GPT-6.1 Terra API 가격과 Codex 설정: Sol은 언제 선택할까요?
범위가 명확한 코딩과 반복적인 앱 조작에는 GPT-6.1 Terra를, 어려운 작업에는 Sol이나 Astra를 선택합니다. Codex와 Responses API 설정, 독립 코딩 평가, 추론 토큰과 캐시 비용, 긴 컨텍스트 요금, 처리 모드와 OpenRouter 충전 수수료를 확인하고 완료된 작업당 비용을 계산합니다.
목차
결과를 명확히 검증할 수 있는 코딩 작업과 반복적인 앱 조작에는 GPT-6.1 Terra를 사용합니다. 원인이 불분명한 디버깅이나 코드베이스 전반의 복잡한 변경에는 GPT-6.1 Sol 또는 GPT-6 Astra를 선택합니다. 2026-10-27 기준 Terra의 Standard API 요금은 입력 백만 토큰당 $1, 출력 백만 토큰당 $5입니다.
이 입력·출력 단가는 Sol의 현재 Standard 요금의 절반입니다. 작업 하나를 완료하는 데 드는 비용은 추론, 재시도, 캐시 쓰기, 컨텍스트 길이에 따라서도 달라집니다.
언제 Sol 대신 Terra를 선택해야 할까요?
결과를 확인하기 쉽고 오류를 수정하는 비용이 크지 않다면 Terra를 선택합니다. 특정 부분만 고치는 패치, 테스트 수정, 앱에서 반복하는 작업부터 시작하기 좋습니다.
OpenAI는 이전 Terra보다 코딩 성능이 크게 개선됐다고 설명합니다. 최대 추론 강도에서 GPT-6.1 Terra는 **Terminal-Bench 4.0에서 50.3%**를 기록합니다. GPT-5.6 Terra의 공개 점수는 21.5%입니다. 출시 발표에서도 가장 복잡한 코딩 작업에는 여전히 Sol이나 Astra를 권장합니다.
독립 평가 결과를 보면 토큰 단가만으로 모델을 선택하기 어려운 이유를 알 수 있습니다. 2026-10-27 기준 Artificial Analysis가 공개한 Codex 평가 결과는 다음과 같습니다.
| Codex에서 사용한 모델 | 추론 강도 | Coding Agent Index v2.0 | 작업당 평균 API 비용 | 평균 에이전트 실행 시간 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6.1 Terra | xhigh | 48 | $0.69 | 16.4 minutes |
| GPT-6.1 Terra | max | 48 | $1.24 | 26.1 minutes |
| GPT-6.1 Sol | max | 54 | $1.50 | 23.7 minutes |
| GPT-6 Astra | max | 55 | $7.04 | 24.8 minutes |
이 지수는 채점 방식이 서로 다른 세 가지 벤치마크를 결합합니다. 따라서 지수 점수를 모든 작업에 적용되는 성공률로 해석하면 안 됩니다. 측정 방법은 작업을 수행한 각 시도에서 API 비용을 계산하며, 해당되는 캐시 읽기와 쓰기 비용도 포함합니다.
이 평가에서 Terra의 max 설정은 Sol의 max보다 저렴하지만, 실행 시간은 더 길고 점수는 낮습니다. Terra의 xhigh는 max와 같은 반올림 지수 점수를 더 낮은 비용으로 얻습니다. max의 비용 대비 효과가 가장 좋다고 가정하기 전에 xhigh부터 실제 작업에 적용해 비교합니다.
OpenAI가 제시한 Opus 대비 약 아홉 배 낮은 작업 비용은 컴퓨터 조작 평가인 Agents’ Last Exam의 결과입니다. Sol과 Astra보다 세 배 넘게 빠르다는 주장도 같은 평가에 해당합니다. 이 결과만으로 코딩에서도 같은 비용이나 속도 우위를 얻는다고 판단할 수는 없습니다.
운영 환경의 어려운 버그를 해결해야 한다면 Sol부터 사용합니다. 신뢰할 수 있는 테스트나 눈으로 확인할 수 있는 최종 상태가 있는 반복 작업이라면 Terra를 먼저 시험합니다.
Codex에서 GPT-6.1 Terra 실행하기
Codex CLI 0.159.0 이상을 사용하고 gpt-6.1-terra를 명시적으로 선택합니다. 공식 모델 안내에 최소 버전과 실행 명령이 모두 나와 있습니다.
2026-10-27 기준 Terra는 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu 플랜의 Work와 Codex에서 사용할 수 있습니다. 날짜가 명시된 제품 업데이트에는 Business도 포함돼 있습니다. Chat에서는 Terra를 사용할 수 없습니다.
Enterprise의 모델 접근 권한은 워크스페이스에서의 제공 여부와 관리자 설정에 따라 달라집니다. 추론 처리를 UAE 안에서 수행하도록 지역을 고정하는 기능은 지원하지 않습니다.
macOS나 Linux의 Bash에서 저장소 디렉터리로 이동합니다. Codex 공식 저장소는 다음 설치 명령을 안내합니다.
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
codex --version
codex login
codex login status
codex -m gpt-6.1-terra표시된 버전이 0.159.0 이상인지 확인합니다. 모델을 이용할 수 있는 ChatGPT 계정으로 브라우저 로그인을 완료합니다.
세션 안에서 /status를 실행해 현재 모델을 확인합니다. /model에서는 선택 가능한 추론 강도를 지정합니다. 두 명령 모두 CLI 명령 참조에 설명돼 있습니다.
간단한 접근 확인으로 저장소의 테스트 명령을 찾고 기존 테스트 하나를 설명해 달라고 요청합니다. 완성된 답변을 받으면 단순히 로그인에 성공했다는 사실보다 모델 접근을 더 확실히 확인할 수 있습니다.
Terra가 보이지 않거나 사용할 수 없다면 CLI 버전, 계정의 이용 조건, 워크스페이스 제어 설정을 확인합니다. ~/.codex/config.toml과 신뢰하도록 설정한 프로젝트의 .codex/config.toml에서 제공업체 설정도 확인합니다. -m은 모델을 선택하는 옵션이며, 기존 제공업체 구성을 교체하지 않습니다.
ChatGPT 로그인은 구독에 포함된 접근 권한을 사용합니다. API 키 로그인을 사용하면 OpenAI Platform 계정에 비용이 청구됩니다. Terra로 같은 구독 한도에서 더 많은 작업을 처리할 수 있지만, API 단가만으로 포함 작업 수를 고정해 계산할 수는 없습니다.
Terra는 제공되는 환경에서 /fast로 켜는 Codex Fast 모드도 지원합니다. 이 모드는 구독에 포함된 사용 한도를 Standard 대비 2.5× 비율로 소모합니다. 구매한 크레딧과 Enterprise 종량제 사용에는 2× Standard 요금이 적용됩니다.
Responses API로 Terra 호출하기
애플리케이션이나 에이전트에서는 Responses API를 사용합니다. Terra에서 도구를 호출하려면 이 API가 필요합니다.
모델 참조 문서에 나온 2026-10-27 기준 사양은 다음과 같습니다.
| 설정 | 문서에 명시된 값 |
|---|---|
| API 모델 ID | gpt-6.1-terra |
reasoning.effort | none, low, medium, high, xhigh, max |
| API의 기본 추론 강도 | medium |
| 컨텍스트 창 | 1,050,000 tokens |
| 최대 출력 | 128,000 tokens |
| 지식 기준일 | 2026-06-01 |
| 입력과 출력 | 텍스트·이미지 입력, 텍스트 출력 |
| 도구 호출 인터페이스 | Responses API |
API의 컨텍스트 사양이 Codex 세션에서 실제로 쓸 수 있는 컨텍스트 한도를 뜻하지는 않습니다. Codex는 모델 카탈로그에서 컨텍스트 제한과 다른 설정을 가져옵니다. 백만 토큰 규모의 코딩 작업을 계획하기 전에 세션에 표시된 컨텍스트 한도를 확인합니다.
직접 API를 확인하려면 OpenAI Platform 키, 사용 가능한 API 결제, Bash, 최신 curl과 jq가 필요합니다. read가 입력을 기다리면 키를 붙여 넣고 Enter를 누릅니다.
set -o pipefail
read -rs OPENAI_API_KEY && export OPENAI_API_KEY
curl --silent --show-error --fail-with-body \
https://api.openai.com/v1/responses \
--header "Authorization: Bearer ${OPENAI_API_KEY}" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"reasoning": {"effort": "medium"},
"service_tier": "default",
"max_output_tokens": 4096,
"prompt_cache_options": {"mode": "explicit"},
"store": false,
"input": "Fix this Python function so empty input returns None, then provide two pytest tests: def first(xs): return xs[0]"
}' |
jq '{
id, model, status, service_tier,
text: ([.output[]? | select(.type == "message")
| .content[]? | select(.type == "output_text") | .text] | join("\n")),
usage, error, incomplete_details
}'이 예제는 Responses 요청 형식을 따릅니다. jq 선택식은 응답의 output 배열에 있는 메시지 항목에서 텍스트를 추출합니다.
성공한 결과는 status가 completed이며, text에 생성한 코드와 테스트가 들어 있습니다. usage에서는 사용한 토큰 수를 확인할 수 있습니다. 동기 요청이므로 완료 여부를 반복해서 조회하는 폴링은 필요하지 않습니다.
예제는 Standard 처리를 명시적으로 선택합니다. 또한 캐시 쓰기 경계를 지정하는 브레이크포인트 없이 명시적 캐싱을 선택하므로, 이 요청에서는 캐시 쓰기가 발생하지 않습니다.
결과가 미완료 상태라면 incomplete_details를 확인합니다. 출력 한도에는 추론 토큰도 포함되므로, 한도를 작게 잡으면 답변이 끝나기 전에 모두 소모할 수 있습니다. HTTP 오류는 문서의 오류 코드를 확인합니다. 인증 문제, 크레딧 소진, 요청 속도 제한은 각각 다른 방법으로 해결해야 합니다.
컴퓨터를 조작하려면 컴퓨터 사용 안내에 설명된 실행 환경을 추가합니다. 애플리케이션이 허용된 동작을 실제로 수행하고 갱신된 화면의 스크린샷을 반환해야 합니다. 위의 텍스트 요청만으로 브라우저나 데스크톱이 조작되지는 않습니다.
GPT-6.1 Terra API 요금 계산하기
일반 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 과금 대상 출력을 나눠 각 요청의 비용을 계산합니다. 눈에 보이는 답변 텍스트만 세면 추론 모델이 실제로 사용한 토큰을 과소계산하게 됩니다.
다음은 2026-10-27에 확인한 OpenAI 직접 이용 시 Standard 요금입니다. 단위는 백만 토큰당 USD입니다.
| 토큰 종류 | 입력 토큰이 272,000 이하인 요청 | 입력 토큰이 272,000을 초과하는 요청 |
|---|---|---|
| 일반 입력 | $1.00 | $2.00 |
| 캐시 입력 읽기 | $0.05 | $0.10 |
| 캐시 쓰기, 보관 기간 30분 | $1.25 | $2.50 |
| 캐시 쓰기, 보관 기간 12시간 | $2.50 | $5.00 |
| 출력 | $5.00 | $7.50 |
모델 요금 규칙에 따르면 긴 컨텍스트 요금은 요청 전체에 적용됩니다. 캐시 읽기와 캐시 쓰기에도 입력 쪽의 요금 배수가 적용됩니다.
일반 입력 100,000 토큰과 과금 대상 출력 10,000 토큰을 사용하는 요청을 가정하면 예상 비용은 다음과 같습니다.
(100,000 × $1.00 + 10,000 × $5.00) / 1,000,000 = $0.15
Sol의 입력 $2, 출력 $10 단가로 동일한 토큰 양을 처리하면 비용은 $0.30입니다. 이 비교는 두 모델의 토큰 사용량이 같다는 가정입니다. 실제 코딩 작업에서는 모델마다 입력과 출력 토큰 수가 달라질 수 있습니다.
이 계산은 Standard 처리이며 지역 추가 요금이 없다고 가정합니다. 별도 도구나 호스팅 비용도 포함하지 않습니다. 세금과 게이트웨이 수수료는 따로 계산해야 합니다. 과금 대상 출력에는 추론 토큰도 포함됩니다.
입력이 272K 토큰을 넘으면 무엇이 달라질까요?
입력이 272,000 토큰을 초과하면 요청 전체의 단가가 달라집니다. 한도를 넘은 일부 토큰에만 추가 요금이 붙는 방식이 아닙니다.
일반 입력 300,000 토큰과 과금 대상 출력 10,000 토큰을 사용하는 요청의 예상 비용은 다음과 같습니다.
(300,000 × $2.00 + 10,000 × $7.50) / 1,000,000 = $0.675
입력 단가는 두 배가 되고 출력 단가는 50% 올라갑니다. 에이전트 세션이 길어지면 요청마다 입력 크기를 따로 확인합니다. 최신 지시가 짧아도 누적된 대화가 입력에 포함되면서 기준을 넘을 수 있습니다.
다음 단계에 필요한 컨텍스트만 유지합니다. 더 큰 컨텍스트 한도를 선택하기 전에 토큰 사용량과 작업 결과의 품질을 함께 비교합니다.
캐시 쓰기는 어떻게 계산해야 할까요?
캐시 쓰기는 별도의 입력 항목으로 계산합니다. 표에 나온 쓰기 단가에는 해당 토큰을 처리하는 비용이 이미 포함돼 있으므로 일반 입력 요금을 다시 더하지 않습니다.
프롬프트 캐싱 안내는 다음 사용량 필드를 제공합니다.
usage.input_tokens: 전체 입력 토큰 수입니다.usage.input_tokens_details.cached_tokens: 과금 대상 캐시 읽기 토큰 수입니다.usage.input_tokens_details.cache_write_tokens: 과금 대상 캐시 쓰기 토큰 수입니다.
일반 입력은 전체 입력에서 캐시 읽기와 캐시 쓰기 토큰을 뺀 값입니다. 보관 기간이 다른 쓰기가 섞여 있다면 cache_write_tokens_details.ttl_30m_tokens와 ttl_12h_tokens를 사용합니다.
100,000 토큰을 30분 캐시에 쓰고 10,000 토큰을 출력하는 요청의 예상 비용은 다음과 같습니다.
(100,000 × $1.25 + 10,000 × $5.00) / 1,000,000 = $0.175
이후 요청이 같은 100,000 토큰을 캐시에서 읽고 동일한 양을 출력하면 비용은 $0.055입니다. 이 절감액은 요청의 앞부분인 접두부가 일치하고 캐시를 재사용할 수 있다는 조건을 전제로 합니다.
재사용할 컨텍스트에는 prompt_cache_options.ttl을 "30m" 또는 "12h"로 지정합니다. 계속 바뀌며 다시 쓰지 않을 컨텍스트라면 명시적인 브레이크포인트로 불필요한 캐시 쓰기를 피할 수 있습니다.
Batch, Flex, Fast는 요금을 어떻게 바꿀까요?
완료가 늦어져도 되는 작업에는 할인된 처리를 사용합니다. 대화하며 진행하는 코딩 작업은 Standard를 기본으로 사용합니다. 더 빠른 처리가 추가 요금을 정당화할 때만 Fast를 검토합니다.
2026-10-27 기준 조건은 다음과 같습니다.
- Batch: 토큰 요금이 Standard보다 50% 낮습니다. Batch API는 24시간 완료 기간을 갖는 비동기 작업을 사용합니다.
- Flex: 토큰 요금이 Standard보다 50% 낮습니다.
service_tier를"flex"로 지정하면 더 느린 처리와 리소스 부족에 따른 이용 불가 가능성을 감수하는 대신 할인 요금을 적용받습니다. - Fast: 토큰 요금은 2× Standard입니다.
service_tier를"fast"로 설정하고 Fast 안내에 따라 응답에서 반환한 처리 등급을 확인합니다.
지역별 처리를 제공하는 곳에서는 10%가 추가됩니다. 이러한 API 요금과 Codex 구독 한도의 소모 배수는 별개입니다.
OpenRouter의 모델 ID와 수수료 적용하기
OpenRouter가 기존의 라우팅과 결제 구성에 잘 맞는다면 해당 경로를 사용합니다. Terra 등록은 확인됐지만, 모델 ID와 대화 상태 처리 방식은 OpenAI 직접 이용과 다릅니다.
2026-10-27 기준 OpenRouter 카탈로그에서 Terra 제공을 확인할 수 있습니다. 직접 API와 OpenRouter를 이용할 때의 모델 ID 및 전체 요청 주소는 다음과 같습니다.
| 이용 경로 | 모델 ID | 전체 Responses URL |
|---|---|---|
| OpenAI 직접 이용 | gpt-6.1-terra | https://api.openai.com/v1/responses |
| OpenRouter | openai/gpt-6.1-terra | https://openrouter.ai/api/v1/responses |
선택한 제공업체에서 발급한 본인 키로 Bearer 인증을 사용합니다. OpenRouter SDK 클라이언트의 기본 URL은 https://openrouter.ai/api/v1입니다.
OpenRouter는 백만 토큰당 입력 $1, 출력 $5, 캐시 읽기 $0.05, 캐시 쓰기 $1.25를 명시합니다. 프롬프트가 272,000 토큰을 초과할 때의 상향 단가도 카탈로그에 별도로 나옵니다. 각각 $2, $7.50, $0.10, $2.50입니다.
OpenRouter Responses 인터페이스는 요청 간 대화 상태를 유지하지 않는 무상태 방식입니다. 매 요청에 대화 이력을 함께 보내야 합니다. store: true를 지정하거나 previous_response_id에 null이 아닌 값을 넣으면 HTTP 400을 반환합니다.
실제 지출을 추정할 때는 크레딧 충전 수수료를 포함합니다. OpenRouter Standard는 크레딧을 구매할 때 5.5%를 부과합니다. 카드 구매에는 최소 수수료 $0.80이 적용됩니다.
예를 들어 Standard 크레딧 $100를 구매하면 적용되는 세금 전 금액은 $105.50입니다. 앞에서 계산한 $0.15 요청을 100번 보내면 모델 크레딧 $15를 사용합니다. 충전 수수료를 사용한 금액에 비례해 배분하면 다음과 같습니다.
100 × $0.15 × 1.055 = $15.825, 즉 약 $15.83입니다.
이 값은 충전 수수료를 비례 배분한 현금 지출 추정치입니다. 수수료는 매 요청에서 나가는 것이 아니라 계정을 충전할 때 냅니다. $10처럼 적은 금액을 구매하면 최소 수수료 $0.80이 적용됩니다. 따라서 그 구매에 같은 5.5% 배분율을 쓰면 계산이 맞지 않습니다.
기존 에이전트를 옮기기 전에 대화 상태를 어떻게 처리하는지, 어떤 도구가 필요한지 확인합니다. 텍스트 요청 하나가 호환된다고 해서 에이전트가 반복 실행하는 모든 도구까지 호환된다는 뜻은 아닙니다.
완료 여부를 분명히 확인할 수 있는 작업을 Terra에 맡기기
범위가 명확한 한 종류의 작업부터 Terra로 옮기고 전체 결과를 측정합니다. 요구사항을 계속 해석하거나 여러 변경을 통합해야 하는 작업에는 기존 모델을 유지합니다.
UI 회귀 오류라면 Sol이 잘못된 동작과 통과 기준을 먼저 정의하도록 합니다. Terra에는 문제가 생긴 컴포넌트, 관련 테스트 명령, 기대하는 화면 결과를 전달합니다. Sol은 패치를 검토하고 여러 컴포넌트에 걸치는 변경을 처리하도록 합니다.
이 분담은 코딩 평가 결과를 바탕으로 제안하는 작업 방식입니다. 인용한 벤치마크가 Sol 조정자와 Terra 하위 에이전트를 결합한 구성을 시험한 것은 아닙니다.
첫 시도, 재시도, 모델 검토에 들어간 추론 비용을 모두 합산합니다. 이 비용을 수용한 결과 수로 나누고, 사람이 검토한 시간은 따로 기록합니다. 첫 시도에서 기준을 통과했는지와 작업 전체에 걸린 시간도 함께 측정합니다.
Terra의 낮은 단가는 이러한 전체 지표가 개선될 때 도움이 됩니다. 특정 유형의 작업에서 Sol이 계속 뒷수습해야 한다면 그 유형은 처음부터 Sol에 맡깁니다. 반복적인 컴퓨터 조작에는 눈으로 확인할 수 있는 최종 상태를 정의합니다. 애플리케이션이 그 상태를 검사한 뒤에만 작업 완료를 인정하도록 합니다.
