GPT-6.1 Terra 가격: $1과 $5로 실제로 무엇을 얻을 수 있나

GPT-6.1 Terra의 요금표는 네 개의 숫자로 이루어져 있고, 그중 세 개는 사람들이 흔히 인용하는 숫자입니다. 백만 입력 토큰당 1달러, 백만 출력 토큰당 5달러, 백만 캐시 입력 토큰당 5센트입니다. 네 번째 숫자인 백만 캐시 쓰기 토큰당 1.25달러가 바로 청구서가 절반으로 줄어들지, 아니면 잠깐 줄어드는 데 그칠지를 결정합니다. 이 글은 출시 기사가 아니라 가격 페이지입니다. 전체 요금표를 한 줄씩 해부하고, GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-6 Astra, GPT-6 Luna 전반에 걸쳐 세 가지 실제 워크로드의 가격을 산정하며, 반값 주장이 실제 운영 청구서와 맞닿아서도 유지되는 곳과 조용히 사실이 아니게 되는 곳을 보여줍니다.

아래의 모든 수치는 2026년 10월 27일에 확인한 GPT-6.1 Terra에 관한 OpenAI 모델 문서와, 독립적인 작업당 비용 수치를 위한 Artificial Analysis의 실시간 목록에서 가져온 것입니다. 공급업체가 보고한 수치인 경우 그 사실을 명시합니다. 여기에는 측정값으로 포장된 예측은 없습니다.

카드, 한 줄 한 줄

GPT-6.1 Terra의 표준 요금은 입력 토큰 100만 개당 $1.00, 출력 토큰 100만 개당 $5.00입니다. 캐시된 입력은 100만 개당 $0.05입니다. 이 숫자들은 모든 헤드라인에 등장하며, 그 범위 안에서는 정확합니다.

헤드라인에서 빠진 것은 캐시를 채우는 데 공짜가 들지 않는다는 점입니다. 캐시에 쓰는 비용은 30분 보존 기준 백만 토큰당 $1.25, 12시간 보존 기준 백만 토큰당 $2.50입니다. 워크로드가 수천 개의 짧은 요청에 걸쳐 재사용되는 하나의 긴 시스템 프롬프트라면, 캐시는 몇 번의 호출만으로 비용을 회수합니다. 워크로드가 매번 서로 다른 40,000토큰 문서라면, 다시는 읽지 않을 무언가를 저장하는 대가로 $1.00 입력 요율에 더해 $1.25를 지불하는 것이며, 5센트의 캐시 입력은 아예 고려 대상도 아닙니다.

다른 수정자들은 놓치기 쉬운 방식으로 중첩됩니다:

• 긴 컨텍스트 — 입력 토큰이 272,000개를 초과하는 모든 요청은 초과분만이 아니라 요청 전체에 대해 입력 $2.00, 출력 $7.50로 청구됩니다. 해당 티어에서는 캐시된 입력이 $0.10로, 캐시 쓰기가 $2.50로 두 배가 됩니다.

• Batch 및 Flex — 표준보다 50% 낮은 입력 $0.50, 출력 $2.50입니다. 이는 OpenAI 요금표에서 가장 저렴한 쓸 만한 범용 요율입니다.

• 빠른 모드 — 표준의 2배 또는 입력 $2.00, 출력 $10.00.

• 지역별 처리 — 해당 지역이 제공되는 경우 10% 할증이 적용됩니다. Terra는 UAE 추론 레지던시를 지원하지 않으므로, 해당 할증은 이를 원하는 모든 구매자가 이용할 수 있는 것은 아닙니다.

• 추론 노력 — 없음, 낮음, 보통, 높음, xhigh, 최대. 기본값은 보통입니다. 노력은 토큰당 가격을 바꾸지 않고 모델이 사고에 사용하는 토큰 수를 바꾸므로, 동일한 프롬프트가 낮음일 때보다 최대일 때 세 배 더 비쌀 수 있습니다.

토큰당 카드는 다시 말해, 여섯 개의 다이얼과 두 개의 절벽이 있는 메뉴입니다. 절벽은 272K 임계값과 캐시 쓰기 요금입니다. 다이얼은 effort, batch, fast, regional, 그리고 캐시된 입력 대 캐시되지 않은 입력입니다.

세 가지 워크로드, 세 가지 청구서

고객지원 분류 파이프라인을 예로 들어 보겠습니다. 2,000토큰 시스템 프롬프트, 1,500토큰 티켓, 400토큰 답변이 있습니다. 캐시하지 않으면 입력 토큰은 3,500개로 백만 개당 $1.00, 출력 토큰은 400개로 백만 개당 $5.00이므로 $0.0035에 $0.0020을 더해 티켓당 $0.0055입니다. 하루 10,000건이면 $55입니다. 시스템 프롬프트를 캐시하고 캐시가 계속 유지되면 입력은 대략 캐시되지 않은 1,500토큰에 백만 개당 $0.05로 캐시된 2,000토큰으로 줄어들고, 같은 티켓의 비용은 약 $0.0037입니다. 절감률은 50%가 아니라 33%인데, 출력이 항상 더 비싼 절반이었기 때문입니다.

이제 문서 파이프라인을 보겠습니다: 계약서 텍스트 80,000 입력 토큰과 2,000 출력 토큰의 요약입니다. 비용은 입력 $0.08, 출력 $0.01로 문서당 9센트입니다. 입력 $2.00, 출력 $12.00인 GPT-5.6 Terra에서는 같은 작업이 입력 $0.16, 출력 $0.024, 즉 18.4센트입니다. 청구서는 절반이 되며, 비례적으로 더 큰 절감은 출력에서 발생합니다: 50%가 아니라 58% 절감입니다.

그다음은 브라우저 에이전트인데, 이것이 바로 Terra가 실제로 판매된 용도의 워크로드입니다. 각 단계는 스크린샷과 작업 상태를 보내고 하나의 작업을 요청합니다. 단계당 입력 토큰 3,000개, 출력 토큰 150개, 작업당 20단계라고 가정해 보겠습니다. 그러면 작업당 입력 60,000토큰, 출력 3,000토큰으로 입력 $0.06, 출력 $0.015이며, 재시도 전 완료된 작업당 7.5센트입니다. 여기에 30% 재시도율을 더하면 약 9.8센트가 됩니다. 이 지점에서는 토큰당 비용이 아니라 작업당 비용만이 중요한 숫자가 됩니다.

272K 절벽, 끝까지 짚어보기

긴 컨텍스트 배수가 요청 전체에 적용되기 때문에, 272,000 입력 토큰을 넘는 것은 한계 비용이 아닙니다. 입력 300,000, 출력 3,000인 요청은 백만 토큰당 $2.00 및 $7.50로 청구되어 입력 $0.60, 출력 $0.0225, 합계 $0.6225입니다. 동일한 요청을 입력 토큰 270,000으로 하면 입력 $0.27, 출력 $0.015로 청구되어 합계 $0.285입니다. 30,000 토큰을 추가했을 뿐인데 118% 더 지불했습니다.

GPT-6.1 Terra의 컨텍스트 윈도는 1,050,000토큰이고 최대 입력은 922,000토큰이기 때문에 이 점이 중요합니다. 이 윈도는 가격표가 불리하게 만드는 워크로드를 유도합니다. 파이프라인이 일상적으로 300K~500K토큰을 보낸다면, 정직한 비교는 Terra의 $1 대 Sol의 $2가 아니라 Terra의 $2 대 Sol의 $4이며, Terra의 출력 $7.50 대 Sol의 $15입니다. 50% 격차는 유지되지만 절대 수치는 헤드라인이 시사하는 것의 두 배입니다. 400,000 입력, 4,000 출력 요청은 Terra에서 $0.83이고 Sol에서 $1.66입니다.

반값 주장이 끝나는 곳

패스트 모드는 명확한 예시다. 2× 속도의 GPT-6.1 Terra는 입력 $2.00, 출력 $10.00으로, 이는 정확히 GPT-6.1 Sol의 표준 정가인데, 정작 그 모델은 Artificial Analysis가 지수 4점 더 낮게 평가한다. 워크로드가 Terra의 속도를 그만큼 절실히 필요로 해서 패스트 배수를 지불한다면, Sol 대비 Terra를 택할 가격상의 이유는 완전히 사라진다. 남는 것은 지연 시간 논리뿐이며, 그것은 측정된 속도 격차가 실제일 때만 성립하는 논리다.

두 번째로 멈추는 지점은 effort입니다. xhigh나 max에서 Terra는 비슷한 답에 도달하기 위해 low나 medium의 Sol보다 더 많은 토큰을 쓸 수 있습니다. Hacker News 댓글 작성자들은 출시 몇 시간 만에 이 점을 지적했습니다. "xhigh의 Terra는 low의 Sol보다 비용이 더 들고 점수는 더 나쁘다"가 반복해서 나온 표현이었습니다. 가격표는 그 질문에 답할 수 없습니다. 가격표는 토큰의 가격을 매기고, 작업량이 토큰 수를 결정하기 때문입니다.

세 번째는 캐시 쓰기 비중이 높은 트래픽입니다. 백만 개 쓰기당 $1.25에서, 요청마다 50,000토큰 컨텍스트를 다시 구축하는 파이프라인은 단일 토큰을 읽기 전에 요청당 $0.0625를 지불합니다. GPT-5.6 Terra에서는 동일한 쓰기에 $2.50이 들었으므로 새 모델이 여전히 더 저렴하지만, 이제 캐시 라인은 입력 청구서의 20%가 아니라 55%입니다.

완료된 작업당 비용이 예산을 책정할 때 기준으로 삼아야 할 수치입니다.

Artificial Analysis는 Intelligence Index와 인덱스 작업당 비용을 모두 공개합니다. 실시간 목록에서 GPT-6.1 Terra는 48점에 작업당 비용 $0.40입니다. GPT-6.1 Sol은 52점에 $0.72입니다. GPT-5.6 Terra는 42점에 $1.40입니다. GPT-6 Astra는 53점에 토큰당 가격이 훨씬 높으며, GPT-6 Luna는 38점에 여전히 더 저렴합니다.

유용한 해석은 Terra가 작업당 선행 모델보다 71% 더 저렴하다는 것이 아니다 — 사실이지만, 그것은 이미 떠나고 있던 모델과의 비교일 뿐이다. 유용한 해석은 Terra의 $0.40이 Sol의 $0.72와 Luna의 10센트 미만 영역 사이에 있다는 점이며, 이는 결정을 하나의 경계선 위에 놓는다: 작업이 인덱스 포인트 4점이 결과를 바꿀 만큼 어려운가? 양식 작성, 송장 추출, 스크린샷 분류에는 아니다. 장기 호라이즌 코딩에는 그렇다.

이러한 관점에서 이번 출시의 한 가지 숫자는 다시 읽어볼 가치가 있다. OpenAI 자체 비교에 따르면, GPT-6.1 Terra를 최대 노력으로 설정한 것은 Agents' Last Exam에서 GPT-6 Astra를 중간 노력으로 설정한 것과 대략 같은 수준이며, 토큰당 가격은 약 10분의 1이다. 그것은 토큰당 가격이라는 옷을 입은 작업당 주장이며, 이번 출시에서 가장 강력한 비용 논거다 — "반값"보다 더 강한데, 각 모델이 소모하는 토큰 수를 고려하기 때문이다.

오늘 실제로 살 수 있는 것

GPT-6.1 Terra는 이 글을 쓰는 시점에 OrcaRouter 카탈로그에 없습니다. 카탈로그에는 GPT-6.1 Sol이 $2/$10, GPT-5.6 Terra가 $2/$12, GPT-6 Astra가 $10/$50, GPT-6 Luna가 $0.10/$0.50에 실려 있으며 공급자 정가 대비 0% 마크업이 적용되지만, 새로운 Terra는 없습니다. 오늘날 라우터를 통해 Terra 요금을 제시하는 사람은 벤더 문서보다 앞서 나가고 있거나 추측하고 있는 것입니다.

그러면 앞으로 몇 주 동안의 실용적인 윤곽이 잡힙니다. 지금 바로 호출할 수 있는 모델로 워크로드 비용을 산정하세요 — Sol과 Luna는 모두 단일 키로 라이브 상태이며 자동 페일오버가 적용됩니다 — 그리고 Terra는 OpenAI의 API와 직접 맞대어 병렬로 시험하세요. 우리 카탈로그는 공급자 정가를 마크업 없이 그대로 반영하므로, 공급업체의 가격 인하는 OpenAI가 발표하는 당일 Sol 및 Luna 쪽에 반영됩니다. 재협상할 것은 없습니다. 나중에 Terra가 카탈로그에 들어오면 마이그레이션은 모델 문자열 하나이며, Sol 쪽에서 구축한 측정값이 Terra와 비교할 기준선이 됩니다.

실전에서도 통하는 예산 템플릿

• 입력, 캐시된 입력, 출력, 캐시 쓰기를 분리하세요. 한 줄이 아니라 네 줄입니다.

• 272K 토큰을 초과하는 모든 요청에 플래그를 지정하세요. 몇 퍼센트 이상이 이 기준을 넘으면, 전체 워크로드의 가격을 헤드라인 티어가 아니라 롱컨텍스트 티어로 다시 책정하세요.

• 노력(effort) 수준은 따로 가격을 매기세요. 동일한 평가를 낮음, 중간, 최대로 설정해 실행해 보세요. 움직이는 것은 속도가 아니라 토큰 수입니다.

• 모델 재시도. 재시도율이 30%인 브라우저 에이전트는 작업당 비용이 산술적으로 예상되는 것보다 30% 더 많이 든다. 그리고 재시도가 필요한 쪽은 보통 저렴한 모델이다.

• 백만 개당 비용이 아니라 완료된 작업당 비용을 비교하세요. Artificial Analysis의 index-task 숫자는 더 나은 기준이 없을 때 합리적인 대리 지표이며, 자체 평가가 더 좋습니다.

반값 헤드라인은 사실이다. 그것은 또한 카드에서 가장 흥미롭지 않은 숫자이기도 하다. 왜냐하면 그것은 청구서가 아니라 요율을 설명하기 때문이다. 청구서는 노력, 272K 절벽, 캐시를 얼마나 자주 재구축하는지, 그리고 작업에 몇 번의 시도가 필요한지에 의해 결정된다. 그리고 그 네 가지 중 세 가지에서 OpenAI 자체 문서는 다이얼은 알려주지만 설정값은 알려주지 않는다.