GPT-6.1 Terra와 Claude Haiku 5.5는 유용한 AI 업무 비용을 낮추는 서로 다른 방식을 제공합니다. 아래의 독립 테스트에서 Terra는 까다로운 자동화와 터미널 코딩에 더 강한 출발점으로 나타났습니다. Haiku는 토큰 단가가 크게 낮고 전문 지식 업무에서도 경쟁력 있는 성능을 보입니다.
100K 토큰까지의 프롬프트에서 공식 표준 API 가격은 Terra가 입력 $1 / 출력 $5(백만 토큰당), Haiku가 입력 $0.10 / 출력 $0.50입니다. 토큰 단가만 보면 Haiku가 90% 저렴하지만, 실제 완료 비용은 추론, 재시도, 캐싱, 긴 컨텍스트 구간에 좌우됩니다. 단일 지표가 아니라 대표 작업 부하를 기준으로 선택하십시오.
Key Takeaways
GPT-6.1 Terra: 아래에 인용된 독립 최대-노력 비교에서 자동화와 터미널 코딩을 선도했습니다. 복잡한 에이전트에 유용한 후보입니다.
Claude Haiku 5.5: 표준 토큰 가격이 낮고, 같은 비교의 AA-Briefcase v1.1에서 우위를 보였습니다.
Long context: Terra는 1.05M 토큰, Haiku는 1M을 지원합니다. 높은 가격 구간은 각각 272K 및 100K 입력 토큰을 초과할 때부터 시작합니다.
이는 Haiku 5.5가 더 이상 단순 질의 응답에 국한되지 않음을 의미합니다. 비용 효율을 유지하면서도 더 정교한 에이전트 워크플로에 참여할 수 있습니다.
Haiku 5.5는 Haiku 4.5보다 새로운 토크나이저를 사용합니다. Anthropic은 동일한 텍스트가 이전 버전 대비 토큰이 약 30% 더 많아질 수 있다고 추정합니다. 마이그레이션 비용을 추정할 때 직접 프롬프트로 과금 사용량을 측정하십시오.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Benchmark
Independent Benchmark Results
아래의 독립 결과는 2026년 10월 30일 확인된 Artificial Analysis가 표시한 Max 변형을 사용합니다. 벤더 출시 점수는 테스트 설정이 달라 별도로 제시됩니다.
자동화와 다단계 실행. Terra는 AutomationBench-AA에서 25%p 앞섭니다. 이는 다중 액션 실행, 지시사항 준수, 중간 실패에서의 회복이 필요한 워크플로를 더 잘 완수할 가능성을 시사합니다. 자동화 시스템은 전체 워크플로를 완료할 때만 유용합니다.
터미널 기반 코딩. Terra는 Terminal-Bench 4.0에서 56%를 기록했고 Haiku는 33%입니다. 이는 커맨드라인 도구, 디버깅, 자율 소프트웨어 개발이 포함된 작업에서 의미 있는 우위입니다. 다만 범위가 좁고 국소적인 요청은 Haiku의 더 낮은 비용과 빠른 토큰 생성이 유리할 수 있습니다.
전문 지식 업무. Haiku는 AA-Briefcase v1.1에서 1,576점을, Terra는 1,402점을 기록해 문서 및 사무형 워크플로에 유력한 후보가 됩니다.
일반 사실 추론. AA-Omniscience v1.1에서 Terra는 30, Haiku는 12로 평가되었습니다.
Official Launch Benchmarks
벤더들도 각 모델에 유용한 결과를 공개했습니다.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Actual Task Performance
Coding and Software Engineering
터미널 에이전트에는 Terra의 성능 근거가 더 명확합니다: Terminal-Bench 4.0에서 Terra 56%, Haiku 33%로 23%p 차이입니다. 낯선 저장소 디버깅, 의존성 해결, 다단계 커맨드라인 워크플로 실행에는 Terra로 시작하십시오.
Haiku는 집중적인 코드 설명, 테스트 초안, 고립된 수정에 실용적입니다. 표준 단문 프롬프트 요율에서 출력 비용이 Haiku는 백만 토큰당 $0.50, Terra는 $5이므로, 재시도를 거친 뒤에도 그 절감이 유지되는지는 수용된 패치와 통과한 테스트로 판단하십시오.
Visual Understanding and Computer Use
Terra는 기술 도면 해석, 제품 이미지 매칭, 애플리케이션 화면에서의 행동에 맞춰 설계되었습니다. 이는 시각적 증거에서 소프트웨어 행동으로 이어지는 워크플로에 적합합니다.
대량 지원 분류, 추출, 답변 초안 작성에는 Haiku의 낮은 토큰 가격이 유용한 출발점입니다. 요청당 입력 2,000, 출력 300 토큰일 때, 10,000건의 비용은 캐싱, 일괄 할인, 추론 오버헤드, 도구 수수료를 제외하고, 공식 표준 요율 기준 Haiku $3.50, Terra $35입니다.
비즈니스 시스템 전반에서 실제 액션을 실행해야 하는 워크플로에는 Terra의 AutomationBench-AA 60% 대 Haiku 35%가 Terra 우선 테스트를 뒷받침합니다. 송장 확인, 대사, 애플리케이션의 조정된 업데이트처럼 높은 완료율이 더 높은 토큰 단가를 정당화할 수 있는 사례입니다.
Long-Context Reasoning and Factual Reliability
Terra는 1.05M, Haiku는 1M 컨텍스트 토큰을 지원합니다. 입력 150,000, 출력 2,000 토큰에서 공식 표준 요율 예시는 각각 $0.160, $0.080입니다. 요청 비용뿐 아니라 증거 검색과 수용된 답변으로 선택하십시오. FAQ에는 긴 컨텍스트 평가 접근법을 설명합니다.
Is Claude Haiku 5.5 Faster Than GPT-6.1 Terra?
인용된 Max 비교에서 Haiku는 출력 처리량이 앞서고, Terra는 응답 시작이 더 빠릅니다. 아래 표는 스트리밍 속도, 응답 지연, 평가 작업에 소요된 추정 시간을 구분합니다.
세 가지 별도 지표가 중요합니다.
첫 토큰까지의 시간: 출력이 시작되기 전 사용자가 기다리는 시간
출력 처리량: 출력이 시작된 후 토큰이 생성되는 속도
엔드 투 엔드 작업 완료: 추론과 도구 실행을 포함해 모델이 전체 작업을 마치는 데 걸리는 시간
Claude Haiku 5.5는 출력이 시작된 후 약 2.57배 더 높은 처리량을 제공해 토큰 생성이 더 빠릅니다. 그러나 GPT-6.1 Terra는 첫 토큰 지연에서 93초의 이점을 가지며, 500토큰 응답을 약 90초 더 빨리 완료합니다.
차이는 추론 효율을 고려하면 더 흥미로워집니다. Haiku는 더 빠른 생성 속도에도 불구하고 Intelligence Index 작업당 추론 토큰을 약 4.4배 더 소비합니다. 가중 작업 디코딩 시간은 약간 더 짧지만, Terra의 더 낮은 초기 지연이 500토큰 테스트에서 더 빠른 응답으로 이어집니다.
비교 결과: 원시 생성 속도는 Haiku가 이기지만, Terra는 첫 토큰 지연, 고정 길이 응답 시간, 추론 토큰 효율에서 앞섭니다. 지연에 민감하고 추론 집약적인 상호작용에는 Terra가 더 적합하며, Haiku는 더 높은 토큰 처리량을 제공합니다.
End-to-End Task Completion
Haiku는 작업당 약 173K 추론 토큰을 사용하는 반면 Terra는 39K입니다. 그럼에도 이 스냅샷의 추정 작업 시간은 Haiku 598.04초, Terra 654.90초로 Haiku가 더 낮습니다. 처리량만으로 전체 지연 프로파일을 설명할 수 없습니다.
실제 운영 지연은 제공자, 서버 부하, 프롬프트 크기, 도구 실행, 추론 구성에 따라 달라집니다. 동일 실제 요청에서 p50과 p95를 측정한 뒤 결정하십시오.
작업 시간 수치는 토큰 사용량과 생성 속도에서 가중 디코딩 시간을 추정한 것으로, 첫 토큰 지연과 기타 오버헤드는 제외합니다. 응답 시간 측정과 평가 작업 추정치는 서로 다른 워크로드를 다룹니다.
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Cost
가격에서 두 모델은 가장 극적으로 차이 납니다.
Standard API Pricing
백만 토큰당 USD, 2026년 10월 28일 기준 확인. Haiku의 기본 요율은 100K 토큰까지의 프롬프트에 적용됩니다. 표에 기재된 CometAPI 기본 입력/출력 요율은 두 모델 모두 해당 공식 요율 대비 20% 낮습니다. Terra의 CometAPI 카탈로그에는 긴 컨텍스트 구간이나 캐시 읽기 요율이 별도로 기재되어 있지 않습니다. 미공개 구간에 표준 할인이 적용된다고 가정해서는 안 됩니다.
공식 요금과 CometAPI 요금은 별도의 제공자 경로를 설명합니다. 예산에는 선택한 경로의 청구 기준(입력, 출력, 캐시, 도구)을 사용하십시오. 아래 예시는 가정의 일관성을 위해 공식 표준 가격을 그대로 사용합니다.
Terra의 공식 장문 프롬프트 요율은 입력 272K 토큰을 초과할 때 적용되며, Haiku는 100K 프롬프트 토큰 초과 시 적용됩니다. 임계치를 넘는 순간 해당 요청에는 더 높은 구간 요율을 사용합니다. 아래 예시는 공식 표준 API 요율을 사용합니다.
100K 토큰까지의 프롬프트에서는, 캐싱·일괄 할인·기타 비용을 제외하면 Haiku의 공식 표준 입력/출력 토큰 가격이 Terra 대비 90% 낮습니다($0.10 / $0.50 vs $1 / $5, 백만 토큰당). 프롬프트가 더 길어지면 임계치가 달라 절감 폭이 변합니다.
Example: High-Volume Classification
매일 고객 메시지 10,000건을 처리하는 애플리케이션을 가정합니다. 각 요청은 입력 2,000, 출력 300 토큰을 사용하고 프롬프트 캐시는 없다고 가정합니다.
GPT-6.1 Terra: 요청당 입력 $0.0020, 출력 $0.0015로 총 $0.0035/요청, 10,000건이면 $35.00.
Claude Haiku 5.5: 요청당 입력 $0.0002, 출력 $0.00015로 총 $0.00035/요청, 10,000건이면 $3.50.
계산은 공식 표준 API 요율과 동일한 과금 토큰 수를 사용하며, 캐시 적중과 별도 과금 도구는 제외합니다.
이 워크로드에서 Haiku는 모델링된 API 비용을 90% 낮춥니다. 두 모델이 모두 허용 가능한 분류 정확도를 달성한다면, 토큰당 10배 비용을 지불할 경제적 이유는 거의 없습니다.
Example: Long-Document Analysis
프롬프트가 100K 토큰을 초과하면 계산이 달라집니다. 입력 150,000, 출력 2,000 토큰의 작업을 가정합니다.
GPT-6.1 Terra: 입력 150,000 토큰 $0.150, 출력 2,000 토큰 $0.010으로 총 $0.160/요청.
Claude Haiku 5.5: 동일 토큰 수에서 입력 $0.075, 출력 $0.005로 총 $0.080/요청. 프롬프트가 Haiku의 100K 토큰 임계치를 넘으므로 더 높은 긴 컨텍스트 요율이 적용됩니다.
이 합계는 공식 표준 API 요율을 사용하며, 캐싱과 별도 과금 도구는 제외합니다.
Haiku가 여전히 더 저렴하지만, 절감 폭은 90%에서 50%로 줄어듭니다.
입력 300,000, 출력 2,000 토큰에서는 적용되는 긴 컨텍스트 요율 기준으로 모델링된 합계가 대략 Terra $0.615, Haiku $0.155가 됩니다.
이 예시는 동일한 과금 토큰 수, 캐시 미적중, 추가 도구 비용 없음이 전제입니다. 실제 비용은 토크나이즈와 추론 토큰 소비에 따라 달라질 수 있습니다.
Why Cost per Successful Task Matters More Than Token Pricing
저렴한 모델이 전체 워크플로에서 반드시 더 저렴한 것은 아닙니다.
Haiku가 코딩 작업을 완료하려면 여러 번 재시도가 필요한 반면 Terra는 한 번에 성공한다고 가정해 보십시오. 추가 모델 호출, 도구 실행, 검증 시간은 Haiku의 가격 이점을 일부 상쇄할 수 있습니다.
반대로 둘 다 첫 시도에서 정확히 분류를 완료한다면, Haiku의 훨씬 낮은 토큰 요율은 분명한 상업적 이점이 됩니다.
성공한 작업당 비용 = 총 API 및 도구 비용 / 성공적으로 완료된 작업 수.
이 지표는 자율 에이전트에 사용할 모델을 선택할 때 백만 토큰당 가격보다 더 의미가 있습니다.
How to Choose
구체적 워크로드에 대한 평가로 올바른 선택이 명확해집니다.
까다로운 소프트웨어 에이전트에는 GPT-6.1 Terra를 선택하십시오. 독립 터미널 코딩 및 자동화 결과가 더 강하므로, 복잡한 코딩, 다단계 소프트웨어 작업, 실패 후 복구가 필요한 자율 워크플로의 출발점으로 적합합니다.
대규모 집중 업무에는 Claude Haiku 5.5를 선택하십시오. 고객 지원 분류, 문서 요약, 구조화 추출, 대량 서브에이전트 작업이 좋은 출발 워크로드입니다. 추가 재시도나 추론이 절감을 소모하지 않는 한 더 낮은 토큰 가격의 가치가 큽니다.
전문 지식 업무, 시각 인터페이스, 장문 문서에서는 둘 다 테스트하십시오. Haiku는 인용된 AA-Briefcase 평가에서 앞섰고, Terra의 시각 능력은 화면 기반 작업에 유효합니다. 어느 쪽도 보편적 승자를 확립하지는 못합니다. 실제 문서와 애플리케이션에서 증거 검색, 작업 완료, 총비용을 비교하십시오.
Where Can You Access GPT-6.1 Terra and Claude Haiku 5.5?
GPT-6.1 Terra는 OpenAI API, Claude Haiku 5.5는 Claude API를 통해 액세스할 수 있으며, CometAPI에서 공용 계정으로 비교할 수 있습니다. CometAPI는 OpenAI 호환 Chat Completions와 Responses 형식, Claude용 Anthropic Messages 형식을 제공합니다. 선택한 모델과 워크플로가 지원하는 엔드포인트를 선택하십시오. 추론 제어와 도구 지원은 해당 인터페이스를 따릅니다. 프로덕션 트래픽을 라우팅하기 전에 모델 카탈로그에서 최신 가용성과 과금을 확인하십시오.
Conclusion
주요 제약이 까다로운 자동화나 터미널 코딩이라면 Terra로 시작하십시오. 품질 목표를 충족하는 집중 대량 워크로드에서 비용을 낮추려면 Haiku로 시작하십시오. 시각 과제와 전문 지식 업무에서는 모델 포지셔닝으로 승자를 추정하기보다 대표 예시로 둘 다 테스트하십시오.
유효하지 않은 구조화 출력, 실패한 테스트, 거부된 도구 액션 같은 명확한 실패 신호를 사용하십시오. 일시적 네트워크 오류 재시도는 품질 실패와 분리하고, 재시도 횟수와 총 지출 상한을 설정하십시오. 모델을 전환하기 전에 간결한 작업 상태와 검증된 도구 결과를 전달해, 이미 성공한 액션을 반복하지 않고 이어서 진행할 수 있게 하십시오.
모델 마이그레이션에서 기존 프롬프트 캐시는 어떻게 처리해야 하나요?
캐시 항목이나 토큰 수가 그대로 이전된다고 가정하지 말고, 대상 모델에 맞춰 캐시를 재구축하고 측정하십시오. 프롬프트의 안정적 지침을 앞부분에 두고, 캐시 생성·캐시 읽기·비캐시 입력을 별도로 기록하십시오. 반복 지침이 많은 워크로드는 위의 비캐시 예시들과 다른 비용 순위를 가질 수 있습니다.
긴 컨텍스트 신뢰성은 어떻게 평가해야 하나요?
정답이 알려진 과제를 만들고, 근거가 되는 증거를 문서의 서로 다른 위치에 배치하십시오. 유사한 교란 요소와, 멀리 떨어진 구절을 결합해야 하는 요청을 포함하십시오. 실제 사용하는 컨텍스트 길이에서 근거 있는 답변, 놓친 증거, 조작된 참고를 추적하십시오. 광고된 컨텍스트 용량만으로 검색이나 추론 정확성이 보장되지는 않습니다.
동일 예산 Terra vs Haiku 테스트에는 무엇을 포함해야 하나요?
수용된 결과당 달러 예산을 설정하고, 추론 토큰, 재시도, 도구 비용, 검증 호출을 포함하십시오. 각 모델이 그 예산에 맞는 구성을 사용하도록 한 뒤, 동일한 보류 과제에서 성공률과 응답 시간 퍼센타일을 비교하십시오. 더 저렴한 모델에서의 추가 추론이 더 비싼 모델 한 번 호출보다 유용한지 드러납니다.
Specification
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Model ID
gpt-6.1-terra
claude-haiku-5-5
Context window
1,050,000 tokens
1,000,000 tokens
Maximum standard output
128,000 tokens
128,000 tokens
Input → output
텍스트 및 이미지 → 텍스트
텍스트 및 이미지 → 텍스트
Reasoning
없음, 낮음, 보통, 높음, 매우 높음, 최대
노력 제어가 가능한 적응형 사고
Default effort
보통
보통
API availability
OpenAI API; CometAPI
Claude API 및 클라우드 플랫폼; CometAPI
Base input / output per 1M tokens
$1 / $5
$0.10 / $0.50, 100K 토큰까지의 프롬프트
Architecture and parameter count
인용 출처에서 검증된 아키텍처 비교가 확립되지 않음
인용 출처에서 검증된 아키텍처 비교가 확립되지 않음
Benchmark
GPT-6.1 Terra (Xhigh)
Claude Haiku 5.5 (Max)
Winner
Intelligence Index
45
36
Terra
AutomationBench-AA
60%
35%
Terra
Terminal-Bench 4.0
46%
33%
Terra
FrontierCode 2.0
37%
35%
Terra
AA-Briefcase v1.1
1,333
1,576
Haiku
AA-Omniscience v1.1
29
12
Terra
Vendor-reported evaluation
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Terminal-Bench 4.0
50.3%
39.2%
OSWorld 2.1
전작 대비 개선 보고
72.4%, 오프라인 서브셋
Difficult-prompt factual error rate
최대 노력에서 4.3%
동일 테스트 미보고
Chartography
동일 테스트 미보고
46.4%, 도구 미사용
Humanity’s Last Exam
동일 테스트에서 직접 확립되지 않음
45.9%, 도구 미사용
Performance metric
GPT-6.1 Terra
Claude Haiku 5.5
Output throughput
91 tokens/s
234 tokens/s
Time to first token
233.43 seconds
326.69 seconds
End-to-end response time (500 tokens)
238.93 seconds
328.83 seconds
Reasoning tokens per Intelligence Index task
39K
173K
Intelligence Index task decoding time (excluding TTFT)
654.90 seconds
598.04 seconds
Pricing component
Terra — official
Terra API in CometAPI
Haiku — official
Haiku API in CometAPI
Base input / 1M tokens
$1.00
$0.80
$0.10
$0.08
Base output / 1M tokens
$5.00
$4.00
$0.50
$0.40
Base cached-input read / 1M tokens
$0.05
Not separately listed
$0.01
$0.008
Long-prompt threshold
More than 272K input tokens
Long-context tier not separately listed
More than 100K prompt tokens
More than 100K prompt tokens
Long-prompt input / 1M tokens
$2.00
Not separately listed
$0.50
$0.40
Long-prompt output / 1M tokens
$7.50
Not separately listed
$2.50
$2.00
Batch discount
50%
Not separately listed
50%
Not separately listed
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: 빠른 작업 선택 - CometAPI
