GPT-6.1 Terraとは？料金と使い分けの答え
GPT-6.1 Terraは、OpenAIが高速性と費用効率を重視して提供するモデルです。テキストと画像を入力でき、文章作成に加えて、商品画像と台帳の照合、技術図面の読み取り、アプリ画面の操作などを想定しています。ChatGPT WorkとCodexではPlus、Pro、Enterprise、Eduで利用でき、APIではgpt-6.1-terraを指定します。[1][2]
| 比較項目 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| 標準入力料金 / 100万トークン | 1ドル | 2ドル | 10ドル |
| 標準出力料金 / 100万トークン | 5ドル | 10ドル | 50ドル |
| コンテキスト | 105万トークン | 105万トークン | 105万トークン |
| 最大出力 | 12万8,000トークン | 12万8,000トークン | 12万8,000トークン |
| 公式の位置付け | 高速・効率重視 | 能力と費用の均衡 | 最も難しい仕事向け |
料金と仕様はOpenAIのモデル一覧で同じ条件を比較しました。TerraはSolより安い一方、モデル一覧は複雑な仕事の第一候補をSol、さらに難しい仕事をAstraとしています。安価だから常に置き換えられる、という関係ではありません。[3]
API料金はどこまで安くなる？
Terraの標準料金は入力100万トークン1ドル、キャッシュ済み入力0.05ドル、キャッシュ書き込み1.25ドル、出力5ドルです。たとえば1回の処理で入力100万、出力25万トークンを使うなら、単純計算は2.25ドルです。同じ量をSolの標準単価で処理すると4.5ドルになり、トークン量が同じならTerraは半額になります。[2][3]
ただし、この計算だけで導入費用は決まりません。
- 27万2,000トークンを超える入力では、リクエスト全体に長文向けの倍率がかかる
- Fast modeは標準料金の2倍、BatchとFlexは標準料金の半額
- コンピューター操作や検索などは、モデルのトークン料金とは別にツール料金が発生する場合がある
- 失敗して再実行すれば、安い単価でも1件を終える費用は増える
OpenAIのモデルページによると、長文入力では入力とキャッシュ料金が2倍、出力料金が1.5倍になります。105万トークンのコンテキストは「同じ単価で最後まで使える量」ではありません。見積もりには代表的な入力長、キャッシュ率、再試行、ツール呼び出しを含めます。[2]
コンピューター操作とコーディングはどこまで確認された？
OpenAIは業務ソフトを使う能力を測るAgents’ Last Examで、Terraのmediumが旧GPT-5.6 Terraより15ポイント高く、費用は約3分の1だったと説明しています。コマンドラインの作業を測るTerminal-Bench 4.0では、max設定で50.3％、旧モデルは21.5％でした。難しいプロンプトでの社内測定では、low設定の誤り率が53.6％から16.7％に下がったとしています。これらはOpenAIが選んだ条件での測定であり、個別企業の業務成果ではありません。[1]
外部の確認例として、データ可視化企業Plotlyは公開当日に自社のデータ分析試験43問を実行しました。Terraは40問に合格し、全試験の費用は1.31ドル、1問の典型的な処理時間は15秒だったと報告しています。一方で、隠した異常パターン2件を見逃し、気候要因を問う問題では原因を確定できませんでした。[4]
この外部テストもPlotlyの問題セットと実行環境に限られます。OpenAIの「画面操作に強い」という主張を全面的に証明するものではありませんが、費用と速さだけでなく、見逃した種類まで公開されている点は導入テストの参考になります。
Terra、Sol、Lunaをどう使い分ける？
Terraが向くのは、画像や画面を読み、定型的な操作を数多く終える仕事です。請求書から会計システムへの転記、商品写真とカタログの照合、決まった様式の資料作成などが候補になります。最初から全件を任せず、失敗時に戻せる小さな範囲で試します。
SolやAstraを残すべきなのは、複雑な設計判断、長い調査、難しいコード修正など、誤りの影響が大きく、再試行で安さが消えやすい仕事です。OpenAI自身も、最も複雑なコーディングではSolとAstraを選ぶよう案内しています。Lunaはさらに費用を抑えたい、範囲の狭い大量処理の候補です。[1][3]
導入では同じ20〜50件をTerraと現在のモデルに処理させ、次の指標を比べます。
- 人の修正なしで完了した割合
- 1件あたりの入力・出力・ツール料金
- 再試行と人の確認を含む所要時間
- 見逃し、誤入力、権限外操作の件数
- 失敗後に安全に停止・復旧できた割合
開発用途ではCodexの利用上限とリセットの記事と合わせて、モデルのAPI単価と製品プランの利用枠を分けて確認してください。クラウド経由の提供条件はOpenAIモデルをGoogle Cloudで使う条件でも整理しています。旧世代との価格差を見る場合は、GPT-5.6 SolとClaude Fable 5の比較が参考になります。
導入前に残る確認点
Terraの知識カットオフは2026年6月1日です。最新の社内規程、価格、顧客情報を知っているわけではありません。必要なデータを渡す仕組みと、操作できる権限の範囲を別に設計します。ツール呼び出しにはResponses APIが必要で、ファインチューニングは非対応です。[2]
安全性についてOpenAIは、Terraが同社Preparedness Frameworkのサイバー分野でCriticalのしきい値に達したとしています。これは「どの業務でも安全」という認定ではなく、より厳しい保護策を適用する能力水準の評価です。システムカードは公開判断に使った社内評価と対策を説明しています。[5]
本番では、閲覧だけの権限から始め、書き込みや送信は承認を挟みます。モデルを替えたら、平均点だけでなく、見逃してはいけない例で失敗しないかを再評価します。公表値はモデル選定の入口であり、自社の業務テストの代わりにはなりません。
まとめ
- GPT-6.1 Terraの標準API料金は入力100万トークン1ドル、出力5ドルで、同じトークン量ならSolの半額。ただし長文倍率、ツール料金、再試行を含めて比較する。
- OpenAIは画面操作とコーディングの改善を示し、Plotlyの43問テストでも40問に合格した。一方で見逃しもあり、特定条件の結果を一般化できない。
- 定型的な画像・画面処理はTerra、複雑な判断はSolやAstraを候補にし、完了率、総費用、人の修正、権限外操作を同じ業務で測る。
出典・参考
- OpenAI「Introducing GPT-6.1 Terra」（2026年10月26日公開、2026年10月28日確認）
- OpenAI API「GPT-6.1 Terra Model」（2026年10月28日確認）
- OpenAI API「Models」（2026年10月28日確認）
- Plotly「GPT-6.1 Terra Benchmark Results for Data Analysis」（2026年10月26日公開、2026年10月28日確認）
- OpenAI Deployment Safety Hub「Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra」（2026年10月26日公開、2026年10月28日確認）
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