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오픈AI, 절반 가격에 'GPT-6.1 테라' 출시…성능도 크게 개선

미국 Decrypt2026년 10월 27일 06:460
기타코인 OTHER 뉴스 - 오픈AI, 절반 가격에 'GPT-6. | 용돈클럽
📝이 기사는 원문을 참조하여 AI가 한국어로 재작성했습니다

인공지능(AI) 연구 선두주자인 오픈AI가 기존 모델 대비 절반 가격으로 출시된 새로운 AI 모델 'GPT-6.1 테라'를 공개했다. 이 모델은 특히 컴퓨터 작업 수행 능력과 정확성 면에서 큰 폭의 개선을 이루었다고 밝혔다.

오픈AI는 지난 10월 26일(현지시간) GPT-6.1 테라 모델을 출시했으며, 개발자들을 위한 표준 API 가격을 기존 GPT-5.6 테라 모델보다 50% 인하했다고 발표했다. 이는 개발자들이 GPT-6.1 테라를 자신들의 애플리케이션에 통합할 때 비용 부담을 크게 줄여줄 것으로 예상된다.

GPT-6.1 테라 모델은 일반적인 사무 환경에서의 다양한 작업을 위해 설계되었다. 화면 내용을 읽거나, 애플리케이션을 탐색하고, 답장 초안을 작성하는 등의 컴퓨터 작업(computer use)을 효율적으로 수행할 수 있다. 컴퓨터 작업은 AI가 사용자의 화면을 인지하고, 마치 사람처럼 클릭하고 타이핑하는 능력을 의미한다.

오픈AI는 이번 신규 모델에 대해 “GPT-5.6 테라 대비 상당한 발전이며, 표준 API 가격은 50% 저렴해졌다”고 강조했다. 이어 “GPT-6.1 테라는 현재 점진적으로 출시되고 있으며, ChatGPT Work와 Codex 내의 모든 Plus, Pro, Enterprise, Edu 사용자에게 제공된다”고 덧붙였다. ChatGPT Work는 ChatGPT 내에서 여러 애플리케이션을 넘나들며 웹사이트에서 정보를 검색하고 작업을 완료할 수 있는 오픈AI의 에이전트 모드이며, Codex는 코딩을 위한 도구다. 무료 사용자에게는 기존의 저가형 모델인 GPT-5.6 Luna가 제공된다.

오픈AI가 자체적으로 진행한 내부 테스트 결과에 따르면, 모델이 실수를 유도하도록 설계된 프롬프트를 사용했을 때 낮은 수준의 추론 노력(reasoning effort)에서의 사실 오류율이 GPT-5.6 테라의 53.6%에서 GPT-6.1 테라의 16.7%로 크게 감소했다. 최대 추론 노력에서도 오류율이 18포인트 감소한 4.3%를 기록했다. 이는 AI가 잘못된 정보를 생성할 가능성이 현저히 줄어들었음을 시사한다.

또한, 컴퓨터의 명령줄 터미널을 통해 실행되는 작업에 대해 코딩 에이전트의 성능을 측정하는 Terminal-Bench 4.0 테스트에서도 GPT-6.1 테라는 최대 노력 시 50.3%의 작업을 성공적으로 완료한 반면, GPT-5.6 테라는 21.5%에 그쳤다. 오픈AI는 GPT-6.1 테라가 GPT-6 Astra 및 GPT-6.1 Sol 모델보다 평균적으로 3배 이상 빠른 속도로 작업을 완료한다고 주장했다. 다만, 이러한 수치들은 모두 오픈AI 자체의 내부 테스트 결과이며, 오류 테스트 역시 내부적으로 수행된 것이라는 점을 감안해야 한다.

오픈AI는 지난 6월 26일 GPT-5.6 패밀리의 일환으로 테라 모델을 제한적으로 공개한 바 있으며, 7월 9일에는 일반 사용자들에게 공개했다. 당시 테라 모델은 GPT-5.5와 경쟁할 수 있는 성능을 보이면서도 가격은 절반 수준으로 책정된 바 있다. 이후 9월에는 앤트로픽이 Claude Opus 5.5를 출시한 직후 GPT-6 Sol 및 Luna 모델을 출시했으며, 이 시기에는 새로운 테라 모델의 발표는 없었다.

오픈AI는 복잡한 코딩이나 심층적인 연구가 필요한 경우, 여전히 GPT-6.1 Sol 또는 GPT-6 Astra 모델을 사용할 것을 권장하고 있다. 이는 GPT-6.1 테라가 일상적인 컴퓨터 작업에 최적화되어 있지만, 고도의 연산 능력이나 복잡한 문제 해결에는 상위 모델이 더 적합하다는 판단에 따른 것으로 보인다. 이번 GPT-6.1 테라 모델의 출시는 AI 기술 접근성을 높이고, AI 활용 범위를 더욱 넓히는 데 기여할 것으로 전망된다. 특히 중소 개발자나 스타트업에게는 비용 부담을 줄여주면서도 혁신적인 AI 기반 서비스를 개발할 수 있는 좋은 기회가 될 것이다.

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