GPT-6.1 Terra 사용법과 가격 정리: Sol·Astra와 뭐가 다를까?

제안서 문장을 고치고, 대시보드 화면을 읽고, 여러 자료를 참고해 신청서 초안을 만드는 일. AI에 맡길 수 있는 작업은 많아졌는데, 막상 모델 목록을 열면 뭘 골라야 할지부터 고민되죠.

GPT-6.1 Terra는 OpenAI가 글쓰기와 이미지 이해, 컴퓨터 작업에 초점을 맞춰 소개한 모델입니다. 빠르고 효율적인 업무용 선택지로 안내하고 있어요.

그럼 평소 많이 듣는 Sol이나 Astra 대신 Terra를 고르면 어떤 점이 다를까요? 어디서 쓸 수 있는지부터 가격, 실제로 시도해볼 만한 작업까지 정리해봤습니다.

GPT-6.1 Terra는 어디에서 쓸 수 있나요?

먼저 여기서 조금 헷갈릴 수 있어요. Terra는 일반 Chat이 아니라 ChatGPT Work와 Codex에서 사용하는 모델입니다.

OpenAI 공식 안내에 따르면 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 요금제의 Work와 Codex에서 제공됩니다. 회사나 학교 계정은 워크스페이스 지원 여부와 관리자 설정에 따라서도 달라질 수 있어요.

ChatGPT 데스크톱 앱이나 웹의 Work에서는 모델 선택 영역에서 Advanced를 열어 GPT-6.1 Terra를 고를 수 있습니다. Work 모바일에서도 지원하구요. 모델이 보이지 않는다면 사용 중인 화면과 계정, 워크스페이스 설정을 먼저 확인해보세요.

브라우저나 컴퓨터 화면을 직접 다루는 작업은 모델만 선택한다고 바로 되는 건 아닙니다. 해당 기능의 설정과 접근 권한도 필요해요.

Terra는 어떤 작업에 써볼 만할까요?

OpenAI가 소개한 활용 예를 보면, Terra는 글과 화면을 함께 다루는 업무에 먼저 써볼 만합니다.

예를 들어 지난달과 이번 달 대시보드 화면을 첨부하고 '같은 지표끼리 비교해 변화가 큰 항목을 알려줘'라고 요청할 수 있어요. 이때 '읽기 어려운 숫자는 추측하지 말고 표시해줘'라는 조건을 같이 넣으면 나중에 확인할 곳을 찾기 편합니다.

다만 위의 강점은 OpenAI가 소개하는 모델의 방향이에요. 제가 직접 세 모델의 성능을 측정한 결과는 아닙니다. 이미지 속 숫자나 중요한 조건은 원본과 대조해보는 게 좋겠죠.

Terra·Sol·Astra, 어떤 모델을 고르면 될까요?

OpenAI의 모델 안내에서 제안하는 방향을 일상적인 업무에 대입하면 이렇게 볼 수 있습니다.

예를 들어 제안서 한 편의 문장을 정리한다면 Terra부터 시도해볼 수 있겠죠. 회의록과 일정표, 기획서를 함께 살펴 실행 계획을 만든다면 Sol도 비교해볼 만하구요. 서로 다른 제안의 장단점을 분석하고 중요한 의사결정을 도와야 한다면 Astra가 후보가 될 수 있습니다.

물론 이건 시작점을 고르는 방법이지, 결과를 보장하는 공식은 아니에요. 같은 작업이라도 자료가 얼마나 복잡한지, 어느 정도의 판단이 필요한지에 따라 체감이 달라질 수 있습니다.

꿀팁 하나! 자주 하는 업무가 있다면 익숙한 자료 하나를 골라 두 모델에 같은 요청을 해보세요. 답변이 그럴듯한지만 보지 말고 빠진 조건이 있는지, 수정에 얼마나 시간이 걸렸는지까지 비교하면 내 업무에 맞는 모델을 고르기 좀 더 쉽습니다.

구독료와 API 비용은 따로 봐야 합니다

가격을 볼 때는 먼저 ChatGPT 구독과 API 사용을 나눠야 해요.

ChatGPT Work나 Codex에서 구독 계정으로 이용하는 경우에는 요금제에 포함된 사용량과 크레딧 조건을 확인해야 합니다. 반면 API를 연결해 서비스나 자동화에 사용하는 경우에는 API의 토큰별 요금이 적용돼요. API는 별도 토큰 과금 체계이며, 적격 Pro·Business 구독자는 별도 활성화를 통해 API 크레딧 혜택을 받을 수 있습니다.

10월 31일 확인한 공식 요금 안내의 미국 달러 표시 기준은 다음과 같습니다.

지역과 세금 등에 따라 실제 결제 조건은 달라질 수 있으니 결제 화면에서 다시 확인해주세요. Work와 Codex는 사용량을 공유하며, 실제 한도는 모델과 작업의 크기, 추론 설정 등에 따라 달라집니다.

API로 쓰면 Terra가 얼마나 저렴할까요?

아래는 10월 31일 확인한 OpenAI API 요금표의 Standard 기본 요금입니다. 짧은 컨텍스트 기준이며, 가격은 100만 토큰당 미국 달러예요.

입력은 모델에 보내는 자료, 출력은 모델이 생성하는 내용에 해당합니다. 캐시 입력은 조건에 맞는 이전 입력을 재사용할 때 적용되는 요금이라고 보면 돼요. 캐시를 새로 기록하는 비용은 별도로 확인해야 합니다.

숫자로 한번 계산해볼게요. 캐시를 쓰지 않고 입력 1만 토큰과 과금 대상 출력 2천 토큰을 사용했다고 가정하면:

Terra의 경우 입력 비용 0.01달러에 출력 비용 0.01달러를 더한 값이에요. 실제 테스트 결과가 아니라 표의 단가로 계산한 예시이며, 도구 사용 등 추가 비용은 제외했습니다. 화면에 보이는 답변 길이만으로 실제 청구 토큰을 판단하기도 어렵구요.

긴 자료를 넣을 때는 할증도 확인하세요

Terra API에 입력 27만 2천 토큰을 초과하는 요청을 보내면, 초과분만이 아니라 해당 요청 전체에 더 높은 단가가 적용됩니다. 입력과 캐시 관련 요금은 2배, 출력 요금은 1.5배예요.

Fast 모드의 API 요금도 Standard의 2배입니다. 긴 문서 여러 개를 통째로 넣거나 속도 설정을 바꾼다면 기본 가격표만 보고 계산한 금액과 달라질 수 있어요.

여기서 말하는 할증과 단가는 API 기준입니다. ChatGPT 구독 사용량에 그대로 적용되는 가격표로 생각하면 안 돼요.

API 사양에서 알아둘 부분

조금 기술적인 내용도 짚고 갈게요. API에서 모델 이름은 gpt-6.1-terra입니다.

공식 모델 문서에 따르면 컨텍스트 창은 105만 토큰, 최대 출력은 12만 8천 토큰입니다. 컨텍스트 창은 모델이 한 요청에서 다루는 전체 문맥의 크기라고 생각하면 됩니다. 다만 토큰은 글자 수와 다르고, 이 숫자를 ChatGPT 화면의 실제 파일 업로드 한도로 그대로 보면 안 돼요.

지식 기준일은 2026년 6월 1일입니다. 그 이후의 소식까지 모델이 항상 알고 있다고 가정하기보다, 최신 정보가 중요하면 확인할 자료나 검색 결과를 함께 주는 편이 좋겠죠.

모델 자체는 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 출력합니다. 직접적인 오디오·영상 입출력은 지원하지 않아요. 이미지 생성 도구를 연결해 쓰는 것과 Terra 모델 자체가 이미지를 출력하는 것도 다른 이야기입니다.

추론 노력은 none부터 max까지 6단계이고 API 기본값은 medium입니다. 복잡한 요청에서 추론 수준을 높여보는 방법도 있지만, 속도와 사용량이 달라질 수 있으니 작업에 맞춰 조절해보세요.

바로 써볼 수 있는 프롬프트 3가지

아래 문구는 실제 테스트 결과가 아니라, 각자 가진 자료에 맞춰 바꿔 쓸 수 있는 요청 예시입니다.

1. 대시보드 화면 비교하기

첨부한 두 화면에서 같은 항목끼리 비교해 중요한 변화 3개를 정리해줘. 근거가 되는 항목명과 수치를 함께 적어줘. 읽기 어려운 값은 추측하지 말고 '확인 필요'로 표시해줘.

2. 제안서 문장 다듬기

이 제안서를 처음 읽는 고객도 이해하기 쉽게 고쳐줘. 사실과 가격, 일정, 약속의 범위는 그대로 유지해줘. 뜻이 모호한 부분은 임의로 채우지 말고 확인할 질문으로 따로 정리해줘.

3. 신청서 초안 만들기

제공한 자료만 이용해 신청서 초안을 만들어줘. 없는 정보는 빈칸으로 남기고 내가 확인해야 할 항목을 정리해줘. 제출이나 결제는 하지 말고 검토할 수 있는 초안까지만 준비해줘.

특히 세 번째처럼 앱이나 웹사이트에서 작업할 때는 어디까지 진행할지 알려주는 게 좋아요. 초안 작성과 최종 제출은 다른 일이니까요.

저렴한 모델이 내게도 가장 좋은 선택일까요?

API 기본 단가만 보면 Terra는 세 모델 중 부담이 낮습니다. 글쓰기나 화면을 보고 정리하는 작업에 먼저 써보기 좋은 이유예요.

다만 실제 업무에서는 모델 비용 외에도 사람이 다시 확인하고 고치는 시간이 들어갑니다. 처음 답변이 조금 더 저렴해도 빠진 조건을 찾고 여러 번 수정해야 한다면, 다른 모델이 더 편할 수도 있어요.

결국 자주 하는 작업 하나를 골라 직접 비교해보는 게 제일 빠릅니다. 같은 자료와 요청을 주고 결과의 정확성, 빠진 내용, 수정 시간까지 한번 살펴보세요. 모델 이름보다 내가 하려는 일에 얼마나 잘 맞는지가 더 중요하니까요.