// 벤더를 넘는 모델 비교

Claude Opus 5.5vsGPT-6.1 Terra

Q: 둘 다 GPTProto로 호출할 수 있나요?

가능해요. [Claude Opus 5.5](/model/claude/claude-opus-5-5)와 [GPT-6.1 Terra](/model/openai/gpt-6.1-terra)는 각각 가격, API 예시, Playground가 있는 모델 페이지가 있어요. 모델을 바꾸는 것은 같은 잔액에서 모델 이름을 바꾸는 거예요.

GPTProto2026년 10월 27일 업데이트

GPT-6.1 Terra는 OpenAI가 2026년 10월 말에 출시한 모델이고, 출시 노트는 작업당 비용을 Claude Opus 5.5 옆에 놓아요. 같은 제품이 아니에요. Opus는 코딩 에이전트가 여러 단계에 걸쳐 판단을 유지해야 할 때 팀이 이미 쓰는 플래그십이에요. Terra는 반복되는 시각 확인, 양식, 그 밖의 컴퓨터 사용 단계를 위한 새롭고 더 낮은 요금이에요. 이 페이지는 둘 다 GPTProto 텍스트 카탈로그로 가격을 매겨요. OpenRouter에서 토큰 가격을 복사하지 않고, 공개 지수 하나를 승자로 삼지 않아요.

짧게 말하면, 비용 확인은 GPT-6.1 Terra부터 시작하세요. 실시간 GPTProto 요금에서 입력은 78% 낮고 출력은 78% 낮아요. 취소선 숫자는 같은 카탈로그의 제공업체 정가예요. 이 차이는 반복 호출을 옮길 만큼 커요. 틀린 답의 비용이 토큰 차이보다 큰 호출은 Opus에 두고, 벤치마크 행은 두 점수가 모두 있을 때만 읽으세요.

GPTProto에서 Claude Opus 5.5 살펴보기 GPTProto에서 GPT-6.1 Terra 살펴보기

Claude Opus 5.5↗Claude · claude-opus-5-5

적합한 용도오래 이어지는 코딩 에이전트와, 여러 단계에 걸쳐 판단을 유지해야 하는 작업을 위한 Anthropic의 플래그십.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$4.00~~$3.60/M−10%

출력~~$20.00~~$18.00/M−10%

모델 페이지 보기

GPT-6.1 Terra↗OpenAI · gpt-6.1-terra

적합한 용도2026년 10월에 출시된 OpenAI의 GPT-6.1 Terra. 더 낮은 카탈로그 요금으로, 대량의 컴퓨터 사용과 시각 작업을 해요.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$1.00~~$0.80/M−20%

출력~~$5.00~~$4.00/M−20%

모델 페이지 보기

// 나란히 비교

Claude Opus 5.5와 GPT-6.1 Terra한눈에.

GPTProto 가격은 실시간 텍스트에서 텍스트로의 카탈로그 요금이에요. 지연, 컨텍스트, 벤치마크는 OpenRouter 수집이 두 모델 모두에 대해 돌려줬을 때만 나타나요.

항목

Claude Opus 5.5

GPT-6.1 Terra

제공업체

Claude

OpenAI

모델 ID

claude-opus-5-5

gpt-6.1-terra

가용성

98.6%

최근 7일

100%

10월 27일 이후 트래픽 1일

입력

$3.60~~$4.00~~ 공식 정가

$0.80~~$1.00~~ 공식 정가

출력

$18.00~~$20.00~~ 공식 정가

$4.00~~$5.00~~ 공식 정가

절약

−10%카탈로그 정가 대비

−20%카탈로그 정가 대비

캐시 읽기

$0.18~~$0.20~~ 공식 정가

$0.04~~$0.05~~ 공식 정가

캐시 쓰기

$4.50~~$5.00~~ 공식 정가

$1.00~~$1.25~~ 공식 정가

강점이 드러나는 곳

오래 이어지는 에이전트형 코딩, 어려운 검토, 개방형 지식 작업

토큰 요금이 제약인, 반복되는 시각과 컴퓨터 사용 단계

가장 먼저 시험할 것

큰 코드베이스에 걸쳐 작업 하나에 머무는 코딩 에이전트

스크린샷, 양식, 또는 확인할 수 있는 결과가 있는 대량 단계

카탈로그 등록

2026년 9월

2026년 10월

API 사용

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

GPTProto 카탈로그의 100만 토큰당 가격이에요. OpenRouter 수치는 2026년 10월 20일에 가져왔어요. GPTProto SLA가 아니에요.

입력·출력 가격 · 100만 토큰당 · 각 쌍은 자신의 공식 정가에 맞춰 축소

공식GPTProto

Claude Opus 5.5Claude

입력$4.00

입력−10%$3.60

출력$20.00

출력−10%$18.00

GPT-6.1 TerraOpenAI

입력$1.00

입력−20%$0.80

출력$5.00

출력−20%$4.00

// 가격 비교

플래그십 요금새 쪽에 맞서.

실시간 GPTProto 텍스트 요금에서 GPT-6.1 Terra은 입력 100만 토큰당 $0.80, 출력 100만 토큰당 $4.00예요. Claude Opus 5.5은 $3.60과 $18.00예요. 옆에 저장된 제공업체 정가는 $1.00/$5.00이 GPT-6.1 Terra, $4.00/$20.00이 Claude Opus 5.5예요. GPT-6.1 Terra는 입력이 78%, 출력이 78% 낮아서, 답변이 길어져도 더 저렴한 모델이 뒤집히지 않아요.

캐시되지 않은 입력 토큰 10,000개와 출력 토큰 1,000개의 요청에서, 이 GPTProto 요금은 약 $0.012가 GPT-6.1 Terra, $0.054가 Claude Opus 5.5이에요. 이 예시는 입력과 출력만 담아요. 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 도구 호출, 재시도는 별도예요. 이 차이는 크고, 두 번째 시도도 자동으로 지우지는 않아요. 재시도는 그래도 세세요.

OpenAI의 출시 노트는 토큰 요금뿐 아니라 끝낸 작업당 비용도 비교해요. 이 페이지는 그 숫자를 반복하지 않아요. 더 적은 토큰을 쓰거나, 재시도가 더 적게 필요한 모델은 청구를 어느 쪽으로든 바꿀 수 있어요. 프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Claude Opus 5.5 페이지와 GPT-6.1 Terra 페이지를 확인하세요. 이 비교는 그 페이지가 쓰는 것과 같은 카탈로그를 읽어요. OpenRouter에서 가격을 복사하지 않아요.

// 절약 계산기

자신의 숫자로 계산하세요.저희 숫자가 아니에요.

예상하는 입력 토큰과 출력 토큰에 실시간 GPTProto 요금을 곱하세요. 그다음 실제 세트를 실행하세요. 쓸모 있는 예산에는 캐시, 도구, 재시도, 그리고 각 모델이 바르게 끝내는 요청의 비율이 들어가요.

가격 모델

월간 입력 토큰 (백만)

백만 토큰

월간 출력 토큰 (백만)

백만 토큰

연간 남는 금액

$1,080

월간 운영 비용공식GPTProto절약

입력$200$160$40

출력$250$200$50

연간$5,400$4,320$1,080

이 페이지에 불러온 카탈로그 요금 기준의 입력 토큰과 출력 토큰만이에요. 캐시, 도구, 재시도는 별도예요.

충전 구간 보기

// 충전

잔액 하나.
두 모델.

같은 GPTProto 잔액에서 Claude Opus 5.5과 GPT-6.1 Terra을, 각 모델 페이지의 요금으로 시험하세요.

$15

정액 충전 · 보너스 없음

시작용입니다. 엔드포인트 확인과 새 모델 시험에 맞습니다.

가장 많이 선택

$100

+4% 보너스 크레딧

개인 개발과 프로덕션에 올리는 작은 프로젝트에 맞는 균형입니다.

최대 절약 · +6%

$1,000

+6% 보너스 크레딧

프로덕션 워크로드를 돌리는 팀용입니다. 이미 할인된 모델 요금에 보너스 크레딧이 더해집니다.

Claude Opus 5.5에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $480 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.

// 결론

어느 모델이 맞나가장 자주 하는 호출은?

실패 방식을 이미 설명할 수 있는 모델을 쓰세요.

Claude Opus 5.5claude-opus-5-5

판단을 유지해야 할 때 Opus 5.5를 선택

오래 이어지는 코딩 에이전트, 어려운 검토, 그리고 놓친 단계의 비용이 토큰 차이보다 큰 개방형 작업에는 Opus를 쓰세요.
지능 지수 하나를 결정으로 삼지 마세요. 이 쌍의 공개 비교는 노력 설정에 따라 바뀌고, 표는 수집이 두 모델 모두에 대해 돌려준 구성만 보여줘요.
자신의 프롬프트를 재세요. 이 페이지의 지연 수치는 OpenRouter 제공업체 중앙값이며, 당신의 경로에 대한 약속이 아니에요.

GPTProto에서 Claude Opus 5.5 시험

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra

호출이 반복될 때 GPT-6.1 Terra를 선택

끝이 분명한 시각 확인, 양식 채우기, 그 밖의 컴퓨터 사용 단계, 특히 호출이 반복될 때 Terra를 쓰세요. 표시된 입력 요금은 Claude Opus 5.5보다 78% 낮고, 출력 요금은 78% 낮아요.
재시도를 세기 전까지는, 더 낮은 토큰 요금이 완료된 작업당 더 낮은 비용은 아니에요. Opus에 쓰는 것과 같은 세트를 실행하세요.
창 크기만으로 Terra를 고르거나 거르지 마세요. 두 길이가 표에 있을 때는 컨텍스트 행을 쓰세요.

GPTProto에서 GPT-6.1 Terra 시험

브랜드가 아니라 단계로 라우팅

반복되는 시각과 컴퓨터 사용 단계는 GPTProto 요금이 더 낮은 모델에 보내고, 채점기가 이미 선호하는 오래 이어지는 단계에는 Opus를 두세요. 전환이 결과를 바꾸는 때를 적어 두세요. 두 모델은 하나의 GPTProto 잔액에 있으므로, 나눔은 모델 이름 변경이에요.

// 컨텍스트와 출력

창을 표시양쪽 모두 있을 때만.

OpenAI의 출시 노트는 Terra를 100만 토큰급 모델로 설명해요. 이 표가 쓰는 것은 수집된 길이뿐이에요. 더 큰 창은 긴 프롬프트를 위한 공간이지, 더 낮은 입력 요금이 아니에요.

// 결정하는 방법

반복되는 단계를 나누기어려운 쪽에서.

토큰 요금이 더 낮다고 Opus 경로를 Terra로 옮기지 말고, 플래그십이라고 모든 호출을 Opus에 두지 마세요. 이미 하고 있는 호출을 나누세요. 한 세트는 끝이 분명한 시각 확인, 양식, 또는 다른 컴퓨터 사용 단계예요. 다른 하나는 잘못된 변경의 비용이 큰 코딩이나 검토 단계예요. 같은 지시, 도구, 채점기를 둘에게 보내세요. 작업 성공, 토큰 합계, 재시도, 마지막 토큰까지의 시간을 기록하세요. 남길 숫자는 성공한 작업당 비용이에요.

// 시작하기

하나의 잔액으로 둘 다 시험기본값을 고르기 전에.

각 모델 페이지에는 현재 요금, API 예시, Playground가 있어요. 자신의 프롬프트를 실행한 뒤, 품질, 지연, 예산에서 이기는 라우팅 규칙을 남기세요. 같은 테스트에 세 번째 후보를 넣고 싶다면 모델 카탈로그 둘러보기를 여세요.

Claude Opus 5.5 API와 가격 보기 GPT-6.1 Terra API와 가격 보기

// 자주 묻는 질문

Opus 5.5와 GPT-6.1 Terra.바로 답해요.

01GPTProto에서 GPT-6.1 Terra가 Claude Opus 5.5보다 저렴한가요?+

실시간 GPTProto 요금에서는 맞아요. Terra는 100만 토큰당 입력 $0.80, 출력 $4.00이고, Opus는 $3.60과 $18.00예요. 입력은 78%, 출력은 78% 적어요. 카탈로그의 제공업체 정가는 Claude Opus 5.5이 $4.00/$20.00, GPT-6.1 Terra이 $1.00/$5.00예요. 캐시와 재시도가 전체 청구를 바꿀 수 있어요.

02Terra가 Opus를 대체할 수 있나요?+

기본값으로는 아니에요. OpenAI의 출시 노트와 Artificial Analysis 비교는 토큰 가격에서 Terra를 Opus보다 훨씬 아래에 두고, 더 어려운 코딩과 에이전트 작업은 플래그십에 남겨 둬요. 반복되고 확인할 수 있는 단계부터 옮기세요. 실패한 시도의 비용이 큰 곳은 Opus를 두세요.

03어느 모델의 지능이 더 높은가요?+

이 페이지는 그것에 판정을 내리지 않아요. 2026년 10월 글은 Artificial Analysis를 포함해, 보여주는 설정에서 Opus의 지능 지수를 Terra보다 높게 공개하고, 그 설정은 같은 노력 수준이 아니에요. 지능 행은 OpenRouter 수집이 두 모델 모두의 점수를 가질 때만 나타나요. 후보를 좁히는 데 쓰고, 그다음 자신의 작업을 시험하세요.

04어느 쪽이 더 빨리 응답하나요?+

지연과 처리량 행을 보세요. 이들은 OpenRouter 제공업체 p50의 중앙값이고, 가져온 날짜는 표 주석에 있어요. GPTProto 지연 목표가 아니에요. 짧은 채팅은 지연을 봐요. 긴 완성은 처리량을 봐요.

05컨텍스트 창이 같은가요?+

컨텍스트 행을 보세요. 두 모델 모두에 길이가 있을 때만 나타나요. 더 큰 창은 긴 요청을 위한 공간으로 보고, 보낼 길이에서 품질을 시험하세요. 창 크기만으로 어느 모델도 고르지 마세요.

06이것은 OpenRouter 가격인가요?+

아니에요. 금액은 텍스트에서 텍스트로의 장면용 GPTProto 카탈로그 요금이고, 카탈로그가 옆에 저장한 제공업체 정가도 포함해요. OpenRouter는 지연, 처리량, 컨텍스트, 출력 한도, Artificial Analysis 점수의 출처이고, 각각 가져온 시각이 표시돼요.

07둘 다 GPTProto로 호출할 수 있나요?+

가능해요. Claude Opus 5.5와 GPT-6.1 Terra는 각각 가격, API 예시, Playground가 있는 모델 페이지가 있어요. 모델을 바꾸는 것은 같은 잔액에서 모델 이름을 바꾸는 거예요.

// 사용자 이야기

우리 말만 믿지 마세요.사용자 이야기를 보세요.

실재하는 공개 계정의 글입니다. 여기 있는 것은 만들어낸 것이 아닙니다.

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// 블로그에서

AI 모델 가이드.실용적인 API 튜토리얼.

모델 비교, API 설정, 이미지와 영상 작업 흐름을 정리했습니다.

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// 시작

다음 1억 토큰은정가일 필요가 없습니다.

브라우저에서 이미지와 영상을 만들거나, API 키 하나로 텍스트, 이미지, 영상 모델을 앱에 넣을 수 있습니다. 할인 요금도 확인할 수 있습니다.

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✓클립보드에 복사했습니다