3줄 요약

  • GPT-6.1 Terra가 10월 26일 100만 토큰당 입력 $1·출력 $5로 나왔음. GPT-6.1 Sol의 절반이고, OpenAI는 에이전트 시험 하나에서 GPT-6 Astra와 비슷한 성능을 토큰 가격 10분의 1로 냈다고 함
  • 2020년 GPT-3와 비교하면 Terra는 입력이 60배 싸고 한 번에 약 500배 더 읽음. GPT-3 수준 점수를 내는 가격은 약 860분의 1이 됨 (Epoch AI)
  • 최고 모델 값은 여전히 비쌈. 싸지는 건 어제의 최고 지능이고, Terra가 그 최신 사례임

Terra가 반값으로 돌아옴

  • OpenAI가 10월 26일 GPT-6.1 Terra를 내놨음 (OpenAI 변경 기록)
  • GPT-5.6엔 Terra가 있었는데 GPT-6에선 빠졌었음. Astra Minor 글에서 "Terra는 어디 감?"이라고 썼던 그 모델이 Sol과 Luna 사이로 돌아온 것임
  • OpenAI 설명으론 화면 읽기, 여러 앱 오가며 작업하기, 글쓰기에 맞춘 모델임 (OpenAI)
  • 표준 API 가격은 100만 토큰당 입력 $1, 캐시 입력 $0.05, 출력 $5임
  • 프롬프트가 27만 2천 토큰을 넘으면 요청 전체에 입력 2배·출력 1.5배 요금이 붙음
  • 컨텍스트는 105만 토큰, 출력은 최대 12만 8천 토큰임

GPT-6.1 Terra의 OpenAI 개발자 문서에서 입력 $1·출력 $5(100만 토큰당) 칸을 강조한 캡처

출처: OpenAI 개발자 문서 — 2026년 10월 27일 직접 캡처, 테두리 강조는 HSL 추가

  • ChatGPT에선 Plus·Pro·Enterprise·Edu의 Work와 Codex에서 쓸 수 있고, OpenAI 도움말엔 Business도 들어 있음
  • OpenAI가 밝힌 숫자는 모두 자체 시험 결과임
    • Agents' Last Exam에서 medium으로 GPT-5.6 Terra보다 15점 높고, 비용은 약 3분의 1이었음
    • 같은 시험에서 Astra와 대등했고 토큰 가격은 10분의 1, 작업 속도는 Astra·Sol보다 3배 넘게 빨랐다고 함
    • Terminal-Bench 4.0에선 max로 50.3%를 풀어 GPT-5.6 Terra(21.5%)의 두 배를 넘김
  • 그래도 가장 어려운 코딩은 Sol이나 Astra를 쓰라고 OpenAI가 직접 적었음

100K 입력·20K 출력 토큰 작업 하나의 가격 막대 차트: GPT-6 Astra $2.00, GPT-6.1 Sol $0.40, GPT-6.1 Terra $0.20, GPT-6 Luna $0.02

HSL 제작 — OpenAI 가격표, 2026년 10월 27일 표준 요금 기준. 토큰 수를 고정한 계산 예시이고 실제 작업 측정은 아님

  • 토큰 수를 똑같이 놓은 정가 비교라서 끝낸 작업 기준 비용은 아님
  • 같은 일에 토큰을 더 쓰거나 재시도가 많으면 싼 모델의 이점이 줄어듦

2020년 GPT-3는 100만 토큰에 $60

  • OpenAI는 2020년 6월 GPT-3 API를 비공개 베타로 열었음 (OpenAI)
  • 가장 큰 모델 davinci는 1,000토큰당 $0.06, 즉 100만 토큰당 $60이었고 2022년 9월 1일에야 $20로 내려감 (OpenAI 공지)
  • ChatGPT는 2022년 11월 30일 무료 프리뷰로 나왔음
  • 2023년 3월 ChatGPT 모델이 API에 100만 토큰당 $2로 풀렸고, OpenAI는 기존 GPT-3.5 모델보다 10배 싸다고 함 (OpenAI)
  • 2주 뒤 나온 GPT-4는 입력 $30·출력 $60이었음 (OpenAI)

GPT-3 davinci $60부터 GPT-4 $30/$60을 거쳐 GPT-6.1 Terra $1/$5까지 OpenAI 출시 가격(100만 토큰당) 타임라인

HSL 제작 — OpenAI 출시 글과 가격표 기준. 출시 당시 가격이고 상당수는 나중에 더 내려감

  • 2024년 5월 GPT-4o는 $5 / $15, 7월 GPT-4o mini는 $0.15 / $0.60이었음 (OpenAI)
  • 2025년 8월 GPT-5는 $1.25 / $10이었음 (OpenAI)
  • 플래그십은 한 번도 싸진 적이 없음. 2023년 GPT-4가 $30 / $60, 지금 Astra가 $10 / $50임
  • 무너지는 건 1등 자리에서 내려온 수준의 가격임

GPT-3 vs Terra, 60배 싸고 500배 더 읽음

GPT-3(2020)와 GPT-6.1 Terra(2026)의 가격, 한 번에 읽는 양, 답변 길이, 이미지·도구 지원 비교표

HSL 제작 — GPT-3 논문(컨텍스트 2,048토큰), OpenAI 가격 공지, Terra 문서 기준. davinci는 2022년 9월 인하 전 정가

  • 2020년 플래그십과 2026년 중간 등급을 나란히 놓으면 격차가 좀 어이없을 정도임
  • 입력은 60배, 출력은 12배 쌈
  • GPT-3는 한 번에 2,048토큰, 대충 글 세 쪽 분량만 읽을 수 있었음
  • Terra는 105만 토큰, 소설 여러 권을 한 번에 읽음
  • 2021년 OpenAI Codex 논문에서 GPT-3는 간단한 파이썬 문제 모음 HumanEval을 0% 풀었음 (논문)
  • Terra는 실제 터미널에서 작업하는 훨씬 어려운 시험 Terminal-Bench 4.0에서 50.3%를 풀었음 (OpenAI 자체 수치)
  • 서로 다른 시험이라 "50점 올랐다"는 아님. 쉬운 시험 0점과 훨씬 어려운 시험 절반의 차이임
  • 지식 시험 MMLU에서 GPT-3는 43.9%였고, 찍어도 25%가 나오는 시험임 (Epoch AI)
  • Terra의 MMLU 점수는 OpenAI가 안 냈고, 2024년 GPT-4o mini가 이미 82%였음
10만 토큰짜리 책을 2천 토큰으로 요약 GPT-3 (2020년 가격) GPT-6.1 Terra
요청 횟수 최소 50조각으로 나눠서 이어 붙임 한 번
토큰 비용 $6.12 $0.11

HSL 계산: 100만 토큰당 10만×$60 + 2천×$60 대 10만×$1 + 2천×$5. GPT-3는 조각 겹침과 이어 붙이기 비용이 더 붙음

  • 약 55배 싼데, GPT-3는 그 책을 한 번에 머리에 담지도 못했음

같은 점수, 가격은 몇백분의 일

  • Epoch AI는 정해진 시험 점수를 넘는 모델 중 가장 싼 가격이 어떻게 변했는지 추적했음 (Epoch AI)
  • 점수 기준에 따라 1년에 9배에서 900배까지 싸졌고, 박사급 과학 문제에서 GPT-4만큼 하는 가격은 1년에 약 40배씩 내려감
  • GPT-3의 MMLU 점수를 내는 데 2021년 말엔 100만 토큰당 $60, 2024년 10월엔 $0.07이 들었음
  • GPT-4의 MMLU 점수는 2023년 3월 $37.50에서 2025년 2월 $0.18로, 2년이 안 돼 약 200분의 1이 됨

GPT-3급·GPT-4급 MMLU 점수를 내는 가장 싼 가격이 $60에서 $0.07로, $37.50에서 $0.18로 떨어지는 로그 눈금 계단 차트

HSL 제작 — Epoch AI 자료, 입력:출력 3:1 가중 가격, 추론 모델 제외

  • MMLU는 객관식 지식 시험이고 학습 데이터에 섞였을 수도 있어서 대략적인 잣대로 보면 됨
  • 정가 기준이라 OpenAI가 실제로 쓰는 원가와는 다름
  • a16z는 이걸 "LLMflation"이라 부르며 같은 성능 기준으로 1년에 약 10배씩 싸진다고 추정함 (a16z)
  • 샘 올트먼도 일정 수준의 AI를 쓰는 비용이 12개월마다 약 10배 떨어진다고 썼음 (샘 올트먼)
  • 다만 Epoch는 가장 빠른 하락이 최근에 몰려 있어서 계속될지는 불확실하다고 덧붙임

2020년 자판기는 동전 한 무더기를 받고 말풍선 하나를 내주고, 2026년 자판기는 동전 하나에 말풍선을 쏟아내는 그림

같은 동전, 더 많은 답

  • Terra도 같은 흐름임. Astra가 나온 지 두 달도 안 돼, OpenAI 에이전트 시험 기준 Astra급 결과를 토큰 가격 10분의 1로 낸다고 함

그래서 Terra는 언제 씀?

맡길 일 먼저 써볼 모델 바꿀 때
화면·양식·문서를 대량으로 처리 GPT-6.1 Terra 단계를 자꾸 빼먹어 재시도가 쌓임
어려운 코딩, 답이 열린 문제 GPT-6.1 Sol 또는 GPT-6 Astra 더 싼 모델도 같은 검사를 통과함
단순하고 양이 아주 많은 일 GPT-6 Luna 정확도가 필요한 수준 아래로 떨어짐
구독으로 쓰는 ChatGPT·Codex GPT-6.1 Terra Sol급 코딩이 필요함
  • OpenAI가 든 예시는 청구서를 읽어 회계 프로그램에 입력하는 일임
  • ChatGPT Work와 Codex에선 같은 한도로 GPT-5.6 Terra보다 많은 작업, Sol·Astra보단 훨씬 많은 작업을 할 수 있다고 함
  • effort를 높게 잡으면 그 한도도 빨리 닳는데, 아래 레딧 사례가 딱 그 얘기임

커뮤니티 반응

  • r/ChatGPT의 ExplanationSenior104는 Codex에서 Sol 6.1로 평균 15분 걸리던 작업을 Terra가 약 1분에 잘 해냈다고 전함 (Reddit)
  • r/ChatGPT의 bulutarkan은 Terra xhigh로 프롬프트 두 번 보내자 2분도 안 돼 5시간 한도가 100%에서 90%로 줄었다고 함 (Reddit)
  • r/OpenAI의 Lucky_Creme_5208은 Agents' Last Exam만 빼면 Sol 6.1이 거의 같은 비용으로 Terra보다 낫다며 출시 의미를 의심함 (Reddit)
  • r/LocalLLaMA의 Endonium은 손해 보는 저가 판매가 오래가기 어려워 API나 구독료가 오를 수 있다고 걱정함 (측정 없는 추측) (Reddit)

Q&A 또 궁금한 것은?

  • Q. 무료 ChatGPT에서도 Terra를 씀?
    • 출시 기준으론 아님. OpenAI는 Plus·Pro·Enterprise·Edu를 적었고, 도움말엔 Business가 추가돼 있음
  • Q. GPT-6.1 Terra는 그냥 싼 Sol임?
    • 화면 작업·이미지·글쓰기에 맞춘 모델이고, 가장 어려운 코딩은 OpenAI도 Sol이나 Astra를 권함
  • Q. GPT-5.6 Terra의 진짜 반값임?
    • 입력은 $2에서 $1, 출력은 $12에서 $5라서 출력은 반값보다 더 내려감
  • Q. 앞으로도 1년에 10배씩 싸짐?
    • 장담할 수 없음. Epoch도 가장 빠른 하락은 최근 일이라 계속될지 모른다고 봄
  • Q. 토큰이 싸면 작업도 무조건 쌈?
    • 아님. 27만 2천 토큰이 넘는 프롬프트는 더 비싸고, effort를 올리거나 재시도하면 토큰이 늘어남