GPT-6.1 Terra의 computer use는 무엇을 하나
GPT-6.1 Terra는 AI가 소프트웨어를 빠르고 합리적인 비용으로 조작해야 할 때 시험할 만한 모델입니다. 화면을 해석하고 다음 행동을 결정한 뒤 연결된 도구로 클릭, 입력, 스크롤, 앱 전환을 수행합니다. OpenAI는 송장 입력, 양식 작성, 영상 편집, 기술 도면 작업을 예로 듭니다. 실제 결과는 안내문이 아니라 완료된 작업이나 저장된 파일이어야 합니다.
핵심 수치는 Agents' Last Exam에서 GPT-6 Astra와 GPT-6.1 Sol보다 작업을 3배 이상 빠르게 완료한다는 OpenAI 발표입니다. 표준 API 입력·출력 단가도 Sol의 절반입니다. 반복 작업에 시험할 근거는 되지만, 모든 작업이 3배 빠르거나 모든 사람보다 낫다는 뜻은 아닙니다.
u/ExplanationSenior104는 Codex의 일부 작업이 약 1분에 끝나 Sol 세션보다 대기 시간이 짧았다고 말합니다. 입력을 통제한 실험은 아닙니다. 이 글은 도면 품질 저하와 문서 작업 중단 사례도 살펴보고, 마지막에 Tabbit Browser에서의 평가 방법을 제안합니다.
핵심 요점
Terra는 시각 해석과 행동 결정을 담당하고, 연결된 브라우저나 데스크톱 환경이 실행합니다.
공식 속도 비교는 전문 컴퓨터 작업의 결과입니다. 사람과의 대조나 초당 토큰 수가 아닙니다.
2026년 10월 27일 확인한 표준 짧은 컨텍스트 API 가격은 100만 토큰당 입력 $1, 캐시 읽기 $0.05, 출력 $5입니다.
검토된 표나 저장된 초안처럼 완료 기준이 명확한 작업부터 시작하세요.
사람의 검토, 재시도, 수정 시간도 비용에 포함하세요.
종합 선택은 Terra 리뷰, 청구 방식은 Terra 가격 안내, 관련 자료는모델 페이지 (English)에서 다룹니다. 이 글은 소프트웨어 조작에 집중합니다.
속도가 선택을 바꾸는 이유
양식을 직접 채우는 것보다 에이전트가 느리면 위임하는 수고만 늘어납니다. 실행 속도가 빨라지면 백그라운드 자동화뿐 아니라 결과를 기다리는 대화형 지원도 실용적이 될 수 있습니다.
BestBlogs에 소개된 a16z 인터뷰에서 OpenAI의 Ari Weinstein과 James Sun은 기존 인터페이스를 통해 API가 없는 소프트웨어도 조작할 수 있다고 설명합니다. 당시 제품은 일반 사용자보다 빠르고, 숙련자 수준에 가까워지고 있다는 견해입니다. 일정 초대, Sentry 로그, 구매 업무, 재무 대사 등이 예로 나옵니다.
인터뷰는 주로 GPT-6 Astra와 당시 OpenAI 제품에 관한 내용입니다. Terra와 사람을 같은 조건에서 비교한 시험은 아닙니다. BestBlogs는 편집 요약과 전사문을 제공하고 원본 영상을 연결합니다. 이번 조사에서는 영상이 열리지 않아, 인터뷰 설명은 접근 가능한 텍스트에 근거했습니다.
에이전트 총시간 = 작업 설명 + 실행 + 검토 + 수정
절약 시간 = 수작업 완료 시간 - 에이전트 총시간커서가 빨라도 저장되지 않은 파일을 찾거나 잘못된 송장 금액을 고쳐야 한다면 그 시간까지 계산해야 합니다.
능력·속도·가격 비교
아래 내용은 OpenAI의 10월 26일 발표에서 가져왔습니다. 비교 대상과 설정이 다르므로 배수를 곱해 일반적인 절감률로 제시해서는 안 됩니다.
| 평가 또는 가격 | 발표된 결과 | 선택에 주는 의미 |
|---|---|---|
| Agents' Last Exam 완료 시간 | Astra·Sol보다 3배 이상 빠름 | 대기 시간이 위임할 만큼 짧은지 판단 |
| 같은 평가, medium 추론 | GPT-5.6 Terra보다 15%포인트 높고 작업 비용은 약 3분의 1 | 이전 Terra에서 전환할지 판단 |
| medium에서 Astra와 비교 | 성능은 비슷하고 토큰 단가는 약 10분의 1 | Astra의 다른 능력이 필요한지 판단 |
| max에서 Opus 5.5와 비교 | 작업 비용이 약 9배 낮음 | 해당 평가에 한정된 비용 비교 |
| OSWorld 2.1 | Terra medium이 이전 Terra의 최고 기록을 초과 | 여러 단계 데스크톱 작업의 개선 근거 |
| 표준 짧은 컨텍스트 API, 100만 토큰 | 입력 $1 / 캐시 읽기 $0.05 / 출력 $5 | 자체 비용 계산의 기초 |
제조사 평가이며 이 글의 실측이 아닙니다. 특정 작업·도구·설정에 의존하고, 사람 대비 보편적 속도 비율을 보여주지 않습니다. 점수만으로 자신의 저장 파일이 정확한지 알 수 없습니다.이전 Terra 안내는 과거 맥락이며 현재 사양을 대신하지 않습니다.
어떤 작업에 유용한가
화면을 읽고 데이터를 입력하기
송장에서는 문서를 읽고 회계 프로그램의 해당 필드를 찾아 값을 입력한 뒤 확인합니다. 구조화된 양식이나 관리 화면도 비슷합니다. OpenAI가 목표 용도로 제시한 것이며 모든 회계 프로그램에서의 성공 보장은 아닙니다.
AI 에이전트에는 도구, 관찰 결과, 진행 확인이 필요합니다. Terra는 모델을 제공하고, 앱이 권한과 접근·실행 환경을 제공합니다.
시각적 앱에서 작업하기
공식 평가에는 건축 도면을 3D 모델로 바꾸거나 애니메이션을 장면별로 검토해 타임코드가 있는 수정 기록을 만드는 작업이 포함됩니다. 화면 이해와 프로그램 조작을 함께 요구하므로 단순 탐색이나 코드 생성보다 범위가 넓습니다.
모델 카드는 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력을 명시합니다. 편집 프로그램을 조작하는 능력이 API의 네이티브 영상 입력이나 편집 파일 직접 출력을 뜻하지는 않습니다.
반복 작업 비용 낮추기
관찰과 행동을 반복하면 토큰 사용량이 늘어납니다. 낮은 단가는 더 많은 항목을 처리할 가능성을 열어줍니다. 결과 기준을 명시하고 문서상 기본값인 medium부터 시작하세요. 검수 결과가 개선될 때 강도를 높이면 됩니다.
가장 복잡한 개발에는 OpenAI가 여전히 Sol이나 Astra를 권합니다.Sol 리뷰와 Astra 리뷰를 참고하세요.
실제 비용 계산
표준 짧은 컨텍스트 요청의 토큰 비용 일부는 다음과 같습니다.
토큰 비용 USD = 비캐시 입력 × 1 / 1,000,000
+ 캐시 읽기 × 0.05 / 1,000,000
+ 출력 × 5 / 1,000,000비캐시 입력 20,000토큰과 출력 4,000토큰이면 $0.04입니다. 실제 작업 측정이 아닌 계산 예시이며 캐시 쓰기, 도구, 인프라, 사람 검토는 제외합니다. 같은 입력의 절반을 캐시 읽기로 청구하면 소계는 $0.0305입니다.
모델 카드에는 입력 272K토큰 초과 요청 전체의 할증과 서비스 등급별 조정도 있습니다. 스크린샷이 많으면 입력도 늘어납니다. ChatGPT Work·Codex·Tabbit 멤버십은 별도 규칙이므로 API 단가로 구독 작업 횟수를 계산할 수 없습니다.
합격 결과당 비용 = 전체 실행 및 검토 비용 / 합격 결과 수실패한 시도도 포함하세요. 저렴하게 실행했어도 전부 수작업으로 다시 해야 한다면 절약 효과는 작습니다.
사용자들이 좋아한 점과 실패 사례
속도가 드러나는 구체적인 예
X의 Somi는 rohit의 브라우저 그림 앱 시연을 공유하며, 영상을 가속하지 않고 2분 안에 거친 초상화를 그렸다고 설명합니다. 시간과 모델 표기는 작성자의 주장으로, 독립 측정이 아닙니다. 이번에는 게시물과 녹화 미리보기를 확인했으며 모든 프레임을 검증하지 않았습니다.
X 원문.
앞의 Codex 사용자도 대기 시간이 줄었다고 합니다. 입력·추론 설정·합격 기준이 같지 않아, 약 1분이라는 개인 경험을 보편적인 속도 비율로 볼 수는 없습니다.
품질과 지속 실행은 따로 확인하기
u/Used_Growth_4068는 공학·건축 도면 재현이 더 빠르지만 Sol보다 품질이 낮았다고 합니다. 시간과 함께 치수, 표기, 저장 결과를 확인해야 합니다.
u/NewConfusion9480는 PDF 근거 색인 작업이 여러 번 멈췄고, Sol로 바꾼 뒤 완료됐다고 설명합니다. 모델·Work 실행 관리·세션 중 원인을 분리할 수는 없지만 긴 작업의 지속성을 시험할 이유는 됩니다.
또 다른 한계는 접근 권한과 제어입니다.공식 통합 가이드는 실행 환경, 행동 처리, 관찰, 결과 검증을 요구합니다. 모델을 호출하는 것만으로 데스크톱 권한을 얻지는 못합니다. 페이지에 악성 지시가 있을 수 있으므로 환경이 권한과 승인을 적용해야 합니다.
Tabbit에서 평가하는 방법
작업이 탭 안에서 이루어진다면 Tabbit Browser의 작업 기능과 페이지 맥락을 활용할 수 있습니다.에이전트 브라우저 설명, Tabbit 작업 안내, 사용 사례가 이 방법을 소개합니다.
먼저 계정의 필요한 작업 모드에서 GPT-6.1 Terra를 선택할 수 있는지 확인하세요. 이 글은 Tabbit에서 Terra를 선택한 실행을 검증하지 못했습니다. 아래는 평가 제안이며 지연 시간·성공률·Tabbit 요금을 측정한 결과가 아닙니다.
고정된 공개 페이지 두 개와 빈 로컬 표를 준비해 동일한 네 필드를 추출하세요. 표시된 모델 이름, 도구 모드, 입력, 예상 값, 결과를 기록합니다. 가능하면 각 예시를 세 번 실행하고 모든 필드와 출처를 검토하세요. 시간에는 사람의 확인과 수정도 포함합니다.
제공한 두 페이지를 읽고 제품명, 표시 가격, 이용 가능 상태, 출처 URL의 네 열 표를 만든다.
페이지에서 보이는 사실만 사용하고 없는 정보는 "명시되지 않음"으로 적는다.
가입, 구매, 메시지 전송, 양식 제출은 하지 않는다.
각 행을 출처와 대조하고 미완료 단계를 나열한 뒤 결과를 로컬 초안으로 저장한다.출처를 검토하기 편한 방법이지만 네이티브 앱 지원이나 모든 지역의 Terra 제공을 증명하지 않습니다. 도입 전에 계정과 멤버십 조건을 확인하세요.
작업별 선택
| 작업 | 시작점 | 의존하기 전에 확인할 항목 |
|---|---|---|
| 필드가 명확한 반복 입력 | Terra 평가 | 정확성, 저장 상태, 중복 방지 |
| 시각 초안과 타임코드 검토 기록 | Terra 평가 | 품질과 수정 시간 |
| 조용히 멈추면 안 되는 긴 작업 | 고정 예시 시험 후 전환 | 지속성, 복구, 미완료 보고 |
| 가장 복잡한 개발·연구 | Sol 또는 Astra 비교 | 실제 합격 기준의 품질 |
| 환경 구축 없이 여러 탭에서 작업 | Tabbit 작업 평가 | 모델 제공, 권한, 출처 확인 |
Terra는 더 빠르고 저렴한 컴퓨터 작업을 시험할 근거를 제시합니다. 범위가 분명한 시각 작업부터 평가하세요. 항상 사람보다 빠르다는 주장은 현재 근거를 넘어섭니다. 실제 작업 시간을 재고 저장 결과를 확인한 뒤, 검토 후에도 시간이 절약되는 방법을 선택하세요.
Tabbit Browser
자주 묻는 질문
GPT-6.1 Terra가 컴퓨터에서 할 수 있는 일은 무엇인가요?
화면을 해석하고 연결된 환경에서 클릭, 입력, 스크롤, 드래그 같은 행동을 선택합니다. OpenAI는 송장 입력, 양식, 영상 편집, 기술 도면을 예로 듭니다. 실제 실행에는 도구와 환경이 필요합니다.
Terra는 사람보다 빠른가요?
OpenAI는 Agents' Last Exam에서 Astra와 Sol보다 3배 이상 빠르다고 발표했습니다. 별도 인터뷰는 당시 제품이 일반 사용자보다 빠르고 숙련자 수준에 가까워진다고 설명합니다. Terra와 사람을 통제된 조건에서 비교한 결과는 아닙니다.
Terra 컴퓨터 작업 비용은 얼마인가요?
2026년 10월 27일 확인한 표준 짧은 컨텍스트 API는 100만 토큰당 비캐시 입력 $1, 캐시 읽기 $0.05, 출력 $5입니다. 도구, 환경, 캐시 쓰기, 서비스 등급, 긴 컨텍스트에 추가 비용이 생길 수 있습니다. 구독과 Tabbit 멤버십은 별도 규칙입니다.
API를 호출하면 컴퓨터에 접근하나요?
아닙니다. 앱이 브라우저나 데스크톱 환경을 제공하고 허용된 행동을 실행해야 합니다. 공식 문서는 도구 호출에 Responses API가 필요하다고 명시합니다.
자동화에는 Terra와 Sol 중 무엇이 좋나요?
목표와 검수 기준이 명확한 시각 작업에서는 Terra를 평가할 만합니다. 가장 복잡한 개발에는 OpenAI가 여전히 Sol이나 Astra를 권합니다. 같은 작업의 저장 결과, 사람 개입, 비용을 비교하세요.
Tabbit Browser에서 Terra를 쓸 수 있나요?
계정·지역·작업 모드의 모델 선택 목록을 먼저 확인하세요. 이 글은 Tabbit에서 Terra를 선택한 실행을 검증하지 못했습니다. 평가안과 화면은 작업 방법을 설명하며 Terra 성능 측정이 아닙니다.