OpenAI가 10월 26일(미국 시간) 새 모델 GPT-6.1 Terra를 내놨습니다. 무겁고 비싼 최상위 모델이 아니라 빠르고 값싼 쪽에 무게를 둔 업무용 모델이에요. API 표준 가격은 GPT-5.6 Terra나 GPT-6.1 Sol보다 50% 낮습니다. ChatGPT Work와 Codex에서도 바로 고를 수 있습니다.
오늘 하나만 본다면: GPT-6.1 Terra
OpenAI가 앞세운 건 세 가지입니다. 도면이나 이미지를 읽는 능력, 화면을 보며 마우스와 키보드로 앱을 다루는 컴퓨터 사용, 그리고 더 자연스러운 글쓰기예요. 발표 글은 제안서 쓰기, 기술 도면 읽기, 서식 채우기, 영상 편집을 예로 들었습니다. 들어온 송장을 읽어 회계 프로그램에 옮겨 적는 일처럼 같은 작업을 많이 되풀이하는 자동화를 염두에 둔 가격이라는 설명도 붙였어요.
API 모델 이름은 gpt-6.1-terra입니다. Responses API와 Chat Completions 양쪽에서 부를 수 있어요. 표준 가격은 입력 100만 토큰당 1달러, 캐시된 입력 0.05달러, 출력 5달러입니다.
ChatGPT에서는 Work나 Codex 화면의 모델 목록에서 GPT-6.1 Terra를 고르면 됩니다. 계정마다 차례로 열리는 중이에요. 요금제의 전체 사용 한도는 그대로인데, OpenAI는 같은 한도로 GPT-5.6 Terra보다 더 많은 일을 처리할 수 있다고 말합니다. 릴리스 노트를 보면 Plus·Pro 일부 사용자는 Work의 기본 Power 프리셋이 GPT-6.1 Sol(Light) 대신 GPT-6.1 Terra(Medium)로 잡혀 있을 수 있습니다.
쓸 수 있는 요금제는 출처마다 조금 다릅니다. 발표 글은 Plus, Pro, Enterprise, Edu를 꼽았는데 ChatGPT 릴리스 노트에는 Business까지 들어 있어요.
성적은 모두 OpenAI가 직접 잰 값입니다. 실무형 컴퓨터 사용 과제를 모은 Agents' Last Exam에서 중간 추론 강도로 GPT-5.6 Terra보다 15%포인트 높았고 비용은 약 3분의 1이었다고 해요. 터미널에서 코딩 문제를 푸는 Terminal-Bench 4.0에서는 최대 추론 강도로 50.3%를 풀었습니다. GPT-5.6 Terra(21.5%)의 두 배가 넘죠. 틀린 답을 끌어내도록 만든 자체 질문 모음에서는 낮은 추론 강도 오류율이 53.6%에서 16.7%로 내려갔습니다. 그래도 가장 복잡한 코딩은 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra가 낫다고 OpenAI 스스로 적어 두었어요.
GitHub Copilot에도 같은 날 들어왔습니다. 대상은 Copilot Pro, Pro+, Max, Business, Enterprise 사용자예요. VS Code, Copilot CLI, JetBrains IDE 같은 곳의 모델 선택기에서 고르면 되는데 순서대로 열리고 있습니다. 사용량 기반 과금에서는 OpenAI 정가로 셈합니다.
개발자라면: Workers AI의 GLM-5.3이 남의 요청 내용을 섞어 답했다
Cloudflare가 10월 26일 사고 보고서를 냈습니다. 8월 27일부터 9월 9일까지 Workers AI에서 GLM-5.3 모델(@cf/zai-org/glm-5.3)을 쓴 일부 고객이 엉뚱한 답을 받았어요. 바로 앞서 같은 모델에 들어온 다른 고객 요청의 내용이 섞여 있었던 겁니다. 이렇게 나간 응답은 155건이고 모두 681,280토큰보다 긴 프롬프트였습니다. 일부러 노린 흔적은 찾지 못했다고 해요. 다른 Workers AI 모델은 영향이 없었다고 Cloudflare는 확인했습니다.
원인은 두 가지가 겹친 데 있습니다. Cloudflare는 이 모델을 1,048,576토큰 컨텍스트로 열었지만 프롬프트를 처리하는 GPU의 KV 캐시 공간은 681,280토큰까지만 담을 수 있었어요. 여기에 추론 엔진 SGLang의 버그가 더해졌습니다. 공간에 들어가지 않는 요청을 오류로 돌려보내지 않고 1토큰짜리 요청으로 바꿔 넘긴 거예요. 그 바람에 답을 만드는 쪽 GPU는 이전 요청의 캐시가 남아 있는 메모리를 그대로 읽었습니다.
보안 연구자의 제보는 9월 8일에 들어왔습니다. Cloudflare는 다음 날 모델을 내리고 설정과 엔진을 고친 뒤 같은 날 다시 열었어요. 이번 공개는 연구자, SGLang 쪽과 날짜를 맞춘 공동 발표입니다.
SGLang을 prefill과 decode로 나눈 구성으로 직접 돌리는 팀이라면 챙길 게 있습니다. Cloudflare는 v0.5.22 이상으로 올리라고 권했어요. Workers AI API를 부르기만 하는 사용자가 따로 할 일은 보고서에 없습니다.
그 밖의 소식
Gemini API는 10월 26일부터 유료 티어 새 프로젝트의 Generate Content API 요청을 기본으로 저장합니다(store=true). 기존 프로젝트는 지금 설정이 그대로 유지돼요. 저장을 원하지 않으면 요청마다 store=false를 넣으면 됩니다. AI Studio의 Logs and Datasets 설정에서 Generate Content API 로깅을 꺼도 됩니다.
Claude Code 2.1.311은 작은 수정입니다. 표준 컨텍스트 세션에서 요청이 200K 토큰을 넘으면 "Usage credits required for 1M context"를 띄우고 멈추던 문제를 고쳤어요. 이제는 대화를 압축한 뒤 이어 갑니다.