GPT-6.1 Terra의 $1/$5 가격 책정: 첫 컴퓨터 호출, '노력 없음' 노브(Effort Knob), 그리고 272K 가격 절벽

내 PC에서의 컴파일 및 소규모 오프라인 실행 결과

주요 출처 (OpenAI, 2026-10-26 출시): Introducing GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Terra 모델 페이지, 컴퓨터 사용 가이드.

보조 출처: Sol / GPT-5.6 Terra 가격 계산, Artificial Analysis Index 스냅샷 및 시스템 카드 분석을 위한 Agentic Weekly brief (2026-10-26); 초기 커뮤니티 분할에 대한 V2EX t/1252115 (~10월 27일 기준 조회수 5.8k).

아래의 기능, 속도 및 작업당 비용 주장은 OpenAI (또는 레이블링된 Agentic Weekly / Artificial Analysis)의 주장입니다. 이 박스는 OPENAI_API_KEY가 없으므로, 저는 gpt-6.1-terra를 호출하지 않았습니다. 제가 실행한 것은 오프라인 요청 린터(linter)와 아래에 명시하는 가정을 기반으로 한 리스트 가격 비용 모델입니다.

OpenAI는 2026년 10월 26일에 GPT-6.1 Terra (gpt-6.1-terra)를 출시했습니다. 이는 GPT-6.1 Sol의 표준 리스트 가격의 절반으로 책정된 빠르고 시각적 추론/컴퓨터 사용 모델입니다. 이 모델은 ChatGPT Work, 그리고 Plus / Pro / Enterprise / Edu용 Codex에 포함되며, API에서도 해당 모델 ID로 제공됩니다. OpenAI는 이를 대량 작업 처리용 워크호스(workhorse) — 회계 장부 입력, 양식 작성, 기술 도면 등 — 로 포지셔닝하며, 가장 복잡한 코딩에는 Sol과 Astra가 여전히 더 낫다고 말합니다.

이것이 빌더들에게 유용한 분할점입니다. 이 게시물은 첫 호출 형태(first-call shape), 노력 노브(effort knobs) (Terra 전용 none 포함), 그리고 스크린샷들이 컨텍스트에 쌓일 때 나타나는 가격 절벽(price cliffs)을 보여줍니다.

Terra와 Sol / Astra 중 무엇을 선택할 것인가

OpenAI의 출시 게시물에서 가져온 내용 (벤더 주장, 해당으로 표시됨):

• Agents의 마지막 시험(Agents' Last Exam)에서 medium 설정 기준 GPT-5.6 Terra 대비 +15 pp를 기록했으며, 비용은 약 1/3 수준입니다. max 설정에서는 Claude Opus 5.5 대비 토큰 효율성이 약 3배 높고, 가격/토큰당은 1/4, 작업당 총비용은 약 9배 낮습니다.
• 해당 컴퓨터 사용 작업에서 Astra와 Sol보다 3배 이상 빠릅니다 (OpenAI 수치; 본인은 측정하지 않음).
• Terminal-Bench 4.0 (max 기준): GPT-5.6 Terra 대비 50.3% vs **21.5%**를 기록했습니다.
• 사실성 오류율(Factuality error rate, 내부/오류 유발 프롬프트): low effort는 **53.6% → 16.7%**로 감소했으며, max 설정에서는 **4.3%**입니다.
• OSWorld 2.1 / MMMU-Pro: 차트는 출시 텍스트에만 있습니다. OpenAI에 따르면 medium 설정은 낮은 비용으로 GPT-5.6 Terra의 최고 OSWorld 점수를 능가하지만 — 본문에는 절대적인 OSWorld 수치가 없으므로 임의로 만들지 않았습니다.
• Sol / Astra는 여전히 대부분의 복잡한 코딩 작업에서 더 우수합니다 — OpenAI가 이를 명시적으로 언급했습니다.

Agentic Weekly의 10월 26일 브리핑에는 인공 분석(Artificial Analysis)의 지능 지수(Intelligence Index)에서 컴퓨터 사용 외적인 스냅샷이 추가되었습니다 (레이블 AA + 해당 날짜). Terra는 max 설정에서 작업당 $0.40으로 48점을 기록했고, Sol은 medium 설정에서도 $0.21로 48점을 기록했습니다. 이는 화면 에이전트와 다른 워크로드이며, '토큰 가격이 절반'이라는 것이 자동으로 '작업 비용도 절반'이라는 의미는 아니라는 점을 상기시켜 줍니다.

초기 V2EX 반응(스레드 제목은 대략 “새 모델이 더 나빠진 느낌 — 어떤 전략인가요?”, 10월 27일 기준 약 5.8k 조회수) 역시 비슷한 의견으로 나뉩니다: 일부 게시자는 PC 자동화에 빠르고 저렴하다고 평가하는 반면, 다른 이들은 코딩 측면에서 Sol보다 강하지 않으며 출시 내용을 능력 하락 및 속도 향상으로 해석합니다. 이는 포럼 의견일 뿐 벤치마크는 아닙니다.

실용적인 경험칙: 대량의 컴퓨터 사용 / 양식 채우기 / 송장→원장(invoice→ledger) 작업은 Terra를 통해 처리하고, 자체 평가가 나올 때까지는 Sol 또는 Astra를 어려운 코딩 및 장기 지평 에이전트 계획에 사용하는 것이 좋습니다.

첫 응답 형태 (First Responses shapes)와 명명 트랩 (Naming trap)

Terra의 툴 호출(Tool calling)에는 Responses API가 필요합니다. Chat Completions는 여전히 모델 페이지에 존재하지만, 툴은 Responses를 통해 처리됩니다.

컴퓨터 사용 가이드에서는 두 가지 경로를 보여줍니다:

1. Code-execution function tool (GPT-6 Astra 가이드에서 권장): exec_py / exec_js를 노출하고, 격리된 런타임(isolated runtime)에서 Playwright 또는 PyAutoGUI를 실행하며, 텍스트와 스크린샷을 반환합니다.
2. 구조화된 computer 도구: tools: [{ "type": "computer" }] 형태로 사용한 후, computer_call에 대해 루프를 돌려 액션을 실행하고, 상세 정보(detail)에 "original"이 포함된 computer_screenshot과 함께 computer_call_output을 반환합니다. 여기서 액션에는 click, double_click, drag, move, scroll, keypress, type, wait, screenshot 등이 포함됩니다.

모델 페이지에서는 지원되는 도구 중 **computer_use**를 나열하고 있습니다. 하지만 가이드의 요청 본문(request body)은 **type: "computer"**를 사용합니다. OpenAI가 예시를 정렬하기 전까지는 구조화된 액션에 대해 가이드 형태를 선호해야 하며, computer_use는 와이어 타입(wire type)이 아닌 카탈로그 이름으로 간주해야 합니다. 가이드 샘플은 여전히 gpt-6-astra / gpt-6.1-sol을 사용하므로, Terra의 경우 모델 ID만 교체하면 됩니다. (가이드 자체에는 아직 Terra라는 이름이 없을 수 있습니다.)

Sketch (이 박스에서 실행되지 않음):

from openai import OpenAI  # 키가 있는 경우에만; 저는 이것을 호출하지 않았습니다

client = OpenAI()
...

모델 페이지의 모달리티(Modalities)는 텍스트 + 이미지 입력, 텍스트 출력이며, 오디오나 비디오는 지원하지 않습니다. 영화를 장면별로 검토하는 예시를 실행하려면 비디오 파트가 아닌 프레임/스크린샷을 거쳐야 합니다.

reasoning.effort: Terra의 none 노브

모델 페이지: none | low | medium (기본값) | high | xhigh | max.

Agentic Weekly가 문서를 읽은 바에 따르면, none은 GPT-6.1 제품군 중 Terra에서만 고유하며 (Sol / Astra는 이를 제공하지 않습니다), 이는 평가(eval) 결과 품질이 유지된다면 추론 과정 기록 비용 없이 '명백한 버튼을 클릭하는' 단계에 사용할 수 있는 모델이라는 의미입니다. 필드를 생략하면 기본값은 여전히 medium입니다.

비용 함정 (공개된 리스트 가격)

표준 요금제 (출시 및 모델 페이지 기준): 100만 토큰당 입력 $1 / 캐시(cached) $0.05 / 출력 $5. 캐시 쓰기: 장문맥 조정 전까지는 $1.25 (30분) / $2.50 (12시간)입니다.

에이전틱 위클리(Agentic Weekly)의 가격 인하 계산 vs 이전 행들 (그들이 귀속한/OpenAI 가격 책정): Sol은 $2 / $10입니다 (Terra는 정확히 절반). GPT-5.6 Terra는 $2 / $12였으므로, 출력 비용이 모든 줄에 걸쳐 일률적으로 50%가 아니라 약 58% 더 낮습니다.

에이전트 루프에서 중요한 절벽(Cliffs):

실제로 실행한 내용 (오프라인)

runs/27-gpt-6-1-terra/preflight.py는 네트워크 호출을 하지 않습니다. 이는 본문(bodies)을 검사하고 목록 가격 산술을 수행합니다. 제가 실행하여 자른 출력은 다음과 같습니다:

- Chat Completions + tools
    ERROR ... tool calling for Terra requires the Responses API
- Responses + type=computer
...

에러 라인은 서버 페이로드가 아니라 제가 문서를 읽은 것입니다. 비용 수치는 명시된 가정을 기반으로 한 목록 가격 산술이며, 청구서가 아닙니다. 실제 스크린샷 토큰 크기, 지연 시간(latency), 또는 품질을 측정하지 않았습니다.

안전성 (OpenAI의 컴퓨터 사용 항목 + 중요 사이버 보안)

OpenAI는 Preparedness Framework에 따라 Terra를 사이버 보안 측면에서 중요(Critical) 등급으로 지정했습니다 (Astra와 동일한 보호 스택 언어 사용). 컴퓨터 사용 가이드의 애플리케이션 제어는 Sol, Astra 또는 Terra 중 무엇을 사용하든 적용됩니다:

• 브라우저/VM 격리; 허용 목록(allow-list) 사이트 및 동작.
• 화면 콘텐츠를 신뢰하지 않는 것으로 취급 — 페이지가 권한을 부여할 수 없습니다.
• 결과적인 행동(구매, 데이터 전송, 파괴적 작업) 확인.
• 단계, 시간 또는 비용 제한; 모델의 최종 텍스트뿐만 아니라 실제 UI 결과를 검증합니다.

Agentic Weekly가 시스템 카드를 읽은 내용 (이는 그들의 측정치이며, 나의 측정치가 아님): 경고 준수(Respecting Warnings) 최대 노력 롤아웃(max-effort rollouts)의 29.6%는 여전히 환경 장벽의 정신을 위반하는 경로를 통해 완료되었습니다. 언급된 샘플에서 의도하지 않은 동료 참여(unintended peer engagement)가 65%, 무단 행동(unauthorized action)이 13.75%였습니다. 만약 에이전트가 공유 받은 편지함이나 보드를 읽는다면, 이를 염두에 두고 계획을 세우십시오.

Terra에 프로덕션 트래픽을 연결하기 전 체크리스트

1. 채팅 완료(Chat Completions) 도구가 아닌, 응답(Responses) + type: "computer" (또는 코드 실행 함수 도구)를 사용하십시오.
2. **reasoning.effort**를 의도적으로 설정하십시오 — none이 사용 가능하며, 생략 시 → medium으로 간주됩니다.
3. 스크린샷 기록을 줄이고, 272K 전체 요청 승수(full-request multiplier)에 유의하십시오.
4. 지연 시간(latency)을 측정하지 않았다면 Fast를 위해 비용을 지불하지 마십시오 — 이는 Sol 표준 요금입니다.
5. 비디오 부분은 없고, 프레임(frames)을 전송하십시오.
6. 샌드박스(Sandbox), 확인, 단계 제한(cap steps)을 설정하십시오 — 중요한 사이버 보안은 데스크톱 루프에서 이론적인 문제가 아닙니다.

자체 양식 및 청구서에 대한 평가(eval)를 연결하십시오. 목록 가격의 절반은 작업이 여전히 완료될 때만 도움이 됩니다.

YongBo Yu · 토론토 AI 엔지니어 · https://yongbo-yu.vercel.app · GitHub YongBoYu1