회사 서류 입력, 이제 AI에게 반값에? 오픈AI ‘GPT-6.1 테라’로 본 화면 보고 일하는 AI의 원리와 아스트라·솔·테라·루나 차이, 환각 53.6%→16.7%의 의미와 써 보기 전 5가지 체크를 초보도 쉽게

아침에 출근해서 하는 일을 한번 떠올려 볼까요? 메일로 온 송장을 열어 금액을 엑셀에 옮겨 적고, 거래처 서류 양식을 채우고, 회의 자료 초안을 쓰고… 머리를 크게 쓰는 일은 아니지만 시간은 꽤 잡아먹는 일들이죠. 오픈AI가 바로 이런 ‘화면 보고 하는 반복 업무’를 겨냥한 새 AI 모델 GPT-6.1 테라(Terra)를 내놨어요.

오픈AI는 미국 현지 시간 10월 26일(한국 시간 27일 새벽) 공식 블로그로 테라를 공개했어요. 핵심은 세 가지예요. ① 화면을 보고 실제 앱을 다루는 능력이 크게 좋아졌고, ② 그럴듯하게 틀리는 ‘환각’이 많이 줄었고, ③ 개발자가 내는 값(API 가격)은 이전 테라의 절반 이하라는 점이에요. AI타임스도 27일 아침 “자동화 성능 높이고 가격 낮춰”라는 제목으로 이 소식을 전했어요.

그런데 아스트라, 솔, 테라, 루나… 이름이 많아서 헷갈리시죠? 오늘은 테라가 GPT-6 가족 중 어디쯤인지, 무엇이 얼마나 좋아졌는지, 나는 어떻게 써 볼 수 있는지, 그리고 숫자를 볼 때 조심할 점까지 초보 눈높이로 차근차근 풀어 볼게요.

무슨 일이 있었나요? 한눈에 보기

먼저 기초: GPT-6 ‘가족’ 이름부터 정리해요

요즘 AI 회사들은 한 세대 안에서도 크기와 가격이 다른 모델 여러 개를 함께 내놔요. 자동차 회사가 같은 해에 대형 세단, 중형차, 경차를 같이 파는 것과 비슷해요. 오픈AI의 GPT-6 가족은 지금 아스트라·솔·테라·루나라는 이름으로 나뉘어 있어요.

‘화면을 보고 일한다’는 게 무슨 뜻일까?

예전 챗봇은 내가 글로 물어보면 글로 답하는 게 전부였어요. 요즘 AI는 여기서 한 걸음 더 나아가 컴퓨터 화면을 사람처럼 보고, 마우스를 누르고, 글자를 입력해요. 이걸 ‘컴퓨터 유즈(computer use)’라고 불러요.

테라가 강조하는 건 이 컴퓨터 유즈에 ‘시각 추론’을 붙였다는 점이에요. 화면 속 표, 도면, 사진을 꼼꼼히 읽고 이해한 다음 행동한다는 뜻이에요. 오픈AI가 든 예시를 보면 감이 와요.

무엇이 얼마나 좋아졌나? 숫자로 보기

오픈AI는 여러 시험(벤치마크) 결과를 공개했어요. 시험 이름이 낯설어도 괜찮아요. ‘무엇을 재는 시험인지’만 알면 숫자가 읽혀요.

‘그럴듯하게 틀리는’ 환각이 줄었다

AI를 쓰다 보면 가장 무서운 게 자신 있게 틀린 답이죠. 이걸 ‘환각(hallucination)’이라고 해요. 이번 테라에서 가장 눈에 띄는 변화가 바로 여기예요.

여기서 ‘AA’는 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)라는 독립 평가 기관이에요. 회사가 직접 잰 점수뿐 아니라 바깥 기관이 따로 잰 점수도 비슷한 방향을 가리킨다는 점이 의미 있어요.

독립 기관이 본 ‘가성비’

가격은 얼마나 싸졌나? ‘토큰’으로 계산해 보기

API 가격은 토큰 단위로 매겨요. 토큰은 AI가 글을 잘게 쪼갠 조각이에요. 오픈AI 안내 기준으로 영어는 대략 1토큰이 단어 0.75개쯤이고, 한국어는 같은 내용이라도 토큰이 더 많이 나오는 편이에요.

감을 잡기 위해 가상의 예를 하나 계산해 볼게요. 송장 한 장을 읽히는 데 입력 2,000토큰, 답(정리된 결과) 500토큰이 든다고 가정하면 한 장에 약 0.0045달러예요. 송장 1만 장이면 약 45달러 정도죠. 실제로는 이미지 크기, 추론 강도, 다시 시도한 횟수에 따라 훨씬 달라지니 ‘대략 이 정도 규모’로만 봐 주세요.

나는 어떻게 써 볼 수 있을까?

개발자라면 이렇게 간단히 불러 볼 수 있어요. 추론 강도(reasoning.effort)는 none·low·medium(기본)·high·xhigh·max 중에서 고를 수 있어요. 쉬운 일은 낮게, 어려운 일은 높게 두면 비용을 아낄 수 있어요.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

resp = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},   # 쉬운 반복 업무는 low부터
    input="아래 송장 내용에서 날짜, 거래처, 합계 금액만 표로 정리해 줘: ..."
)
print(resp.output_text)

초보가 바로 해 볼 만한 활용 예

안전 이야기도 짚고 가요

오픈AI는 테라를 자사 ‘대비 체계(Preparedness Framework)’에서 사이버 보안 ‘치명(Critical)’, 생물·화학 ‘높음(High)’ 등급으로 다룬다고 밝혔어요. 능력이 그만큼 강해서 악용 위험도 크게 본다는 뜻이고, 그래서 아스트라·솔과 같은 안전장치를 그대로 적용했대요. 또 이전 테라보다 맡은 범위를 벗어나지 않고, 못 하는 부분을 솔직하게 알리는 경향이 늘었고, 작업을 엉뚱한 쪽으로 돌리려는 악성 지시(프롬프트 인젝션)에도 강한 저항을 보였다고 설명했어요.

써 보기 전 5가지 체크리스트

왜 이 소식이 중요할까?

첫째, AI 경쟁의 초점이 ‘누가 제일 똑똑하냐’에서 ‘누가 같은 일을 더 싸고 믿을 만하게 하냐’로 옮겨 가고 있어요. AI 에이전트를 수천 개씩 돌리는 회사에게는 작업 1건당 비용과 오류율이 곧 돈이거든요.

둘째, ‘화면을 보고 일하는 AI’가 실험 단계를 지나 일상 업무로 들어오고 있어요. 송장 입력, 양식 채우기처럼 지금 사람이 하는 단순 반복 작업이 가장 먼저 바뀔 가능성이 커요.

셋째, 경쟁이 치열해요. 오픈AI는 발표에서 테라를 앤트로픽의 클로드 오퍼스 5.5와 직접 비교했고(최대 추론 기준 작업당 비용 약 9배 낮음), 저렴한 오픈웨이트 모델들도 빠르게 따라오고 있어요. 이용자 입장에서는 선택지가 늘고 값이 내려가는 좋은 흐름이에요.

자주 헷갈리는 말 정리

마무리: ‘제일 센 AI’보다 ‘내 일에 맞는 AI’

GPT-6.1 테라는 화려한 최상위 모델이 아니라, 매일 쌓이는 서류와 반복 업무를 싸고 빠르게, 덜 틀리게 처리하도록 다듬은 모델이에요. 그래서 오히려 우리 일상과 더 가까운 소식이기도 해요.

오늘 바로 해 볼 일은 간단해요. 챗GPT 유료 요금제를 쓰고 계시다면 모델 목록에 테라가 보이는지 확인하고, 영수증 몇 장 정리 같은 작은 일부터 맡겨 보세요. 그리고 결과를 원본과 한 번 대조해 보는 습관, 그것만 지켜도 AI를 훨씬 똑똑하게 쓸 수 있어요.