|

GPT-6.1 Terraは前世代から何が進化した？価格半減、知能スコア＋6点を4つの観点から比較

ByShark
GPT-6.1 Terraは前世代から何が進化した？価格半減、知能スコア＋6点を4つの観点から比較

著者注：GPT-6.1 TerraとGPT-5.6 Terraの仕様、価格、独立評価、公式ベンチマークを比較し、乗り換えるべきかどうかの判断基準と移行チェックリストを紹介します。

GPT-6.1 Terraは、単に「一段と高性能になった」モデルではありません。変化をまとめると、コンテキストはそのまま、価格は半額、知能スコアは42から48に向上する一方、出力速度は135 t/sから91 t/sに低下しています。2世代の仕様はほぼ変わらず、違いはコストパフォーマンスにあります。

これは「一長一短」とまとめるだけの比較記事ではありません。 データは出典ごとに分けています。パラメーターと価格はOpenAIの公式モデルページ、独立評価はArtificial Analysis、性能向上に関する情報は公式発表ブログから引用しています。各表に出典を明記し、メーカー公表値と第三者による実測値を混同しないようにしています。

この記事のポイント：読み終えると、自社の業務でGPT-5.6 TerraからGPT-6.1 Terraに乗り換えるべきか判断できるほか、移行時に変更する箇所や、変更後に確認すべき項目も把握できます。

gpt-6-1-terra-vs-gpt-5-6-terra-comparison-ja-image-0

GPT-6.1 Terra と GPT-5.6 Terra の主な違い：仕様と価格

まずは基本スペックを見てみましょう。以下のデータはOpenAI公式のモデルページと料金ページ（2026-10-27取得）に基づいています。料金はすべて100万トークンあたりの米ドルです。

項目 GPT-5.6 Terra GPT-6.1 Terra 変化
モデルID gpt-5.6-terra gpt-6.1-terra 名称のみ変更
コンテキストウィンドウ 1,050,000 1,050,000 変更なし
1回あたりの最大入力 922,000 922,000 変更なし
最大出力 128,000 128,000 変更なし
知識カットオフ 2026-02-16 2026-06-01 約3か月半延長
入力モダリティ text + image text + image 変更なし
推論レベル reasoning.effort none / low / medium / high / xhigh / max none / low / medium / high / xhigh / max 変更なし
入力 $2.00 $1.00 -50%
出力 $12.00 $5.00 約 -58%
キャッシュ読み取り $0.20 $0.05 -75%
キャッシュ書き込み 個別料金なし。入力料金の1.25倍（$2.50） 30分 $1.25 / 12時間 $2.50 短時間の書き込みは半額

この表からわかるのは、GPT-6.1 Terraでは容量がまったく拡張されていないということです。コンテキスト、入力上限、出力上限、モダリティ、推論レベルは、すべて前世代から据え置きです。実際に変わったのは、4項目の料金と知識カットオフ日です。公式ブログによると、GPT-6.1 Terraの標準API料金は、GPT-5.6 TerraおよびGPT-6.1 Solより50%安くなっています。

キャッシュ書き込みの料金変更については、個別に説明しておきましょう。前世代には独立した書き込み料金がなく、入力料金の1.25倍で計算されていました。GPT-6.1 Terraでは、キャッシュの保持時間に応じた料金体系に変わり、30分プランは$1.25、12時間プランは$2.50です。キャッシュを1回のセッション中だけ保持すればよい場合は、30分プランで十分です。

OpenAIが公式に公開した4つのモデルの料金カード：GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6.1 Terra、GPT-6 Lunaの入力、キャッシュ読み取り、出力の単価

図1：OpenAIの発表動画に登場する4つのモデルの料金カード。上から入力料金、キャッシュ読み取り料金、出力料金です。TerraはSolとLunaの中間に位置し、Solの半額、Lunaの10倍の価格です。出典：OpenAI公式発表（2026-10-26）。

GPT-6.1 Terraの長コンテキスト段階料金

どちらの世代にも長コンテキスト時の追加料金があり、適用条件も同じです。1回のリクエストで入力が272Kトークンを超えると、超過分だけでなく、リクエスト全体に第2段階の料金が適用されます。

GPT-5.6 Terraでは、入力が2倍、出力が1.5倍となり、換算すると入力は約$4.00、出力は約$18.00です。GPT-6.1 Terraも同じ倍率で、第2段階の料金は入力$2.00、出力$7.50、キャッシュ読み取り$0.10です。つまり、長コンテキストの場合でも、新世代の単価は前世代の約半分です。

また、BatchモードとFlexモードはどちらの世代も半額、Fastモードはどちらも2倍で、この部分のルールに変更はありません。

gpt-6-1-terra-vs-gpt-5-6-terra-comparison-ja-image-1

🎯 プラットフォームについて：2026-10-27時点で、APIYI（apiyi.com）では gpt-6.1-sol を提供しています。gpt-6.1-terra については、本日提供を開始する予定です。APIYIで提供中の同世代モデルは、入力、出力、キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込みの4項目すべてで、OpenAI公式サイトと同じ料金です。具体的なモデル名と料金は、プラットフォームのモデル一覧をご確認ください。この記事では、APIYIでのTerraの料金は掲載していません。

GPT-6.1 Terraの性能比較：第三者による独立評価と公式発表値

このセクションは2つに分けています。データの信頼性が異なるためです。第三者による独立評価は、外部機関が統一された方法で測定しているため、モデル間の比較が可能です。一方、公式発表のベンチマークはメーカーが公表したもので、テストの選定や設定もメーカー次第です。これらの数値は、現時点で独立した機関による再現検証を受けていません。

第三者による独立評価：Artificial Analysisの評価

以下のデータは Artificial Analysis を出典としています（2026-10-27取得）。Intelligence Indexは総合的な知能スコア、タスクあたりのコストは評価スイートの平均的なタスクを1つ実行する際の費用です。

モデル Intelligence Index 全体順位 タスクあたりのコスト 出力速度
GPT-6.1 Terra 48 25位 / 221 $0.40 91 t/s
GPT-5.6 Terra 42 53位 $1.40 135.4 t/s
GPT-6.1 Sol 52 13位 $0.72 69.4 t/s
GPT-6 Astra 53 8位 $3.26 67.8 t/s
Claude Opus 5.5（Max） 58 1位 $5.98 —

GPT-6.1 Terraの各推論レベルにおけるIndexは、Non-reasoningが33、Lowが36、Mediumが41、Highが44、Xhighが45、Maxが48です。Mediumの41点は、前世代の最高レベルである42点にすでに迫っています。

この表から読み取れるポイントは3つあります。第一に、GPT-6.1 Terraは前世代より6点高く、タスクあたりのコストは約3.5分の1に下がっており、コストパフォーマンスが大きく向上しています。第二に、GPT-6.1 Solとは依然として4点差があり、最高スコアのClaude Opus 5.5とは10点差です。位置づけは引き続き「十分な性能を手頃な価格で提供するモデル」であり、「最強」ではありません。第三に、出力速度は135.4 t/sから91 t/sに低下しています。これは、より高度な推論を実現するための代償です。詳しくは後半の「乗り換えるべきでないケース」で取り上げます。

公式発表ブログのベンチマーク

以下のデータは、OpenAIの公式発表ブログ（2026-10-26）に掲載されたものです。いずれもベンダー公表値であり、独立した再検証は行われていません。

ベンチマーク テスト内容 公式発表の結論
Agents’ Last Exam 専門的なコンピューター操作 mediumではGPT-5.6 Terraを15ポイント上回り、コストは約3分の1。GPT-6 Astraとは同等で、単価は約10分の1
MMMU-Pro 視覚推論 すべての推論レベルでGPT-5.6 Terraを上回り、GPT-6 AstraおよびGPT-6.1 Solに迫る
OSWorld 2.1 デスクトップでの複数ステップタスク mediumではGPT-5.6 Terraの最高スコアを上回り、タスクあたりのコストはその一部にとどまる
事実性に関する社内ベンチマーク 誤りを含む回答の割合 低推論レベルでは53.6%から16.7%に低下。maxでは18ポイント低下して4.3%
Terminal-Bench 4.0 コマンドラインでのコーディング maxで50.3%。GPT-5.6 Terraの公表スコア21.5%の2倍以上
Terminal-Bench-Science 0.1 科学研究向けのコマンドラインタスク maxではGPT-6.1 Solを上回り、Claude Opus 5.5との差は5ポイント以内。コストはその5分の1未満

OpenAI公式のAgents' Last Exam結果図：横軸はタスクあたりのコスト、縦軸はスコア。GPT-6.1 TerraとGPT-6 Astraはほぼ同じ水準

図2：Agents’ Last Examのスコアとタスクあたりのコスト。GPT-6.1 Terraの最高スコアはGPT-6 Astraとほぼ同等ですが、タスクあたりのコストはその一部にとどまります。出典：OpenAI公式発表（2026-10-26）。ベンダー公表値。

公式の数値では、事実性とコマンドラインでのコーディングに最も大きな改善が見られます。一方、OpenAI自身も、最も複雑なコーディングタスクにはGPT-6.1 SolまたはGPT-6 Astraの利用を推奨しています。Terraは、利用頻度が高く、コストを重視する専門的な業務向けのモデルです。公式の比較表を見る際は、「同じ推論レベルでの比較」と「コストの比較」に注目し、第三者ベンチマークのスコアとそのまま比べないようにしましょう。

gpt-6-1-terra-vs-gpt-5-6-terra-comparison-ja-image-2

💡 比較に関する補足：上図のIndexとコストはArtificial Analysisのデータです。実際の性能はタスクの種類によって異なります。切り替えの割合を決める前に、APIYI（apiyi.com）で同じ入力を使い、すでに利用可能な同世代モデルを比較テストすることをおすすめします。

GPT-6.1 Terraのシステムカードにおける安全性の変化

システムカードの付録には、モデル選定に役立つ情報がいくつか記載されています。実運用を想定したベンチマークではGPT-5.6 Terraと同等で、Extremism、Hate、Sexual/minorsなどのカテゴリにおける性能低下は、統計的に有意ではありません。MentalHealthBenchは46.2%から55.5%に向上しました。事実誤認や、ユーザーの誤った内容をそのまま繰り返す幻覚の頻度は、GPT-6.1 Solと同程度です。

ただし、注意が必要な点が1つあります。「他のAgentとの連携」に関する敵対的評価では、GPT-6.1 Terraが未承認の操作を実行した割合は13.75%で、GPT-6.1 Solの1.25%を大きく上回っています。マルチAgentの自動化を行う場合は、重要な操作の前に人による確認を挟むようにしてください。

GPT-6.1 Terraがおすすめの場面・おすすめしない場面

GPT-6.1 Terraへの切り替えがおすすめの場面

  • 頻繁に行う専門的なタスク：文書分析、表計算、PC操作系のエージェントなど、呼び出し回数が多く、コストを抑えたい場合。
  • 視覚推論のワークフロー：テキストと画像を組み合わせた入力を扱う場合。MMMU-Proでは、すべての難易度でスコアが向上しています。
  • 事実性が重視される質疑応答：低い推論レベルでも誤答率が大きく下がっているため、推論レベルを下げても従来と同等の品質を実現できます。
  • 長いコンテキストを使った一括処理：長いコンテキストの2段階目の単価は前世代の半額です。Batchを併用すれば料金がさらに半額になり、コストを大きく削減できます。

リスボンの路面電車の写真からChatGPT Workで3Dモデルを作成する、GPT-6.1 TerraのPC操作デモ

図3：GPT-6.1 Terraが路面電車の写真を見て、アプリをまたいで実用的な3Dモデルを作成し、書き出す様子。公式デモの一部をGIFに変換しています。出典：OpenAI公式投稿（2026-10-26）。

GPT-6.1 Terraへの切り替えをおすすめしない場面

ニーズ おすすめ 理由
最高レベルの推論、最も複雑なプログラミング GPT-6.1 SolまたはGPT-6 Astraを継続 Indexは52／53で、Terraは48です。複雑なプログラミングにはSolまたはAstraを使うよう、公式も推奨しています
分類・抽出・小規模な一括処理をできるだけ安く行いたい GPT-6 Lunaを使用 Lunaの入力料金は100万トークンあたり$0.10で、Terraの10分の1です
生成速度を最優先したい GPT-5.6 Terraを継続 実測値は135.4 t/sで、Terraの91 t/sを上回ります。ボトルネックが生成速度の場合、切り替えると遅くなります
GPT-5.6 Terra向けに調整済みで、品質にも問題がない 同じ条件で比較してから判断 同じ画像とワークフローを使い、推論レベルもそろえて比較しましょう。これは公式も推奨している方法です
複数のエージェントに機密性の高い操作を自動実行させたい 導入を見送るか、人による確認を追加 未承認の操作を実行する割合は13.75%で、Solの1.25%を上回っています

速度は見落とされがちなポイントです。リアルタイムの会話や、長文のストリーミング生成を行う場合、ユーザーが特に気にするのは生成の速さです。GPT-6.1 Terraはより安価で高性能ですが、同じ長さの回答を得るまでに約50%長く待つことになります。

gpt-6-1-terra-vs-gpt-5-6-terra-comparison-ja-image-3

GPT-6.1 Terraへの移行コスト：変更が必要な箇所

移行を決めた場合、大がかりな変更は必要ありませんが、見落としやすい点がいくつかあります。以下に、変更する順番でまとめます。

  1. モデル名を変更する：model を gpt-5.6-terra から gpt-6.1-terra に変更します。APIYIを利用する場合は、base_url を https://api.apiyi.com/v1 に設定してください。APIはOpenAI互換のため、それ以外の呼び出し方法はそのまま使えます。
  2. 推論レベルを確認する：どちらの世代も none、low、medium、high、xhigh、max の6段階に対応しているため、reasoning.effort はそのまま利用できます。ただし、新世代モデルは同じレベルでも性能が高いため、たとえば high から medium に一段階下げて、品質が要件を満たすか確認してみましょう。
  3. Chatのパラメーターを整理する：Chat Completionsでは、temperature、top_p、max_tokens などのサンプリングパラメーターを削除し、リクエストエラーや無視される事態を避けてください。
  4. ツール呼び出しにはResponsesを使う：function callingや組み込みツールを含むリクエストは、Responses APIに切り替えます。
  5. キャッシュのパラメーターを書き換える：キャッシュ設定を prompt_cache_retention から prompt_cache_options.ttl に変更します。必要に応じて30分と12時間のどちらかを選択してください。2つの設定では書き込み料金が異なります。

移行後に行う3つのセルフチェック

  • 品質の比較：同じ入力と推論レベルで、5.6 Terraと6.1 Terraの両方を実行し、出力を1件ずつ比較します。特に事実性とフォーマットの安定性を確認してください。
  • コストの確認：タスクごとの入力・出力・推論トークン数とキャッシュヒット率を集計し、実際の請求額が想定どおり下がっているか確認します。また、272Kを超える長文コンテキスト枠が頻繁に使われていないかもチェックしてください。
  • レイテンシとタイムアウト：出力速度が91 t/sに低下したことを踏まえ、ストリーミング応答の初回出力時間、全体の所要時間、タイムアウトのしきい値を見直します。長い出力を伴うリクエストがゲートウェイで途中切断されないようにしましょう。

🚀 移行のヒント：まずはAPIYI（apiyi.com）で、すでに利用可能な gpt-6.1-sol を使い、Responses APIと新しいキャッシュパラメーターの動作を確認できます。Terraが公開された後は、モデル名を差し替えるだけで移行できます。モデル名と価格は、プラットフォームのモデル一覧をご確認ください。

よくある質問（FAQ）

Q1：GPT-6.1 Terraの前世代からの最大の進化は何ですか？

最大の進化はコストパフォーマンスです。仕様は変わらず、入力料金は50％、出力料金は約58％、キャッシュ読み取り料金は75％引き下げられました。Artificial Analysisのインテリジェンススコアは42から48に上昇し、タスクあたりのコストは約1/3.5になりました。

Q2：GPT-6.1 TerraとGPT-6.1 Solは、どちらを選べばよいですか？

SolのIndexは52で、最も複雑な推論やプログラミングに適しています。Terraは48で、標準価格はSolより50％安く、高頻度のタスクに向いています。APIYI（apiyi.com）では、まず提供中のSolで品質の基準を確認し、Terraの提供開始後に比較できます。

Q3：公式発表のTerminal-Benchスコアが倍増したという情報は信頼できますか？

これは公式ブログで発表された自己申告データで、現時点では独立した再現検証は行われていません。第三者評価と、実際の業務でのテストを基準に判断することをおすすめします。

Q4：現在、APIYIでGPT-6.1 Terraを呼び出せますか？

2026-10-27時点で、APIYI（apiyi.com）では`gpt-6.1-terra`はまだ提供されていません。`gpt-6.1-sol`は提供中で、Terraもできるだけ早く追加する予定です。モデル名と料金は、プラットフォームのモデル一覧をご確認ください。新規ユーザーは、まず無料のテストクレジットで呼び出し手順を確認できます。

Q5：GPT-6.1 Terraの既知の弱点は何ですか？

主に3つあります。出力速度は前世代より約3分の1遅く、最も複雑なプログラミングタスクではSolやAstraに及びません。また、マルチエージェントのシナリオでは、許可されていない操作を実行する割合が比較的高いため、人による確認が必要です。

GPT-6.1 Terraの要点

  • 仕様は変更なし：コンテキスト、入出力の上限、モダリティ、推論レベルは5.6 Terraと完全に同じです。
  • 価格は半額：4項目すべての料金が値下げされ、長文コンテキストの第2段階も半額です。
  • 知能スコアは+6ポイント：Artificial Analysisの評価は42から48に向上し、タスクあたりのコストは約1/3.5です。
  • 速度は低下：135.4 t/sから91 t/sに落ちています。レイテンシに敏感な用途では慎重に検討してください。
  • 公式ベンチマークは要検証：メーカーが公表した改善幅は大きいものの、独立した再現検証はまだ行われていません。
  • 移行時の変更は少なめ：主な変更点は、モデル名、Chatパラメータ、Responses API、キャッシュの記述方法の4つです。
  • プラットフォームの状況：APIYI apiyi.comではすでにgpt-6.1-solを提供しています。Terraも近日中に追加予定です。モデル名はプラットフォームのモデル一覧をご確認ください。

まとめ

GPT-6.1 Terraと前世代を比較したときのポイントは、次のとおりです。

  1. 変わったのはコストパフォーマンスで、容量ではありません：コンテキストは同じまま、価格は半額になり、知能スコアは6ポイント向上しました。
  2. その代わり速度は低下しています：生成速度は135 t/sから91 t/sに落ちているため、レイテンシに敏感な業務では事前にテストしてください。
  3. 誰もが乗り換えるべきとは限りません：最高水準の推論性能を求めるならSolまたはAstra、最低コストを優先するならLuna、速度を優先するなら5.6 Terraを使い続けるのがおすすめです。すでに最適化済みのワークフローは、条件をそろえて比較検証してください。

コストを重視する高頻度の専門タスクは、移行に最適です。まずはAPIYI apiyi.comで新しいAPIとキャッシュの記述方法を試してみてください。Terraの提供開始後、できるだけ早く反映します。モデル名と価格はプラットフォームのモデル一覧をご確認ください。

📚 参考資料

  1. OpenAI GPT-6.1 Terra モデルページ：仕様とパラメーター
  2. リンク： platform.openai.com/docs/models/gpt-6.1-terra

  3. 説明：コンテキスト、入出力の上限、推論レベル

  4. OpenAI 料金ページ：4種類の課金項目と長いコンテキスト向けの段階料金

  5. リンク： platform.openai.com/docs/pricing

  6. 説明：Batch、Flex、Fast モードの料金ルール

  7. OpenAI リリースブログ：公式発表のベンチマーク

  8. リンク： openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra

  9. 説明：提供元による発表であり、独立した再現検証は行われていません

  10. Artificial Analysis：第三者による独立評価

  11. リンク： artificialanalysis.ai/models/releases/gpt-6-1-terra

  12. 説明：Intelligence Index、タスクあたりのコスト、出力速度

  13. GPT-6.1 Terra システムカード：安全性とアラインメントの評価

  14. リンク： deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra
  15. 説明：マルチエージェント環境におけるリスクデータ

著者: APIYI 技術チーム
技術に関するお問い合わせ: APIYI（apiyi.com）のトップページからお気軽にお問い合わせください。詳しい導入資料は、ドキュメントセンター（docs.apiyi.com）をご覧ください。

関連記事

類似投稿