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Rihpig
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GPT-6.1 Terra API 사용법

GPT-6.1 Terra는 2026년 10월 26일부터 OpenAI API에서 gpt-6.1-terra로 사용할 수 있습니다. Responses API, Chat Completions 및 Batch에서 작동하며, 입력 토큰 100만 개당 $1, 출력 토큰 100만 개당 $5의 비용이 들고, 최대 922,000개의 입력 토큰과 128,000개의 출력 토큰을 받습니다. 이미 GPT-5.6 Terra를 호출하고 있다면 전환은 대부분 한 줄짜리 모델 변경이며, 먼저 확인해 볼 만한 몇 가지 설정이 있습니다.

지금 Apidog 사용해 보기

이 가이드는 키 발급, curl, Python, Node에서의 첫 요청, 여섯 가지 추론 강도 수준, 컴퓨터 사용 및 기타 도구, 비용 제어, 그리고 gpt-5.6-terra에서 마이그레이션할 때 테스트할 항목을 다룹니다. 모델 개요는 GPT-6.1 Terra란 무엇인가를 참고하세요.

API가 지원하는 기능

기능 GPT-6.1 Terra
모델 ID gpt-6.1-terra (스냅샷 하나)
엔드포인트 Responses, Chat Completions, Batch
지원되지 않음 Realtime, Live, Assistants, 파인튜닝, 예측 출력
입력 텍스트 및 이미지
출력 텍스트
컨텍스트 윈도 1,050,000 토큰(입력 922,000, 출력 128,000)
추론 강도 none, low, medium(기본값), high, xhigh, max
기능 스트리밍, 구조화된 출력, 함수 호출, 프롬프트 캐싱
도구(Responses 전용) web_search, file_search, computer_use, code_interpreter, hosted_shell, apply_patch, skills, mcp, tool_search, image_generation

출처: OpenAI의 GPT-6.1 Terra 모델 페이지. 호스팅 도구는 Responses API가 필요하므로 새 작업에는 이를 사용하세요.

1단계: API 키 발급

OpenAI 플랫폼 대시보드에서 키를 만들고 결제 정보를 추가하세요. Terra에는 무료 티어가 없습니다. ChatGPT Plus 또는 Pro 요금제는 ChatGPT Work와 Codex 내부에서 Terra를 제공하지만 API 키는 제공하지 않습니다. GPT-6.1 Terra가 무료인지에 대한 가이드에서 차이를 설명합니다.

아래 예제에서 읽을 수 있도록 내보내세요:

export OPENAI_API_KEY="sk-..."
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요청 한도는 사용량 티어에 따라 다릅니다. 모델 페이지에는 Build 티어에서 분당 5,000건의 요청과 100만 토큰, Launch에서 10,000건과 400만 토큰, Grow에서 15,000건과 4,000만 토큰이 나와 있습니다.

2단계: 첫 요청 보내기

curl을 사용해 Responses API로 보내는 방법:

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "reasoning": { "effort": "low" },
    "input": "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences."
  }'
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공식 SDK를 사용한 Python:

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
)

print(response.output_text)
print(response.usage)
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Node:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-terra",
  reasoning: { effort: "low" },
  input: "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
});

console.log(response.output_text);
console.log(response.usage);
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처음부터 usage를 출력하세요. 입력, 캐시된 입력 및 출력 토큰을 알려주며, 추론 토큰은 출력으로 청구됩니다.

3단계: 추론 강도 선택

Terra는 여섯 가지 강도 수준을 지원합니다. 기본값은 medium입니다.

강도 사용 용도
none 분류, 추출, 서식 지정; 결정적 출력
low 짧은 답변, 간단한 도구 호출, 대부분의 채팅형 작업
medium 기본값; 일반 코딩 및 에이전트 단계
high / xhigh 더 어려운 다단계 추론
max 벤치마크 설정; 가장 어려운 작업, 가장 느리고 가장 비쌈

두 가지 점이 눈에 띕니다.

none이 지원됩니다. GPT-6.1 Sol에서는 제거되었으므로, 이것이 두 모델 간의 실용적인 차이 중 하나입니다. OpenAI 커뮤니티 포럼의 한 개발자는 reasoning.effort: "none"을 사용하면 Terra가 다시 temperature와 top_p를 받아들인다고 보고합니다. 대량으로 데이터에 레이블을 지정하거나 추출하는 파이프라인에서 none은 호출당 최저 비용과 반복 가능한 출력을 제공합니다.

낮은 강도에서 가장 많이 개선되었습니다. OpenAI의 내부 사실성 테스트에서 낮은 강도일 때 Terra의 오류율은 GPT-5.6 Terra의 53.6%에서 16.7%로 떨어졌습니다. Artificial Analysis는 또한 낮은 강도 수준에서 GPT-5.6 Terra 대비 개선폭(7~13점)이 max(6점)에서보다 더 크다고 측정했습니다. 허용 가능한 품질을 얻기 위해 GPT-5.6 Terra를 high로 실행했다면, 동일한 설정이 필요하다고 가정하기 전에 6.1 Terra에서 low 또는 medium을 시도해 보세요.

4단계: 컴퓨터 사용을 포함한 도구 사용

OpenAI는 이번 릴리스를 “더 낮은 가격의 빠르고 유능한 컴퓨터 사용”을 중심으로 홍보했습니다. 컴퓨터 사용, 웹 검색, 파일 검색 및 기타 호스팅 도구는 Responses API에서 사용할 수 있습니다. 웹 검색 호출은 다음과 같습니다:

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What changed in the latest OpenAPI Specification release?",
)
print(response.output_text)
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함수 호출과 구조화된 출력은 다른 GPT-6 모델에서와 동일하게 작동합니다. tools에 함수 스키마를 정의하거나 텍스트 형식 설정에서 JSON 스키마를 전달하고, 반환된 내용을 검증하세요. 실제 앱을 대상으로 한 컴퓨터 사용을 더 깊이 살펴보려면, GPT-6 Astra 컴퓨터 사용 가이드가 Terra에도 적용되며, 이는 Astra의 토큰당 가격의 10분의 1입니다.

5단계: 비용 제어

Terra의 요금은 이미 낮으며, 네 가지 설정으로 더 줄일 수 있습니다:

  • 프롬프트 캐싱은 자동입니다. 캐시된 입력은 100만 개당 $0.05이며, 새 입력은 $1입니다. 안정적인 콘텐츠(시스템 프롬프트, 도구 스키마, 참조 문서)를 프롬프트 앞부분에 유지하세요. 캐시 쓰기는 30분 보존 시 100만 개당 $1.25, 12시간 보존 시 $2.50입니다. GPT-6 프롬프트 캐싱 가이드를 참고하세요.
  • Batch는 비동기 작업의 모든 요금을 절반으로 줄입니다: 입력 $0.50, 출력 $2.50. OpenAI Batch API 가이드에서 전체 흐름을 보여줍니다.
  • Flex는 service_tier: "flex"로 일반 요청에도 동일한 절반 요금을 제공하는 대신, 응답이 느려지고 때때로 429가 발생합니다.
  • 272K 기준선. 272K 입력 토큰을 초과하는 프롬프트는 전체 요청에 입력 및 캐시 요금 2배, 출력 요금 1.5배가 청구됩니다. 근접했다면, 기준선을 넘기보다 검색된 컨텍스트를 줄이세요.

Fast 모드는 반대 방향입니다: 더 빠른 응답을 위해 Standard 요금의 2배(입력 $2, 출력 $10)를 냅니다. GPT-6.1 Terra 가격 가이드에 모든 요금이 하나의 표로 정리되어 있습니다.

gpt-5.6-terra에서 마이그레이션

모델 ID 변경은 한 줄입니다. 그 주변에서 확인할 사항은 다음과 같습니다:

  1. 가격. 입력은 $2에서 $1로, 캐시된 입력은 $0.20에서 $0.05로, 출력은 $12에서 $5로 떨어집니다. 요금을 하드코딩한 비용 대시보드나 예산 경고를 업데이트하세요.
  2. 강도 설정. 더 낮은 강도에서 다시 테스트하세요. low의 품질이 가장 많이 변했습니다.
  3. 지식 컷오프. Terra의 컷오프는 2026년 6월 1일입니다. 더 오래된 컷오프를 가정하는 프롬프트나 날짜에 민감한 예상 답변이 있는 테스트는 달라질 수 있습니다.
  4. 출력 길이와 형식. 새 모델은 더 길거나 더 짧은 답변을 작성할 수 있습니다. usage.output_tokens와 고정 형식을 기대하는 모든 파서를 확인하세요. 형식이 중요한 경우 구조화된 출력을 사용하세요.
  5. 속도. OpenAI에 따르면 Terra는 Astra 및 GPT-6.1 Sol보다 평균적으로 작업을 3배 이상 빠르게 완료합니다. 더 느린 모델에 맞춘 타임아웃은 괜찮지만, 긴 대기를 전제로 한 재시도 및 폴링 로직은 이제 낭비일 수 있습니다.
  6. Codex. 팀에서 Codex를 사용한다면 Terra에는 Codex CLI 0.159.0 이상이 필요합니다: codex -m gpt-6.1-terra.

OpenAI는 GPT-5.6 Terra의 지원 종료 날짜를 발표하지 않았으므로, 비교하는 동안 두 모델을 나란히 실행할 수 있습니다.

Apidog CLI로 코딩 에이전트가 마이그레이션을 검증하게 하세요

1단계부터 6단계는 바로 손으로 하지 말아야 할 종류의 확인 작업입니다. 코딩 에이전트를 Apidog CLI로 향하게 하면 테스트를 만들고, 두 모델 모두에서 실행하고, 무엇이 바뀌었는지 알려줄 수 있습니다.

한 번 설정하세요:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install
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그런 다음 Claude Code, Codex 또는 Cursor에 프롬프트 하나를 주세요:

In Apidog project <id>, add POST https://api.openai.com/v1/responses as an endpoint.
Create a test case that sends my production prompt with model {{MODEL}} and reasoning
effort low, and asserts: status 200, output_text not empty, output matches our JSON
schema, usage.output_tokens under 3000. Run it with MODEL=gpt-5.6-terra and again with
MODEL=gpt-6.1-terra against the <env> environment, then compare tokens and failures.
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에이전트는 각 스키마를 읽고, 페이로드를 검증하고, 케이스를 두 번 실행합니다:

apidog cli-schema get endpoint-create
apidog endpoint create --project <id> --file endpoint.json
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> --env-var "MODEL=gpt-5.6-terra" -r cli,json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json
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OpenAI 키를 Apidog 환경에 보관하세요. Terra 실행이 통과하면 -r junit으로 CI에 추가하여 나중의 프롬프트나 모델 변경이 계약을 조용히 깨뜨릴 수 없게 하세요. Apidog CLI CI/CD 가이드에 파이프라인 파일이 있고, Codex에서의 Apidog CLI에서 Codex 설정을 다룹니다.

자주 묻는 질문

GPT-6.1 Terra 모델 ID는 무엇인가요? gpt-6.1-terra입니다. 스냅샷은 하나이며, 기본값이기도 합니다.

GPT-6.1 Terra는 Chat Completions와 함께 작동하나요? 예. Responses, Chat Completions 및 Batch를 지원합니다. 웹 검색과 컴퓨터 사용 같은 호스팅 도구는 Responses API가 필요합니다.

GPT-6.1 Terra에서 temperature를 설정할 수 있나요? 커뮤니티 보고에 따르면 reasoning.effort: "none"일 때 가능합니다. 다른 강도 수준에서는 샘플링 설정을 보내기 전에 모델 페이지를 확인하세요.

GPT-6.1 Terra는 Realtime API를 지원하나요? 아니요. Realtime, Live, Assistants 및 파인튜닝은 지원되지 않습니다.

GPT-6.1 Terra의 요청 한도는 무엇인가요? 티어에 따라 다릅니다. Build에서 분당 5,000건의 요청과 100만 토큰부터 Grow에서 15,000건과 4,000만 토큰까지입니다.

다음 단계

한 엔드포인트에서 모델 ID를 교체하고, 더 낮은 강도에서 다시 테스트하고, Apidog CLI로 에이전트가 두 실행을 비교하게 하세요. 수치가 유지되면 배포하세요. Terra와 Sol 중 무엇이 워크로드에 맞는지 확실하지 않나요? GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol을 읽어 보세요.

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