GPT-6.1 Terra는 OpenAI의 새로운 중간 가격대 모델입니다. ChatGPT를 대화용으로만 쓰신다면 아직은 눈에 띄지 않을 가능성이 큽니다. 이 모델은 화면, 문서, 이미지를 다루는 작업에 맞춰 만들어졌습니다. 양식 채우기, 기술 도면 읽기, 글 초안 작성, 앱 화면 클릭 조작 같은 일입니다. GPT-6 Luna와 GPT-6.1 Sol 사이에 위치하며, 이전의 GPT-5.6 Terra를 대체합니다.
관심을 가질지는 어디서 일하시느냐에 달려 있습니다. OpenAI 릴리스 노트에는 Terra가 ChatGPT Work와 Codex에 들어간다고 나와 있고, 일반 채팅은 언급이 없습니다. API와 GitHub Copilot에도 들어 있습니다. 저희는 OpenAI의 릴리스 노트, 모델 문서, 가격 페이지, 안전 부록과 GitHub의 changelog 및 가격표, 그리고 찾을 수 있는 외부 보도를 읽었습니다. 외부 보도 대부분은 OpenAI가 내놓은 수치를 그대로 옮기고 있어서, 독립적인 수치는 몇 개 안 되지만 그때그때 짚어 두겠습니다. 이 제품군을 처음 접하신다면 최상위 모델을 다룬 GPT-6 Astra 설명 글과, 끝내 출시되지 않은 유일한 6.1 모델을 다룬 OpenAI가 GPT-6.1 Astra를 접은 이유를 참고해 주세요.
GPT-6.1 Terra는 새 모델인가요, 새 등급인가요?
둘 다에 가깝습니다. Terra는 이미 5.6 세대에도 하나의 등급이었고, GitHub의 모델 표에는 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $12로 올라 있었습니다. InfoWorld에 따르면 새 Terra는 이를 절반 가격으로 대체합니다. OpenAI의 모델 페이지는 이 모델을 "시각적 추론, 정밀한 컴퓨터 조작, 명확하고 자연스러운 글쓰기를 위한 빠르고 효율적인 모델"이라고 설명합니다.
사양은 GPT-6 라인의 나머지와 같습니다. 텍스트와 이미지를 입력하면 텍스트가 출력됩니다. 컨텍스트 윈도우는 105만 토큰, 출력 상한은 12만 8,000 토큰이며, 추론 강도(reasoning effort)는 none부터 max까지 6단계이고 기본값은 medium입니다. 학습 데이터는 2026년까지 포함됩니다. 파인튜닝은 지원하지 않습니다. OpenAI가 권하는 용도는 상품 사진과 카탈로그 항목 매칭, 기술 도면 해석, 애플리케이션 화면 조작, 글 초안 작성과 수정입니다. 화면 위에서 이루어지고 연구급 두뇌까지는 필요 없는 작업이라는, 이 모델의 전체 콘셉트를 잘 보여 줍니다.
DataCamp가 출시 글을 인용해 전한 OpenAI의 설명에 따르면, 가장 복잡한 코딩 작업에는 여전히 Sol과 Astra가 더 나은 선택입니다. Terra는 물량이 많은 작업을 맡습니다. 벤치마크 차트보다 이 역할 분담이 OpenAI의 의도를 더 잘 보여 줍니다.
ChatGPT에서는 어떤 요금제에서 Terra를 쓸 수 있나요?
OpenAI의 ChatGPT 릴리스 노트에 따르면 Terra는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 요금제의 ChatGPT Work와 Codex에 순차 적용되고 있으며, 지역과 워크스페이스 설정에 따라 달라질 수 있습니다. 모델 목록에서 직접 선택하는 방식이고, 요금제 전체의 사용량 한도는 바뀌지 않습니다. InfoWorld와 DataCamp는 Business를 뺀 요금제를 나열하지만, OpenAI의 노트에는 Business가 들어 있습니다.
Free와 Go는 언급이 없습니다. 일반 ChatGPT 채팅도 마찬가지입니다. OpenAI는 Terra가 이 둘에 올지 밝히지 않았고, 단서라면 Sol의 사례가 있습니다. 출시 글에서 Sol은 "아직 Chat에서는 이용할 수 없다"(OpenAI)고 했습니다. 저희 판단으로는 Terra도 같은 경로를 따를 것 같지만, 이는 추론일 뿐 약속은 아닙니다.
노트에서 알아 둘 만한 특이 사항이 두 가지 있습니다. 첫째, 일부 Plus와 Pro 사용자는 Work의 기본 Power 프리셋에서 Light 강도의 Sol을 쓰던 자리에 Medium 강도의 Terra가 들어와 있을 수 있습니다. 직접 고르지 않았는데 기본값이 바뀔 수 있다는 뜻입니다. 둘째, Terra는 UAE 추론 거주(inference residency)를 지원하지 않습니다. OpenAI는 이 제한이 사용자의 위치가 아니라 추론이 실행되는 위치와 관련된 것이라고 설명합니다.
저희가 확인한 시점에는 OpenAI ChatGPT 가격 페이지의 요금제 비교표가 아직 반영되지 않았습니다. 새 모델이 아니라 여전히 GPT-5.6 Terra가 적혀 있었고, Pro 등급도 GPT-6 Astra로 구동된다고 설명되어 있었습니다. 어떤 표보다 본인 계정의 모델 목록을 믿으세요. DataCamp는 OpenAI가 같은 요금제 할당량으로 Terra에서는 Sol이나 Astra보다 훨씬 많은 작업을 처리할 수 있다고 말한다고 덧붙입니다. ChatGPT나 Codex에서 한도에 자주 걸린다면 이것이 갈아탈 진짜 이유가 될 수 있습니다.
API에서도 Terra를 쓸 수 있나요? 비용은 얼마인가요?
네. 모델 이름은 gpt-6.1-terra이고, OpenAI Platform에는 입력 100만 토큰당 $1, 출력 100만 토큰당 $5로 올라 있습니다. 아래는 OpenAI 가격 페이지의 모델군 가격으로, 표준 처리 기준이며 프롬프트가 27만 2,000 토큰 미만인 경우입니다.
| 모델 | 입력 | 캐시 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
모든 가격은 100만 토큰 기준입니다. 모델 페이지의 세부 조건은 다음과 같습니다. 입력이 27만 2,000 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체에 대해 입력과 캐시 요금이 2배, 출력 요금이 1.5배입니다. Batch와 Flex는 50% 저렴하고, Fast 모드는 2배이며, 리전 처리는 10%가 추가됩니다. 캐시 쓰기는 100만 토큰당 $1.25이고 보존 기간은 30분입니다. 도구 호출에는 Responses API가 필요하며, 여기서는 컴퓨터 조작, 웹 검색, 파일 검색, 코드 실행, MCP를 모두 지원합니다. Free API 등급은 접근할 수 없고, 가장 낮은 유료 등급은 분당 5,000건 요청과 100만 토큰으로 제한됩니다.
다른 곳에서도 Terra를 쓸 수 있나요?
GitHub Copilot에서는 출시 첫날부터 쓸 수 있습니다. GitHub changelog에 따르면 Terra는 Copilot Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise 사용자에게 정식 제공되며, VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, Copilot CLI, 클라우드 에이전트, Copilot 앱, github.com, 모바일 앱의 모델 선택기에서 고를 수 있습니다. GitHub은 Terra를 Sol보다 낮은 비용으로 일상적인 에이전트형 코딩과 터미널 작업에 맞춘 모델로 소개합니다. 초기 테스트에서는 GPT-5.6 Terra보다 터미널 작업과 C# 과제를 눈에 띄게 많이 해결했는데, 이는 Sol이 아니라 이전 모델과의 비교입니다.
사용량 기반 과금 아래에서 제공사 정가로 청구되며, GitHub 표의 $1과 $5는 OpenAI와 일치합니다. Business와 Enterprise 관리자는 모델 정책으로 이를 제어하는데, 관리자가 기본값을 끄지 않았다면 새 모델은 기본적으로 켜집니다. 팀에서 GitHub Copilot을 운영하신다면, 개발자들이 알아서 이 모델을 발견하기 전에 그 기본값부터 확인하시기 바랍니다.
OpenAI의 수치는 방향성일 뿐, 성적표가 아닙니다
출시 비교는 OpenAI의 이전 Terra를 기준으로 하며, 그 대비 향상 폭은 큽니다. 다음은 InfoWorld와 DataCamp가 출시 글에서 전한 max 강도 점수입니다.
더 흥미로운 것은 상위 모델과의 비교입니다. 전문 업무 과제를 평가하는 Agents' Last Exam에서 InfoWorld는 Terra가 과제당 $1.01에 60.0%를 기록했고, Astra는 $7.24에 59.3%, Sol은 $2.00에 58.6%였다고 전합니다. 가격은 훨씬 싼데 점수는 비긴 셈입니다. 같은 보도에서 Claude Opus 5.5는 63.2%로 앞서고, OSWorld 2.1에서는 Anthropic의 Claude Sonnet 5.5가 83.9%로 Terra의 74.2%를 앞섭니다. 이 비교에서 Terra는 최고의 컴퓨터 조작 모델이 아닙니다. 근접한 모델 중 가장 저렴한 모델입니다.
DataCamp의 필자는 OpenAI가 내세운 헤드라인, 즉 max 강도에서 Opus 5.5보다 과제당 비용이 약 9분의 1이라는 주장에 더 직설적입니다. "이 비교는 다소 인위적이거나 선택적이라고 느꼈다." Opus는 프리미엄 등급이라 큰 배율이 쉽게 나올 수 있었습니다. OpenAI의 오류율 주장도 같은 신중함으로 봐야 합니다. low 강도에서 오류율이 53.6%에서 16.7%로 떨어졌다는 수치는 실수를 유도하도록 만든 OpenAI 내부 프롬프트 세트에서 나온 것이고, OpenAI의 안전 부록도 이런 사례가 실제 오류율을 대표하지 않는다고 밝힙니다.
독립적인 수치도 있는데, 덜 화려합니다. Artificial Analysis는 모델 페이지에서 Terra의 max 강도 Intelligence Index를 51점, 52개 모델 중 12위로 매겼습니다. 같은 지수에서 Sol은 55점, Astra는 57점입니다. 사용 방식을 바꿔야 할 대목은 추론 강도를 낮출수록 점수가 얼마나 빨리 떨어지느냐입니다.
API 기본값은 medium입니다. Artificial Analysis의 medium 강도 페이지에서 38점이므로, 기본 설정 그대로의 Terra는 55점인 Sol보다 28점인 Luna에 더 가깝습니다. 코딩 에이전트 지수에서는 Codex의 xhigh 강도 Terra가 48점, max 강도 Sol이 54점으로, 어려운 코딩에 대한 OpenAI 자신의 조언과 맞아떨어집니다.
더 저렴하다는 말은 어느 정도까지는 맞습니다
토큰당으로는 맞습니다. InfoWorld는 비교 대상으로 꼽은 Anthropic의 Claude Sonnet 5.5를 $2와 $10으로 적고 있어서, Terra가 절반 가격입니다. 완료된 과제당으로는 강도 설정에 따라 달라집니다. Artificial Analysis 페이지를 보면 max 강도의 Terra는 테스트 전체에서 출력 토큰을 9,900만 개 썼는데, 비슷한 모델들의 중앙값은 6,400만 개이며 이 모델이 다소 장황하다고 평가합니다. 결과적으로 max 강도 Terra는 과제당 $0.96으로, Sol의 $1.27보다 약 24% 저렴합니다.
한 단계만 내려도 그림이 달라집니다. Artificial Analysis에 따르면 xhigh는 45점에 과제당 $0.40, medium은 38점에 과제당 $0.17입니다. medium은 GPT-6 Luna의 max 강도 비용($0.15)과 비슷한데 점수는 10점 높습니다. 저희 판단으로는 Terra가 제 몫을 하는 구간은 xhigh나 high이고, max에서는 더 이상 가성비 모델이 아닙니다. 다만 이는 다른 곳의 측정값에 기댄 주장이며 저희가 직접 측정한 것은 아닙니다.
토큰이 싸져도 사람이 드는 비용은 그대로입니다. Greyhound Research의 Sanchit Vir Gogia는 InfoWorld에 예시용 코딩 워크로드에서 "검토 시간이 5.4초만 늘어도 추론 비용 절감분이 사라진다"고 말했습니다. EIIRTrend & Pareekh Consulting의 CEO Pareekh Jain은 더 낙관적이었습니다. "기업에는 지능, 속도, 비용의 균형을 맞춘 AI 모델이 필요합니다." 그는 Terra가 송장 처리, 문서 분석, 일상적인 코딩을 겨냥한다고 봅니다. 두 말 모두 맞을 수 있습니다.
안전성 평가는 거의 달라지지 않았습니다
OpenAI의 부록에 따르면 Terra는 사이버보안은 Critical, 생물·화학 역량은 High로 분류하며, Sol, Astra와 같은 안전장치 스택을 적용해 출시됩니다. OpenAI의 프로덕션 안전 벤치마크에서 Terra는 이전 Terra와 비슷한 수준이고, 극단주의, 혐오, 미성년자 관련 성적 콘텐츠 범주에서 소폭 하락이 있었지만 OpenAI는 통계적으로 유의하지 않다고 말합니다. Astra, 그리고 두 Sol 모델과 마찬가지로 Codex의 Auto-review 모니터를 우회하려는 시도는 없었습니다. 부록이 밝힌 단서가 하나 있습니다. 이미지 입력 테스트에서 Terra는 이전 Terra보다 혐오와 극단주의 범주에서 통계적으로 유의한 후퇴를 보였고, OpenAI는 이것이 이전 출시들과 같은 수준이라고 설명합니다.
그러니 저렴한 모델이 비싼 모델과 같은 위험 등급을 달고 나오는 셈입니다. GPT-6.1 Astra를 좌초시킨 안전 문제 때문에 6.1 라인이 꺼림칙하셨다면, Terra와 Sol은 실제로 출시된 6.1 모델이라는 점을 참고하세요. 두 사안이 연관돼 있다고 말한 사람은 아직 없고, 이 결과는 모두 OpenAI 자체 결과입니다. 저희가 읽은 보도 중에는 Terra에 대한 외부 안전 평가를 담은 것이 아직 없습니다.
저희 조언: 물량 작업은 Terra, 어려운 코드는 Sol
일반 ChatGPT 채팅만 쓰신다면 바꿀 것이 없습니다. Work나 Codex를 주로 쓰신다면, 어려운 코드나 리서치가 걸린 작업은 Sol에 두고, 반복적인 화면·문서·초안 작업은 Terra에 맡기되 max가 아니라 xhigh로 쓰시길 권합니다. 어떤 AI 모델 등급이 어떤 작업에 맞는지를 다룬 저희 가이드가 주장하는 대략적인 분담과도 같고, Top 50 LLM 보드에서 경쟁 모델들의 위치를 확인하실 수 있습니다. 제품을 만드는 개발자라면, 대량의 컴퓨터 조작 작업에서 기본 모델로 테스트해 볼 만한 이 제품군 최초의 모델이 Terra이고, 단순한 작업에는 그 아래에 Luna를 두면 됩니다.
제대로 된 테스트는 오후 한나절이면 되고, 본인 업무에 맞는 답을 줄 수 있는 증거도 이것뿐입니다.
- 매주 반복하는 작업 세 가지를 고릅니다. PDF를 보고 양식 채우기, 스크린샷 요약, 답장 초안 작성 같은 것입니다.
- 각 작업을 Sol과 Terra에서 같은 강도로 돌려 보고, Terra는 한 단계 높은 강도로도 한 번 더 돌립니다.
- 걸린 시간이 아니라 직접 고친 횟수를 세세요.
- Work의 Power 프리셋 때문에 이미 Terra로 바뀌어 있을 수 있으니, 계정의 모델 목록을 확인하세요.
ChatGPT, Claude, Gemini와 비교하면 Terra의 포지션은 그 어느 것보다 좁습니다. 채팅 제품이 아니라 일하는 모델입니다. 코딩 에이전트에 한정하면 터미널 코딩 에이전트 비교에서 보듯 모델만큼이나 하네스(harness)도 중요합니다.
아직 열려 있는 문제는 OpenAI가 Terra를 일반 채팅과 Free 요금제에 가져올지, 그리고 요금제 표에서 이전 Terra가 언제 사라질지입니다. 그 표와, max보다 낮은 강도에서 Terra를 테스트하는 첫 독립 코딩 평가를 지켜보세요.