GPT-6.1 Terra 대 Gemini 4 Argon: 가격, 사양, 그리고 선택 가이드

2026년 10월 말, AI 업계에 큰 변화가 있었습니다. OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 출시했고, 구글은 Gemini 4 Argon을 정식으로 공개했으며, 양사 모두 API 가격과 사용 제한을 조정했습니다. API 예산을 어떻게 배정할지, 또는 어떤 챗봇 구독 서비스가 일상 업무에 적합할지 고민 중이라면, 두 모델의 공식 사양과 실제 성능을 비교해 보세요.

한눈에 보는 사양

OpenAI는 2026년 10월 26일에 GPT-6.1 Terra를 출시했습니다. 이 모델은 1,050,000 토큰의 컨텍스트 윈도우와 128,000 토큰의 최대 출력 성능을 제공합니다. API 가격은 입력 토큰 백만 개당 1.00달러, 캐시된 입력 토큰 백만 개당 0.05달러, 출력 토큰 백만 개당 5.00달러입니다.

구글은 2026년 10월 13일에 Gemini 4 Argon을 정식 출시했습니다. 구글은 이 모델의 도입기 API 가격을 입력 토큰 백만 개당 2.00달러, 출력 토큰 백만 개당 10.00달러로 책정했으며, 이 도입 기간이 끝나는 2026년 12월 1일 이후 가격이 인상될 예정입니다.

현재 API 비용을 기준으로 보면 GPT-6.1 Terra는 Gemini 4 Argon 대비 입력 비용을 절반으로, 출력 비용 또한 절반으로 줄여줍니다. 특히 프롬프트 캐싱을 적극적으로 활용하는 파이프라인이라면, Terra의 캐시 읽기 요금인 0.05달러 덕분에 비용 효율성이 훨씬 더 커집니다.

각 모델의 주요 용도

OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 시각적 추론, 데스크톱 컴퓨터 활용 및 전문적인 초안 작성을 위해 설계했습니다. 화면 기반 상호작용, GUI 탐색, 고밀도 이미지 해석을 수행하면서도 응답을 간결하게 유지합니다. 구독자의 경우, OpenAI는 Plus, Pro, Business, Enterprise 및 Edu 요금제 전반의 ChatGPT Work 및 Codex 모드에 Terra를 도입했습니다.

구글은 Gemini 4 Argon을 심층적인 기술적 문제 해결에 최적화했습니다. 복잡한 다단계 코딩, 자율 에이전트 루프, 고급 수학 및 과학 연구가 주요 타겟입니다. 인터페이스 제어보다 지속적인 분석 체인이나 대규모 코드 생성이 필요한 작업이라면, Argon이 소프트웨어 엔지니어와 연구자를 위해 개발된 전문적인 추론 능력을 제공할 것입니다.

구독 요금제 및 사용 한도

API 사용자는 토큰당 요금을 지불하지만, 챗봇 앱 사용자는 쿼터 제한을 받습니다. Terra 출시 후 OpenAI는 10월 29일에 ChatGPT 요금제 제한을 업데이트했습니다. OpenAI는 기존에 계획했던 Pro 쿼터 축소를 취소하고, 요금 인상 없이 ChatGPT Pro(Pro 100 및 Pro 500)와 Business Premium 사용자를 위한 Work 및 Codex 사용 한도를 두 배로 늘렸습니다.

또한 Pro 구독자는 ChatGPT 내에서 직접 일정을 관리할 수 있는 iCloud 메일 및 캘린더 통합 기능을 사용할 수 있게 되었으며, 미국 Pro 회원을 대상으로 iMessage 및 RCS 통합 파일럿 프로그램도 시작되었습니다.

가성비를 고려한 대안

백만 토큰당 1.00달러나 2.00달러라는 가격이 대용량 처리 요구사항에 맞지 않는다면, 10월 초 Anthropic이 출시한 Claude Haiku 5.5를 고려해 보세요. 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우와 적응형 사고 기능을 갖추고 있으며, 입력 0.10달러, 출력 0.50달러라는 비용으로 더 무거운 작업을 Terra나 Argon으로 넘기기 전의 가벼운 라우팅 계층으로 활용할 수 있습니다. 또한 Anthropic은 2026년 11월 30일부로 Claude Sonnet 4.5의 공식 지원을 종료한다고 공지했습니다.

지금 어떤 모델을 사용해야 할까요?

시각적 검사, 화면 및 UI 자동화, 혹은 체계적인 업무 통신이 중심 작업이라면 GPT-6.1 Terra를 선택하세요. ChatGPT Plus 및 Pro 등급 전반에서 즉시 사용할 수 있으며, 두 모델 중 가장 저렴한 토큰 비용을 자랑합니다.

강도 높은 개발자 벤치마크, 복잡한 코드 리팩토링, 혹은 수학적 추론 파이프라인을 다룬다면 도입 가격이 종료되기 전 Google AI Studio나 Vertex AI에서 Gemini 4 Argon을 활용해 보세요.