환각률이 아니라, 모델의 실수를 유도하기 위해 설계된 특수 데이터셋에 대한 측정치다. low 추론 설정에서 사실 오류율은 GPT-5.6 Terra의 53.6%에서 Terra 16.7%로 약 37% 포인트 급감했다. max 설정에서는 18% 포인트 추가로 하락해 4.3%를 기록했으며, 이는 상위 모델인 Astra나 Sol과 대등한 수준이다.

시각적 추론을 측정하는 MMMU-Pro와 데스크톱 조작을 평가하는 OSWorld 2.1 벤치마크에서도 성능 향상이 언급되었다. MMMU-Pro는 모든 reasoning 설정에서 5.6 Terra를 넘어서 Sol에 근접한 결과를 냈으며, OSWorld 2.1에서는 medium 설정만으로도 5.6 Terra의 최고 점수를 웃돌았다. 다만 이들 평가의 절대 백분율 수치는 공식 발표문 본문에 수록되지 않았다.

제3자 벤치마크 기관인 Artificial Analysis가 10월 26일 발표한 보고서에 따르면, Coding Agent Index v2.0 지수에서 Terra는 48점을 기록했다. 이는 Sol의 54점보다는 낮고 Luna의 31점보다 높은 수치다. 모를 때 억지로 맞히려는 비율을 측정한 AA-Omniscience 지표에서는 88%에서 38%로 개선되었다. 이러한 제3자 측정치는 OpenAI 공식 벤치마크와 별개로 분류되어야 한다.

데스크톱 컴퓨터 사용과 Responses API 도구 호출

GPT-6.1 Terra의 핵심 기능 중 하나는 데스크톱 컴퓨터 화면을 직접 보며 다단계 조작을 수행하는 정밀 컴퓨터 사용 능력이다. 공식 발표문에서는 건축 도면을 확인해 3D 모델링 작업을 보조하거나, 긴 영상에서 복원용 타임코드 샷 로그를 추출하는 사례를 제시했다. 이는 모델이 자체적으로 3D 모델 파일을 생성하는 생성 API라는 의미가 아니며, 3D 제작 소프트웨어의 화면을 보면서 필요한 단계를 명령어로 수행하는 컴퓨터 사용 과제다.

개발 환경에서 컴퓨터 사용과 외부 도구를 호출하기 위해서는 Chat Completions가 아닌 Responses API를 연동해야 한다. Responses API를 통해 지원되는 공식 도구 목록에는 web_search, file_search, image_generation, code_interpreter, hosted_shell, apply_patch, skills, computer_use, mcp, tool_search가 포함된다.

도구 지원 구조에서 혼동하기 쉬운 부분은 이미지 생성이다. 모델은 Responses API 내부에서 image_generation 도구를 호출해 보조 이미지를 생성할 수 있지만, v1/images/generations 엔드포인트 자체는 지원하지 않는다. 또한 파인튜닝, 실시간 음성 대화, 레거시 Assistants API는 지원 범위에서 제외된다.

컴퓨터 사용과 셸 실행 도구를 정의하는 Responses API 페이로드 구성 예시는 다음과 같다.

{
  "model": "gpt-6.1-terra",
  "reasoning": { "effort": "medium" },
  "tools": [
    { "type": "computer_use" },
    { "type": "hosted_shell" },
    { "type": "code_interpreter" }
  ],
  "input": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "화면의 회계 소프트웨어에서 10월 미결 송장 목록을 추출해 ERP에 등록해 주세요." },
        { "type": "image_url", "image_url": { "url": "data:image/png;base64,..." } }
      ]
    }
  ]
}

앞의 설정처럼 도구를 정의하면 모델은 데스크톱 화면에서 필요한 버튼과 입력창의 위치를 계산해 단계별 조작을 이어간다. 웹 검색과 컴퓨터 조작 같은 도구는 호출 횟수당 별도의 도구 이용 요금이 추가 부과되므로 운영 환경에서 비용 추적을 병행해야 한다.

ChatGPT Work 롤아웃 현황과 플랜별 지원 범위

사용자 접점인 ChatGPT 환경에서 GPT-6.1 Terra는 업무 특화 영역인 ChatGPT Work와 코딩 환경인 Codex에 우선 배치된다. 일반 대화 탭인 Chat 탭이나 무료 플랜인 Free, Go 티어는 공식 롤아웃 명단에 포함되지 않았다. 다만 공식 문서 간에 플랜 지원 범위에 대한 차이가 확인된다.

공식 블로그 발표문은 지원 플랜으로 Plus, Pro, Enterprise, Edu 등 4개 티어를 명시했다. 반면 10월 26일 자 도움말(Help) 릴리스 노트는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu를 포함해 Business 플랜까지 명단에 올렸다. 두 문서가 제시하는 범위가 상이하므로 실무 관리자는 본인의 조직 워크스페이스에 해당 모델이 노출되는지 직접 확인해야 한다.

지원 플랜 사용자라 하더라도 구독료 인하나 전체 사용량 한도 상향은 제공되지 않는다. 도움말 문서는 플랜별 전체 사용량 한도가 기존과 동일하게 유지된다고 밝혔다. 일부 Plus 및 Pro 사용자의 경우 Work 환경의 기본 Power 프리셋이 기존 Sol Light에서 Terra Medium으로 전환될 수 있다. 또한 Standard 모드와 Fast 모드를 지원하며, 지역적 제약으로 인해 아랍에미리트(UAE) 추론 레지던시 환경은 지원 대상에서 제외된다.

시스템 카드 안전 등급과 위험 관리 체계

OpenAI가 발행한 배포 안전 시스템 카드 애드온에 따르면, GPT-6.1 Terra의 프런티어 위험 준비 등급은 사이버보안에서 Critical, 생물 및 화학 분야에서 High 판정을 받았다. 이는 최상위 모델인 Astra와 동일한 평가 등급이다. 인공지능 자체 개선 위험 평가는 내부 연구 디버깅 루브릭 평균 76.39%, KernelGen 1P 45.34%를 기록하며 High 기준선 미만으로 판정되었다.

사이버보안 Critical 판정은 사람의 개입 없이도 취약점을 찾아내 공격을 조직할 수 있는 잠재 능력을 반영한다. ExploitBench ACE 정규화 평균은 97.10%였으며 임의 코드 실행 성공률은 24.5%를 기록했다. 대형 자바스크립트 엔진 대상 평가인 SEC-Bench Pro pass@1은 83.33%에 달했다.

생물학적 위험에서는 바이러스학 문제 해결 지표에서 52.54%를 기록해 High 기준치인 31%를 초과했다. 그러나 독성 캡시드나 수용체 결합 등 치명적 4대 지표는 모두 임계값 미만을 유지했다. 보호 체계는 Sol 및 Astra와 동일한 보호 스택을 공유하며 모델 전용 탐침을 추가했다.

시스템 카드는 또한 자율 에이전트 환경의 시뮬레이션 결과도 보고했다. 모의 배포 48,690개 과제 중 심각도 3 이상의 위험 플래그가 발생한 비율은 0.045%에 불과했다. 사고 연쇄(CoT) 추론 과정에서 외부 조종을 따르는 비율은 14.8%로 Sol의 44.8%보다 훨씬 낮았으며, 감시를 우회하는 은닉 통신 징후는 관찰되지 않았다.

공식 문서가 밝힌 한계와 도입 시 주의사항

GPT-6.1 Terra는 비용 대비 탁월한 작업 완료 능력을 갖추었으나 공식 문서가 명시한 명확한 기능적 한계를 숙지해야 한다. 가장 중요한 점은 알고리즘 설계나 대규모 아키텍처 리팩토링 같은 최고난도 코딩 작업에서는 Sol과 Astra가 여전히 우선 권장된다는 사실이다.

오디오와 실시간 음성, 비디오 모달리티는 입력과 출력 모두에서 지원되지 않는다. 따라서 음성 비서 기능이나 실시간 영상 분석 파이프라인에는 적합하지 않으며, 단일 프레임 이미지 기반의 화면 분석에 국한해야 한다. 모델의 내부 지식은 2026년 6월 1일 자로 차단되어 있어 최신 동향을 파악하려면 web_search 도구를 함께 연동해야 한다.

비용 측면에서도 입력 컨텍스트가 272,000 토큰을 초과하는 순간 요청 전체에 걸쳐 요율이 급격히 증가한다는 점을 유의해야 한다. 컴퓨터 사용이나 파일 검색 도구 호출 시 추가되는 과금 체계 역시 대규모 자동화 구축 전에 반드시 산정해야 한다. 조직 차원에서는 일반 ChatGPT Chat 탭이나 Free 계정에서는 모델 선택이 불가능하므로, 실제 실무진이 Work 워크스페이스 또는 API 통합 파이프라인을 갖추고 있는지 점검해야 한다.

마무리

앞에서 다룬 OpenAI GPT-6.1 Terra 모델의 핵심 제원과 실무 배포 조건을 정리한다.

• 표준 API 단가는 100만 토큰 기준 입력 1달러, 출력 5달러로 GPT-6.1 Sol 대비 정확히 절반이다.
• 1,050,000 토큰의 대형 컨텍스트 창과 함께 none부터 max까지 조절 가능한 추론 강도를 제공한다.
• Terminal-Bench 4.0에서 50.3%를 기록하며 이전 세대 발표 수치를 크게 넘어섰다.
• 데스크톱 조작과 도구 연동을 위해 Responses API 기반의 computer_use 환경을 필수적으로 요구한다.
• ChatGPT Work와 Codex에 우선 배포되며 구독료 인하나 전체 사용량 한도 변동은 없다.
• 사이버보안 Critical 및 생물화학 High 등급을 충족하는 최상위급 안전 보호 스택이 적용되었다.
• 고난도 코딩 과제는 여전히 Sol과 Astra가 우위를 가지므로 반복적 화면 실무 작업에 특화하는 것이 적합하다.

「화면 인식과 다단계 컴퓨터 작업은 Terra로 비용을 낮추고, 구조적 핵심 코딩은 Sol과 Astra로 분리한다.」 비용 효율과 정밀 조작이 필요한 일상 업무를 Terra로 전환하면 API 예산을 절감하면서 작업 속도를 끌어올릴 수 있다.

출처와 링크

조사 기준 연월: 2026년 10월

• OpenAI Introducing GPT-6.1 Terra
• OpenAI System Card Addendum - GPT-6.1 Terra
• OpenAI Developers Model Card - gpt-6.1-terra
• OpenAI Developers Model Card - gpt-6.1-sol
• OpenAI Developers Model Card - gpt-6-astra
• OpenAI Help Center - ChatGPT Release Notes
• Artificial Analysis - GPT-6.1 Terra Pushes Cost Efficiency Frontier