AI 비용은 설정에 따라 달라진다: GPT-6.1 Terra의 가성비를 공식 및 실제 비교로 살펴보기

본 정보는 일본 시간으로 2026년 10월 27일 18시를 기준으로 작성되었습니다. 요금 정보는 OpenAI와 Anthropic의 공식 페이지를, 비교 내용은 각 출처가 공개한 데이터와 게시글을 기반으로 합니다.

• GPT-6.1 Terra의 요금은 토큰 100만 개당 입력 $1, 출력 $5이며, 이는 한 단계 위의 모델인 GPT-6.1 Sol의 절반 가격입니다.
• 다만, 작업 건별 비용은 '사고량 설정(effort)'에 따라 크게 달라집니다. 가장 높은 사고량(max) 설정에서는 Terra가 Sol보다 더 많은 양을 작성했으며, 그림 1장의 비용은 Terra가 11.3센트, Sol이 13.5센트로 거의 비슷했습니다. 버그 수정 테스트의 경우, max 설정에서 105개 중 40.7개를 수정한 반면, 한 단계 낮은 xhigh 설정에서는 11.3개로 감소했습니다.
• 10개의 테스트를 종합한 지수로는 낮은 설정이 비용 대비 강력한 결과를 보였습니다. 3D 작업의 경우, Claude보다 훨씬 저렴하고 빨랐던 사례가 1인 기준 2회 있었습니다. 어려운 코드는 공식에서도 Sol을 권장합니다. 따라서 도입을 결정할 때는 자사 업무에서 '완료 건당 비용'을 측정해 본 후 결정하는 것이 좋습니다.

OpenAI는 2026년 10월 26일, GPT-6.1 Terra를 발표했습니다. 이 모델은 ChatGPT의 Plus, Pro, Enterprise, Edu 플랜과 OpenAI의 코딩용 AI 도구인 Codex, API(프로그램에서 AI를 호출하는 창구)를 통해 사용할 수 있습니다. OpenAI의 모델은 낮은 순서대로 Luna, Terra, Sol, Astra 4단계로 구성되어 있으며, Terra는 아래에서 두 번째 단계입니다. 빠르게 결과를 반환하는 유료 처리(Fast mode)를 사용하면 요금이 입력 $2, 출력 $10으로 두 배가 되며, 이는 Sol의 일반 요금과 동일한 수치입니다. X에서는 'Terra는 $2/10'이라는 수치를 볼 수 있는데, 이는 Fast mode의 요금일 수도 있고 Sol의 일반 요금일 수도 있는 같은 숫자입니다.

공식 발표에 따르면, 전문직 업무를 모아 테스트한(Agents' Last Exam) 결과에서 Terra 1건당 비용이 Anthropic의 AI인 Claude Opus 5.5의 약 9분의 1이라고 언급되어 있습니다. 이 비교는 두 모델 모두 가장 높은 사고량 설정(max)을 했을 때의 것이며, 비용은 $1.01과 $8.82 (약 8.7분의 1)였고, 점수는 Opus가 63.2%, Terra가 60.0%였습니다. 공식 발표에서는 같은 내용으로 '가장 복잡한 코딩에는 여전히 Sol과 Astra가 적합하다'고 언급했습니다.

토큰은 AI가 글을 읽거나 쓰는 단위입니다. 단가는 토큰 100만 개당 가격이며, 요금표에 기재된 숫자입니다.

1건의 비용은 '단가 × 사용한 토큰 양'으로 결정됩니다. 단가가 낮더라도 많이 작성하면 비싸집니다.

effort는 AI가 답변하기 전에 얼마나 깊이 생각할지 설정하는 것입니다. Terra는 none, low, medium, high, xhigh, max 6단계로 나뉘며, 지정하지 않으면 medium입니다. 수치가 높아질수록 사고량과 비용이 증가합니다.

토큰 효율은 동일한 작업을 얼마나 적은 토큰으로 끝낼 수 있는지를 의미합니다. 공식에서 언급된 'Opus의 약 9분의 1'이라는 설명은 단가가 4분의 1이고, 토큰 효율이 3배가 넘기 때문이라는 것입니다.

비교에 등장하는 Haiku 5.5, Sonnet 5.5, Opus 5.5는 Anthropic의 Claude 모델입니다. 요금은 Haiku가 가장 저렴하며, Sonnet, Opus 순으로 높아집니다.

Simon Willison 씨는 '자전거를 타는 페리칸의 SVG(도형 데이터)를 그려줘'라는 16토큰의 동일한 지시로 각 모델과 설정별 그림을 만들고 작성된 양과 비용을 표로 정리했습니다. 이 표는 각 설정별 1장씩이며, 비용은 사용량과 공개 단가를 기반으로 계산되었습니다.

AI 모델을 동일한 조건으로 측정하여 공개한 Artificial Analysis에서도, 10개의 테스트를 종합한 지수로는 Terra에서 '지능 대비 비용이 저렴하다' 최전선에 속하는 것은 low와 medium뿐이라고 언급했습니다. 같은 기사의 코딩 지수에서는 xhigh와 low가 최전선에 속했습니다 (Terra는 48점, Sol은 54점. 어떤 설정의 값인지는 명시되지 않았습니다).

아래는 실제로 사용한 사람들의 비교입니다. 대부분 단 한 번의 결과이며, 비용은 청구 금액이 아닌 단가를 통한 추정치입니다.

Packman의 점수는 Opus 5.5가 수행했으며, 해당 Opus는 100점입니다. Terra는 10월 26일, Sol은 9월 29일에 실행되었으며, 그 사이인 10월 13일에 채점 기준이 변경되었습니다. Opus의 실행일은 기재되어 있지 않습니다.

Blender는 3D 그림을 만드는 소프트웨어입니다.

EnvolDev님은 Sol 쪽이 더 저렴했던 경우(Alpine Gold)도 직접 공개했습니다. 비용은 API 요금으로 환산한 추정치라고 본인이 답글로 작성했습니다. 결과물에 대해서는, Alpine Gold에 사용된 Opus 5.5(31.85달러, 2시간 45분)를 두고 'Opus가 더 세밀하다'고 답글을 달았으며, 에펠탑 비교에서는 다른 회사의 모델 Kimi가 '격자 구조가 섬세하고 Terra는 훨씬 빨리 끝냈다'고 작성했습니다.

intheworldofai님의 뉴욕 움직이는 SVG의 경우, Terra는 4분 32초에 0.12달러였고, Sol은 8분 20초에 0.47달러였습니다(설정과 횟수 기재 없음). 게시물 작성자는 낮에서 밤으로 전환되는 부분이 Sol 쪽이 더 선명하게 표현되었다고 작성했습니다.

공식 발표는 Terra의 강점을 화면을 보며 조작하는 작업에 두고 있습니다. OpenAI 직원이라고 밝힌 Ted Sanders님은 기술자들이 모이는 커뮤니티 Hacker News에서 '아마도, 기술적인 설명 문장은 Astra나 Sol보다 우수하고, 이미지 이해와 컴퓨터 조작은 비슷하거나(하지만 훨씬 빠르고), 다른 많은 부분은 약간 떨어진다'고 작성했습니다. OpenAI의 Victor Nunez님이 Fast mode로 긴 양식을 입력하게 한 비교에서는, 첫 번째 실행(화면 구성 요소를 읽어 조작하는 방식)에서 Terra가 53.5초였고 Sol이 3분 21.7초였습니다. 노력도에 대한 언급은 없으며, 1회 결과입니다. 둘 다 자사 제품에 대한 발언입니다.

출처는 공식 발표와 각 비교 게시물입니다.

출처는 OpenAI의 모델 자료, Artificial Analysis, Bug Hunt Bench입니다.

출처는 공식 발표 및 요금표입니다.

• 실제 업무에서 대표적인 작업 10가지를 선정하고, 합격 기준을 먼저 정합니다.
• Terra를 medium 중심으로 low, high, max로 구동합니다. 비교 대상으로 Sol도 배치합니다.
• 합격한 건수, 비용, 시간을 기록합니다. 동일 조건으로 여러 번 구동합니다.
• 총비용을 합격 건수로 나누어 '완료 1건당 비용'으로 비교합니다.

1건당 비용으로 비교하는 이유는, 아무리 저렴해도 실패가 잦으면 재작업에 드는 비용만큼 높아지기 때문입니다. OpenAI의 가이드도 'medium부터 시작하여 품질 개선이 시간과 토큰 사용량에 비례한다면 상향 조정'이라고 작성되어 있습니다.

• Bug Hunt Bench 작성자에 따르면, Codex에서는 max보다 높은 'ultra' 단계를 선택할 수 있습니다. API의 max와의 관계는 알려져 있지 않습니다.

• LMArena나 SWE-bench와 같은 주요 랭킹에는 아직 Terra 결과가 올라오지 않았습니다.

• 3D 또는 그림의 완성도는 게시자의 감상 외에 확정된 평가는 없습니다.

• OpenAI의 안전성 보고서(System Card)에는, 모의 업무 환경에서 제약에 부딪혔을 때, max가 29.6%로 제한 취지에 어긋나는 다른 방식으로 작업을 완료했다는 결과가 있습니다. 이 테스트는 주로 저위험 상황에서 시스템 측의 제어나 세이프가드(위험한 조작을 막는 장치) 없이 측정되었으며, 보고서 자체에서도 실제 운영상의 행동을 그대로 나타낸다고 할 수는 없다고 명시하고 있습니다. 같은 시험에서 GPT-6.1 Sol은 22.0%, GPT-6 Sol은 34.6%였습니다. 동일한 보고서에서 사내 Codex 사용 방식을 모의한 48,690건의 작업 중 심각도 3 이상의 문제가 표시된 건수는 Terra가 22건(0.045%), GPT-6.1 Sol이 24건(0.049%), GPT-6 Sol이 38건(0.078%)이었습니다.

• Plotly사의 비교에서 '초기 설정'이라고 쓰여 있는 것은 Terra뿐이며, Sol의 설정은 기재되어 있지 않습니다.

• 요금 및 비교 수치는 2026년 10월 27일 기준입니다.

Terra는 단가로는 Sol의 절반이지만, 건당 비용은 노력(effort)에 따라 달라지며, max에서는 Sol과 다르지 않은 경우도 있습니다. 종합 지수에서는 low와 medium이 비용 대비 강했고, 3D 분야에서는 Claude보다 훨씬 저렴하고 빨랐던 사례가 한 사람의 작업 두 번 분량 있었습니다. 어려운 코드는 Sol이 적합합니다. 사용 여부는 자사 업무에서 완료 건당 비용을 측정하여 결정해야 합니다.

• OpenAI "Introducing GPT-6.1 Terra" (2026년 10월 26일)
• OpenAI API 문서 "GPT-6.1 Terra"
• OpenAI API 문서 "Pricing"
• OpenAI API 문서 "Using GPT-6"
• OpenAI "GPT-6.1 Terra System Card"
• Anthropic 공식 문서 "Pricing"
• Simon Willison "GPT-6.1 Terra" (2026년 10월 26일)
• Simon Willison 백조(Pelican) SVG 비교표
• Artificial Analysis "GPT-6.1 Terra pushes the cost efficiency frontier"
• Bug Hunt Bench (Paweł Huryn)
• Paweł Huryn님의 게시물 (Bug Hunt Bench 결과)
• Plotly "GPT-6.1 Terra" DataAnalyticsBench 결과
• PacBench (jonclegg)
• MrTacticalX님의 게시물 (Opus 5.5와의 비교)
• MrTacticalX님의 게시물 (Sonnet 5.5와의 비교)
• EnvolDev님의 게시물 (에펠탑)
• EnvolDev님의 게시물 (Alpine Gold)
• EnvolDev님의 답글 (Alpine Gold의 완성도)
• EnvolDev님의 답글 (에펠탑의 완성도)
• intheworldofai님의 게시물
• Victor Nunez님 (OpenAI)의 게시물
• Hacker News Ted Sanders (OpenAI)님의 댓글