Terra는 이미지나 화면을 설명하는 데서 멈추지 않습니다. 현재 상태를 파악한 뒤 클릭·입력·스크롤 같은 동작을 선택합니다. 건축 도면을 읽어 3D 모델 작업의 출발점을 만들거나, 긴 영상을 훑어 특정 장면의 시간대를 기록하고, 여러 페이지로 나뉜 신청서에 정보를 옮겨 적는 식입니다.

이런 작업은 글쓰기 능력만 좋아서는 해결하기 어렵습니다. 화면에서 중요한 요소를 찾고 순서를 정한 뒤, 앞선 행동의 반영 여부까지 살피기 때문입니다. Terra는 시각 추론과 컴퓨터 사용* 능력을 한 흐름에 묶어 이 과정을 줄이려 합니다.

OpenAI는 업무형 평가 ‘Agents’ Last Exam’에서 중간 추론 설정의 Terra가 이전 세대보다 15%포인트 높은 점수를 기록했다고 밝혔습니다. 작업당 비용은 약 3분의 1 수준이었습니다. 다만 공개 수치는 OpenAI의 시험 환경에서 나온 결과입니다. 실제 속도와 성공률은 사용하는 앱, 화면 구성, 계정 권한에 따라 달라질 수 있습니다.

표준 API 가격은 입력 100만 토큰*당 1달러, 반복해서 사용하는 캐시 입력*은 0.05달러, 출력은 5달러입니다. GPT-5.6 Terra와 GPT-6.1 Sol의 표준 가격보다 50% 낮습니다. 같은 서식의 송장을 계속 읽거나 정해진 웹 화면에 정보를 입력하는 것처럼 처리량이 많은 업무를 겨냥한 구성입니다.

OpenAI에 따르면 Terra의 작업 완료 속도는 GPT-6 Astra와 GPT-6.1 Sol보다 3배 이상 빨랐습니다. 대신 가장 복잡한 코딩이나 오랜 추론이 필요한 문제는 Sol·Astra가 더 어울릴 수 있습니다. OpenAI는 가장 복잡한 문제보다 반복되는 실무를 빠르게 처리하는 역할을 Terra에 맡겼습니다.

낮아진 가격은 작은 반복 작업까지 자동화 범위에 넣습니다. 실행 횟수가 많아질수록 잘못된 클릭과 입력도 쌓이므로, 중간 확인 없이 처리량만 늘리기는 어렵습니다.

OpenAI가 공개한 자료에서 어려운 질문의 사실 오류율은 낮은 추론 설정 기준 53.6%에서 16.7%로 줄었습니다. 최대 추론 설정에서는 4.3%까지 내려갔습니다. 개발 환경을 다루는 Terminal-Bench 4.0 점수는 50.3%로, 이전 Terra의 공개 점수 21.5%보다 두 배 이상 높았습니다.

공개 점수가 높아져도 금융 정보 입력, 고객 데이터 수정, 외부 메시지 발송처럼 되돌리기 어려운 작업에서는 실행 전 확인 단계를 빼기 어렵습니다. 화면을 직접 다루는 모델이 사용 권한과 변경 항목을 함께 기록하면 책임 범위가 더 분명해집니다.

Terra는 ChatGPT Work와 Codex의 Plus·Pro·Enterprise·Edu 이용자에게 제공됩니다. API에서는 gpt-6.1-terra라는 이름으로 사용할 수 있습니다. 문서 분류처럼 결과를 다시 확인하기 쉬운 작업과 결제 승인처럼 한 번의 오류가 큰 작업은 같은 권한으로 묶기 어렵습니다.

사람은 반복 클릭 대신 AI가 읽을 자료의 범위를 정하고, 수정·결제·발송 권한을 나누며, 예외 상황을 처리하게 됩니다. Terra의 실제 성능은 모델 점수와 함께 이런 운영 방식에 좌우됩니다.

같은 모델이라도 문서 분류에서는 오류를 쉽게 되돌릴 수 있지만, 고객 계정을 바꾸거나 결제를 승인한 뒤에는 복구 비용이 커집니다. 작업을 작은 단계로 나누고 각 단계의 입력과 결과를 남기면 어느 동작에서 문제가 생겼는지 추적할 수 있습니다. 실행 전 승인과 실행 뒤 기록이 필요한 작업을 따로 나눠야 합니다. 같은 자동화라도 권한 범위에 따라 실패 비용이 달라집니다.