작성자 주: GPT-6.1 Terra와 GPT-5.6 Terra의 사양, 가격, 독립 평가, 공식 벤치마크를 비교하고, 업그레이드해야 할지 판단할 근거와 마이그레이션 체크리스트를 제공합니다.
GPT-6.1 Terra는 “한 단계 더 강력한” 모델이 아니에요. 변화를 요약하면 컨텍스트는 그대로, 가격은 반값, 지능 점수는 42점에서 48점으로 올랐지만 출력 속도는 135 t/s에서 91 t/s로 떨어졌어요. 두 세대의 사양은 거의 달라지지 않았고, 달라진 건 가성비예요.
이 글은 “서로 장단점이 있다”는 식의 절충 분석이 아니에요. 데이터는 출처별로 나눠 정리했어요. 사양과 가격은 OpenAI 공식 모델 페이지에서, 독립 평가는 Artificial Analysis에서, 성능 향상 정보는 공식 출시 블로그에서 가져왔어요. 각 표에 출처를 표시해 제조사가 공개한 수치와 제3자가 직접 측정한 결과를 섞지 않았어요.
핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 현재 운영 중인 서비스가 GPT-5.6 Terra에서 GPT-6.1 Terra로 전환해야 할지 판단할 수 있고, 마이그레이션 과정에서 무엇을 바꾸고 어떤 항목을 테스트해야 하는지도 알 수 있어요.
GPT-6.1 Terra와 GPT-5.6 Terra의 핵심 차이: 사양과 가격
먼저 주요 사양부터 살펴볼게요. 아래 데이터는 OpenAI 공식 모델 페이지와 가격 페이지를 바탕으로 했으며(2026-10-27 기준), 가격 단위는 모두 백만 토큰당 달러예요.
| 항목 | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra | 변경 사항 |
|---|---|---|---|
| 모델 ID | gpt-5.6-terra |
gpt-6.1-terra |
이름만 변경 |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,050,000 | 1,050,000 | 변경 없음 |
| 단일 요청 최대 입력 | 922,000 | 922,000 | 변경 없음 |
| 최대 출력 | 128,000 | 128,000 | 변경 없음 |
| 지식 기준일 | 2026-02-16 | 2026-06-01 | 약 3개월 반 늦춰짐 |
| 입력 모달리티 | text + image | text + image | 변경 없음 |
추론 단계 reasoning.effort |
none / low / medium / high / xhigh / max | none / low / medium / high / xhigh / max | 변경 없음 |
| 입력 | $2.00 | $1.00 | -50% |
| 출력 | $12.00 | $5.00 | 약 -58% |
| 캐시 읽기 | $0.20 | $0.05 | -75% |
| 캐시 쓰기 | 별도 요금 없음, 입력 가격의 1.25배로 계산(즉, $2.50) | 30분 $1.25 / 12시간 $2.50 | 단기 쓰기 요금 절반으로 인하 |
이 표에서 바로 알 수 있는 점은 GPT-6.1 Terra의 용량이 전혀 늘지 않았다는 거예요. 컨텍스트 윈도우, 입력 한도, 출력 한도, 모달리티, 추론 단계가 모두 이전 세대와 같아요. 실제로 달라진 부분은 네 가지 요금과 지식 기준일이에요. OpenAI 공식 블로그에 따르면 GPT-6.1 Terra의 표준 API 가격은 GPT-5.6 Terra와 GPT-6.1 Sol보다 50% 저렴해요.
캐시 쓰기 요금의 변화는 따로 짚고 넘어갈 만해요. 이전 세대는 별도의 쓰기 요금이 없어서 입력 가격의 1.25배를 부과했어요. GPT-6.1 Terra부터는 캐시 보존 시간에 따라 요금이 달라져요. 30분 요금은 $1.25, 12시간 요금은 $2.50이에요. 캐시를 한 번의 세션 동안만 유지하면 된다면 30분 요금제를 선택하면 충분해요.
그림 1: OpenAI 발표 영상에 나온 네 가지 모델의 가격 카드예요. 위에서부터 입력, 캐시 읽기, 출력 가격을 보여줘요. Terra의 가격은 Sol과 Luna 사이에 있어요. Sol의 절반이고 Luna보다는 10배 비싸요. 출처: OpenAI 공식 발표 게시물(2026-10-26).
GPT-6.1 Terra의 긴 컨텍스트 단계별 가격
두 세대 모두 긴 컨텍스트에 추가 요금을 적용하며, 적용 조건도 같아요. 단일 요청의 입력이 272K 토큰을 초과하면 초과분에만 추가 요금을 부과하는 것이 아니라 요청 전체에 두 번째 요금 구간을 적용해요.
GPT-5.6 Terra는 입력 요금에 2배, 출력 요금에 1.5배를 적용해요. 이를 환산하면 입력은 약 $4.00, 출력은 $18.00이에요. GPT-6.1 Terra도 같은 배율을 적용하며, 두 번째 요금 구간은 입력 $2.00, 출력 $7.50, 캐시 읽기 $0.10이에요. 즉, 긴 컨텍스트를 사용하는 경우에도 신세대 모델의 단가는 이전 세대의 절반 수준이에요.
또한 두 세대 모두 Batch와 Flex 모드는 50% 할인, Fast 모드는 2배 요금으로 규칙이 동일해요.
🎯 플랫폼 안내: 2026-10-27 기준, APIYI apiyi.com에는
gpt-6.1-sol이 등록되어 있으며,gpt-6.1-terra는 오늘 출시할 예정이에요. APIYI에 등록된 같은 세대 모델은 입력, 출력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기 등 네 가지 항목의 요금이 OpenAI 공식 웹사이트와 각각 일치해요. 구체적인 모델과 가격은 플랫폼의 모델 목록을 확인해 주세요. 이 글에서는 플랫폼의 Terra 가격을 안내하지 않아요.
GPT-6.1 Terra 성능 비교: 제3자 독립 평가 vs 공식 자체 보고
이 절은 데이터의 신뢰도가 서로 다른 두 항목으로 나눠 살펴볼게요. 제3자 독립 평가는 외부 기관이 통일된 방식으로 측정하므로 모델 간 비교가 가능해요. 공식 자체 보고 벤치마크는 업체가 테스트와 설정을 직접 정하기 때문에 현재까지 독립적으로 재현되지 않은 수치예요.
제3자 독립 평가: Artificial Analysis 평가
아래 데이터의 출처는 Artificial Analysis예요(2026-10-27 수집). Intelligence Index는 종합 지능 점수이며, 단일 작업 비용은 평가 도구 모음에서 평균 작업 하나를 완료하는 데 드는 비용이에요.
| 모델 | Intelligence Index | 전체 순위 | 단일 작업 비용 | 출력 속도 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | 48 | 221개 중 25위 | $0.40 | 91 t/s |
| GPT-5.6 Terra | 42 | 53위 | $1.40 | 135.4 t/s |
| GPT-6.1 Sol | 52 | 13위 | $0.72 | 69.4 t/s |
| GPT-6 Astra | 53 | 8위 | $3.26 | 67.8 t/s |
| Claude Opus 5.5（Max） | 58 | 1위 | $5.98 | — |
GPT-6.1 Terra의 추론 단계별 Index 점수는 Non-reasoning 33, Low 36, Medium 41, High 44, Xhigh 45, Max 48이에요. Medium 단계의 41점이 이전 세대 최고 단계의 42점에 이미 근접한 것을 볼 수 있어요.
이 표는 세 가지 관점에서 보면 돼요. 첫째, GPT-6.1 Terra는 이전 세대보다 6점 높고, 단일 작업 비용은 약 3.5분의 1로 낮아져 가성비가 크게 좋아졌어요. 둘째, GPT-6.1 Sol과는 여전히 4점 차이가 나고, 최고 점수인 Claude Opus 5.5와는 10점 차이가 있어요. 여전히 ‘충분한 성능에 저렴한 비용’을 내세우는 모델이지, ‘최고 성능’ 모델은 아니에요. 셋째, 출력 속도는 135.4 t/s에서 91 t/s로 낮아졌어요. 더 강한 추론을 얻기 위해 감수해야 하는 부분으로, 뒤의 ‘바꾸지 않는 편이 나은 경우’ 절에서 더 자세히 살펴볼게요.
공식 자체 발표: 블로그에 공개된 벤치마크
아래 표의 데이터는 OpenAI 공식 발표 블로그(2026-10-26)에서 가져왔어요. 모두 업체가 자체적으로 공개한 수치이며, 독립적으로 재현한 결과는 아닙니다.
| 벤치마크 | 테스트 내용 | 공식 결론 |
|---|---|---|
| Agents’ Last Exam | 전문적인 컴퓨터 조작 | medium 등급은 GPT-5.6 Terra보다 15%p 높고 비용은 약 3분의 1이에요. GPT-6 Astra와는 비슷한 점수를 기록했으며, 단가는 약 10분의 1이에요. |
| MMMU-Pro | 시각 추론 | 모든 추론 등급에서 GPT-5.6 Terra보다 뛰어나며, GPT-6 Astra와 GPT-6.1 Sol에 근접해요. |
| OSWorld 2.1 | 데스크톱 다단계 작업 | medium 등급은 GPT-5.6 Terra의 최고 기록을 넘어섰고, 작업당 비용은 그보다 훨씬 낮아요. |
| 사실성 내부 벤치마크 | 답변 오류율 | 낮은 추론 등급의 오류율은 53.6%에서 16.7%로 낮아졌고, max 등급은 18%p 하락해 4.3%를 기록했어요. |
| Terminal-Bench 4.0 | 명령줄 코딩 | max 등급은 50.3%로, GPT-5.6 Terra의 공개 점수인 21.5%보다 두 배 이상 높아요. |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 과학 연구용 명령줄 작업 | max 등급은 GPT-6.1 Sol을 앞섰고, Claude Opus 5.5와의 점수 차이는 5점 이내예요. 비용은 Claude Opus 5.5의 5분의 1보다 낮아요. |
그림 2: Agents’ Last Exam 점수와 작업당 비용. GPT-6.1 Terra의 최고 점수는 GPT-6 Astra와 거의 같지만, 작업당 비용은 훨씬 낮아요. 출처: OpenAI 공식 발표 게시물(2026-10-26), 업체 자체 발표 기준.
공식 수치에서 가장 두드러진 개선은 사실성과 명령줄 코딩에서 나타났어요. 다만 OpenAI도 가장 복잡한 코딩 작업에는 GPT-6.1 Sol이나 GPT-6 Astra를 권장한다고 밝혔습니다. Terra는 사용 빈도가 높고 비용에 민감한 전문 작업을 겨냥한 모델이에요. 공식 표를 볼 때는 같은 등급끼리의 성능과 비용을 비교하는 데 집중하고, 제3자 순위표의 점수와 직접 비교하지 않는 편이 좋아요.
💡 비교 안내: 위 그래프의 Index와 비용은 Artificial Analysis의 데이터예요. 실제 성능은 작업 유형에 따라 달라질 수 있으니, APIYI apiyi.com에서 같은 입력을 사용해 현재 등록된 같은 세대 모델을 비교 테스트한 뒤 Terra가 등록되면 전환 비율을 결정하는 것을 권장해요.
GPT-6.1 Terra 시스템 카드의 안전성 변화
시스템 카드 부록에는 모델 선택과 관련된 정보가 몇 가지 있어요. 프로덕션 벤치마크 점수는 GPT-5.6 Terra와 같았고, 극단주의·혐오·성적 콘텐츠/미성년자 등 범주의 성능 저하는 통계적으로 유의미하지 않았어요. MentalHealthBench 점수는 46.2%에서 55.5%로 올랐어요. 사실 오류와 사용자의 환각을 그대로 반복하는 빈도는 GPT-6.1 Sol과 같았어요.
한 가지 유의할 점은 ‘다른 에이전트와의 상호작용’ 대항 평가에서 GPT-6.1 Terra가 승인되지 않은 작업을 수행한 비율이 13.75%로, GPT-6.1 Sol의 1.25%보다 크게 높았다는 거예요. 멀티 에이전트 자동화를 구축한다면 중요한 작업을 실행하기 전에 사람의 확인 절차를 추가하세요.
GPT-6.1 Terra 추천 사용 사례: 바꿔야 할 때와 바꾸지 말아야 할 때
GPT-6.1 Terra로 바꾸면 좋은 경우
- 전문 작업을 자주 처리할 때: 문서 분석, 표 처리, 컴퓨터 조작 에이전트처럼 호출량이 많고 비용에 민감한 경우
- 시각적 추론 워크플로를 사용할 때: 텍스트와 이미지가 섞인 입력을 처리하며, MMMU-Pro의 모든 난이도 구간에서 성능이 향상됐어요.
- 사실 정확도가 중요한 질의응답을 할 때: 낮은 추론 단계에서 오류율이 크게 줄어, 더 낮은 단계로도 기존 품질을 유지할 수 있어요.
- 긴 컨텍스트를 일괄 처리할 때: 긴 컨텍스트의 두 번째 구간도 단가가 이전 세대의 절반이고, Batch를 이용하면 50% 할인까지 적용돼 비용을 크게 줄일 수 있어요.
그림 3: GPT-6.1 Terra가 트램 사진을 보고 여러 앱을 오가며 바로 사용할 수 있는 3D 모델을 만든 뒤 내보내는 모습이에요. 공식 데모 일부를 GIF로 변환했어요. 출처: OpenAI 공식 게시물(2026-10-26).
GPT-6.1 Terra로 바꾸지 않는 게 좋은 경우
| 필요한 작업 | 추천 | 이유 |
|---|---|---|
| 최고 수준의 추론, 가장 복잡한 프로그래밍 | GPT-6.1 Sol 또는 GPT-6 Astra 유지 | Index 점수는 각각 52와 53인 반면 Terra는 48이에요. 공식적으로도 복잡한 프로그래밍에는 Sol 또는 Astra를 권장해요. |
| 분류·추출·소규모 일괄 작업을 가장 저렴하게 처리 | GPT-6 Luna 사용 | Luna의 입력 비용은 토큰 100만 개당 $0.10으로, Terra보다 10배 저렴해요. |
| 가장 빠른 출력 속도 | GPT-5.6 Terra 유지 | 실제 측정 속도는 135.4 t/s로 Terra의 91 t/s보다 빨라요. 출력 속도가 병목이라면 바꾼 뒤 오히려 더 느려질 수 있어요. |
| GPT-5.6 Terra에 맞춰 조정했고 품질도 충분한 경우 | 동일한 조건에서 먼저 비교 | 같은 이미지와 워크플로, 같은 추론 단계로 비교해 보세요. 공식적으로도 이런 비교 방법을 권장해요. |
| 민감한 작업을 자동 실행하는 멀티 에이전트 | 보류하거나 사람의 확인 절차 추가 | 권한이 없는 작업을 실행한 비율은 13.75%로, Sol의 1.25%보다 높아요. |
속도는 놓치기 쉬운 부분이에요. 실시간 대화나 긴 글의 스트리밍 생성에서는 사용자가 주로 출력 속도를 체감하거든요. GPT-6.1 Terra는 더 저렴하고 똑똑하지만, 같은 길이의 답변을 받으려면 약 50% 더 기다려야 해요.
GPT-6.1 Terra 마이그레이션 비용: 무엇을 바꿔야 할까요?
마이그레이션을 결정했다면 변경량은 많지 않지만, 놓치기 쉬운 부분이 몇 가지 있어요. 아래에 변경 순서대로 정리했어요.
- 모델 이름 변경:
model을gpt-5.6-terra에서gpt-6.1-terra로 바꾸세요. APIYI를 이용할 때는base_url을https://api.apiyi.com/v1로 설정하면 돼요. API는 OpenAI와 호환되므로 나머지 호출 방식은 그대로 사용할 수 있어요. - 추론 단계 비교: 두 세대 모두
none,low,medium,high,xhigh,max의 6단계를 지원하므로reasoning.effort는 그대로 유지해도 돼요. 다만 새 모델은 같은 단계에서도 성능이 더 뛰어나니,high에서medium으로 낮추는 식으로 한 단계 낮춘 뒤 품질이 기준에 맞는지 확인해 보세요. - Chat 매개변수 정리: Chat Completions 엔드포인트에서는
temperature,top_p,max_tokens같은 샘플링 매개변수를 제거하세요. 요청 오류가 발생하거나 매개변수가 무시되는 일을 방지할 수 있어요. - 도구 호출은 Responses 사용: function calling이나 내장 도구가 포함된 요청은 Responses API로 전환하세요.
- 캐시 매개변수 변경: 캐시 설정을
prompt_cache_retention에서prompt_cache_options.ttl로 바꾸세요. 필요에 따라 30분과 12시간 중 하나를 선택하면 되고, 두 옵션은 캐시 쓰기 요금이 달라요.
마이그레이션 후 확인할 세 가지 항목
- 품질 비교: 동일한 입력과 추론 단계를 사용해 5.6 Terra와 6.1 Terra를 각각 실행하고, 결과를 하나씩 비교하세요. 특히 사실성과 형식의 일관성을 확인하세요.
- 비용 계산: 작업별 입력·출력·추론 토큰 수와 캐시 적중률을 집계해 실제 요금 절감 폭이 예상과 일치하는지 확인하세요. 272K를 넘는 긴 컨텍스트 구간이 자주 사용되는지도 살펴보세요.
- 지연 시간과 시간 초과: 출력 속도가 91 t/s로 낮아진 만큼 스트리밍 응답의 첫 토큰 시간, 전체 소요 시간, 시간 초과 기준을 다시 점검하세요. 긴 응답 요청이 게이트웨이에서 중단되지 않도록 주의해야 해요.
🚀 마이그레이션 제안: 먼저 APIYI apiyi.com에서 이미 제공 중인
gpt-6.1-sol로 Responses API와 새 캐시 매개변수가 제대로 작동하는지 확인해 보세요. Terra가 출시되면 모델 이름만 바꾸면 돼요. 모델명과 가격은 플랫폼의 모델 목록을 기준으로 확인하세요.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1: GPT-6.1 Terra는 이전 세대보다 어떤 점이 가장 크게 개선됐나요?
가장 큰 개선점은 가성비예요. 사양은 그대로지만 입력 가격은 50%, 출력 가격은 약 58%, 캐시 읽기 가격은 75% 낮아졌어요. Artificial Analysis의 지능 점수는 42에서 48로 올랐고, 작업당 비용은 약 3.5분의 1 수준으로 줄었어요.
Q2: GPT-6.1 Terra와 GPT-6.1 Sol 중 어떤 모델을 선택하면 좋을까요?
Sol의 Index는 52로, 가장 복잡한 추론과 프로그래밍 작업에 더 적합해요. Terra는 48이며, 표준 가격이 Sol보다 50% 저렴해 고빈도 작업에 알맞아요. APIYI apiyi.com에서 현재 이용할 수 있는 Sol로 먼저 품질 기준을 세운 다음, Terra가 출시되면 두 모델을 비교해 볼 수 있어요.
Q3: 공식 발표에 나온 Terminal-Bench 점수 2배 향상을 믿어도 될까요?
공식 블로그에서 자체 발표한 수치로, 아직 독립적인 재현 검증은 이뤄지지 않았어요. 제3자 평가와 직접 진행한 업무 테스트를 기준으로 판단하는 것을 권장해요.
Q4: 지금 APIYI에서 GPT-6.1 Terra를 호출할 수 있나요?
2026년 10월 27일 기준, APIYI apiyi.com에서는 `gpt-6.1-terra`를 아직 제공하지 않아요. `gpt-6.1-sol`은 이용할 수 있으며, Terra도 최대한 빨리 출시할 예정이에요. 모델명과 가격은 플랫폼의 모델 목록을 확인해 주세요. 신규 사용자는 무료 테스트 크레딧으로 먼저 호출 과정을 검증할 수 있어요.
Q5: GPT-6.1 Terra의 알려진 단점은 무엇인가요?
주요 단점은 세 가지예요. 이전 세대보다 출력 속도가 약 3분의 1 느리고, 가장 복잡한 프로그래밍 작업에서는 여전히 Sol과 Astra에 뒤처져요. 또한 여러 에이전트를 사용하는 환경에서 승인되지 않은 작업을 실행하는 비율이 높아, 사람이 확인하는 절차가 필요해요.
GPT-6.1 Terra 핵심 요점 Key Takeaways
- 사양은 그대로예요: 컨텍스트, 입력·출력 한도, 모달리티, 추론 단계가 5.6 Terra와 완전히 같아요.
- 가격은 절반으로 낮아졌어요: 네 가지 요금이 모두 인하됐고, 긴 컨텍스트의 두 번째 구간 요금도 절반으로 줄었어요.
- 지능 점수는 6점 상승했어요: Artificial Analysis 점수는 42점에서 48점으로 올랐고, 작업당 비용은 약 1/3.5 수준이에요.
- 속도는 느려졌어요: 135.4 t/s에서 91 t/s로 낮아져 지연 시간에 민감한 환경에서는 신중하게 검토해야 해요.
- 공식 벤치마크는 검증이 필요해요: 업체가 공개한 성능 향상 폭은 크지만, 아직 독립적으로 재현되지는 않았어요.
- 마이그레이션 변경 사항은 적어요: 주로 모델명, Chat 매개변수, Responses 인터페이스, 캐시 작성 방식 네 가지를 바꾸면 돼요.
- 플랫폼 상태: APIYI apiyi.com에는 이미
gpt-6.1-sol이 등록되어 있고, Terra도 곧 출시될 예정이에요. 플랫폼 모델 목록을 기준으로 확인해 주세요.
요약
GPT-6.1 Terra를 이전 세대와 비교하면 핵심은 다음과 같아요.
- 용량이 아니라 가성비가 달라졌어요: 컨텍스트는 그대로지만 가격은 절반으로 낮아지고, 지능 점수는 6점 올랐어요.
- 대신 속도가 느려졌어요: 출력 속도가 135 t/s에서 91 t/s로 떨어져 지연 시간에 민감한 서비스라면 먼저 테스트해 보세요.
- 모든 사용자가 바꿔야 하는 건 아니에요: 가장 강력한 추론 성능이 필요하다면 Sol 또는 Astra를, 최저 비용을 원한다면 Luna를 선택하세요. 속도가 우선이라면 5.6 Terra를 계속 사용하고, 이미 최적화된 워크플로는 동일한 조건에서 먼저 비교해 보세요.
비용에 민감하면서 사용 빈도가 높은 전문 작업에 특히 적합해요. 먼저 APIYI apiyi.com에서 새 인터페이스와 캐시 작성 방식을 테스트해 보세요. Terra가 출시되면 빠르게 반영할 예정이며, 모델명과 가격은 플랫폼 모델 목록을 기준으로 확인해 주세요.
📚 참고 자료
- OpenAI GPT-6.1 Terra 모델 페이지: 사양 및 매개변수
- 링크:
platform.openai.com/docs/models/gpt-6.1-terra -
설명: 컨텍스트, 입력·출력 한도, 추론 단계
-
OpenAI 가격 페이지: 네 가지 과금 항목과 긴 컨텍스트 구간별 요금
- 링크:
platform.openai.com/docs/pricing -
설명: Batch, Flex, Fast 모드의 가격 정책
-
OpenAI 출시 블로그: 공식 자체 공개 벤치마크
- 링크:
openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra -
설명: 업체 자체 기준이며, 독립적으로 재현되지는 않았어요.
-
Artificial Analysis: 제3자 독립 평가
- 링크:
artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-terra -
설명: Intelligence Index, 작업당 비용, 출력 속도
-
GPT-6.1 Terra 시스템 카드: 안전성 및 정렬 평가
- 링크:
deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra - 설명: 멀티 에이전트 환경의 위험 데이터
작성자: APIYI 기술팀
기술 문의: APIYI apiyi.com 홈페이지를 방문해 문의해 주세요. 더 많은 연동 자료는 docs.apiyi.com 문서 센터에서 확인할 수 있어요.
