// 벤더를 넘는 모델 비교

Claude Sonnet 5.5vsGPT-6.1 Terra

Q: 둘 다 GPTProto로 호출할 수 있나요?

가능해요. [Claude Sonnet 5.5](/model/claude/claude-sonnet-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 빠른 컴퓨터 사용과 시각 작업을 위해 출시한 모델이고, 뒤이은 글은 그것을 Claude Sonnet 5.5 옆에 놓아요. 같은 제품이 아니에요. Sonnet은 팀이 이미 채점하는 코딩과 도구 루프에 쓰는 모델이에요. Terra는 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 56% 낮고 출력은 56% 낮아요. 취소선 숫자는 같은 카탈로그의 제공업체 정가예요. 공개 비교는 공개한 설정에서 여전히 Sonnet에 더 높은 지능 지수를 주고, Terra에는 더 낮은 청구를 줘요. 벤치마크 행은 두 점수가 모두 있을 때만 읽고, 그다음 보낼 프롬프트를 시험하세요.

GPTProto에서 Claude Sonnet 5.5 살펴보기 GPTProto에서 GPT-6.1 Terra 살펴보기

Claude Sonnet 5.5↗Claude · claude-sonnet-5-5

적합한 용도플래그십 요금까지 올리지 않고도 빨라야 하는 코딩과 에이전트 작업을 위한 Anthropic의 Sonnet 5.5.

100만 토큰당 · 카탈로그 요금

입력~~$2.00~~$1.80/M−10%

출력~~$10.00~~$9.00/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 Sonnet 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 Sonnet 5.5

GPT-6.1 Terra

제공업체

Claude

OpenAI

모델 ID

claude-sonnet-5-5

gpt-6.1-terra

가용성

83.6%

최근 7일

100%

10월 27일 이후 트래픽 1일

입력

$1.80~~$2.00~~ 공식 정가

$0.80~~$1.00~~ 공식 정가

출력

$9.00~~$10.00~~ 공식 정가

$4.00~~$5.00~~ 공식 정가

절약

−10%카탈로그 정가 대비

−20%카탈로그 정가 대비

캐시 읽기

$0.09~~$0.10~~ 공식 정가

$0.04~~$0.05~~ 공식 정가

캐시 쓰기

$2.25~~$2.50~~ 공식 정가

$1.00~~$1.25~~ 공식 정가

강점이 드러나는 곳

채점 방법을 이미 아는 코딩과 도구 단계

토큰 요금이 제약인, 반복되는 시각과 컴퓨터 사용 단계

가장 먼저 시험할 것

편집을 놓치면 비용이 큰 코딩 에이전트 루프

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-sonnet-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 Sonnet 5.5Claude

입력$2.00

입력−10%$1.80

출력$10.00

출력−10%$9.00

GPT-6.1 TerraOpenAI

입력$1.00

입력−20%$0.80

출력$5.00

출력−20%$4.00

// 가격 비교

새 요금양쪽 모두 더 낮아요.

실시간 GPTProto 텍스트 요금에서 GPT-6.1 Terra은 입력 100만 토큰당 $0.80, 출력 100만 토큰당 $4.00예요. Claude Sonnet 5.5은 $1.80과 $9.00예요. 옆에 저장된 제공업체 정가는 $1.00/$5.00이 GPT-6.1 Terra, $2.00/$10.00이 Claude Sonnet 5.5예요. GPT-6.1 Terra는 입력이 56%, 출력이 56% 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, $0.027가 Claude Sonnet 5.5이에요. 이 예시는 입력과 출력만 담아요. 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 도구 호출, 재시도는 별도이고, 두 번째 시도가 작은 차이를 지울 수 있어요. 이 차이는 커서, 재시도 한 번이 자동으로 지우지는 않아요. 재시도는 그래도 세세요.

프로덕션 경로의 예산을 잡기 전에 실시간 Claude Sonnet 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 Sonnet 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 Sonnet 5.5에서 월 1억 토큰을 쓰면, GPTProto 요금으로는 공식보다 연간 약 $240 덜 듭니다 — 보너스 크레딧 적용 전.

// 결론

어느 모델이 맞나가장 자주 하는 호출은?

실패 방식을 이미 설명할 수 있는 모델을 쓰세요.

Claude Sonnet 5.5claude-sonnet-5-5

편집이 반드시 반영되어야 할 때 Sonnet 5.5를 선택

채점 방법을 이미 아는 코딩과 도구 단계, 특히 잘못된 변경의 비용이 토큰 차이보다 클 때 Sonnet을 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 Sonnet 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 Sonnet 5.5보다 56% 낮고, 출력 요금은 56% 낮아요.
재시도를 세기 전까지는, 더 낮은 토큰 요금이 완료된 작업당 더 낮은 비용은 아니에요. Sonnet에 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 코딩 단계에는 Sonnet을 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

시각 작업을 나누기채점하는 코드 변경에서.

2026년 10월 글은 Terra를 스크린샷, 양식, 컴퓨터 사용에서 더 저렴한 모델로 설명하고, Sonnet을 보여주는 설정에서 공개된 지능 지수를 여전히 이끄는 모델로 설명해요. 그 지수는 노력 설정에 따라 움직여요. 이미 돌리고 있는 작업으로 세트 두 개를 만드세요. 확인할 수 있는 결과가 있는 시각 또는 컴퓨터 사용 세트와, 범위가 정해진 코드 변경이에요. 같은 지시, 도구, 채점기를 둘에게 보내세요. 작업 성공, 토큰 합계, 재시도, 마지막 토큰까지의 시간을 기록하세요. 성공한 작업당 비용을 토큰당 요금 옆에 두세요.

// 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 Sonnet 5.5 API와 가격 보기 GPT-6.1 Terra API와 가격 보기

// 자주 묻는 질문

Sonnet 5.5와 GPT-6.1 Terra.바로 답해요.

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

실시간 GPTProto 요금에서는 맞아요. Terra는 100만 토큰당 입력 $0.80, 출력 $4.00이고, Sonnet은 $1.80과 $9.00예요. 입력은 56%, 출력은 56% 적어요. 카탈로그의 제공업체 정가는 Claude Sonnet 5.5이 $2.00/$10.00, GPT-6.1 Terra이 $1.00/$5.00예요. 캐시와 재시도가 전체 청구를 바꿀 수 있어요.

02어느 모델의 지능이 더 높은가요?+

이 페이지는 그것에 판정을 내리지 않아요. 2026년 10월 글은 Artificial Analysis를 포함해, 보여주는 설정에서 Sonnet의 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.

03어느 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.

04컨텍스트 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.

05이것은 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.

06둘 다 GPTProto로 호출할 수 있나요?+

가능해요. Claude Sonnet 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.

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✓클립보드에 복사했습니다