GPT-5.6 vs GPT-5.6 Terra

한쪽 바꾸기 vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

Terra는 동일한 1.05M 컨텍스트에서 GPT-5.6의 절반 가격($2.5/$15 vs $5/$30)입니다. 트래픽에 풀 모델의 최고 성능까지 필요하지 않다면, Terra는 절반의 지출로 동일한 윈도우를 제공하는 동일 제품군입니다 — 이는 적정 규모화(right-sizing)의 정석적인 선택입니다.

가격

	GPT-5.6	GPT-5.6 Terra	Δ
입력 / 1M 토큰	$5	$2.5	2×
출력 / 1M 토큰	$30	$15	2×
캐시 읽기 / 1M 토큰	$0.5	$0.25	2×
캐시 쓰기	별도 비용 없음	별도 비용 없음	—

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

GPT-5.6 · $5 GPT-5.6 Terra · $2.5

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

	GPT-5.6	GPT-5.6 Terra
도구 사용	예	예
사고 제어	설정 가능	설정 가능
구조화된 출력	예	예
프롬프트 캐싱	암시적 (자동)	암시적 (자동)
캐시 수명	5–10m, up to 1h	5–10m, up to 1h
최소 캐시 접두사	1024 토큰	1024 토큰

사양

	GPT-5.6	GPT-5.6 Terra
입력 모달리티	텍스트 이미지	텍스트 이미지
출력 모달리티	텍스트	텍스트
출시일	2026-07-09	2026-07-09
지식 컷오프	2026-02	2026-02
컨텍스트 윈도우	1.1M	1.1M
최대 출력	128K	128K
Thinking 파라미터	reasoning.effort	reasoning.effort
허용되는 값	reasoning.effort none low medium high xhigh max	reasoning.effort none low medium high xhigh max
기본값	medium	medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GPT-5.6 · GPT-5.6 Terra

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

CFO를 위한 추론 버그가 있는 함수 수정 스키마로 추출 제약 조건에 맞춰 작성

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

GPT-5.6 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate many additional internal tokens before producing an answer, so each request consumes substantially more compute. Those reasoning tokens are billed even though they are not visible to users, and longer processing can also increase tool calls, retries, and output length. The bill doubled because our cost per request rose, not necessarily because usage volume increased; we can control it by limiting reasoning effort and routing simpler tasks to cheaper models.

출력 126 tok (+30 추론) 지연 시간 3.0 s

GPT-5.6 Terra 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model generate additional internal analysis tokens and perform more computation before producing the final answer, increasing usage per request. Those extra tokens are billed like other model output or are reflected in higher-priced reasoning-model rates, so even unchanged user traffic can cost substantially more. The bill doubled because average cost per request rose, likely from longer reasoning traces, more complex model routing, or both.

출력 120 tok (+31 추론) 지연 시간 2.4 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. 확인 수정이 테스트를 통과

GPT-5.6 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The original code counted equal *transitions* rather than items, so a run of one had length `0`, a run of three had length `2`, and tracking from zero caused the off-by-one error. The corrected version starts each run at length `1`, resets to `1` when the value changes, and performs a final `max` after the loop so a run ending at the last element is included; an empty input still returns `0`.

출력 277 tok (+93 추론) 지연 시간 4.2 s

GPT-5.6 Terra 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` and `best` were counting adjacent *matches* rather than the number of items in a run: a run of one item has zero matching adjacent pairs, and a run of length `n` has only `n - 1` such pairs. Initializing both counters to `1` for a nonempty list and resetting `cur` to `1` when the value changes makes them represent actual run lengths. Updating `best` on every iteration also ensures a run that continues through the final element is included.

출력 196 tok 지연 시간 2.6 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

GPT-5.6 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld pending the Q4 close" }

출력 179 tok (+118 추론) 지연 시간 3.7 s

GPT-5.6 Terra 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}

출력 149 tok (+103 추론) 지연 시간 2.3 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. 확인 120단어, 금지어 0개

GPT-5.6 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we are introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompt prefixes and serves them across supported model providers. By recognizing identical system instructions, tools, examples, and context blocks, Prompt Cache reduces repeated input processing, lowers latency, and helps control token costs without changing application code. Teams can configure retention windows, cache keys, provider routing, encryption, and regional storage policies from one dashboard or API. What happens when a preferred provider is unavailable? The gateway can route requests to another provider while reusing eligible cached content, preserving performance and consistency. Built-in metrics report hit rates, savings, latency, and provider usage, while audit logs support governance. Prompt Cache is available today in public preview for all customers.

출력 628 tok (+473 추론) 지연 시간 7.3 s

GPT-5.6 Terra 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway introduces cross-provider prompt caching, reducing repeated token processing while preserving your existing model routing. Teams can store reusable system prompts, policy blocks, and long context prefixes once, then serve them to supported providers with consistent cache keys and observability. The feature tracks hit rates, latency savings, and estimated cost reductions in the dashboard you already use for requests. Why pay to recompute identical context on every call? Configure cache policies by route, tenant, model, or TTL, and fall back automatically when a provider lacks compatible caching. Built-in controls help protect sensitive data through encryption, regional settings, and explicit expiration. Start with a single endpoint, compare results across providers, and scale prompt reuse without rewriting application logic.

출력 631 tok (+475 추론) 지연 시간 6.0 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6",
    # model="gpt-5.6-terra",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://synthorai.io/v1",
  apiKey: "sk-syn-...",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6",
  // model: "gpt-5.6-terra",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
  reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6",
    # "model": "gpt-5.6-terra",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "reasoning_effort": "medium"
  }'

package main

import (
	"context"
	"fmt"

	"github.com/openai/openai-go/v3"
	"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)

func main() {
	client := openai.NewClient(
		option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
		option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
	)
	resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
		Model: "gpt-5.6",
		// Model: "gpt-5.6-terra",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage("Summarize this diff"),
		},
		ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
	})
	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://synthorai.io/v1")
    .apiKey("sk-syn-...")
    .build();

ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("gpt-5.6")
        // .model("gpt-5.6-terra")  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API 키 발급받기 →

FAQ

GPT-5.6와(과) GPT-5.6 Terra 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 GPT-5.6 Terra이(가) 더 저렴합니다($2.5 대 $5, 2.0× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 GPT-5.6와(과) GPT-5.6 Terra를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

GPT-5.6 및 GPT-5.6 Terra는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

측정 연구 결과

MCP 도구 오버헤드 측정: 26개면 호출당 $0.03 GPT-5.6 프롬프트 가이드: 비용이 1.5배와 10배가 되는 두 가지 기본값 GPT-5.6 비용 가이드: 프롬프트 캐싱 90% 할인과 Reasoning Effort

가격

기능

사양

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

코드 한 줄로 모델 전환

FAQ

관련 비교

측정 연구 결과