GPT-6.1 Terra 출시, 무엇이 달라졌을까? 벤치마크·가격·실사용 테스트까지

OpenAI가 GPT-5.6 Terra의 후속 모델인 GPT-6.1 Terra를 공개했습니다. 시각적 추론과 컴퓨터 사용을 결합한 고속 모델로, 일상의 사무·운영 업무를 빠르게 처리하는 데 초점을 맞췄습니다. 코딩을 넘어 일상 업무까지 GPT로 처리하도록 설계해 업무 전반을 아우르려는 OpenAI의 의도가 드러납니다.

GPT-6.1 Terra가 이전 모델에서 얼마나 달라졌는지, 주요 변화와 벤치마크 성능을 중심으로 살펴보겠습니다.

GPT-6.1 Terra 핵심 요약

• 화면을 이해하고 컴퓨터 업무를 처리하는 능력이 강화됐습니다. 시각적 추론과 컴퓨터 사용 능력을 높여 문서와 화면을 읽고 여러 단계의 사무·운영 업무를 처리합니다.
• 빠르고 저렴하게 반복 업무를 처리합니다. API 가격은 입력 100만 토큰당 1달러, 출력 100만 토큰당 5달러로 GPT-6.1 Sol의 절반, GPT-6 Astra의 10분의 1 수준입니다.
• 복잡한 작업은 상위 모델과 나눠 사용하는 것이 좋습니다. 컴퓨터 사용과 코딩 성능이 GPT-5.6 Terra보다 높아졌지만, 일부 벤치마크에서는 경쟁 모델보다 낮은 점수를 기록했습니다.

GPT-6.1 Terra란?

* 이미지 출처: GPT 6.1 Terra 소개 페이지

GPT-6.1 Terra는 화면과 문서를 이해하고 컴퓨터 작업을 수행하는 데 초점을 맞춘 OpenAI의 중간급 모델로 질문에 답하거나 개발을 돕는 것에서 더 나아가, 사용자가 일상적으로 처리하는 사무·운영 업무까지 맡을 수 있는 AI 에이전트형을 목표로 개발되었습니다.

이전버전보다 시각 추론과 컴퓨터 사용 능력이 업데이트되어 화면에 표시된 버튼과 표부터 기술 도면, 문서 이미지까지 살펴보고 필요한 정보를 찾아 다음 작업을 처리할 수 있습니다.

GPT-6.1 Terra, 무엇이 달라졌을까?

1. 화면을 읽는 수준에서 화면을 조작하는 단계로 발전했습니다

GPT-6.1 Terra는 기술 도면을 3D 모델로 옮기거나, 영상 장면을 검토해 시간 정보가 포함된 기록을 만드는 작업처럼 시각 판단과 컴퓨터 조작이 함께 필요한 업무 처리 능력을 강화했습니다.

이전 GPT-5.6 Terra도 화면을 오가며 작업을 처리했지만, 화면의 시각 정보를 이해하고 여러 프로그램에서 후속 작업까지 이어가는 성능에는 한계가 있었습니다. 

GTP-6.1 Terra는 이를 개선해 AI가 화면 내용을 바탕으로 양식을 작성하고 데이터를 입력하며 작업 결과를 확인해 작업을 처리합니다.

2. 사실 오류를 줄여 결과 검토 부담을 낮췄습니다

GPT-6.1 Terra는 GPT-5.6 Terra보다 사실과 다른 내용을 답하는 오류를 줄였습니다. 자료를 조사하거나 문서 초안을 작성할 때 잘못된 정보가 포함될 가능성을 낮춰, 결과를 확인하는 부담을 덜어줍니다.

코딩에서는 터미널에서 명령을 실행하고 문제를 해결하는 능력이 개선해, 코드 작성뿐 아니라 파일을 확인하고 오류를 수정한 뒤 실행 결과를 검토하는 작업도 더 잘 처리합니다.

3. API 비용을 낮췄습니다.

GPT-6.1 Terra는 GPT-5.6 Terra보다 API를 더 저렴한 가격에 제공합니다. 이전 모델 비교 같은 양의 문서를 더 적은 비용으로 처리하고 답변을 생성해 반복 업무에서도 AI 에이전트를 부담없이 활용할 수 있습니다.

GPT-6.1 Terra의 벤치마크 성능은?

화면을 이해하고 업무를 이어가는 능력이 높아졌습니다

여러 단계의 컴퓨터 업무를 평가하는 Agents’ Last Exam v1에서 GPT-6.1 Terra는 60.0%를 기록했습니다. GPT-5.6 Terra의 50.7%보다 9.3%p 높고, GPT-6.1 Sol의 58.6%보다도 높게 평가되어, 여러 단계로 이어지는 컴퓨터 업무를 더 안정적으로 처리하는 모습을 보였습니다..

시각적 추론을 평가하는 MMMU-Pro에서는 85.5%를 기록 GPT-5.6 Terra의 81.7%보다 3.8%p 높게 평가되어 이미지나 도표에 담긴 정보를 읽고 판단하는 부분에서 더 우수한 능력을 보입니다.

데스크톱 애플리케이션 사용을 평가하는 OSWorld 2.1에서는 74.2%로, GPT-5.6 Terra의 57.1%보다 17.1%p 높아졌지만, GPT-6.1 Sol의 78.0%, Sonnet 5.5의 83.9%에는 미치지 못해, 화면 조작이 복잡한 작업에서는 다른 모델에 비해 부족한 모습을 보입니다. 

터미널 기반 코딩 성능이 크게 개선됐습니다

Terminal-Bench 4.0에서 GPT-6.1 Terra는 50.3%를 기록하며, GPT-5.6 Terra보다 28.8%p 높은 수치를 기록하며, 개발 환경에서 여러 단계를 거쳐 작업을 마무리하는 능력이 개선된 모습을 보였습니다.

다만 Sonnet 5.5의 70.6%, GPT-6.1 Sol의 55.9% 보다 낮은 수치를 기록, 타 모델 대비 복잡한 코딩 작업에서 약한 모습입니다.

사실 오류를 줄이고 종합 성능을 높였습니다

OpenAI의 어려운 질문에 대한 사실 오류 평가에서 GPT-6.1 Terra의 오류율은 4.3%를 기록했습니다.GPT-6.1 Sol의 4.4%와 비슷한 수치로 이전 버전보다 약 1/5의 수치로 낮아져 보고서 작성이나 자료 정리처럼 수치와 정보가 중요한 업무에서도 보다 안전하게 사용할 수 있습니다.

Artificial Analysis 평가는 어떻게 나왔을까?

* 이미지 출처: Artificial Analysis GPT-6.1 Terra 평가

Artificial Analysis 평가에서 GPT-6.1 Terra는 이전 GPT-5.6 Terra보다 종합 성능이 높아지고 환각률도 낮아졌습니다. 다만 GPT-6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5보다는 종합 지능과 코딩 에이전트 점수가 낮았습니다.

복잡한 추론이나 개발 작업에는 상위 모델을 사용하고, GPT-6.1 Terra는 문서 작성, 자료 정리, 화면 기반 업무처럼 일상적으로 반복하는 작업에 활용하면 비용 부담을 줄이면서 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다.

GPT-6.1 Terra의 성능은 어떨까?

GPT-6.1 Terra의 성능을 확인하기 위해 GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5에 같은 프롬프트를 입력했습니다.

프롬프트의 요구사항을 얼마나 잘 반영했는지, 재료가 움직이는 과정과 결과물은 얼마나 완성도 있게 구현했는지 비교하기 위해 각 모델의 추론 수준을 High로 설정하고, 햄버거 재료가 순서대로 쌓이는 3D 애니메이션을 생성했습니다. 

테스트 결과, GPT-6.1 Terra가 가장 빠르게 작업을 마쳤고 프롬프트를 반영한 결과물의 완성도는 Claude Opus 5.5가 가장 높았습니다.

앞서 살펴본 벤치마크와 이번 테스트를 함께 보면, GPT-6.1 Terra는 세부 표현이 중요한 복잡한 작업보다는 빠르게 결과를 만들어야 하는 일상적인 작업에 활용하기 좋은 모델임을 확인할 수 있었습니다.

GPT-6.1 Terra의 비용은?

• GPT-6.1 Terra의 기본 API 가격은 GPT-6.1 Sol의 절반, GPT-6 Astra의 10분의 1 수준입니다. 이전 모델인 GPT-5.6 Terra보다도 저렴해 문서 작성이나 자료 정리처럼 반복되는 업무에 활용할 때 비용 부담을 줄일 수 있습니다.
• 다만 입력이 27만 2,000토큰을 넘으면 장문 컨텍스트 요금이 적용됩니다. 이 경우 전체 요청에 대해 입력과 캐시 입력은 두 배, 출력은 1.5배로 계산됩니다.
• Fast 모드는 일반 요금의 두 배로 책정되었습니다. 빠른 응답이 필요한 업무가 아니라면 표준 처리 방식을 우선 사용하는 편이 비용 관리에 유리합니다.

GPT-6.1 Terra 사용 시 주의사항

1. 높은 추론 설정을 모든 업무에 적용하면 비용이 커집니다

max 설정은 복잡한 코딩과 시각 추론에서 성능을 높이지만, 응답 시간과 토큰 사용량도 증가합니다. 문서 초안 작성, 데이터 분류, 단순 입력 업무에는 low 또는 medium부터 적용해야 합니다.

업무별로 정확도 기준과 허용 비용을 정한 뒤, 실패율이 높거나 검토 시간이 긴 작업에만 높은 추론 설정을 적용하는 방식이 효율적입니다.

2. 컴퓨터 사용 권한을 넓게 주면 안 됩니다

Terra는 화면을 읽고 도구를 호출하며 컴퓨터 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 파일 삭제, 외부 전송, 결제, 계정 권한 변경 같은 작업을 제한하지 않으면 자동화가 보안 사고로 이어질 수 있습니다.

처음에는 읽기 전용 권한과 테스트 환경에서 시작해야 합니다. 실행 권한이 필요한 작업도 승인 단계, 작업 로그, 되돌리기 절차를 함께 설정해야 합니다.

3. 도구 호출 비용을 별도로 관리해야 합니다

Terra의 토큰 가격이 낮아도 웹 검색, 컴퓨터 사용, 파일 검색 같은 도구는 호출량에 따라 별도 비용이 발생할 수 있습니다. 반복 작업에서 도구 호출 횟수를 제한하지 않으면 예상보다 많은 비용이 발생합니다.

작업별 호출 한도와 종료 조건을 명확히 설정해야 합니다. 이미 찾은 정보를 다시 검색하지 않도록 결과를 저장하고, 실패가 반복되면 자동으로 사람에게 넘기는 조건도 필요합니다.

4. 이미지와 화면의 해석 결과는 최종 근거가 아닙니다

Terra는 시각 이해 성능을 높였지만, 흐릿한 스캔 문서, 복잡한 표, 작은 글자, 비표준 양식에서는 잘못 읽을 수 있습니다. 이미지에서 추출한 금액·날짜·계약 조건은 원본과 대조해야 합니다.

특히 의료, 법률, 금융처럼 판단 오류의 영향이 큰 영역에서는 모델 결과를 초안과 보조 자료로 사용하고, 전문가 검토 없이 결론을 확정하면 안 됩니다.

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