2026년 10월 27일 확인한 OpenAI Standard 단문 컨텍스트 API 요금표 기준으로 GPT-6.1 Terra는 입력 100만 토큰당 $1, 캐시된 입력 100만 토큰당 $0.05, 출력 100만 토큰당 $5입니다. 캐시 쓰기는 별도 과금 항목이며, 30분 보관은 $1.25, 12시간 보관은 $2.50입니다. 이 금액은 API 요금이지 ChatGPT나 Tabbit 구독료가 아닙니다. (OpenAI 요금표)
눈여겨볼 숫자는 95%입니다. 캐시 읽기는 일반 입력보다 95% 저렴합니다. 에이전트가 동일한 지침과 문서를 반복해 읽는다면 입력 요금의 헤드라인보다 더 중요할 수 있습니다. 그렇다고 완료된 작업 전체가 저렴해진다는 뜻은 아닙니다. 출시일 Reddit 게시물에서 ayudha90은 Terra의 effort를 높인 뒤 마음에 덜 드는 결과를 얻으면서 구독 사용량을 더 많이 썼다고 설명했습니다. 이는 한 사용자의 경험이지 API 청구서나 통제된 비교가 아닙니다.
아래에서는 현재 요금표, 할인 조건, 재현 가능한 예산 사례 두 가지, 로컬 계산기를 살펴봅니다. Tabbit Browser 절에서는 클라이언트 워크플로를 제안하기 전에 실제 모델 선택기를 확인합니다.
GPT-6.1 Terra API 요금 한눈에 보기
요금은 토큰 100만 개당 미국 달러이며 2026년 10월 27일 확인했습니다. 두 모델 모두 지역 할증이 없는 Standard 처리 기준입니다. 이전 세대 가격은 과거 요금을 추정한 것이 아니라 현재 GPT-5.6 Terra 모델 카드와 요금표에서 가져왔습니다.
| 단문 컨텍스트 과금 항목 | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra | 변동 |
|---|---|---|---|
| 캐시되지 않은 입력 | $2.00 | $1.00 | −50% |
| 캐시 읽기 | $0.20 | $0.05 | −75% |
| 캐시 쓰기, 30분 | $2.50 | $1.25 | −50% |
| 캐시 쓰기, 12시간 | $5.00 | $2.50 | −50% |
| 추론을 포함한 출력 | $12.00 | $5.00 | 약 −58.3% |
대상은 GPT-6.1 Terra이며 API ID는 gpt-6.1-terra입니다. 텍스트와 이미지를 입력받고 텍스트를 출력합니다. OpenAI는 시각적 추론, 컴퓨터 사용, 글쓰기에 적합한 모델로 소개합니다. 1,050,000토큰 컨텍스트 창은 처리 용량 사양이며, 저렴한 요금 구간은 그보다 훨씬 먼저 끝납니다. 이전 Terra 개요에서 이전 모델의 배경을 볼 수 있고, 현재 모델 카드에서 최신 사양을 확인할 수 있습니다.
핵심 요약
캐시 입력 읽기는 토큰 100만 개당 $0.05로 Terra 일반 입력 요금 $1의 5%입니다. 캐시 쓰기는 더 비싸므로 별도로 예산을 잡아야 합니다.
일반 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기는 서로 배타적인 토큰 분류입니다. 같은 토큰의 일반 입력에 쓰기 비용을 더하면 청구액을 과대 계산하게 됩니다.
입력이 272K 토큰을 초과하면 요청 전체에 더 높은 요금이 적용됩니다. 메모리에 더 많은 컨텍스트를 담을 수 있어도 단문 컨텍스트 요금이 유지되지는 않습니다.
Batch와 Flex는 해당 Standard 요금을 절반으로 낮추고 Fast는 2배로 높입니다. 각각 서비스 조건이 있으므로 비용을 추정하기 전에 처리 모드를 정하세요.
적절한 effort 설정에서 수용 가능한 결과 하나당 비용을 비교하세요. API 비용, 구독 사용량, 클라이언트 액세스 가능 여부는 서로 다른 문제입니다.
95% 할인은 캐시 적중에만 적용됩니다
$0.05인 Terra 캐시 읽기 요금은 캐시되지 않은 입력 요금의 20분의 1입니다. GPT-5.6 Terra의 캐시 읽기 요금 $0.20과 비교하면 75% 낮습니다. 두 비율은 기준이 다릅니다. 어느 쪽도 전체 청구액이 95% 또는 75% 줄어든다는 뜻은 아닙니다.
반복되는 프리픽스에는 지침, 도구, 바뀌지 않는 문서 컨텍스트가 들어갈 수 있습니다. 이 모델에서 캐시를 재사용하려면 프리픽스가 일치해야 하고 길이도 최소 1,024토큰이어야 합니다. 프리픽스가 바뀌거나 보관 기간이 끝나면 예상한 적중이 쓰기 또는 일반 입력으로 바뀔 수 있습니다. 반복 요청이면 항상 적중한다고 가정하지 말고 반환된 사용량을 측정하세요. 프롬프트 캐싱 가이드에서 일치 조건과 보관 규칙을 설명합니다.
쓰기 대상이 아닌 입력 토큰의 적중률을 h라고 할 때, 단문 컨텍스트에서 입력 총 100만 토큰당 비용은 다음과 같습니다.
입력 비용 = (1 − h) × $1 + h × $0.05
h = 80% → 입력 비용 = $0.24$0.24에는 출력과 캐시 쓰기가 포함되지 않습니다. 프리픽스를 만드는 첫 요청과 이후에 프리픽스를 읽는 요청은 비용 구성이 다릅니다. 반복 컨텍스트가 입력량을 좌우하는 에이전트 조사 루프에서는 이 차이가 중요합니다.
절감액을 작업 예산으로 바꿔 보기
요금표상 입력 비용은 절반, 출력은 약 58.3% 낮아지고, 현재 공개된 이전 모델 대비 캐시 읽기는 75% 낮아졌습니다. 공식 요금표는 이 차이를 보여줍니다. 하지만 작업에 필요한 토큰 수, 성공률, 다른 모델이 더 적은 시도로 문제를 해결하는지는 알려주지 않습니다.
앞서 언급한 동일한 Reddit 게시물에서 ayudha90은 모델과 effort 설정을 바꿔 가며 픽셀 아트 프로젝트 관리 앱을 비교했습니다. Terra high와 max를 합쳐 약 20분 사용하면서 5시간 사용량의 39%를 썼다고 보고했습니다. effort 설정이 서로 다르고, 결과 선호는 주관적이며, 구독 사용량 산정 방식도 달라 API 비용을 깔끔하게 비교할 수는 없습니다. 그래도 실용적인 교훈은 분명합니다. 표시된 토큰 단가가 아니라 실제 채택하는 결과를 기준으로 확인하세요.
구매 판단에 유용한 지표는 다음과 같습니다.
채택 결과당 비용 = 전체 시도 비용 / 채택한 결과 수대표성 있는 동일 입력을 사용하고 테스트 전에 합격 기준을 정하며, 실패한 시도의 사용량도 기록하세요. AI 조사 활용 사례 가이드는 범위가 정해진 추출 작업과 장시간 조사 과제를 구분합니다. 두 작업에는 서로 다른 예산이 필요합니다.
추가 과금 항목과 272K 경계
Terra 모델 카드에 따르면 입력이 272,000토큰을 초과하는 요청은 입력 및 캐시 요금이 2배, 출력 요금이 1.5배입니다. 처음 272K 토큰을 포함한 요청 전체에 이 요율을 적용합니다.
| Terra 처리 모드 | 입력 컨텍스트 | 입력 | 캐시 읽기 | 30분 쓰기 | 12시간 쓰기 | 출력 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Standard | ≤272K | $1 | $0.05 | $1.25 | $2.50 | $5 |
| Standard | >272K | $2 | $0.10 | $2.50 | $5 | $7.50 |
| Batch / Flex | ≤272K | $0.50 | $0.025 | $0.625 | $1.25 | $2.50 |
| Batch / Flex | >272K | $1 | $0.05 | $1.25 | $2.50 | $3.75 |
| Fast | ≤272K | $2 | $0.10 | $2.50 | $5 | $10 |
| Fast | >272K | $4 | $0.20 | $5 | $10 | $15 |
정확히 272K라면 단문 컨텍스트 행을 적용합니다. 272,001부터는 모든 항목에 긴 컨텍스트 행을 적용합니다. 예를 들어 Standard에서 일반 입력 300K와 출력 10K의 비용은 다른 과금 항목을 제외하면 $0.6 + $0.075 = $0.675입니다. 초과한 28K에만 높은 요율을 적용하면 계산이 틀립니다.
Batch는 비동기 처리이며 Flex는 처리 가능 여부와 지연 시간 조건이 다릅니다. 할인을 적용하기 전에 Batch 또는 Flex가 애플리케이션에 맞는지 확인하세요. 현재 API 표에서 Terra는 Ultrafast에 포함되지 않습니다. Sol 또는 Astra 옵션을 Terra 요금으로 보면 안 됩니다.
지역 처리는 가능한 경우 10%를 추가합니다. 호스팅 도구에는 별도 비용이 붙을 수 있습니다. 예를 들어 웹 검색은 호출 1,000회당 $10에 검색 콘텐츠 토큰을 모델 요금으로 더해 청구합니다. 컨테이너와 파일 검색 저장소도 별도 항목입니다. 인용한 요금표에는 Terra 프로모션 종료일이 없습니다. GPT-5.6 Sol의 11월 21일 프로모션 안내는 다른 모델에 해당합니다.
작업에 맞는 모델 제품군 고르기
아래는 품질 순위가 아니라 동일한 공식 요금표의 현재 Standard 단문 컨텍스트 요금입니다.
| 모델 | 입력 | 캐시 읽기 | 30분 쓰기 | 12시간 쓰기 | 출력 | 시작점 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.25 | $0.50 | 품질을 확인한 뒤 반복 수행하는 범위가 명확한 작업 |
| GPT-6.1 Terra | $1 | $0.05 | $1.25 | $2.50 | $5 | 시각, 문서, 컴퓨터 사용 워크플로 |
| GPT-6.1 Sol | $2 | $0.10 | $2.50 | $5 | $10 | 더 까다로운 코딩과 지속적인 추론 |
| GPT-6 Astra | $10 | $1 | $12.50 | $25 | $50 | 추가 역량이 비용을 정당화하는 어려운 작업 |
Terra의 입력과 출력 요금은 Luna의 10배지만 캐시 읽기는 5배입니다. 품질을 확인하기 전에도 캐시 구성 비율은 비용에 영향을 줍니다. 인접한 선택지는 Luna 요금 가이드, 이전 Sol 비용 가이드, Astra 요금 가이드에서 다룹니다. 이전 글은 각 글의 확인 날짜를 유지하므로 현재 요금은 오늘의 공식 표에서 확인하세요.
Terra는 none, low, medium, high, xhigh, max effort를 지원하며 기본값은 medium입니다. 대표 작업을 medium에서 시작한 뒤 결과가 괜찮으면 낮추고, 더 많은 계산이 도움이 될 때만 높이세요. 추론 토큰은 출력으로 과금됩니다. 입력 단가가 낮더라도 긴 추론이나 재시도 비용을 계속 상쇄할 수는 없습니다. (추론 가이드)
Michael_Jeffords는 문서와 UI 작업에서 Terra를 medium으로 유지하며, 길고 높은 effort로 실행하면 Sol과 비슷한 비용으로 느껴진다고 전했습니다. 댓글에는 청구서나 통제된 표본이 없습니다. 테스트할 설정 후보로만 참고하세요.
industrial_illusions도 대규모 문서 처리와 앱 탐색에 활용할 수 있다는 의견을 내면서 최대 추론의 이점에 의문을 제기합니다. 이는 작업량에 대한 주장이지 OpenAI 벤치마크를 독립적으로 검증한 결과가 아닙니다.
글쓰기에서는 Louis-François Bouchard의 ToneBench 게시물이 해당 평가에서 대량 초안에 low effort를 선호하고, effort를 높여도 개선되는지 의문을 제기합니다. 결론은 특정 글쓰기 과제와 평가 방식에 근거하므로 모든 작업에 통하는 품질 순위는 아닙니다.
별도 요금이 없는 항목과 무료가 아닌 항목
OpenAI는 모델 토큰 비용에 Responses API 또는 Chat Completions 엔드포인트의 별도 요금을 추가하지 않습니다. effort를 높여도 고정 추가 요금은 표시되어 있지 않지만 사용량을 통해 비용이 달라질 수 있습니다. 같은 요청에서 같은 토큰을 캐시로 읽을 때 쓰기 비용이 함께 청구되지는 않습니다.
그렇다고 실패한 작업이 무료인 것은 아닙니다. 추론 가이드는 응답이 완성되지 않아 최종 답변이 표시되지 않더라도 입력 토큰과 추론 토큰이 소비될 수 있다고 설명합니다. 인용된 페이지는 거부 응답의 면제나 자동 대체 크레딧을 보장하지 않습니다. 쓸 만한 답변이 없으면 과금도 없다고 가정하지 말고 응답 사용량과 청구 기록을 확인하세요.
아래 추정에는 도구 호출, 아직 계산하지 않은 검색 콘텐츠 입력, 저장소, 재시도, 세금, 적용 가능한 지역 요금, 제공업체 추가 요금이 포함되지 않습니다. 이미지는 모델의 토큰화 규칙으로 계산합니다. 스크린샷 개수만으로 토큰 예산을 알 수는 없습니다.
ChatGPT 구독과 API 액세스는 별도 구매입니다
OpenAI는 워크스페이스 제어를 전제로 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu의 ChatGPT Work 및 Codex에서 GPT-6.1 Terra를 제공합니다. 일반 Chat 목록에는 없습니다. API 모델 카드에도 무료 티어 지원이 표시되어 있지 않습니다. (Work 및 Codex 요금, Terra 모델 카드)
현재 Work/Codex 페이지는 Plus를 월 $20, Pro를 월 $100부터로 안내합니다. Plus와 Standard Business에 대해 5시간마다 로컬 Terra 메시지 35~285개를 추정하지만, 고정 메시지 수를 보장하지 않는다고 명시합니다. 모델 선택, 컨텍스트, 추론, 도구에 따라 사용량이 달라집니다. 결제 전에 현재 지역의 결제 화면과 사용량 대시보드를 확인하세요.
구매 크레딧은 자체 요금표를 사용하며 Codex는 그 크레딧에 API식 캐시 쓰기 요금을 별도로 부과하지 않습니다. API 키 사용에는 API 청구가 적용됩니다. 따라서 Plus 요금이나 포함 사용량 비율을 보장된 API 작업 수로 환산할 수 없습니다.
직접 계산해 볼 수 있는 예산 두 가지
다음은 실제 모델 실행 측정치가 아닌 산술 예시입니다. 둘 다 Standard 단문 컨텍스트 가격을 사용하며 요청 1,000건마다 입력 총 100K와 출력 총 2K가 발생한다고 가정합니다. 출력에는 추론 토큰이 이미 포함되어 있습니다.
| 요청당 입력 구성 | 일반 입력 | 캐시 읽기 | 30분 캐시 쓰기 | 출력 | 요청당 비용 | 1,000건 비용 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 차가운 프리픽스, 첫 쓰기 | 20K | 0 | 80K | 2K | $0.130 | $130 |
| 따뜻한 프리픽스, 이후 읽기 | 20K | 80K | 0 | 2K | $0.034 | $34 |
차가운 경우 계산은 0.02 × $1 + 0.08 × $1.25 + 0.002 × $5 = $0.13입니다. 따뜻한 경우는 0.02 × $1 + 0.08 × $0.05 + 0.002 × $5 = $0.034입니다. 동일한 입력 100K는 서로 배타적인 세 분류에 나뉩니다. 일반 입력 100K에 쓰기 80K를 추가로 더하지 않습니다.
최초 캐시 쓰기 요청 1건 후 캐시를 읽는 요청 999건을 보내면 비용은 $0.13 + 999 × $0.034 = $34.096입니다. 동일한 캐시 가능 프리픽스가 유지되고 재시도가 없다고 가정한 계산입니다. 프리픽스를 다시 쓰거나 캐시가 만료되면 구성이 달라집니다. 캐시를 처음 쓰는 요청에서 12시간 쓰기를 사용하면 $0.23입니다. 긴 보관 기간은 이후 캐시 적중으로 비용을 회수할 수 있을 때만 유리합니다.
내 토큰 예산을 로컬에서 추정하기
입력 총량, 캐시에서 읽는 비율, 캐시 쓰기 토큰, 추론을 포함한 출력, 요청 수를 입력하세요. 계산기는 전체 입력에서 읽기와 쓰기를 빼고 요청 전체에 컨텍스트 경계를 적용한 다음 같은 토큰량으로 Terra, Sol, Luna를 비교합니다. 토큰량이 같아도 품질이나 작업 완료 여부가 같다는 뜻은 아닙니다.
로컬 계산기
Terra, Sol, Luna API 비용 비교
2026-10-27에 공식 USD API 요금을 확인했습니다. 입력값을 외부로 보내지 않고 이 브라우저에서 비용을 계산합니다.
도구, 재시도, 세금, 지역 처리, 공급자 또는 앱 수수료는 제외됩니다. 추론 토큰은 출력 토큰에 포함됩니다. 구독 크레딧과 ChatGPT 사용량은 계산하지 않습니다. 공식 API 요금 보기
계산값은 브라우저 안에 남습니다. 페이지는 입력값 없이 일반적인 계산기 변경 이벤트만 기록합니다. 값을 모델이나 요금 서비스로 보내지 않습니다. 결과는 위의 기타 요금을 제외하고 10월 27일 요금 스냅샷을 사용합니다.
클라이언트를 고르기 전에 Tabbit 모델 선택기를 확인하세요
브라우저 페이지와 문서가 작업 대상이라면 필요한 모델을 정한 뒤 Tabbit Browser 워크플로를 살펴볼 수 있습니다. 모델 요금과 실제 사용할 수 있는 클라이언트는 따로 확인해야 합니다.
여기서 실제 확인은 2026년 10월 27일 Tabbit에서 web.tabbit.ai/newtab을 사용해 진행했습니다. 로드된 선택기에는 Kimi-K3.1-Pro와 Claude-Sonnet-5.5를 포함해 모델 16개가 있었고 GPT-6.1 Terra는 없었습니다. 표본은 국제 계정 한 개입니다. Terra 추론을 제출하지 않았고, 도구 사용이 표시된 Terra 응답도 확인하지 않았으며, 비용이나 속도를 측정하지 않았습니다. 정답을 알고 있는 작은 표 추출 작업을 실행하려 했지만 모델이 없어 진행할 수 없었습니다.
나중에 계정에 Terra가 표시되면 동일한 기준 표와 정답으로 여러 모델을 비교하고, 표시된 모델 이름, 도구 표시, 결과를 기록한 뒤 현재 클라이언트 요금제를 확인하세요. 그때까지 Terra 액세스가 확인된 클라이언트를 사용하세요. Tabbit 활용 가이드와 에이전트형 브라우저 설명은 브라우저 워크플로를 다루지만 Terra 이용 가능성을 증명하지는 않습니다.
결론: 작업 적합성을 먼저 보고 요금을 고르세요
| 제약 조건 | 다음 단계 | 확인할 항목 |
|---|---|---|
| 반복적인 문서 또는 시각 작업 | Terra를 medium으로 시험한 뒤 더 낮은 effort 테스트 | 채택한 결과, 추론 출력, 캐시 적중 |
| 사람이 검토하는 대량 초안 | low effort Terra를 대안과 비교 | 문체, 편집 시간, 전체 작업 비용 |
| 긴 추론 또는 까다로운 코딩 | 적합한 effort의 Sol과 비교 | 토큰이나 재시도 감소가 요금 차이를 상쇄하는지 |
| 오프라인 처리 | Batch 또는 Flex 평가 | 서비스 동작과 완료 시간 |
| 입력이 272K에 가까움 | 컨텍스트를 줄이거나 긴 컨텍스트 요금으로 예산 책정 | 캐시 읽기와 쓰기를 포함한 전체 입력 |
| Work/Codex 구독 | 실제 사용량과 크레딧 비교 | API 요금만이 아니라 계정 대시보드 |
Terra의 입력 $1/출력 $5 요금은 시각 및 문서 작업의 비용을 추정하는 출발점입니다. 95% 읽기 할인은 요청에서 캐시 입력을 실제로 재사용할 때만 유용합니다. effort와 성공적인 완료 여부에 따라 전체 작업이 경제적인지가 달라집니다. 작업을 시험하고 사용량을 확인한 다음 구독 또는 API 처리 등급을 고르세요.
브라우저 작업에서는 특정 모델을 전제로 하기 전에 현재 Tabbit 액세스를 확인하세요. 클라이언트를 다운로드해도 GPT-6.1 Terra 액세스가 생기지 않으며 OpenAI 청구 규칙도 바뀌지 않습니다.
Tabbit Browser
자주 묻는 질문
GPT-6.1 Terra는 토큰 100만 개당 얼마인가요?
2026년 10월 27일 확인 기준, 입력 272,000개 이하에서 Standard API 요금은 캐시되지 않은 입력 100만 토큰당 $1, 캐시 읽기 $0.05, 출력 $5입니다. 캐시 쓰기는 30분 보관 시 $1.25, 12시간 보관 시 $2.50입니다. 동일한 토큰에는 하나의 입력 과금 유형만 적용되므로 쓰기 비용을 같은 토큰의 일반 입력 요금에 더하지 않습니다.
GPT-6.1 Terra가 GPT-5.6 Terra보다 저렴한가요?
현재 Standard 단문 컨텍스트 요금에서 100만 토큰당 입력은 $2에서 $1, 출력은 $12에서 $5, 캐시 읽기는 $0.20에서 $0.05로 낮아졌습니다. 각각 50%, 약 58.3%, 75% 인하입니다. 실제 작업 비용은 생성된 추론 토큰, 캐시 적중, 재시도, 수용 가능한 출력 품질에도 영향을 받습니다.
GPT-6.1 Terra에 긴 컨텍스트 추가 요금이 있나요?
있습니다. 입력이 272,000토큰을 초과하면 요청 전체에 긴 컨텍스트 요금이 적용되어 입력과 캐시 요금은 2배, 출력은 1.5배가 됩니다. 입력이 정확히 272,000토큰이면 단문 컨텍스트 요금이 적용됩니다.
추론 토큰과 거부 응답은 무료인가요?
추론 토큰은 최종 답변이 표시되지 않는 경우에도 과금되는 출력 토큰에 포함됩니다. 인용한 공식 페이지는 거부 응답이 무료라고 보장하지 않습니다. 실패한 결과에는 비용이 들지 않는다고 가정하지 말고 응답 사용량과 청구 내역을 확인하세요.
ChatGPT 구독으로 GPT-6.1 Terra를 사용할 수 있나요?
OpenAI는 액세스 권한과 워크스페이스 제어를 전제로 Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu의 ChatGPT Work와 Codex에 Terra를 표시합니다. 일반 Chat에는 표시되지 않습니다. 포함 사용량과 구매 크레딧은 API 키 청구와 별개입니다.
Tabbit Browser에서 GPT-6.1 Terra를 사용할 수 있나요?
2026년 10월 27일 확인한 국제 계정의 Tabbit 모델 선택기에는 로드된 모델 16개 중 GPT-6.1 Terra가 없었습니다. 따라서 이 글은 Tabbit에서 Terra 추론을 테스트했다고 주장하거나 모델 액세스를 보장하지 않습니다. 이 모델을 사용할 클라이언트를 고르기 전에 현재 선택기와 요금제를 확인하세요.