GPT-5.6 Terra는 OpenAI GPT-5.6 패밀리의 균형형 중간 티어로, 모델 페이지는 지능과 비용의 균형을 맞춘 GPT-5.6 모델로 설명합니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 $2.5/M
- 출력
- 텍스트 $15/M
- 캐시 읽기
- $0.25/M
- 컨텍스트
- 1.1M
- GPT-4o 대비
- 약 50% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-02
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,050,000 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 128,000 |
| 지식 컷오프 | 2026-02 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 1,024 |
| 수명 | 5-10분, 최대 1시간 |
사고
| 공급사 파라미터 | reasoning.effort |
|---|---|
| 허용 값 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| 기본값 | medium 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 지원 |
| 사고 동작 | Responses API는 reasoning.mode도 받으며 값은 standard(기본값) 또는 pro입니다. mode와 effort는 서로 독립적인 다이얼입니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 텍스트 |
|---|
- 지능과 비용의 균형이 필요한 워크로드를 위한 중간 티어
- OpenAI는 플래그십보다 낮은 가격대에서 대용량 비즈니스 과제에 이 모델을 포지셔닝함
- 1.05M 컨텍스트 / 128k 최대 출력
- 입력 272k 토큰을 초과하는 프롬프트는 입력 2배 / 출력 1.5배로 과금
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
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.
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.
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.
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.
30초 만에 GPT-5.6 Terra 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. POST /v1/chat/completions
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-terra",
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-terra",
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-terra",
"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-terra",
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-terra")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-5.6 Terra 소개
- OpenAI는 고객 지원, 사내 도구, 문서 분석 같은 대용량 비즈니스 과제에 이 모델을 포지셔닝하며, 가격 면에서는 플래그십 아래에 둡니다.
- OpenAI 자체 티어 매핑에 따르면 Terra는 이전 GPT-5 패밀리의 mini 모델 티어에 대체로 대응하고, 선택 가이드는 플래그십보다 낮은 가격에 강력한 성능을 원할 때 이 모델을 권합니다.
- 패밀리의 1,050,000 토큰 컨텍스트 윈도우(벤더 스펙), 128K 최대 출력 토큰, 이미지 입력, 추론 토큰 지원, 그리고 웹 검색부터 컴퓨터 사용과 MCP에 이르는 호스팅 도구 세트를 공유하며 지식 컷오프는 2026년 2월입니다.
- 추론 강도는 생략하면 medium으로 기본 설정되고 이 세대의 새로운 max 수준까지 도달하며, Responses API의 pro 모드와 베타 멀티 에이전트 서브에이전트 오케스트레이션도 GPT-5.6 전반과 마찬가지로 여기서 사용할 수 있습니다.
- 캐시된 입력은 정가 입력의 10분의 1, 캐시 쓰기는 1.25배로 과금되고, 272K 입력 토큰을 넘는 프롬프트는 요청 전체에 대해 입력 2배, 출력 1.5배로 과금됩니다.
- GPT-5.5를 기본값으로 채택했던 팀에게 Terra는 곧바로 대체할 수 있는 저비용 선택지입니다.
- Synthorai에서 GPT-5.6 Terra는 나머지 모델들과 동일한 OpenAI 호환 API 뒤에 있습니다.
자주 묻는 질문
GPT-5.6 Terra API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $2.5/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 GPT-5.6 Terra에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 49회 보낼 수 있습니다.
GPT-5.6 Terra는 무엇에 가장 강한가요?
GPT-5.5급 성능을 2배 낮은 비용으로, 대용량 비즈니스 워크로드용 설계, 1,050,000 토큰 컨텍스트와 호스팅 도구 전체. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
GPT-5.6 Terra의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 GPT-5.6 Terra는 입력 토큰 100만 개당 $2.5, 출력 토큰 100만 개당 $15입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.25/M로 과금됩니다.
GPT-5.6 Terra는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동으로 지원합니다. OpenAI에서 서빙되는 프롬프트는 코드 변경 없이 캐시됩니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.25/M로 과금됩니다(미캐시 시 $2.5/M); 캐시되려면 프롬프트에 1,024 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다 (TTL 5-10분, 최대 1시간). 프롬프트 캐싱 가이드 →
GPT-5.6 Terra는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gpt-5.6-terra"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
GPT-5.6 Terra의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 GPT-5.6 Terra의 지식 컷오프는 2026-02입니다(2026-07-10 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.