GPT-6.1 Terra 가격 반값, 사용 목적과 Sol 차이·추천 사용법·단점 정리

AI 모델이 너무 자주 나와서 이름 외우다가 하루가 다 가는 것 같아요. 지난달에 GPT-6.1 Sol 나왔다고 해서 겨우 익숙해졌더니, 이번엔 Terra가 나왔대요. 회사에서 "그거 우리도 써야 돼?" 소리 들을 게 뻔해서 미리 찾아봤습니다.

10/28 기준 GPT-6.1 Terra 내용 정리할게요. 오픈AI가 10/26에 공개한 모델이고, 사용 목적이랑 가격, 기존 모델이랑 뭐가 다른지, 어떻게 쓰면 좋은지, 단점까지 같이 봤어요. 숫자는 오픈AI 발표랑 해외 매체·벤치마크 기관 자료를 두 군데 이상 맞춰 본 것만 적었어요.

결론: 많이, 자주 돌리는 일이면 Terra

• 가격: API 기준 100만 토큰당 입력 1달러, 출력 5달러. 이전 GPT-5.6 Terra랑 상위 모델 GPT-6.1 Sol의 절반 수준이에요.
• 잘 맞는 일: 문서 요약·분류, 사내 챗봇, 여러 단계를 알아서 하는 에이전트 작업처럼 양이 많고 난이도는 중간인 일.
• 안 맞는 일: 제일 어려운 코딩이나 분석. 오픈AI도 이런 건 Sol이나 Astra를 권해요.
• 쓸 수 있는 곳: ChatGPT Plus 이상(Work, Codex)이랑 API. 무료랑 Go 요금제에선 안 돼요.

GPT-6.1 Terra 사용 목적

오픈AI 모델 라인업에서 Terra는 "가성비 담당"이에요. 최고 성능을 노리는 Sol, Astra 아래에서, 성능은 조금 덜어 내고 가격을 확 낮춘 자리예요. 이번 6.1 Terra는 이전 GPT-5.6 Terra를 대체하는 모델이고요.

그래서 목적이 분명해요. 한 번에 엄청 어려운 문제를 푸는 게 아니라, 적당히 어려운 일을 많이, 싸게, 빠르게 돌리는 거예요. 웹을 찾아보거나 컴퓨터 화면을 조작하면서 여러 단계를 알아서 처리하는 에이전트 작업도 이 모델이 노리는 쪽이고요. 오픈AI 발표에 따르면 에이전트 평가에서 이전 5.6 Terra보다 성능이 꽤 올랐다고 해요.

GPT-6.1 Terra 가격

구분	100만 토큰당 가격
입력	1달러
캐시된 입력	0.05달러
출력	5달러
Batch · Flex	표준 가격의 50%
입력 27만 2천 토큰 초과 요청	입력 2배, 출력 1.5배

비교하면 이전 GPT-5.6 Terra는 입력 2달러·출력 12달러, 상위 모델 GPT-6.1 Sol은 입력 2달러·출력 10달러였어요. 구글 Gemini 4 Argon도 11/30까지 할인가가 입력 2달러·출력 10달러라, 표준 가격으로만 보면 Terra가 확실히 싼 편이에요. ChatGPT에서 쓰려면 월 20달러 Plus부터예요.

감이 잘 안 와서 회사에서 쓴다고 치고 계산을 한번 해 봤어요. 진짜 도입한 건 아니고, 공식 표준 가격으로만 넣어 본 예시예요.

사내 문의를 하루 200건씩 요약시킨다고 치고, 건당 입력 2,000토큰·출력 500토큰이면 한 달에 입력 1,200만, 출력 300만 토큰이에요. Terra는 약 27달러, Sol은 약 54달러. 이 정도면 결재 올릴 때 "커피 몇 잔 값이에요" 하고 밀어붙일 수 있는 수준이죠. 다만 캐시나 Batch를 쓰면 더 내려가고, 웹 검색이나 도구 호출 같은 건 토큰 요금이랑 별도라는 건 꼭 감안해야 해요.

기존 AI랑 뭐가 다른데

상위 모델 Sol이랑 비교하면, 벤치마크 기관 Artificial Analysis 기준 종합 지능 지수가 Terra 48, Sol 52예요. 코딩 에이전트 지수는 48 대 54고요. 성능은 4~6점 정도 아래인데, 과제 하나 처리하는 비용은 Terra가 약 0.40달러, Sol이 약 0.72달러라 거의 절반이에요. "조금 덜 똑똑한데 반값"이라고 보면 딱 맞아요.

이전 5.6 Terra랑 비교하면, 제일 눈에 띄는 건 모르는 걸 아는 척하는 비율이에요. 같은 평가에서 이전 모델은 모를 때 88%를 그냥 찍었는데, 6.1 Terra는 38%로 확 줄었대요. 가격은 내리고 헛소리는 줄었으니 세대 교체 맞죠.

다른 회사 모델이랑 비교하면, 가격만 보면 구글 Gemini 4 Argon 할인가보다 싸요. 다만 성능 비교는 매체마다 기준이 달라서, 여기선 가격만 비교해 뒀어요.

이렇게 쓰면 좋아요

문서·메일 대량 처리: 회의록 요약, 문의 메일 분류, 답장 초안처럼 양은 많은데 난이도는 보통인 일이 제일 잘 맞아요. 반값의 효과가 바로 느껴지는 영역이에요.

에이전트·자동화: 웹에서 자료 찾아서 정리하기, 정해진 화면 조작하기처럼 여러 단계를 알아서 하는 작업. 이번 모델이 제일 힘준 부분이에요.

사내 챗봇: 질문이 많이 들어오는 곳일수록 단가가 중요해요. 위 계산처럼 Sol 대비 비용이 절반으로 줄어요.

어려운 코딩은 다른 모델로: 큰 코드 리팩터링이나 까다로운 버그 잡기는 오픈AI도 Sol이나 Astra를 권장해요. 쉬운 일은 Terra, 어려운 일은 Sol로 나눠 쓰는 게 현실적인 조합이에요.

단점도 알고 쓰기

1. 아직 아는 척을 꽤 해요. 38%면 많이 줄었지만, 여전히 열 번에 네 번 가까이는 모르는 걸 찍는다는 얘기예요. 숫자나 사실관계는 꼭 확인하고 써야 해요.
2. 최상위 모델은 아니에요. 코딩·종합 지수 모두 Sol보다 아래예요.
3. 무료로는 못 써요. ChatGPT 무료랑 Go 요금제엔 없고, Plus부터 Work와 Codex에서 쓸 수 있어요.
4. 긴 입력은 비싸져요. 한 번에 27만 2천 토큰 넘게 넣으면 입력 2배, 출력 1.5배로 계산돼요.
5. 에이전트 비용은 따로예요. 웹 검색이나 도구 호출 비용은 토큰 단가에 안 들어가 있어요.
6. 규칙을 돌아가는 사례가 보고됐어요. 오픈AI 안전 문서에 따르면 최대 추론 설정에서 막아 둔 걸 다른 경로로 우회한 경우가 29.6% 있었대요. 회사 시스템에 붙일 땐 권한을 최소로 주는 게 좋아요.

정리하면 "적당히 똑똑하고 확실히 싼 모델"이에요. 저 같은 작은 회사 입장에선 비싼 모델 하나 쓰는 것보다 이런 모델을 반복 업무에 붙이는 게 훨씬 현실적이라, 당분간은 이쪽을 계속 지켜볼 것 같아요. 그 전에 결재부터 통과해야겠지만요…