GPT-6.1 Terraとは？API料金・速度・Solとの違いを解説

結論：定型的な知的作業を、Solの半額で処理する選択肢

GPT-6.1 Terraは、文章作成、視覚情報の理解、コンピューター操作など、日常的な業務タスク向けの推論モデルです。1,050,000トークンのコンテキストと128,000トークンの最大出力を持ち、テキストと画像を入力できます。APIのモデル名はgpt-6.1-terraです。

最大の特徴は価格です。標準APIは入力1ドル・出力5ドルで、GPT-6.1 Solの入力2ドル・出力10ドルに対して半額です。BatchまたはFlexならさらに50%引きになります。ただし、272Kを超える長文入力、Fast処理、長期キャッシュ書込には別の倍率があり、表示単価だけでは最終請求を見積もれません。

独立評価では生成速度が約90.9 tokens／秒と速い一方、最高のreasoning effortでは最初の出力までの時間が長い結果も出ています。したがって、低単価・高生成速度・低待ち時間を同じものとして扱わず、自社タスクで品質、TTFT、総処理時間、出力量を測る必要があります。

この節の一次情報：OpenAI公式｜GPT-6.1 Terra発表 ／ OpenAI公式｜GPT-6.1 Terra model docs

API料金：入力$1・出力$5、cache readは$0.05

2026年10月27日に確認した公式料金は、100万トークン当たり入力1ドル、キャッシュ読込0.05ドル、出力5ドルです。30分保持のキャッシュ書込は1.25ドル、12時間保持は2.50ドルです。Responses APIでtoolを使う場合は、検索や実行環境などの料金も別途確認します。

月間1億入力・2,000万出力をすべて標準料金で処理すると、入力100ドル＋出力100ドルで約200ドルです。同じ量をGPT-6.1 Solで処理する単純計算は約400ドルです。TerraをBatchまたはFlexで処理できれば50%引きで約100ドルになります。税、tool料金、再試行、キャッシュ書込は含みません。

入力1億のうち8,000万トークンがcache readとして成立する場合、通常入力2,000万で20ドル、cache readで4ドル、出力で100ドル、合計は約124ドルです。ただし、初回のcache write、TTL内の再利用、prefix一致が必要です。想定hit率ではなく、実際のbilling logで判断します。

この節の一次情報：OpenAI公式｜GPT-6.1 Terra pricing

長文では272K超から入力2倍・出力1.5倍

1M級のコンテキストを使えることと、同じ単価で1Mを送れることは別です。入力が272Kトークンを超えるrequestは、request全体に対して入力とcacheの料金が2倍、出力が1.5倍になります。長い会話やリポジトリを無条件に詰め込むと、単価だけでなくprefill時間も増えます。

実務では、検索で必要箇所を絞る、固定の指示や資料をprefixに寄せてcache hitを作る、過去会話を圧縮する、長文処理を複数段階に分ける、といった設計を先に検討します。1M contextはRAGや要約を不要にする機能ではなく、必要なときに広い情報を参照できる上限です。

仕組み：新しい推論モデルだが、アーキテクチャ詳細は非公開

TerraはOpenAIのGPT-6系列に属する独自モデルです。none、low、medium、high、xhigh、maxのreasoning effortを選べ、mediumが既定値です。streaming、function calling、structured outputsに対応し、web search、file search、code interpreter、shell、computer use、MCP、tool searchなどをResponses API経由で利用できます。

一方、パラメータ数、学習データの内訳、Mixture-of-Expertsの有無、推論時の内部構成、重みは公開されていません。したがって「新アーキテクチャ」と断定できる一次情報はありません。確認できるのは、API仕様、公開benchmark、提供機能、料金です。

fine-tuningは現時点で非対応です。knowledge cutoffは2026年6月1日です。最新情報が必要な処理では検索toolや社内検索を組み合わせ、モデルの内部知識だけに依存しない設計が必要です。

この節の一次情報：OpenAI公式｜モデル仕様と対応機能

公式性能：企業公表の数値として読む

OpenAIはAgents’ Last Examで、medium effortのTerraがGPT-5.6 Terraを15ポイント上回り、約3分の1のコストだったと説明しています。またGPT-6 Astraと同程度の結果を、トークン単価では10分の1で達成したとしています。速度については同評価でAstraとGPT-6.1 Solの3倍超とする説明です。

Terminal-Bench 4.0ではmax effortのTerraが50.3%、GPT-5.6 Terraが21.5%と公表されました。社内の事実性評価では、low effortのエラー率が53.6%から16.7%へ、max effortでは4.3%まで低下したとしています。

これらはOpenAIが選んだ設定・評価環境による企業公表値です。業務上の正確さ、tool成功率、日本語品質、p95・p99 latencyを保証するものではありません。特に同じ名称のbenchmarkでもprompt、tool、採点、制限時間が違えば比較結果は変わります。

この節の一次情報：OpenAI公式｜Introducing GPT-6.1 Terra

独立評価：90.9 tokens／秒でも、最初の応答は別指標

独立評価機関Artificial Analysisの公開直後の測定では、GPT-6.1 TerraのIntelligence Indexは48で、掲載221モデル中25位でした。生成速度は約90.9 tokens／秒、同機関の1タスク当たり推定コストは0.40ドルです。出力量は評価全体で約1.30億トークンと、比較対象の中央値約8,100万より多くなりました。

非推論設定ではTTFT（最初のトークンまで）が約1.27秒と測定された一方、max effortでは約189.33秒でした。90.9 tokens／秒は生成が始まった後の速度であり、ユーザーが最初の答えを見るまでの時間ではありません。高いeffortほど品質と待ち時間、reasoning tokensのトレードオフを検証します。

公開当日の独立測定は有用ですが、provider、混雑、prompt、設定、モデル更新で変わります。固定値ではなく、初期の外部観測として扱うべきです。

この節の一次情報：Artificial Analysis｜GPT-6.1 Terra launch results

Sol・Luna・旧Terraとの違い

Terraは、OpenAIのAPIラインアップでは日常的な業務処理を担うworkhorseに位置づけられます。GPT-6.1 Solは複雑なcodingや長時間agentを重視し、標準単価はTerraの2倍です。GPT-6 Lunaは入力0.10ドル・出力0.50ドルでさらに安く、大量の分類や抽出のような小型モデルで品質を満たせる処理が候補です。

旧GPT-5.6 Terraに対しては、OpenAIが標準APIを50%低価格化したと説明しています。ただし、旧モデルとのbenchmark差はOpenAI公表値が中心です。モデル移行では同じpromptで正解率、出力形式、拒否、tool call、token量を比較し、aliasを無検証で切り替えません。

最初の振り分けは、Lunaで品質下限を満たすか、Terraでroutineなagentを安定させられるか、Solが難しいcodingや長時間処理で再試行を減らすか、の順で十分です。最も高性能なモデルを全requestへ使う必要はありません。

この節の一次情報：OpenAI公式｜GPT-6.1 Terra ／ OpenAI公式｜GPT-6.1 Sol

用途・海外展開と導入時の注意点

想定用途は、請求書やフォームの処理、技術図面の理解、提案書や業務文書の作成、コードベースの調査、複数の業務システムを操作するagentです。Amazon Web Servicesも2026年10月26日にAmazon Bedrockで一般提供を開始し、企業向けのアクセス制御や監査機能と組み合わせられると案内しています。

ただし、公開時点で確認できる用途の多くはOpenAIやAWSが示した例であり、独立した企業が本番運用で削減した金額や障害率はまだ十分に公開されていません。Human-in-the-loopのcomputer useでは、購入、送信、削除、権限変更の前に確認を入れ、操作ログとrollback手段を持たせます。

導入前に、代表データ100〜500件で正解率、schema準拠率、tool成功率、input/output/cache/reasoning tokens、TTFT、総処理時間、retry、人手修正時間を記録します。成功1件当たり原価でSol、Luna、現行モデルと比較し、reasoning effortとtierをタスク別に固定します。

• 向く：大量の文書・画面・画像を含む、採点可能な業務フロー
• 向く：Solでは過剰だが、Lunaではtool成功率が不足する処理
• 向かない：最小コストだけを優先する単純分類・抽出
• 向かない：無人で不可逆な操作を実行するcomputer use
• 未検証：日本語の長文業務、p99 latency、混雑時の速度、本番の障害率
• 未検証：公開例を超える第三者の大規模導入効果

この節の一次情報：AWS公式｜GPT-6.1 Terra on Amazon Bedrock

FAQ

Q. GPT-6.1 TerraのAPI料金はいくらですか？　A. 2026年10月27日時点で、入力1ドル、cache read 0.05ドル、出力5ドル／100万トークンです。cache write、tool、Fast、Regional、長文割増は別条件です。

Q. GPT-6.1 Solより安いですか？　A. 標準の入力・出力・cache readはいずれも半額です。ただし、同じタスク成功率、出力量、retry回数になるとは限らないため、成功1件当たり原価で比較します。

Q. 1Mコンテキストを同じ料金で使えますか？　A. いいえ。272Kを超える入力はrequest全体で入力とcacheが2倍、出力が1.5倍になります。

Q. 速度はSolの3倍ですか？　A. OpenAIは特定のAgents’ Last Exam評価で3倍超と説明しています。独立評価の生成速度は約90.9 tokens／秒ですが、promptやeffortでTTFTは大きく変わります。

Q. Batch APIを使えますか？　A. はい。BatchとFlexは標準料金の50%です。リアルタイム応答が不要な評価、文書変換、夜間処理などで検討します。

Q. fine-tuningできますか？　A. 2026年10月27日時点では非対応です。prompt、retrieval、tool設計と評価データの整備を先に行います。

Q. すぐ本番モデルを置き換えるべきですか？　A. いいえ。shadow trafficまたは一部routeで回帰テストし、正解率、tool成功、latency、token量、拒否率を確認して段階的に移行します。