GPT-5.6 Terra는 OpenAI가 2026년 7월 9일 출시한 GPT-5.6 패밀리의 중간 등급 모델로, 플래그십 Sol보다 싸고 최저가 Luna보다 성능이 높다. 결과물의 질이 중요하면서 양도 많은 문서 분석, 코드 리뷰, 업무 자동화를 Sol보다 적은 비용으로 돌릴 때 쓴다.
| 모델 | 위치 | 이럴 때 쓴다 |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 플래그십 | 가장 어려운 추론, 고난도 코딩 |
| GPT-5.6 Terra | 균형 | 문서 분석, 코드 리뷰, Q&A 자동화 |
| GPT-5.6 Luna | 최저 비용 | 단순하고 양이 많은 작업 |
ChatGPT Work와 Codex에서 Free·Go 플랜 사용자가 GPT-5.6을 고르면 기본으로 Terra가 답한다. 따로 설정할 것은 없다. 유료 플랜에서 더 강한 모델이 필요할 때 Sol을 고르는 구조라고 보면 된다.
API에서 가장 흔한 실수는 별칭을 쓰는 것이다. gpt-5.6 별칭은 Sol로 연결되기 때문에, 이것만 적으면 Terra를 쓰려 했어도 더 비싼 Sol 요금이 나간다. Terra를 쓰려면 모델 ID를 gpt-5.6-terra로 직접 지정해야 한다.
| 요청에 적은 모델 ID | 실제로 답하는 모델 |
|---|---|
gpt-5.6 | Sol (별칭) |
gpt-5.6-terra | Terra |
고객 응대 봇이나 사내 도구처럼 요청이 계속 쌓이는 서비스는 Terra를 기본으로 두는 편이 좋다. 그러다 답이 자주 틀리는 어려운 요청만 Sol로 넘기면 비용을 아끼면서 품질도 지킬 수 있다.
Terra를 최대 추론 모드(max effort)로 돌리면 생각하는 데 쓰는 토큰이 크게 늘어 API 사용 한도가 빨리 바닥난다. 모든 요청을 최대로 두지 말고 작업 난이도에 맞춰 강도를 나누는 게 좋다.
| 작업 | 추론 강도 | 이유 |
|---|---|---|
| 어려운 코딩, 버그 원인 찾기 | xhigh 또는 high | 깊게 생각해야 정확하다 |
| 문서 분석, 코드 리뷰 | 중간 | 속도와 품질의 균형 |
| 요약, 단순 분류 | 낮게 | 강도를 낮추거나 Luna로 |
OpenAI는 Terra가 일부 에이전트 평가에서 경쟁 모델을 훨씬 적은 비용으로 앞섰다고 발표했다. 하지만 회사가 직접 고른 평가 결과다. 내 작업 몇 가지를 Terra와 Sol에 똑같이 맡겨 보고 품질 차이와 비용을 직접 비교한 뒤 정하는 게 가장 확실하다.
가장 흔한 방식은 요청이 많은 서비스의 기본 모델로 Terra를 두는 것이다. 대부분의 요청은 Terra가 처리하게 하고, 막히는 어려운 요청만 Sol로 올리고 단순한 대량 작업은 Luna로 내린다.
| 어디서 | 어떻게 쓰나 |
|---|---|
| ChatGPT Work·Codex | Free·Go 플랜에서 GPT-5.6을 고르면 따로 설정하지 않아도 Terra로 대화·코딩 |
| 코드 리뷰 | 변경 사항 리뷰를 중간 추론 강도로 맡기고, 원인을 알기 어려운 버그만 강도를 높이거나 Sol로 |
| 고객 응대 봇·사내 Q&A | gpt-5.6-terra를 기본으로 두고, 자주 틀리는 어려운 질문만 Sol로 넘기기 |
| 문서 분석 | 긴 보고서·계약서 분석은 Terra로, 단순 요약·분류는 강도를 낮추거나 Luna로 |