GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol: 벤치마크, 속도, 무엇을 쓸까
대량 작업과 속도는 Terra, 가장 어려운 코딩은 Sol. 선택의 근거가 되는 숫자를 모았습니다.
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대량의 시각 작업, 컴퓨터 조작, 문서 작성에는 GPT-6.1 Terra가 맞습니다. token당 가격이 Sol의 절반이고, 100만 token당 입력 $1, 출력 $5입니다(Sol은 $2와 $10). OpenAI와 Artificial Analysis 모두 Terra가 더 빠르다고 보고합니다. 가장 어려운 코딩과 추론에는 GPT-6.1 Sol을 씁니다. OpenAI는 가장 복잡한 코딩에서는 Sol과 Astra가 여전히 더 낫다고 밝혔고, Artificial Analysis 점수도 Sol이 52 대 48로 앞섭니다.
먼저 결론부터
| 필요한 일 | 선택 |
|---|---|
| 대량 문서와 양식 | Terra |
| 컴퓨터 조작과 시각 작업 | Terra |
| 가장 어려운 코딩 | Sol |
| 코드를 쓰는 과학 작업 | Terra |
| token당 최저 비용 | Terra |
과학 작업 행은 OpenAI가 Terminal-Bench-Science 0.1에 대해 보고한 내용을 따릅니다. max 추론 강도에서 Terra는 GPT-6.1 Sol을 앞서고 비용은 더 낮습니다.
사양과 가격 비교
두 모델 페이지는 모두 OpenAI 것이며 2026년 10월 27일에 확인했습니다: GPT-6.1 Terra, GPT-6.1 Sol. 가격은 OpenAI의 정가이고 100만 token당 미국 달러입니다.
| 항목 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 출시 | 2026년 10월 26일 | 2026년 9월 29일 |
| 모델 ID | gpt-6.1-terra | gpt-6.1-sol |
| 입력(1M) | $1 | $2 |
| 캐시 입력 | $0.05 | $0.10 |
| 출력 | $5 | $10 |
| 입력 272K 초과 | $2 | $4 |
| 출력 272K 초과 | $7.50 | $15 |
| 컨텍스트 | 1,050,000 | 1,050,000 |
| 최대 출력 | 128,000 | 128,000 |
| 추론 강도 | none–max | low–max |
| 지식 기준일 | 2026년 6월 1일 | 2026년 4월 30일 |
Batch와 Flex는 둘 다 50% 할인이고 Fast 모드는 2x, Sol에는 6x의 Ultrafast 모드가 하나 더 있습니다(OpenAI 가격 페이지, 2026년 10월 27일 확인).
둘 다 텍스트와 이미지를 받아 텍스트를 반환하고 최대 출력은 128,000 token입니다. Terra의 모델 페이지는 입력 한도를 922,000 token으로 적고 컴퓨터 조작, 코드 인터프리터, 호스팅 셸, apply_patch, MCP, 도구 검색을 나열합니다. 스트리밍, 구조화 출력, 웹 검색도 지원하며 도구 호출은 Responses API에서 동작합니다.
요청 한 번에 드는 비용
아래 계산은 OpenAI 정가로 한 산수이며 어느 계정의 청구서도 아닙니다.
| 요청 | Terra | Sol |
|---|---|---|
| 입력 100K + 출력 10K | $0.15 | $0.30 |
| 입력 400K + 출력 20K | $0.95 | $1.90 |
입력 100,000 token에 출력 10,000 token이면 Terra는 $0.10 + $0.05 = $0.15, Sol은 $0.20 + $0.10 = $0.30입니다. 입력 400,000, 출력 20,000이면 요청 전체가 272K를 넘으므로 긴 컨텍스트 요금이 요청 전체에 적용됩니다. Terra는 $0.80 + $0.15 = $0.95, Sol은 $1.60 + $0.30 = $1.90입니다.
캐시 읽기는 Terra가 100만 token당 $0.05, Sol이 $0.10입니다. Terra의 캐시 쓰기는 30분에 $1.25, 12시간에 $2.50이고 Sol의 캐시 쓰기는 $2.50입니다.
token 단가는 절반이지만 작업당 비용은 한 번의 실행이 쓰는 token 양에 달려 있고 추론 강도에 따라 달라집니다. Artificial Analysis는 자체 평가에서 Terra가 작업당 약 $0.40, GPT-5.6 Terra가 $1.40이라고 측정했습니다.
OpenAI가 공개한 벤치마크
OpenAI의 발표 글은 벤치마크 결과를 문장으로 적었고, Terra와 Sol을 직접 비교한 항목은 몇 개뿐입니다. Agents' Last Exam은 전문 작업을 다룹니다. 건축 도면을 3D 모델로 만들거나, 애니메이션 영화를 장면마다 검토해 복원 팀을 위한 타임코드 기록을 만드는 일입니다. MMMU-Pro는 시각 추론, OSWorld 2.1은 데스크톱 앱, Terminal-Bench 4.0은 명령줄 코딩, Terminal-Bench-Science 0.1은 코드로 수행하는 과학 작업을 시험합니다.
| 벤치마크 (추론 강도) | 결과 |
|---|---|
| Agents' Last Exam | Terra가 Sol과 Astra보다 3배 이상 빠름 |
| Terminal-Bench-Science 0.1 (max) | Terra가 Sol을 앞서고 비용은 더 낮음 |
| MMMU-Pro (전부) | Sol과 Astra에 거의 맞먹음 |
| 오류를 유도하는 프롬프트 (max) | 오류율 4.3%, Sol과 Astra에 근접 |
| Terminal-Bench 4.0 (max) | 50.3%(GPT-5.6 Terra 21.5%) |
OpenAI는 여기서 구매자에게 중요한 선을 긋습니다. "가장 복잡한 코딩 작업에서는 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra가 여전히 더 나은 선택입니다." 회사는 차트를 이미지로 공개하며, 본문에는 Terminal-Bench 4.0의 Sol 점수가 없습니다.
독립 벤치마크와 속도
독립 평가 사이트 Artificial Analysis는 두 모델을 max 추론 강도로 Intelligence Index(종합 지능 지표)와 Coding Agent Index(코딩 에이전트 지표)에서 채점하고 출력 속도도 측정했습니다(Terra 페이지, Sol 페이지, 출시 분석, 2026년 10월 27일 확인).
| 지표 | Terra | Sol |
|---|---|---|
| Intelligence Index(max) | 48 | 52 |
| Coding Agent Index | 48 | 54 |
| 출력 속도(token/초) | 90.9 | 69.4 |
GitHub의 초기 테스트는 Copilot 변경 기록에서 Terra가 GPT-5.6 Terra보다 터미널과 C# 코딩 작업을 눈에 띄게 많이 풀었다고 보고합니다. GitHub는 그 주장에 숫자를 붙이지 않았습니다. 두 모델 모두 저희가 직접 실행한 것은 아닙니다.
어느 쪽을 써야 할까
문서, 양식, 컴퓨터 조작
OpenAI는 Terra를 시각 추론과 정확한 컴퓨터 조작을 위해 만들었습니다. 제안서 초안 작성, 기술 도면 읽기, 양식 채우기, 청구서 내용 입력이 여기에 해당합니다. Agents' Last Exam에서 Sol과 Astra보다 3배 이상 빠르게 작업을 끝내고, OSWorld 2.1에서는 medium 추론 강도로 GPT-5.6 Terra의 최고 점수를 넘는다고 OpenAI는 밝혔습니다. 100만 token당 입력 $1, 출력 $5로 Sol의 절반이기도 합니다. 지식 기준일 2026년 6월 1일은 Sol의 2026년 4월 30일보다 한 달가량 늦습니다. 이런 작업에는 Terra를 고르십시오.
일상 코딩과 대량 처리
작은 수정, 테스트 생성, 로그 분류 같은 정형 작업은 양이 많고, 양이 늘어나는 지점에서 절반 가격이 효과를 냅니다. Terminal-Bench 4.0의 max에서 Terra는 작업의 50.3%를 풀어 GPT-5.6 Terra의 공개 점수 21.5%의 두 배를 넘습니다. GitHub의 초기 테스트도 터미널과 C# 작업에서 Terra가 GPT-5.6 Terra를 앞선다고 하지만 숫자는 공개하지 않았습니다. 파이프라인을 옮기기 전에 자신의 저장소에서 확인하십시오. 결과를 싸게 검증할 수 있는 정형 코딩과 에이전트 단계에는 Terra를 고르십시오.
가장 어려운 코딩과 추론
가장 복잡한 코딩 작업에 대한 OpenAI의 권고는 Sol과 Astra입니다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 Sol이 4점 높아 52 대 48이고, Coding Agent Index에서는 6점 높아 54 대 48이며, 둘 다 max 추론 강도입니다. Sol은 token 단가가 두 배이므로 판단 기준은 실패한 실행 하나에 드는 비용입니다. 틀린 답의 비용이 token 값보다 큰 상황에서는 Sol을 고르십시오.
추론 없는 빠른 응답
Terra는 none 추론 강도를 받으므로 추론 token을 전혀 쓰지 않고 답할 수 있습니다. Sol은 low가 하한입니다. 분류, 짧은 다시 쓰기, 채팅 응답처럼 깊이보다 속도가 중요한 곳에서는 둘 중 Terra가 맞습니다. low 추론 강도에서도 OpenAI의 오류 유도 프롬프트 세트에서 Terra의 오류율은 16.7%로 GPT-5.6 Terra의 53.6%에서 내려왔습니다. Hacker News의 한 사용자는 주의점도 남겼습니다. 그 사용자의 테스트에서 Terra는 low에서도 추론 token을 쓰지 않았고 low가 none보다 비용이 적었습니다(댓글). 추론 단계를 꺼 두고 싶을 때 Terra를 고르십시오.
둘 사이를 오가는 방법
- 둘 다 같은 API와 같은 엔드포인트에서 동작합니다. 모델 ID만 바꾸면 됩니다.
reasoning.effort를 확인하십시오. Sol은none을 받지 않습니다.- 입력이 272K token을 넘는 프롬프트는 두 모델 모두 요청 전체에 높은 요금이 붙습니다.
- Batch와 Flex는 두 모델 모두 가격을 절반으로 줄입니다.
- ChatGPT Work와 Codex에서는 같은 플랜 한도로 Terra가 Sol보다 훨씬 많은 작업을 처리한다고 발표 글은 전합니다.
- GitHub Copilot은 2026년 10월 26일부터 Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise에서 Terra를 제공합니다.
- OmniaKey에서는 GPT-6.1 Sol을 오늘부터 쓸 수 있습니다. GPT-6.1 Terra는 아직 제공하지 않습니다(2026년 10월 27일 확인).
자주 묻는 질문
추론 강도를 높인 Terra가 추론 강도를 낮춘 Sol만큼 좋은가요?
OpenAI는 두 모델의 추론 강도를 섞어 비교한 결과를 공개하지 않았고, Artificial Analysis는 둘 다 max로 시험합니다. Hacker News 독자가 던진 이 질문은 직접 확인할 가치가 있습니다. 자기 작업을 두세 가지 추론 강도로 각 모델에 돌려 작업 하나를 끝내는 비용을 비교하십시오. 이 댓글 스레드가 이 질문의 출발점입니다.
GPT-6.1 Terra가 실제로 Sol보다 저렴한가요?
token 기준으로는 쌉니다. 입력이 $1 대 $2, 출력이 $5 대 $10입니다. 작업당으로 보면 그 실행이 쓰는 token 양에 달려 있습니다. Hacker News에서 한 사용자는 자기 테스트에서 max Terra가 Sol보다 성적이 나빴고 비용은 두 배였으며, 높은 추론 강도의 Sol보다 훨씬 긴 답을 썼다고 말했습니다(댓글, 후속). 절반 가격이 그대로 적용된다고 보기 전에 작업 하나당 token을 비교하십시오.
어느 쪽이 더 빠른가요?
OpenAI는 Agents' Last Exam 작업을 Terra가 Sol과 Astra보다 3배 이상 빠르게 끝낸다고 밝혔습니다. Artificial Analysis의 측정에서 출력 속도는 Terra가 초당 90.9 token, Sol이 69.4 token이며 둘 다 max 추론 강도입니다.
어느 쪽이 먼저 나왔나요?
GPT-6.1 Sol은 2026년 9월 29일, GPT-6.1 Terra는 2026년 10월 26일에 나왔습니다. 둘 다 GPT-6.1 계열이고 위에는 GPT-6 Astra, 아래에는 GPT-6 Luna가 있습니다.
출시 당시의 자세한 내용은 GPT-6.1 Terra 출시: 달라진 점, 벤치마크, Sol과의 비교에서 볼 수 있습니다.
업데이트 기록
- 2026년 10월 27일: 초판. OpenAI의 2026년 10월 26일 발표, OpenAI 모델 페이지, Artificial Analysis 결과를 근거로 했습니다.
