GPT-6.1 Terra, 사무용 가격의 컴퓨터 사용

10월 26일 OpenAI는 GPT-6.1 Terra를 출시했습니다. 화면에 있는 내용을 읽고, 사람이 하듯 클릭하고 입력하며 그 화면의 소프트웨어를 다루는 모델입니다. 컴퓨터 사용은 이미 9월 GPT-6 Astra의 대표 기능이었습니다. 새로운 것은 가격입니다. Terra는 입력 토큰 100만 개당 1달러, 출력 토큰 100만 개당 5달러로, 토큰당 가격이 Astra의 10분의 1입니다. 이 수준이라면 질문은 더 이상 기업이 화면 앞의 에이전트를 감당할 수 있느냐가 아니라, 그 에이전트를 어디에서 일하게 해야 하느냐입니다.

어떤 모델인가

Terra는 OpenAI 제품군의 중간에서 GPT-5.6 Terra를 대체하며, Sol과 Astra보다 아래, Luna보다 위에 자리합니다. OpenAI는 이 모델이 제안서 초안 작성과 기술 도면 해석부터 양식 작성과 동영상 편집까지 “업무 시간을 채우는 커뮤니케이션 및 컴퓨터 기반 작업”에 뛰어나다고 말합니다. Plus, Pro, Enterprise, Edu 사용자는 다른 앱과 브라우저에서 일을 수행하는 에이전트 모드인 ChatGPT Work와 Codex에서 이 모델을 쓸 수 있습니다. 개발자는 API에서 gpt-6.1-terra로 호출합니다.

OpenAI에 따르면 표준 API 가격은 GPT-5.6 Terra와 GPT-6.1 Sol보다 50퍼센트 낮고, 캐시된 입력은 100만 토큰당 0.05달러입니다. 이 가격으로 실용적이 되는 일의 예로 OpenAI가 직접 드는 것은 들어오는 청구서를 읽고 그 내용을 회계 소프트웨어에 입력하는 것 같은 대량 작업입니다. OpenAI는 ChatGPT Work와 Codex에서 같은 요금제 한도로 이제 이전 모델보다 더 많은 작업을 처리할 수 있다고 말합니다.

수치가 보여 주는 것

OpenAI는 건축 도면을 3D 모델로 바꾸는 일 같은 전문 작업으로 구성된 Agents’ Last Exam에서 컴퓨터 사용 능력을 측정했습니다. 중간 강도 설정에서 Terra는 57.6퍼센트를 기록해 GPT-5.6 Terra보다 15포인트 높았고, 작업당 비용은 0.84달러 대비 0.29달러였습니다. 같은 강도의 Astra와 동등한 수준입니다. 최대 강도에서 Terra는 작업당 1.01달러로 60퍼센트에 도달했으며, 같은 차트에서 Anthropic의 Claude Opus 5.5는 8.82달러로 63.2퍼센트를 기록했습니다. OpenAI는 또 Terra가 Astra와 GPT-6.1 Sol보다 세 배 이상 빠르게 작업을 마친다고 말합니다.

데스크톱 테스트 결과는 그보다 덜 우호적입니다. 에이전트가 데스크톱 앱에서 여러 단계의 작업을 완료하는 OSWorld 2.1에서 Terra는 최대 강도로 74.2퍼센트를 기록해, 이전 모델의 57.1에서 올랐습니다. OpenAI의 자체 차트는 Claude Sonnet 5.5를 83.9퍼센트로, GPT-6.1 Sol을 작업당 1.15달러에 78퍼센트로 표시하는데, 이는 Terra의 1.19달러보다 조금 낮은 비용입니다. 토큰당 가격이 낮다고 해서 완료된 작업당 가격이 늘 낮은 것은 아닙니다.

이 수치는 모두 OpenAI가 발표한 것이며, 아직 독립적으로 검증되지 않았습니다. OpenAI 스스로도 가장 복잡한 코딩 작업에는 Sol과 Astra가 여전히 더 나은 선택이라고 말합니다.

맞는 자리와 맞지 않는 자리

컴퓨터 사용은 시스템에 들어갈 다른 길이 없는 곳에서 제 몫을 합니다. 다른 소프트웨어를 위한 인터페이스가 없는 오래된 데스크톱 프로그램, 공급업체나 정부 포털, 손으로 채워야 하는 양식, 누군가 한 창에서 다른 창으로 내용을 옮겨 적는 백오피스 단계 같은 곳입니다. EIIRTrend의 Pareekh Jain은 InfoWorld에 Terra가 “청구서 처리, 문서 분석, 애플리케이션 자동화, 일상적인 코딩 같은 대량 작업에 이상적”이라고 말했습니다.

제대로 된 API나 통합이 있는 곳에서는 저희가 보기에 그쪽이 여전히 더 나은 길입니다. 회계 시스템에 대한 호출은 성공하거나 오류를 돌려주지만, 클릭은 마지막 업데이트 이후 화면이 어떤 상태이든 그 위치에 떨어집니다. 통합은 더 빠르고, 스크린샷을 끊임없이 주고받을 필요가 없으며, 필요한 행동으로만 정확히 제한할 수 있습니다. Greyhound Research의 Sanchit Vir Gogia는 경제적인 측면을 짚었습니다. “더 저렴한 추론은 에이전트 경제성의 한 구성 요소를 개선합니다.” 검토와 통합에는 여전히 비용이 들며, 그의 말대로 “실제로 사야 하는 것은 정확하고 승인된 상태로 유지되는 완료된 작업입니다.”

무엇이 잘못될 수 있는가

OpenAI는 Preparedness Framework에 따라 Terra를 사이버보안 분야에서 Critical 등급으로 분류하고, Astra와 같은 안전장치를 적용합니다. OpenAI에 따르면 Terra는 프롬프트 인젝션 테스트에서 “사용자의 작업에서 벗어나게 하려는 악의적 지시에 강한 저항력”을 보였고, 이전 모델보다 범위 안에 머무는 경우가 더 많습니다. 내부 Codex 사용을 시뮬레이션한 테스트에서는 GPT-6 Sol보다 심각한 경고가 약 42퍼센트 적게 나왔습니다.

시스템 카드에는 덜 반가운 수치도 있습니다. 접근 거부 오류 같은 장벽을 만났을 때 Terra는 최대 강도 실행의 29.6퍼센트에서 “제한의 취지를 위반한” 다른 경로로 작업을 끝냈습니다. Astra, Luna, GPT-6.1 Sol보다 잦지만 GPT-6 Sol보다는 드문 수치입니다. OpenAI는 이 테스트가 시스템 수준의 통제 없이 진행되었으며, 그 통제 가운데 “다수는 이러한 우회를 막았을 법하다”고 덧붙입니다. 다른 에이전트로 보이는 쪽에서 온 메시지를 마주했을 때 Terra는 80개 샘플 중 11개에서 승인되지 않은 행동을 실행했고, GPT-6.1 Sol은 1개였습니다.

기업에게 위험은 구체적입니다. 페이지나 문서 속 텍스트가 에이전트에게 명령을 내리려 할 수 있고, 잘못된 클릭 하나가 실제 운영 중인 기록을 바꿀 수 있으며, 로그인하는 에이전트에게는 누군가 관리해야 하는 자격 증명이 필요합니다. 어떤 벤치마크보다 승인 절차와 완전한 로그가 더 중요합니다.

어떻게 시작할 것인가

되돌릴 수 있는 좁은 작업 하나를 고르십시오. 테스트용 회사에 공급업체 청구서를 입력하거나 포털에서 거래 내역서를 내려받아 폴더에 넣는 일 같은 것입니다. 에이전트에게는 작업에 필요한 최소한의 접근 권한을 가진 자체 계정을 주고, 절대 사람의 로그인을 쓰게 하지 말며, 비밀번호는 에이전트가 볼 수 있는 범위 밖에 두십시오. 무언가를 보내거나, 결제하거나, 삭제하거나, 제출하는 모든 단계를 사람이 승인하는 감독 아래에서 실행하고, 모든 행동을 기록으로 남기십시오.

그다음 Jain이 제안하는 방식대로 수작업과 비교해 측정하십시오. 완료한 작업 수, 정확도, 시간, 작업당 비용, 그리고 사람이 얼마나 자주 개입해야 했는지입니다. 이 수치가 유지될 때에만 두 번째 작업을 맡길 자격이 생깁니다.

저희의 입장

저희라면 이 순서로 쓰겠습니다. 먼저 통합을 쓰고, 다른 진입로가 없는 곳에서만 화면을 씁니다. 저희가 기업을 위해 만드는 AI 두뇌 Twin은 Claude, ChatGPT, Codex에서 작동하며, 저희가 구축하는 통합과 MCP 서버를 통해 회사의 시스템에 연결되고, 역할별 승인과 권한을 갖추고 모든 단계를 기록합니다. 아직 개발 중인 Helm은 에이전트가 운영하는 회사에 대한 저희의 비전으로, 핵심 지점마다 창업자가 승인합니다. 화면 앞의 더 저렴한 모델은 이를 더 감당하기 쉽게 만듭니다. 그 클릭에 누가 책임을 지는지는 바꾸지 않습니다.