OpenAI: GPT-5.6 Terra (batch)

GPT-5.6 Terra는 OpenAI의 텍스트 모델이며, GPT-5.6 시리즈의 일부입니다. 그 시리즈 안에서 중간에 위치하는데, OpenAI는 이를 플래그십 Sol 등급과 비용 효율적인 Luna 등급 사이에 자리한 균형형 모델이라고 설명합니다. 배치 변형은 여기에서 노출되는 버전이며, api14의 모델 id는 openai/gpt-5.6-terra:batch입니다. 지식 컷오프는 2026-02-16입니다.

Terra는 텍스트, 이미지, 파일을 입력으로 받고 텍스트만 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,050,000 토큰으로, 전체 코드베이스나 긴 문서 집합, 또는 긴 대화 기록을 단일 요청에 담을 수 있을 만큼 충분히 크며, 최대 출력은 128,000 토큰입니다. 텍스트뿐 아니라 이미지와 파일도 받기 때문에 일반 프롬프트와 함께 스크린샷, 스캔한 페이지, 다이어그램, 업로드한 문서를 다룰 수 있습니다. 또한 추론을 지원합니다. reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 파라미터를 통해 모델이 내부적으로 얼마나 깊이 사고할지와 그 추론을 다시 사용자에게 표시할지를 제어할 수 있습니다.

이러한 기능은 상당히 넓은 실용적 용도를 가리킵니다. 일상적인 코딩이 첫 번째입니다. 코드 작성, 리뷰, 리팩터링을 할 수 있으며 전체 저장소가 컨텍스트 윈도우 안에 들어갑니다. 긴 입력에 대한 추론 작업도 같은 조합에서 나옵니다. 예를 들어 긴 계약서, 연구 논문, 로그 파일을 분석하거나 여러 문서에서 동시에 세부 정보를 끌어와야 하는 질문에 답하는 경우입니다. 이미지와 파일 입력 덕분에 스크린샷, 양식, PDF에서 구조화된 데이터를 추출하는 데에도 사용할 수 있습니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 모델이 어떤 도구를 호출할지 결정하고 코드가 파싱할 수 있는 스키마로 결과를 반환하는 에이전트 워크플로에 합리적으로 맞습니다.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id openai/gpt-5.6-terra:batch로 호출합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools, verbosity입니다. 실제로 이는 max_tokens로 출력 길이를 제한하고, reasoning_effort로 추론 깊이를 조정하고, response_format과 structured_outputs로 JSON 또는 스키마 준수 응답을 요청하고, tools와 tool_choice로 호출 가능한 함수를 정의하고, 재현 가능한 샘플링을 원할 때 seed를 사용할 수 있다는 뜻입니다. 엔드포인트가 OpenAI 호환이므로 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리는 base URL과 모델 id만 바꾸면 작동합니다.

한 가지 유념할 점은 Terra가 텍스트만 출력하므로 생성된 이미지, 오디오, 비디오가 필요하다면 올바른 선택이 아니라는 것입니다. 또한 워크로드가 대화형이라면 배치 변형을 표준 엔드포인트와 견줘 볼 가치가 있습니다. 배치 처리는 일반적으로 즉시 응답하기보다 제출하고 수집할 수 있는 작업을 겨냥하기 때문입니다. 균형형이 아니라 OpenAI의 최상위 등급이 필요하다면 시리즈에서 언급된 대안은 Sol 등급이고, 능력보다 비용 효율이 더 중요하다면 Luna가 다른 선택입니다.