GPT-6.1 Terraを解説:視覚推論・コンピューター操作・文章作成と、前世代からの料金変更

10月26日公開のGPT-6.1 Terraについて、105万トークンのコンテキスト、API料金、GPT-5.6 Terraとの仕様・費用比較、ツール呼び出し移行の要点を整理します。

OpenAIは2026年10月26日のAPI更新履歴で、GPT-6.1 Terraを公開しました。モデルIDはgpt-6.1-terraです。速度と効率を重視し、視覚推論、正確なコンピューター操作、明瞭で自然な文章作成を主な用途としています。

用途とともに料金も注目です。現在のStandard・短いコンテキスト向けテキスト料金は100万入力トークン当たり1ドル、出力5ドル。GPT-5.6 Terraのモデル資料にある2ドル、12ドルより低くなっています。ただし単価の低下率と、完了したタスク当たりの費用低下率は同じとは限りません。

本記事は2026年10月27日に確認したOpenAI公式資料に基づきます。TboxIOによる独立ベンチマークや速度実測は行っていません。費用例は公開単価からの計算で、実際の請求額ではありません。

何をするためのモデルか

公式例は、商品写真とカタログ項目の照合、技術図面の解釈・比較、アプリ画面上の操作、文章の下書きと修正です。画像や画面の細部を理解し、判断・操作・文章へ変換する点が共通しています。

ECチームなら似た商品の写真を正しく照合できるか、ソフトウェアチームならコントロールや状態表示、次の操作を認識できるかを評価できます。編集チームでは原意の保持や文章の自然さが評価対象です。これは公式用途から考えた評価案であり、全業界で検証済みの効果ではありません。

公式の役割分担ではGPT-6 Astraが最難関の推論・開発・専門業務、GPT-6.1 Solが能力と費用のバランス、Terraが視覚・画面操作・文章の効率、GPT-6 Lunaが焦点の定まった大量処理を担います。同じGPT-6系でもAstraやSolの成績をTerraに転用できません。

主要仕様:105万トークン、テキストと画像の入力

項目 GPT-6.1 Terra公式情報
APIモデルID gpt-6.1-terra
API更新履歴の公開日 2026年10月26日
コンテキストウィンドウ 1,050,000 tokens
最大出力 128,000 tokens
知識カットオフ 2026年6月1日
入力 テキスト、画像
出力 テキスト
音声・動画 モデルページでは非対応
推論強度 none、low、medium、high、xhigh、max。標準はmedium
ストリーミング・構造化出力 対応
ファインチューニング モデルページでは非対応
ツール呼び出し Responses APIが必要

コンテキスト容量と最大出力は別の制限であり、足し合わせたり、毎回その長さまで出力すると考えたりすべきではありません。知識カットオフとリアルタイム情報取得も別です。最新情報には適切な検索と出典確認が必要です。

画像を入力して文章を出すことと、モデル自体が画像を生成することは異なります。公式ツール一覧の画像生成はツールを使う機能です。ネイティブな入出力と外部ツールの能力を区別してください。

GPT-5.6 Terraとの比較:確認できる変化

項目 GPT-5.6 Terra GPT-6.1 Terra
公式の位置付け 知能と費用のバランス 効率的な視覚推論、正確な画面操作、自然な文章
コンテキスト 1,050,000 1,050,000
最大出力トークン 128,000 128,000
知識カットオフ 2026年2月16日 2026年6月1日
テキスト・画像入力/テキスト出力 対応 対応
推論強度 none〜max、標準medium none〜max、標準medium
Standard入力/100万トークン $2.00 $1.00
Standardキャッシュ入力/100万トークン $0.20 $0.05
Standard出力/100万トークン $12.00 $5.00

比較は確認日時点の各モデルページのStandardテキスト料金で、入力272Kトークン以下を前提とします。入力単価は50%、キャッシュ読み取りは75%、出力は約58.3%低下しています。品質向上率でも、全リクエストの節約保証でもありません。

コンテキストと最大出力は変わらず、「容量拡大」とは書けません。画像入力、コンピューター操作、ツール対応も、新ページに載っているだけで今回初追加とは言えません。同一タスクで品質、操作精度、遅延、総費用を検証することが重要です。

ベンチマークと速度について言えること

今回確認した公式更新履歴、Terraモデルページ、ガイドには、直接引用できるTerra専用の標準ベンチマーク表や固定tokens/sの数値はありません。そのためSWE、視覚理解、画面操作の点数や、前世代比何倍の速度といった数値は作りません。

公式の用途説明は評価項目を選ぶ助けになりますが、測定結果ではありません。モデルページの相対能力表示もOSWorldやSWE-benchの点数には換算できません。

固定した代表タスクを用意し、商品照合の正解率と誤照合、図面の寸法・記号の読み取り、画面操作の完了率・誤クリック・人の介入、文章の事実保持・制約遵守・自然さ・編集量を記録できます。全体時間、入出力トークン、ツール回数、再試行費用も合わせて測ります。

API料金:長い入力とキャッシュ書き込みに注意

以下は入力272Kトークン以下、Standard処理の100万テキストトークン当たりの米ドル料金です。

項目 GPT-6.1 Terra
通常入力 $1.00
キャッシュ読み取り $0.05
30分保持のキャッシュ書き込み $1.25
12時間保持のキャッシュ書き込み $2.50
出力 $5.00

読み取りが安くてもキャッシュ作成は無料ではありません。30分と12時間は保持期間の異なる選択肢です。共通プレフィックスの安定性、再利用回数、実際のヒット率で効果が変わります。

  • 入力が272Kトークンを超えると、リクエスト全体の入力・キャッシュ料金が2倍、出力が1.5倍になります。超えた部分だけへの加算ではありません。
  • モデルページではBatch・FlexがStandardより50%安く、Fastは2倍です。各処理の速度、待ち時間、利用条件は別途確認が必要です。
  • 該当する地域処理には10%の追加料金があり、実際のエンドポイントと条件で計算します。
  • 検索、コンテナ、ファイル検索などのツール料金は別途発生し得ます。複数ターンのエージェントでは繰り返し入力、ツール結果、再試行も増えるため、1回のQ&A見積もりとは異なります。

純粋なテキスト例として、通常入力10,000トークン、課金対象出力2,000トークン、キャッシュ・ツールなし、Standard短文脈の場合、GPT-6.1 Terraのモデル料金は約 $0.02。旧Terraの上記単価なら約 $0.044 で、この組み合わせでは約54.5%安くなります。

これはトークン数を固定した計算です。実際の推論では見える最終文章より課金対象出力が多い場合があり、usageの推論・出力消費を確認すべきです。画像も1枚同一料金とは限らず、このテキスト例にそのまま当てはめられません。

導入:ツール処理はResponses APIへ

公式はGPT-5.6 Terraからの移行時に、代表的な画像とワークフローを同じ推論強度で比較するよう勧めています。Chat Completionsでツールを呼んでいる場合は、そのリクエストをResponses APIへ移行します。両エンドポイントが公開情報にあっても、Chat Completionsで同じツール呼び出しが使えるとは限りません。

推論強度はnone、low、medium、high、xhigh、maxで標準mediumです。まずmediumを基準とし、品質向上が追加時間とトークンに見合う場合に上げます。低遅延用途では低い強度も評価できますが、noneやmaxが常に最善ではありません。

Responsesでのツール一覧にはWeb検索、ファイル検索、コードインタープリター、ホストされたshell、apply patch、Skills、コンピューター操作、MCP、ツール検索があります。対応しているだけで統合が完成するわけではなく、権限、環境、エラー処理、状態管理、結果確認はアプリ側の設計に依存します。

画面操作は実際のUIで試す必要があります。1枚のスクリーンショットを理解することと、多段階業務を完了することは別です。画面状態、スクロール位置、エラー表示が次の判断に影響します。

どのチームが移行を検討すべきか

商品写真、図面、アプリ画面、文章編集を多く扱うチームや、既存のGPT-5.6 Terra利用者には同条件比較の理由があります。単価低下は費用検証の根拠になりますが、人の修正や再試行が減るかは自分たちのタスクで測る必要があります。

最難関の開発、研究、長時間の専門推論なら、公式の役割に沿ってSolやAstraも比較してください。安いトークン単価だけで決めるべきではありません。API公開から、すべてのChatGPTプランのモデル選択画面で使えるとは推定できません。本記事で確認したのはAPIの公開と仕様です。

TboxIOの評価:明確な魅力は視覚・画面操作・文章作成への重点と、旧Terraより低い公開単価です。同条件での移行評価は妥当ですが、全タスクでより強い・速い・安いと断定する根拠にはなりません。

出典

情報源

公式発表、第三者のテスト、当サイトの実測を区別して表示します。

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