GPT-6.1 Terra: ベンチマーク、API 料金 & アクセス

TL;DR

GPT-6.1 Terra は、OpenAI が効率に重点を置いたモデルで、2026年10月26日に正式リリースされました。詳細な視覚推論、コンピュータ操作、自然な文章生成を兼ね備え、1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウを提供します。標準 API 料金は入力 100 万トークンあたり $1、出力 100 万トークンあたり $5 で、GPT-6.1 Sol の半額です。

最大の改善点はエージェントの効率です。Agents' Last Exam では、中程度の推論負荷で GPT-5.6 Terra に対して 15 パーセントポイントの向上を記録し、タスクあたりのコストは約 3 分の 1 でした。また、最大推論負荷では Terminal-Bench 4.0 で 50.3% に到達し、前世代のスコアを 2 倍以上上回りました。

開発者向けには、Terra は経済的な GPT-6 Luna と、より強力な GPT-6.1 Sol と GPT-6 Astra の中間に位置するバランスの取れた選択肢です。CometAPI の GPT-6.1 Terra API はすでに利用可能で、2026年10月27日時点で入力 $0.80、出力 $4.00（100 万トークンあたり）と公表されています。

Key Takeaways

• GPT-6.1 Terra リリース: OpenAI は 2026 年 10 月 26 日に、API、ChatGPT Work、Codex 向けに本モデルをリリース。
• GPT-6.1 Terra の機能: テキストと画像の入力、合計 1.05M トークンのコンテキストウィンドウ、最大 128K の出力トークンにより、視覚ドキュメントおよびアプリケーションのワークフローをサポート。
• GPT-6.1 Terra の性能: Agents’ Last Exam で中程度の推論負荷において GPT-5.6 Terra 比で 15 パーセントポイントの向上。Terminal-Bench 4.0 では最大推論負荷で 50.3%。
• GPT-6.1 Terra API の価格: OpenAI Standard は入力 $1、出力 $5（100 万トークンあたり）。CometAPI は 2026 年 10 月 27 日の確認で入力 $0.80、出力 $4。
• モデル選択: 日常的な視覚エージェントには GPT-6.1 Terra から開始。難しいコーディングやリサーチには GPT-6.1 Sol または GPT-6 Astra を検討。

What Is GPT-6.1 Terra, and When Was It Released?

GPT-6.1 Terra は、視覚理解を各種アプリケーションでの実用的なアクションに結びつけるよう設計された OpenAI のモデルです。2026 年 10 月 26 日に発表され、GPT-6 ファミリーの中で効率に重点を置くメンバーです。

公式紹介では、詳細な視覚推論、精密なコンピュータ操作、より明瞭で自然な文章生成が強調されています。対象とするワークロードは、提案書の作成、技術図面の解釈、業務ソフトウェアの操作、反復的な専門タスクの遂行などです。

GPT-6.1 Terra at a glance

OpenAI のモデルドキュメントに、以下の仕様が記載されています。

1.05M-Token Context Window

1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウは、長いドキュメント、大規模なコード断片、広範なツール履歴を 1 回のリクエストで取り扱うことを可能にします。用途としては、契約書の比較、ドキュメントリポジトリ全体での作業、スクリーンショットと詳細な指示の組み合わせなどが考えられます。

モデルの最大出力は 128,000 トークンで、全体のコンテキスト予算の一部です。最大出力を確保する場合、入力に使えるのは約 922,000 トークンになります。

Which Reasoning Effort Should You Choose?

日常的な視覚・アプリケーションタスクには medium から始めてください。単純な書き直しや抽出には none または low を、難易度の高いコーディングや多段ステップのタスクには high、xhigh、max を試してください。設定を恒常的に引き上げる前に、結果と追加の時間・トークンコストを比較検討しましょう。

How Does GPT-6.1 Terra Perform on Benchmarks?

OpenAI のベンチマークは、プロフェッショナルなワークフロー、視覚推論、デスクトップ自動化、コーディングを網羅しています。結果は Terra の改善点と、依然として Sol または Astra の方が適している領域を示しています。

What Do the Vision, Desktop, and Coding Results Mean?

比較は、断りのない限り最大の推論負荷を使用しています。完全な方法論と元のグラフは、公式リリースのベンチマークを参照してください。

これらのスコアは、テストされたエージェントと環境の比較として読み解いてください。推論負荷、ツール構成、タスク選定の違いにより、あなたのアプリケーションでは順位が変わる可能性があります。

注:

• MMMU-Pro: GPT-6.1 Sol や GPT-6 Astra との差が小さいため、視覚解釈でも Terra の評価価値があります。難解なスキャン、密なチャート、見慣れないレイアウトは個別にテストしてください。
• OSWorld 2.1: デスクトップでのより良い結果は、反復可能なアプリケーションタスクのテストを後押しします。ポップアップ、レイアウト変更、データ欠損からの復帰を測定し、無人実行を許可する前に確認しましょう。
• Terminal-Bench 4.0: Terra のスコアは前世代の約 2.34 倍です。まずは範囲を絞った修正と明確な受け入れ基準から始めてください。高要求なコマンドライン作業には、表のとおり依然として GPT-6.1 Sol と GPT-6 Astra に分があります。
• Terminal-Bench-Science: 本評価では Terra は GPT-6.1 Sol を上回っています。これは Terra が一般により強力だという主張ではなく、タスク特化の試行を支持する結果です。

Agents’ Last Exam: What Does the Cost–Quality Curve Show?

Agents’ Last Exam は、推論、視覚素材、ソフトウェア実行を組み合わせたプロフェッショナルなワークフローを評価します。この曲線は、トークン単価だけでなくタスク完了あたりのコストが有用である理由を示しています。リトライが少ないモデルは、個々のリクエストが長くなっても安価になり得ます。

中程度の推論負荷では、OpenAI は前世代の Terra に対して 15 パーセントポイントの向上を、タスクあたり約 3 分の 1 のコストで報告しています。GPT-6.1 Sol や GPT-6 Astra に対する完了時間の優位性はこのベンチマークでの報告であり、実際の API レイテンシはリクエストや環境に依存します。

Does GPT-6.1 Terra Reduce Hallucinations?

OpenAI は、意図的にエラーを引き起こすプロンプトを用いた内部評価で、事実誤り率の大幅な低下を報告しています。

低負荷では、相対的な低減は約 68.8% です。これらの数値はモデルの普遍的なハルシネーション率ではありません。データセットは意図的に難しく作られており、他のタスクでは誤り率は異なります。重要な財務、法務、技術の出力は引き続き検証が必要です。

Does GPT-6.1 Terra Reduce Hallucinations?

OpenAI は、意図的にエラーを引き起こすプロンプトを用いた内部評価で、事実誤り率の大幅な低下を報告しています。

低負荷では、相対的な低減は約 68.8% です。これらの数値はモデルの普遍的なハルシネーション率ではありません。データセットは意図的に難しく作られており、他のタスクでは誤り率は異なります。重要な財務、法務、技術の出力は引き続き検証が必要です。

How Does GPT-6.1 Terra Compare?

GPT-6.1 Terra は、GPT-5.6 Terra と比べて、低コストで視覚推論とコーディングが強化されています。最大推論負荷では、OSWorld 2.1 が 57.1% から 74.2% に、Terminal-Bench 4.0 が 21.5% から 50.3% に上昇し、それぞれ 17.1 と 28.8 パーセントポイントの改善です。

事実精度も向上しています。OpenAI の内部テスト（エラー誘発プロンプト）では、低負荷での誤り率が 53.6% から 16.7% に、最大負荷では 22.3% から 4.3% に低下しました。これらはテストされたプロンプトに関する結果であり、普遍的な誤り率ではありません。

速度も優位です。OpenAI のリリース発表で説明された Agents’ Last Exam の比較では、Terra は GPT-6 Astra や GPT-6.1 Sol より 3 倍以上速くタスクを完了します。中程度の推論負荷では、GPT-5.6 Terra に対して約 3 分の 1 のタスクコストで 15 パーセントポイント高いスコアです。これらの向上により、Terra は頻繁な視覚・アプリケーションワークフローにとって魅力的な選択肢となります。

多くの視覚エージェントにとって、GPT-6.1 Terra は実用的な出発点です。前世代の Terra から一段上の性能を提供しつつ、コストを選定の中心に据えられます。単純な大量処理には Luna を、より深い推論が必要なタスクには Sol または Astra を選びましょう。デフォルトを決める前に、あなたの実例で各モデルを比較してください。

OpenAI のモデルカタログで最新のラインアップを確認してください。

多くの視覚エージェントにとって、GPT-6.1 Terra は実用的な出発点です。前世代の Terra から一段上の性能を提供しつつ、コストを選定の中心に据えられます。単純な大量処理には Luna を、より深い推論が必要なタスクには Sol または Astra を選びましょう。デフォルトを決める前に、あなたの実例で各モデルを比較してください。

OpenAI のモデルカタログで最新のラインアップを確認してください。

How Much Does the GPT-6.1 Terra API Cost?

GPT-6.1 Terra は、上記の性能向上に加え、GPT-5.6 Terra よりも低い標準 API 価格を実現しています。入力は $2 から $1（100 万トークンあたり）へ 50% の引き下げ、出力は $12 から $5 へ約 58.3% の引き下げです。リクエスト全体の節約額は、入力と出力の比率に依存します。

これらの料金は、GPT-5.6 Terra と GPT-6.1 Terra の公式モデルページに基づきます。以下の表は現在の処理オプションと CometAPI の掲載料金を比較したものです。価格は USD・100 万テキストトークンあたりで、2026 年 10 月 27 日時点の確認です。CometAPI の通常の入力・出力料金は OpenAI Standard より 20% 低く掲載されています。キャッシュやツールの課金は異なる場合があります。

OpenAI の場合、入力が 272K トークンを超えると、長コンテキストの乗数がリクエスト全体に適用されます。標準のキャッシュ書き込みは、調整前で 30 分保持が $1.25、12 時間保持が $2.50 です。地域ごとの処理やツール使用により追加料金が発生する場合があります。

How Can You Access GPT-6.1 Terra?

ChatGPT Work and Codex

GPT-6.1 Terra は、Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu の各プランにおける ChatGPT Work と Codex で利用可能です。ChatGPT デスクトップアプリまたは Web 上の Work で、Advanced からモデルリストを開き、GPT-6.1 Terra を選択してください。Work はモバイルでも Terra をサポートします。利用可能なのは Chat ではなく Work であり、Enterprise でのアクセスはワークスペースや管理者設定に依存します。詳しくは公式の利用可能性とアクセスガイドを参照してください。

OpenAI API

直接統合する場合は、OpenAI の API キーとモデル ID gpt-6.1-terra を使用してください。モデルドキュメントに、対応エンドポイントと使用レベルが記載されています。API 利用は ChatGPT サブスクリプションとは別に課金されます。

ツール呼び出しには Responses API を使用してください。 GPT-6.1 Terra は、関数やその他のツールにこのエンドポイントを必要とします。テキストのみの Chat Completions 例ではツール使用を示せません。

CometAPI

CometAPI キーを作成し、環境変数 COMETAPI_API_KEY に保存したうえで、pip install openai で OpenAI の Python SDK をインストールします。次の例は、CometAPI の OpenAI 互換 Chat Completions エンドポイントを通じてテキストリクエストを送信します。

import os
from openai import OpenAI
​
client = OpenAI(
    api_key=os.environ["COMETAPI_API_KEY"],
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
​
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "この顧客向け更新を分かりやすく書き直してください: ご注文は明日出荷されます。"
    }],
)
​
print(response.choices[0].message.content)

API キーと SDK のセットアップは CometAPI のクイックスタートを参照してください。この例は、Chat Completions を通じたテキストのみのリクエストです。ツールを呼び出すエージェントには Responses API を使用し、CometAPI アカウントで必要なモデルとツールがサポートされているか確認してください。

What Are the Best Use Cases for GPT-6.1 Terra?

GPT-6.1 Terra は、視覚情報、明確な文章、アプリケーション横断のアクションを組み合わせる作業に適しています。

• 視覚理解とドキュメント処理: 請求書の項目抽出、製品写真とカタログ項目の照合、技術図面の解釈など。重要項目はソースと照合し、判読不能なものはレビューに回してください。
• コンピュータ操作と業務自動化: 各種アプリケーションでフォーム入力や業務記録の更新を行います。狭いワークフローから開始し、機微な変更の確定前には承認を必須にしてください。
• ソフトウェア開発: 再現可能なバグのトリアージ、焦点を絞ったパッチの提案、プロジェクトの検査実行。生成コード量ではなく、受け入れられた修正や手動リカバリ時間を指標にしてください。

Conclusion

ドキュメントアシスタント、請求書処理、業務アプリケーションエージェント、日常的なコーディングワークフローを構築する開発者にとって、Terra は評価すべき強力なモデルです。CometAPI の GPT-6.1 Terra API は、OpenAI Standard より 20% 低いと公表された入力・出力価格での追加統合オプションを提供します。

まずは medium の推論負荷から始め、実際に重要なタスクでテストし、GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra と成功あたりコストを比較してください。最良のモデルとは、最低限の運用コストで一貫して品質基準を満たすモデルです。