GPT-6.1 TerraはGPT-6シリーズの中位モデル
2026年10月26日にOpenAIが発表したGPT-6.1 Terraは、GPT-6シリーズの4モデルのうちAPI料金が上から3番目の中位モデルです。また、上位にはGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solがあり下位にはGPT-6 Lunaがあります。
前のモデルはGPT-5.6 Terraで、OpenAIは大きく性能を伸ばした後継モデルと位置づけています。OpenAIが強みとしているのは、次の3つです。
- 画像を細かく理解する力
- 正確な画面操作
- 明快で自然な文章
画面操作はコンピューター操作とも呼ばれ、AIが画面を見ながらクリックや文字入力を進める機能のことです。APIでは最大105万トークンを読み込むことができ、入力はテキストと画像に対応しています。
GPT-6シリーズ4モデルの位置づけ
OpenAIの発表とAPI料金表（2026年10月29日時点）による。
Terraは図面の読み取りやフォーム入力が得意
OpenAIは得意な作業の例として、次の4つを出しています。 いずれもパソコンで日常的に行う作業です。
- 提案書の下書き
- 技術図面の読み取り
- フォーム入力
- 動画編集
件数の多い作業の例としては、届いた請求書から明細を読み取って会計ソフトへ入力する処理も紹介されています。OpenAIは、料金が下がったことでこうした大量の処理を自動化しやすくなったとしています。
ChatGPT WorkとCodex、APIで利用可能
発表日から、Plus・Pro・Enterprise・Eduの全ユーザーがChatGPT WorkとCodexでGPT-6.1 Terraを使うことができます。 開発者はOpenAI APIで、モデル名「gpt-6.1-terra」を指定して呼び出します。無料プランとBusinessは、発表で提供先に含まれていません。
ChatGPT WorkとCodexでは、同じ利用上限でもGPT-5.6 Terraより多くの作業をこなすことができます。GPT-6.1 SolやGPT-6 Astraと比較すると、その差はさらに大きくなります。上位モデルで利用上限に届きやすい人は、普段の作業をTerraに切り替えると上限まで余裕ができるでしょう。
Starting today, GPT-6.1 Terra is available to all Plus, Pro, Enterprise, and Edu users in ChatGPT Work and Codex. Developers can also access it through the OpenAI API as gpt-6.1-terra. — 提供範囲とAPIのモデル名に関する記述より公式情報を見る →
GPT-6.1 Terraの料金はSolの半額
GPT-6.1 TerraのAPI料金は、100万トークンあたり入力1ドル（約158円）、出力5ドル（約790円）です。 トークンとは、AIモデルが文章を処理する時の最小単位のことで、料金はこの数に応じて変わります。GPT-6.1 Solの半額で、GPT-6 Astraと比較すると1/10の料金です。
一度読み込ませた内容を再利用する入力（キャッシュ）は、0.05ドル（約7.9円）です。前のモデルのGPT-5.6 Terraは入力2ドル（約316円）・出力12ドル（約1,896円）だったため、入力は半額に、出力は約58%安くなりました。
API料金をAstra・Sol・Lunaと比較
GPT-6シリーズの4モデルと前のモデルを並べると、TerraはLunaに次いで料金が安いモデルです。 入力と出力の料金は次の図のとおりです。
GPT-6.1 Terraと他モデルのAPI料金
OpenAIのAPI料金表とモデルページ（2026年10月29日時点）による。100万トークンあたりの標準料金で、単位は米ドル。棒の高さは最大値を100とした比。
GPT-6 AstraGPT-6.1 SolGPT-5.6 TerraGPT-6.1 TerraGPT-6 LunaGPT-6 AstraGPT-5.6 TerraGPT-6.1 SolGPT-6.1 TerraGPT-6 Luna1回の費用に換算すると、差がはっきりします。10万トークンの資料を読み込ませて1万トークンの文章を書かせた場合の費用は、次の図のとおりです。
10万トークンを読み込ませて1万トークンを書かせる1回の費用
OpenAIのAPI料金表にある標準料金から計算。単位は米ドル。棒の高さは最大値を100とした比。
同じ処理を1日1,000回繰り返すと、Solでは300ドル（約4万7,388円）になり、Terraでは150ドル（約2万3,694円）に収まります。件数が多いほど、料金の差は大きくなります。
Standard API pricing is $1 per million input tokens, $0.05 per million cached input tokens, and $5 per million output tokens. — 標準のAPI料金に関する記述より公式情報を見る →
272Kトークンを超える入力とFastモードは割増料金
1回の入力が27万2,000トークンを超えるリクエストは、リクエスト全体で入力とキャッシュの単価が2倍に、出力の単価が1.5倍になります。 長い資料を一度に読み込ませる使い方なら、272Kの手前で分けて送信すると割増を避けることができます。
速さを優先するFastモードは、標準料金の2倍です。データを処理する地域を指定すると、10%が上乗せされます。反対にBatchとFlexは標準の半額で、結果を急がない大量の処理なら費用を抑えることができます。
Prompts with more than 272K input tokens are priced at 2x input and cache rates and 1.5x output for the full request. Batch and Flex prices are 50% lower than Standard. — 長い入力とBatch・Flexの料金に関する記述より公式情報を見る →
GPT-5.6 Terraから性能はどれだけ上がった？
GPT-6.1 Terraは、画面操作・事実の正確さ・コーディングの各試験で、前のモデルのGPT-5.6 Terraを上回りました。 処理も速く、作業を終えるまでの時間はGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solの1/3未満です。数字はいずれもOpenAIが自社で実施した評価の結果です。
GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Terraの試験結果
OpenAIの発表（2026年10月26日）による自社評価。棒は0〜100の割合（%）。誤り率は低いほど良く、正答率は高いほど良い。
実務の操作試験でAstraと同等、単価は1/10
Agents' Last Examで、GPT-6.1 TerraはGPT-5.6 Terraより15ポイント高い成績を、約1/3の費用で出しました。 Agents' Last Examは、専門職の作業でAIの画面操作を測る試験です。課題の例は次の2つです。
- 建築図面から3Dモデルを作る
- アニメ映画を1カットずつ確認し、修復チーム向けにタイムコード付きの記録を作る
この結果は、推論の度合いをmediumにしたときのものです。推論の度合いは回答の前にどれだけ考えさせるかの設定のことで、APIではnoneからmaxまでの6段階で選ぶことができます。
同じmediumで、最上位のGPT-6 Astraと同等の成績を、トークン単価1/10で出しています。最も深く考えさせるmaxでは、AnthropicのClaude Opus 5.5と比較してトークン効率が3倍超、トークン単価は1/4で、作業1件あたりの費用は約1/9でした。
画像の理解力を測るMMMU-Proでも、すべての推論の度合いでGPT-5.6 Terraを上回り、AstraやSolに近い点数をはるかに低い費用で出しています。デスクトップアプリを使う複数手順の作業を測るOSWorld 2.1では、mediumでGPT-5.6 Terraの最高点を超えました。
At medium reasoning effort, GPT-6.1 Terra scores 15 percentage points higher than GPT-5.6 Terra at about one-third the cost. It even performs on par with GPT-6 Astra at only one-tenth its price per token. — Agents' Last Examの結果に関する記述より公式情報を見る →
誤り率は53.6%から16.7%へ低下
誤りを誘うプロンプトを集めたOpenAIの社内試験で、lowの設定の誤り率は53.6%（GPT-5.6 Terra）から16.7%に下がっています。つまり下げ幅は約37ポイントで、誤った回答の割合は1/3以下になりました。
最も深く考えさせるmaxでも18ポイント改善し、誤り率4.3%はAstraやSolとほぼ同じ水準です。事実の正確さが求められる作業では、推論の度合いを上げると誤りを減らすことができます。
On our internal benchmark of error-inducing prompts, the error rate at low reasoning effort fell from 53.6% with GPT-5.6 Terra to 16.7% with GPT-6.1 Terra, a drop of nearly 37 percentage points. — 誤り率の変化に関する記述より公式情報を見る →
コーディングの正答率はGPT-5.6 Terraの2倍超
コマンドライン上で課題を解くTerminal-Bench 4.0で、GPT-6.1 Terraはmaxの設定で50.3%の課題を解きました。 GPT-5.6 Terraの公表値は21.5%で、正答率は2倍を超えています。課題には、読み込みの途中でレイアウトがずれるWebページを修正する作業などが含まれます。
コードで科学研究の作業を進めるTerminal-Bench-Science 0.1では、Solを上回る成績を、より低い費用で出しました。Claude Opus 5.5との差は5ポイント以内で、推定費用はOpus 5.5の1/5未満です。
At maximum reasoning effort, GPT‑6.1 Terra solves 50.3% of tasks, more than double GPT‑5.6 Terra’s published score of 21.5%. — Terminal-Bench 4.0の結果に関する記述より公式情報を見る →
安全面ではAstraの保護策を引き継ぐ
GPT-6.1 Terraは、OpenAIの安全基準であるPreparedness Frameworkで、サイバーセキュリティ分野の能力がCriticalの基準に達しています。 あわせて、GPT-6 Astra向けに作られた保護策をそのまま引き継いでいます。
OpenAIの評価では、GPT-5.6 Terraより指示された範囲から外れにくく、できないことや作業の妨げになる要因を、ユーザーへ正直に伝えやすくなりました。プロンプトインジェクションは、Webページや文書に隠したプロンプトでAIの作業をそらす攻撃のことで、GPT-6.1 TerraはOpenAIの試験でこの攻撃に強い耐性を見せました。
GPT‑6.1 Terra meets the Critical threshold in cybersecurity under our Preparedness Framework, and maintains the protections developed for GPT‑6 Astra. — サイバー分野の安全基準に関する記述より公式情報を見る →
GPT-6.1 TerraとSolはどう使い分ける？
件数の多い定型作業や画面操作はTerraに、最も複雑なコーディングはSolかAstraに回すのが、OpenAIの発表に沿った使い分けです。 Terraの料金はSolの半額で、画面操作の試験ではAstraと同等の成績を出しています。作業ごとの選び方は次のとおりです。
作業別に選ぶGPT-6のモデル
OpenAIの発表（2026年10月26日）に出てくる作業例と、使い分けの記述による。
| 作業 | 選ぶモデル |
|---|---|
| 請求書の読み取りと会計ソフトへの入力 | GPT-6.1 Terra |
| フォーム入力などのアプリ操作 | GPT-6.1 Terra |
| 提案書の下書き、技術図面の読み取り | GPT-6.1 Terra |
| 最も複雑なコーディング | GPT-6.1 Sol／GPT-6 Astra |
大量の定型作業やアプリ操作はTerraが適している
請求書から明細を会計ソフトへ入力する作業やフォームへの記入、提案書の下書きといった作業には、Terraが適しています。 どれもOpenAIが例に出した作業で、1件あたりの単価が下がるほど自動化の効果が大きくなります。
ChatGPT WorkやCodexでも、同じ利用上限でこなせる作業はTerraのほうが多くなります。毎日の作業をTerraに任せれば、Solの利用上限を難しい作業のために残しておくことができます。
Its standard API prices are 50% lower than those of GPT-5.6 Terra and GPT-6.1 Sol, making it practical for developers to automate high-volume work, like reading incoming invoices and entering their details into accounting software. — 料金と大量の作業の自動化に関する記述より公式情報を見る →
複雑なコーディングはSolかAstraを選ぶ
最も複雑なコーディングには、TerraではなくGPT-6.1 SolかGPT-6 Astraを選びましょう。OpenAIも発表の中で、SolとAstraのほうが適しているとしています。ただし、Terminal-Bench 4.0で正答率を50.3%まで伸ばしたTerraでも、最も難しいコーディングは上位モデルに任せる位置づけです。
コーディングでもまずTerraに任せ、期待どおりに動作しなかった作業だけをSolへ回す方法があります。すべてをSolで処理するより、費用を抑えることができます。
For the most complex coding tasks, GPT-6.1 Sol and GPT-6 Astra remain the better choice. — 複雑なコーディングでのモデルの選び方に関する記述より公式情報を見る →
普段の作業はTerra、難しい作業だけSolへ回す
GPT-6.1 Terraは、推論の度合いをmaxまで上げると、Solとほぼ同じ正確さを、Solの半額となるトークン単価で得ることができるモデルです。 maxでの誤り率4.3%はSolとほぼ同じ水準で、OpenAIの発表では作業を終える速さもSolの3倍を超えています。正確さが求められる作業でも、Solへ切り替える前にTerraで推論の度合いを上げる方法があります。
前のモデルのGPT-5.6 Terraから乗り換えると、入力の料金は半分に下がります。出力の料金も約58%下がり、OpenAIが公表した試験ではいずれもGPT-5.6 Terraを上回っています。
Businessプランは発表の提供先に含まれておらず、ChatGPTで選ぶことができるかどうかは分かっていません。Businessで確実に使うには、APIからモデル名を指定して呼び出します。
FAQ
- GPT-6.1 Terraは無料で使えますか？
- 無料プランは提供先に含まれていません。ChatGPTでは、Plus・Pro・Enterprise・EduのユーザーがChatGPT WorkとCodexで使うことができます。APIは従量課金で、100万トークンあたり入力1ドル（約158円）・出力5ドル（約790円）です。
- ChatGPTの通常のチャットでGPT-6.1 Terraを使えますか？
- 発表で提供先になっているのは、ChatGPT WorkとCodexです。通常のチャットは提供先に含まれていません。
- APIでGPT-6.1 Terraを呼び出すモデル名は何ですか？
- モデル名は「gpt-6.1-terra」です。ツール呼び出しを使う場合は、Responses APIで呼び出す必要があります。
- GPT-5.6 TerraからGPT-6.1 Terraに乗り換えると、費用はどれだけ下がりますか？
- 100万トークンあたりの入力は2ドル（約316円）から1ドル（約158円）へ半額になり、出力は12ドル（約1,896円）から5ドル（約790円）へ約58%下がります。
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