GPT-6.1 Terra는 OpenAI API에서 입력 토큰 100만 개당 $1, 캐시된 입력 토큰 100만 개당 $0.05, 출력 토큰 100만 개당 $5의 비용이 듭니다. Batch와 Flex는 이 요금을 절반으로 줄이고, Fast 모드는 두 배로 올리며, 272K 입력 토큰을 초과하는 프롬프트는 비용이 더 많이 듭니다. OpenAI는 이것이 GPT-5.6 Terra보다 “50% 저렴하다”고 말합니다. 일반적으로 에이전트 청구서를 좌우하는 출력의 경우 실제 인하는 58%이며, GPT-5.6 Terra의 출시 가격과 비교하면 67%입니다.
이 가이드는 모든 요금, 가격 변동 이력, Terra와 그 주변 모델에서의 일반적인 호출 비용, 그리고 청구서를 더 줄이는 방법을 설명합니다. 모델 자체에 대해서는 GPT-6.1 Terra란 무엇인가를 참고하세요.
GPT-6.1 Terra 전체 요금표
토큰 100만 개당, 최대 272K 입력 토큰의 프롬프트 기준:
| 등급 | 입력 | 캐시된 입력 | 캐시 쓰기 (30분) | 캐시 쓰기 (12시간) | 출력 |
|---|---|---|---|---|---|
| Standard | $1.00 | $0.05 | $1.25 | $2.50 | $5.00 |
| Batch / Flex | $0.50 | $0.025 | n/a | n/a | $2.50 |
| Fast 모드 (2배) | $2.00 | $0.10 | n/a | n/a | $10.00 |
청구서를 바꾸는 규칙은 모두 OpenAI의 GPT-6.1 Terra 모델 페이지와 가격 페이지에서 가져온 것입니다:
- 272K 입력 토큰 초과: 전체 요청이 입력 및 캐시 요금 2배, 출력 1.5배로 청구됩니다. Standard 기준으로 입력 $2, 캐시 $0.10, 출력 $7.50입니다.
- 지역별 처리: 데이터 상주가 가능한 지역에서는 10% 할증이 적용됩니다.
- 추론 토큰은 출력으로 청구되므로, effort 설정이 출력 요금 항목을 좌우합니다.
- Batch와 Flex는 Standard보다 50% 저렴합니다. Batch는 비동기식이고, Flex는 일반 요청을 더 느리게 실행하며 429를 반환할 수 있습니다.
OpenRouter의 openai/gpt-6.1-terra 엔드포인트는 이 요금과 일치합니다: flex $0.50/$2.50, standard $1/$5, fast $2/$10이며, 272K 초과 시 더 높은 요금이 동일하게 적용됩니다. 무료 엔드포인트도, 무료 API 등급도 없습니다. GPT-6.1 Terra가 무료인지에 대한 가이드에서 요금제 경로를 다룹니다.
GPT-5.6 Terra 대비 실제 인하 폭
OpenAI의 발표에서는 Terra를 “GPT-5.6 Terra보다 크게 향상된 모델이며, 표준 API 가격이 50% 더 저렴하다”고 설명합니다. 그 문장의 근거가 되는 계보는 다음과 같습니다:
| 입력 | 캐시된 입력 | 출력 | |
|---|---|---|---|
| 출시 당시의 GPT-5.6 Terra (2026년 7월) | $2.50 | n/a | $15.00 |
| 현재의 GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| 현재 가격 대비 인하 | 50% | 75% | 58% |
| 출시 가격 대비 인하 | 60% | n/a | 67% |
입력은 정확히 절반입니다. 나머지는 모두 더 많이 떨어졌습니다. 큰 캐시 프리픽스를 재사용하고 출력을 많이 생성하는 에이전트는 GPT-5.6 Terra에서 지불하던 금액의 절반에도 훨씬 못 미치는 비용을 냅니다. GPT-5.6 Terra 출시 관련 보도에 원래 요금이 나와 있습니다.
Terra와 나머지 시장 비교
| 모델 | 입력 | 캐시된 입력 | 출력 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
| Claude Haiku 5.5 (최대 100K) | $0.10 | $0.01 | $0.50 |
Terra는 모든 항목에서 GPT-6.1 Sol과 Claude Sonnet 5.5의 절반이며, GPT-6 Luna와 Claude Haiku 5.5의 열 배입니다. 이 표에서 $1/$5 지점에 위치한 다른 모델은 없습니다. 경쟁 상대는 예산형 모델로 내려갈지, $2/$10 모델로 올라갈지에 대한 결정입니다.
긴 프롬프트 규칙이 서로 다르다는 점에 유의하세요: Terra와 Luna는 272K 입력 토큰을 초과하면 더 비싸지고, Haiku 5.5는 100K를 초과하면 $0.50/$2.50로 바뀝니다.
일반적인 호출 비용
에이전트 한 단계를 가정해 보겠습니다: 캐시된 100,000 토큰 프리픽스(시스템 프롬프트, 도구 스키마, 저장소 컨텍스트), 새로운 입력 토큰 8,000개, 출력 토큰 2,000개(추론 포함)입니다.
GPT-6.1 Terra Standard 기준:
- 캐시된 입력: 100,000 x $0.05 / 1,000,000 = $0.0050
- 새 입력: 8,000 x $1.00 / 1,000,000 = $0.0080
- 출력: 2,000 x $5.00 / 1,000,000 = $0.0100
- 합계: $0.0230
모델과 등급별로 동일한 호출을 비교하면 다음과 같습니다:
| 모델 및 등급 | 호출당 | 10,000회 호출당 |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna, Standard | $0.0028 | $28 |
| GPT-6.1 Terra, Batch / Flex | $0.0115 | $115 |
| GPT-6.1 Terra, Standard | $0.0230 | $230 |
| GPT-6.1 Sol, Standard | $0.0460 | $460 |
| GPT-5.6 Terra, Standard (현재 가격) | $0.0600 | $600 |
| GPT-6.1 Terra, Fast 모드 | $0.0460 | $460 |
| GPT-6 Astra, Standard | $0.2800 | $2,800 |
GPT-5.6 Terra에서는 이 호출 비용이 캐시 $0.020 + 새 입력 $0.016 + 출력 $0.024 = $0.060이므로, 6.1 Terra로 옮기면 이 워크로드에서 62%를 절약할 수 있습니다. Terra의 Fast 모드는 Sol의 Standard와 같은 비용이 들기 때문에, Terra를 더 빠르게 쓸지 Sol을 더 똑똑하게 쓸지는 충분히 고민할 만한 문제입니다.
이 표는 모든 모델에서 동일한 토큰 수를 가정합니다. 실제로는 다릅니다: 더 오래 추론하거나 더 많이 작성하는 모델은 출력 토큰을 더 많이 소비합니다. Artificial Analysis는 자사 벤치마크 스위트에서 최대 effort 기준 Terra를 태스크당 $0.40으로 측정했으며, GPT-5.6 Terra는 $1.40이었습니다. 이는 토큰 사용량과 가격을 함께 반영한 수치입니다.
가장 중요한 두 가지 레버
캐시 적중률. 캐시 적중이 전혀 없다면, 위의 호출은 108,000개 입력 토큰 전부에 $1이 적용되어 $0.108에 출력 $0.010을 더해 총 $0.118이 됩니다. 이는 캐시된 비용의 다섯 배입니다. 캐싱은 최소 1,024 토큰의 프롬프트에 자동으로 적용되지만, 안정적인 프리픽스만 재사용됩니다. 시스템 프롬프트와 도구 스키마를 맨 앞에 두고, 요청별 콘텐츠를 맨 뒤에 두세요. GPT-6 프롬프트 캐싱 가이드에서 더 자세히 다룹니다.
272K 미만 유지. 입력 토큰이 280,000개이면 전체 요청이 장문 컨텍스트 요금으로 뛰어오릅니다. 새 입력 280K와 출력 2K의 호출은 기본 요금이 시사하는 $0.29가 아니라 $0.56 + $0.015 = $0.575가 듭니다. 검색이 이 한계선 근처까지 밀어 올린다면, 선을 넘기 전에 청크를 줄이세요.
그런 다음 기다릴 수 있는 모든 작업(평가, 백필, 야간 요약)에는 Batch나 Flex를 사용해 나머지 비용을 절반으로 줄이세요. OpenAI Batch API 가이드에서 자세히 설명합니다.
ChatGPT 요금제 가격
ChatGPT에서는 Terra가 토큰당 청구되지 않습니다. ChatGPT Work와 Codex에서 Plus, Pro, Enterprise, Edu 사용자에게 포함되어 있으며, OpenAI는 Terra를 사용하면 사용 허용량이 GPT-5.6 Terra보다 “더 오래 간다”고 말하며, GPT-6.1 Sol이나 GPT-6 Astra보다 훨씬 더 오래 간다고 합니다. Free와 Go 사용자는 대신 데스크톱 앱에서 GPT-6 Luna를 사용할 수 있습니다. 이 요금제 중 어느 것도 API 키를 제공하지 않습니다.
Apidog CLI로 코딩 에이전트가 실제 비용을 추적하게 하기
위의 계산은 예시 토큰 수를 사용합니다. 실제 청구서는 여러분의 프롬프트가 결정하며, 코딩 에이전트는 Apidog CLI로 모든 변경 사항에서 이를 측정할 수 있습니다.
한 번만 설정하세요:
npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install
그런 다음 에이전트에게 프롬프트 하나를 주세요:
In Apidog project <id>, create a test case for POST https://api.openai.com/v1/responses
using model gpt-6.1-terra and the prompt in prompts/agent-step.txt. Assert status 200,
usage.input_tokens under 272000, and usage.input_tokens_details.cached_tokens greater
than 0 on the second iteration. Run 2 iterations against the <env> environment and
report the cost per call at $1 input, $0.05 cached and $5 output per million tokens.
에이전트가 스키마를 확인하고, 케이스를 생성한 뒤 실행합니다:
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -n 2 -r cli,json
두 개의 검증 구문이 두 가지 레버를 지킵니다: 272K를 넘어서 커지거나 캐시 적중이 끊긴 프롬프트는 테스트에 실패합니다. -r junit으로 실행을 CI에 추가하면(Apidog CLI CI/CD 가이드 참고), 비용을 높이는 프롬프트 변경이 청구서가 아니라 풀 리퀘스트에서 드러납니다. 특정 에이전트에서의 설정은 Claude Code에서의 Apidog CLI를 참고하세요.
FAQ
GPT-6.1 Terra의 비용은 얼마인가요? 최대 272K 입력 토큰의 프롬프트 기준으로 Standard에서 입력 토큰 100만 개당 $1, 캐시된 입력 $0.05, 출력 $5입니다.
GPT-6.1 Terra가 GPT-5.6 Terra보다 저렴한가요? 그렇습니다. GPT-5.6 Terra의 현재 가격과 비교해 입력은 50% 저렴하고($1 대 $2), 캐시된 입력은 75% 저렴하며($0.05 대 $0.20), 출력은 58% 저렴합니다($5 대 $12).
Terra의 가격은 GPT-6.1 Sol과 어떻게 비교되나요? 모든 항목에서 정확히 절반입니다. Sol은 입력 $2, 캐시 $0.10, 출력 $10입니다.
Fast 모드의 비용은 얼마인가요? Standard의 두 배입니다: 토큰 100만 개당 입력 $2, 출력 $10입니다.
272K 입력 토큰을 초과하면 어떻게 되나요? 전체 요청이 입력 및 캐시 요금 2배, 출력 1.5배로 청구됩니다: Standard 기준 토큰 100만 개당 $2, $0.10, $7.50입니다.
결론
GPT-6.1 Terra는 OpenAI가 판매하는 가장 저렴한 유능한 모델입니다: Sol과 Sonnet 5.5의 절반이고, 출력과 캐싱을 계산에 넣으면 대체하는 Terra의 절반 이하입니다. 청구서를 가장 크게 좌우하는 두 가지는 캐시 적중률과 272K 한계선이므로, 두 가지 모두에 테스트를 유지하세요. GPT-6.1 Terra API 가이드로 시작하고, 등급 사이에서 고민 중이라면 GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol을 읽어보세요.