OpenAI가 2026년 10월 26일 GPT-6.1 Terra를 출시했습니다. 화면 인식과 컴퓨터 조작, 자연스러운 글쓰기에 맞춘 중간급 모델로, API 가격은 입력 100만 토큰당 1달러, 출력 100만 토큰당 5달러입니다. 이전 모델인 GPT-5.6 Terra와 상위 모델 GPT-6.1 Sol보다 절반 수준이어서, 홈페이지 챗봇이나 문서 기반 답변 서비스를 운영하는 기관·기업은 비용 구조를 다시 살펴볼 만합니다.
핵심 요약
- GPT-6.1 Terra는 10월 26일 API(Responses, Chat Completions)와 ChatGPT Plus·Pro·Enterprise·Edu, Codex에 동시에 공개됐습니다.
- API 가격은 입력 1달러·출력 5달러(100만 토큰 기준)로 GPT-5.6 Terra와 GPT-6.1 Sol의 절반이며, 캐시된 입력은 입력 가격의 5%입니다.
- 컨텍스트 창 105만 토큰, 최대 출력 12만 8천 토큰, 지식 기준일 2026년 6월 1일이며 텍스트와 이미지를 입력으로 받습니다.
- OpenAI 자체 평가에서 낮은 추론 강도의 오류율이 53.6%에서 16.7%로 줄었다고 밝혔지만, 외부 검증은 아직 없습니다.
무슨 일이 있었나
OpenAI는 10월 26일(현지 기준 월요일) API 변경 이력에 GPT-6.1 Terra 출시를 올렸습니다. 모델 식별자는 gpt-6.1-terra이고, Responses API와 Chat Completions API 두 경로에서 쓸 수 있습니다. OpenAI는 이 모델을 '시각 추론, 정밀한 컴퓨터 사용, 명확하고 자연스러운 글쓰기를 위한 빠르고 효율적인 모델'로 소개합니다. 같은 날 ChatGPT Plus·Pro·Enterprise·Edu 이용자와 코딩 도구 Codex에도 적용됐습니다.
GPT-6.1 Terra는 기존 GPT-5.6 Terra를 대체하는 모델입니다. OpenAI의 현재 제품군은 가장 지능이 높은 GPT-6 Astra, 균형형인 GPT-6.1 Sol, 빠르고 효율적인 GPT-6.1 Terra, 가장 저렴한 GPT-6 Luna 네 단계로 나뉩니다. Terra는 이 가운데 세 번째 자리에 있습니다. 추론 강도(reasoning effort)는 none부터 max까지 여섯 단계를 지원하고 기본값은 medium입니다. 상위 모델인 Astra와 Sol은 none 단계를 지원하지 않는데, Terra는 지원한다는 점이 다릅니다.
공식 모델 페이지에 적힌 사양은 다음과 같습니다. 컨텍스트 창은 1,050,000토큰, 최대 출력은 128,000토큰입니다. 지식 기준일은 2026년 6월 1일입니다. 입력은 텍스트와 이미지, 출력은 텍스트만 가능하며 음성과 영상은 지원하지 않습니다. Responses API에서는 웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터, 컴퓨터 사용, MCP 같은 내장 도구를 쓸 수 있습니다. 다만 도구 호출은 Responses API에서만 가능하므로, Chat Completions로 도구를 부르던 앱은 전환이 필요합니다.
가격은 100만 토큰당 입력 1달러, 출력 5달러입니다. 캐시된 입력은 100만 토큰당 0.05달러로 입력 가격의 5%입니다. 캐시 쓰기는 30분 보존 기준 1.25달러, 12시간 보존 기준 2.50달러입니다. 입력이 27만 2천 토큰을 넘는 요청은 입력·캐시 요금이 2배, 출력 요금이 1.5배로 계산됩니다. Batch와 Flex 처리는 표준 요금의 절반이고, Fast 모드는 2배입니다. TheNextWeb은 이 가격이 GPT-5.6 Terra의 절반이라고 전했습니다.
OpenAI는 자체 평가 결과도 공개했습니다. 모델을 속이도록 설계된 질문 세트에서 가장 낮은 추론 강도의 오류율이 53.6%에서 16.7%로 내려갔다고 밝혔습니다. 명령줄 코딩 평가에서는 과제의 절반가량을 풀어 전 모델의 두 배를 넘겼지만, 가장 어려운 코딩 작업에는 여전히 Sol이나 Astra를 권합니다. 안전성 면에서는 자사 대비 체계(Preparedness Framework)에서 사이버보안 능력이 'Critical' 등급에 이르렀다고 설명했습니다. 이 수치들은 모두 OpenAI 자체 측정이며 외부 검증은 아직 없습니다.
왜 중요한가
홈페이지 챗봇과 문서 기반 답변(RAG, 검색 증강 생성) 서비스는 대개 중간급 모델을 씁니다. 가장 큰 모델은 비용과 응답 속도 때문에 부담스럽고, 가장 작은 모델은 긴 문서를 다루기에 아쉽기 때문입니다. 이 중간급 자리의 가격이 절반으로 내려가면 같은 예산으로 더 많은 문의를 처리하거나, 지금보다 긴 문서를 한 번에 넣을 수 있습니다.
캐시된 입력 요금이 입력 가격의 5%라는 점도 RAG 운영에 영향을 줍니다. 챗봇은 매 요청마다 같은 시스템 지침과 같은 안내 문서를 반복해서 보냅니다. 이 반복 부분이 캐시에 맞으면 입력 비용의 대부분이 줄어듭니다. OpenAI는 10월 20일 12시간 보존 캐시도 추가했으므로, 문의가 드문드문 들어오는 기관 홈페이지도 캐시 효과를 볼 여지가 커졌습니다.
텍스트와 이미지를 함께 입력할 수 있고 컨텍스트 창이 100만 토큰을 넘습니다. 기관 홈페이지에는 공고문, 서식, 도면, 안내 이미지처럼 그림으로만 존재하는 자료가 많습니다. 이런 자료를 챗봇 답변의 근거로 쓰는 일이 기술적으로는 한결 쉬워졌습니다.
반면 도구 호출이 Responses API에서만 되는 점은 주의할 부분입니다. 오래전 Chat Completions 방식으로 만든 챗봇 연동 코드는 모델 이름만 바꿔서는 도구 기능을 쓸 수 없습니다. OpenAI도 GPT-5.6 Terra에서 옮길 때 같은 추론 강도로 대표 작업을 비교해 보고, 도구 호출은 Responses API로 옮기라고 안내합니다.
기관·기업 홈페이지 담당자가 볼 점
홈페이지에 AI 챗봇을 붙여 둔 기관·기업이라면, 먼저 현재 챗봇이 어떤 모델과 어떤 API 방식을 쓰는지 확인해 보시기 바랍니다. 관리자 설정 화면이나 구축 업체의 납품 문서에 모델명이 적혀 있습니다. GPT-5.6 Terra를 쓰고 있다면 이번 모델이 직접 대체 대상입니다.
모델 교체는 가격만 보고 바로 하기보다, 자주 들어오는 문의 20~30건을 뽑아 새 모델과 기존 모델의 답을 나란히 비교하는 절차를 권합니다. 추론 강도는 기본값 medium에서 시작해, 답의 품질이 충분하면 none이나 low로 내려 응답 속도와 비용을 함께 줄일 수 있습니다.
월 사용량이 적은 기관이라면 가격 인하보다 캐시가 더 큰 차이를 만들 수 있습니다. 시스템 지침과 공통 안내 문서를 요청 앞부분에 고정해 두는 구조인지 확인하면 됩니다.
마지막으로 성능 수치는 모두 OpenAI 자체 평가라는 점을 기억해야 합니다. 오류율이 줄었다는 발표가 우리 기관의 민원 문의에 그대로 적용된다는 뜻은 아닙니다. 답변 근거를 홈페이지 문서로 한정하는 RAG 구조와 사람이 확인하는 절차는 모델이 바뀌어도 그대로 유지하는 편이 안전합니다.
- 홈페이지 챗봇이 쓰는 모델명과 API 방식(Responses 또는 Chat Completions)을 관리자 화면이나 납품 문서에서 확인합니다.
- 최근 한 달 문의 중 자주 묻는 질문 20~30건을 뽑아 기존 모델과 GPT-6.1 Terra의 답을 같은 추론 강도로 비교합니다.
- 시스템 지침과 공통 안내 문서가 요청 앞부분에 고정돼 캐시가 적용되는 구조인지 점검합니다.
- 이미지로만 있는 공고문·서식·도면 가운데 챗봇 답변에 넣고 싶은 자료 목록을 정리합니다.
- 모델을 바꾼 뒤 한 주 동안 답변 로그를 사람이 확인하고, 잘못된 답이 늘지 않았는지 기록합니다.
출처
- Changelog - OpenAI API (Oct 26: Released GPT-6.1 Terra) – OpenAI, 2026-10-26
- GPT-6.1 Terra - Model - OpenAI API – OpenAI, 2026-10-26
- OpenAI launches GPT-6.1 Terra, a cheaper model for everyday computer work – TheNextWeb, 2026-10-26
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