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Home Blog GPT-6.1 Terra 対 Claude Haiku 5.5：迅速なタスク選択 ai-comparisons / CometAPIリサーチ
GPT-6.1 Terra 対 Claude Haiku 5.5：迅速なタスク選択 ベンチマーク、API 料金、速度、コーディング、推論、自動化の観点から、GPT-6.1 Terra と Claude Haiku 5.5 を比較してください。
Deon Goodwin AIモデルとAPIの調査チーム ベンチマーク、API 料金、速度、コーディング、推論、自動化の観点から、GPT-6.1 Terra と Claude Haiku 5.5 を比較してください。
この要約で素早く答えを把握し、ガイドで背景、例、実装詳細を確認してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)TL;DR
GPT-6.1 Terra と Claude Haiku 5.5 は、有用なAI業務のコストを下げるために異なるアプローチを提供します。以下の独立テストでは、Terra は要求の厳しい自動化やターミナルでのコーディングにおける出発点として強力です。Haiku はトークン単価が大幅に低く、プロフェッショナルな知識ワークでも競争力のあるパフォーマンスを示します。
10万トークンまでのプロンプトに対し、公式の標準API価格は Terra が入力 $1／出力 $5（100万トークンあたり）、Haiku が入力 $0.10／出力 $0.50 です。トークン単価では Haiku が90%安価ですが、推論、リトライ、キャッシュ、長文コンテキストの料金区分によって、完了タスクの実コストは変わります。単一の見出しスコアではなく、代表的なワークロードに対して選定してください。
Key Takeaways
GPT-6.1 Terra: 引用した独立の最大努力比較において、自動化とターミナルコーディングでリード。複雑なエージェントに有用な候補となる結果です。Claude Haiku 5.5: 低い標準トークン価格と、同比較での AA-Briefcase v1.1 での優位を両立。長文コンテキスト: Terra は 105万トークン、Haiku は 100万トークンをサポート。高価格帯はそれぞれ入力 27.2万トークン超、10万トークン超から適用。
明確性、出典の帰属、最新のAPI用語について確認済みです。
速度:
デプロイ: 意図する推論設定で、成功タスクあたりのコスト、品質、レイテンシ、リトライ率を比較してください。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: At Glance 仕様は利用可能な機能を説明するもので、タスク品質の順位付けではありません。両モデルは画像を受け付けますが、それはすべての視覚タスクで優位であることを意味しません。コンテキスト上限も、長いプロンプト内のすべての詳細を確実に活用できることを保証するものではありません。
GPT-6.1 Terra: Visual Work and Software Actions OpenAI の公式アナウンス によれば、このモデルは、前世代よりも低い運用コストで、より強力な視覚理解、コンピュータ操作、自然なライティングを組み合わせています。
Terra は会話知能にのみ最適化するのではなく、ドキュメント、画面、ソフトウェアアプリケーションを含む実務的な作業を完遂するよう設計されています。
視覚理解: スクリーンショット、図表、製品画像、技術図面の分析。コンピュータ操作: アプリケーションのインターフェースに対する操作と複数ステップのデジタルタスクの完了。コーディングとデバッグ: コマンドライン開発、プログラム生成、自動化されたソフトウェア保守の支援。プロフェッショナルライティング: レポート、提案書、構造化要約、ビジネスコミュニケーションの作成。推論の設定可能性: 品質とレイテンシの要件に応じて推論の深さを調整可能。 社内のファクト性評価 では、低努力時のエラー率は 16.7%、最大努力時は 4.3% と報告されています。これはエラーを誘発するプロンプト上でのベンダー報告の結果であり、すべてのアプリケーションでの実測エラー率を示すものではありません。
このモデルは、迅速なテキスト生成以上を必要とする開発者に特に有用です。視覚解釈、ツール利用、意思決定を、一貫したワークフローへ統合できる点に価値があります。
Claude Haiku 5.5: High-Volume, Focused Tasks 2026年10月7日にリリースされた Haiku 5.5 は、多数のリクエストを処理するアプリケーションに、能力ある推論モデルを実用的にすることを目指して設計されています。
公式紹介 では、分類、要約、データベース照会、カスタマーサポート、ブラウザ操作、サブエージェントのワークフローが強調されています。
Haiku 5.5 は Haiku ファミリーに調整可能な努力レベルを導入しました。開発者はモデルを変えずに、低コストの応答と深い推論を選択できます。
高スループット処理: 短く反復的なリクエストを大量に効率よく処理。適応的思考: タスクの複雑さに応じて推論努力を調整。知識ワーク性能: プロフェッショナルな文書やビジネスタスクの評価で良好な結果。サブエージェントのオーケストレーション: 大型モデルに調整されたワークフロー内で、焦点化されたタスクを実行。長文コンテキスト処理: 最大100万トークンのドキュメントや会話履歴をサポート。低APIコスト: 分類、抽出、ルーティング等のワークロードを商用的に現実的な水準に。 この点は、Haiku 5.5 が単純な質問への回答にとどまらないことを意味します。小型モデルの価格優位を維持しながら、より高度なエージェントワークフローに参加できます。
Haiku 5.5 は Haiku 4.5 より新しいトークナイザーを使用しています。同一テキストで約30%トークン数が増える可能性があると Anthropic は見積もっています。移行コスト見積もり時は、自身のプロンプトで課金対象の使用量を測定してください。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Benchmark
Independent Benchmark Results 以下の独立結果は、Artificial Analysis による Max バリアントの比較（2026年10月30日確認）を用いています。ベンダーのローンチスコアは試験設定が異なるため別掲です。
自動化とマルチステップ実行。 Terra は AutomationBench-AA で 25 ポイント差でリード。このことは、複数のアクション実行、指示遵守、中間の不調からの回復を要するワークフロー完了能力の強さを示唆します。自動化システムは、ワークフロー全体を完遂して初めて役に立ちます。
ターミナルベースのコーディング。 Terra は Terminal-Bench 4.0 で 56% を達成し、Haiku の 33% と比較されます。コマンドラインツール、デバッグ、自律的ソフトウェア開発を含むタスクにとって有意な優位です。ただし、小さく範囲が限定されたリクエストでは、Haiku の低コストと高速トークン生成が有利になる場合があります。
プロフェッショナルな知識ワーク。 Haiku は AA-Briefcase v1.1 で 1,576、Terra は 1,402 を記録しており、文書とオフィスワークフローに有力です。
一般的な事実推論。 AA-Omniscience v1.1 は Terra を 30、Haiku を 12 と評価しています。
Official Launch Benchmarks 各ベンダーは自モデルに関する有用な結果も公開しています。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Actual Task Performance
コーディングとソフトウェアエンジニアリング ターミナルエージェントには Terra の優位が明確: Terminal-Bench 4.0 で Terra は 56%、Haiku は 33% と 23 ポイント差。未知のリポジトリのデバッグ、依存関係の解決、複数ステップのコマンドラインワークフローでは Terra から始めてください。
Haiku は、焦点を絞ったコード解説、テストの草案、単発の編集には実用的です。標準の短プロンプト料金では出力が 100万トークンあたり $0.50（Terra は $5）なので、リトライ後でもその節約が受け入れパッチと合格テストで生き残るかを判断してください。
視覚理解とコンピュータ操作 Terra は技術図面の解釈、製品画像の照合、アプリケーション画面での行動に設計上注力しています。これは、視覚的な根拠からソフトウェアアクションへと進むワークフローに適しています。
カスタマーサービスと業務自動化 大量のサポート分類、抽出、返信案の下書きには、Haiku の低トークン価格が良い出発点となります。1リクエストあたり入力 2,000 トークン／出力 300 トークンで、1万リクエストのコストは、キャッシュ・バッチ割引・推論オーバーヘッド・ツール料金を除く公式標準料金ベースで、Haiku が $3.50、Terra は $35 です。
業務システムを横断してアクションを実行するワークフローでは、AutomationBench-AA の Terra 60% 対 Haiku 35% が、まず Terra を試す根拠になります。請求書確認、照合、アプリケーション横断の一貫更新などは、完了率の高さがトークン単価の高さを正当化し得る例です。
長文コンテキスト推論と事実信頼性 Terra は 105万トークン、Haiku は 100万トークンのコンテキストをサポート。入力 15万トークン、出力 2,000 トークンの例では、公式標準料金でそれぞれ $0.160 と $0.080 になります。リクエストコストだけでなく、証拠取得と受け入れ回答も比較してください。FAQ では長文コンテキストの評価アプローチを説明しています。
Is Claude Haiku 5.5 Faster Than GPT-6.1 Terra? 引用した Max 比較では、Haiku は出力スループットでリードし、Terra は応答開始が早いという結果でした。以下の表ではストリーミング速度、応答レイテンシ、評価タスクでの推定時間を分けています。
最初のトークンまでの時間: 出力が始まるまでの待ち時間。出力スループット: 出力開始後のトークン生成速度。エンドツーエンドのタスク完了: 推論やツール実行を含め、ジョブ完了までの全所要時間。
出力スループットとファーストトークン遅延 Claude Haiku 5.5 は約 2.57 倍の出力スループットを示し、デコード開始後のトークン生成は速い一方で、GPT-6.1 Terra はファーストトークン遅延で 93 秒の優位があり、500 トークンの応答を約 90 秒早く完了します。
推論効率を考慮するとさらに興味深くなります。Haiku は Intelligence Index タスクあたりの推論トークンを約 4.4 倍多く消費しますが、生成速度の高さにより加重タスクデコード時間はやや短くなっています。ただし Terra の低初期レイテンシが、500 トークンのテストではより速い応答につながっています。
比較結果: 生の生成速度では Haiku が優位ですが、ファーストトークン遅延、固定長応答時間、推論トークン効率では Terra が優位。レイテンシに敏感で推論集約的な対話には Terra、トークンの高スループットが重要な場面では Haiku が適しています。
エンドツーエンドのタスク完了 Haiku はタスクあたり約 173K の推論トークンを使用し、Terra の 39K と比べて多いものの、このスナップショットでは推定タスク時間が依然短い（598.04 秒対 654.90 秒）結果です。したがってスループットだけではレイテンシの全体像は表せません。
本番のレイテンシは、プロバイダー、サーバ負荷、プロンプトサイズ、ツール実行、推論設定に依存します。意思決定前に、同一の実リクエストで p50 と p95 を計測してください。
タスク時間の数値は、トークン使用量と生成速度から加重デコード時間を推定したもので、ファーストトークン遅延やその他のオーバーヘッドを除外しています。応答時間の測定と評価タスクの推定は、異なるワークロードを対象としています。
GPT-6.1 Terra vs Claude Haiku 5.5: Cost
Standard API Pricing 100万トークンあたりの米ドル価格。2026年10月28日確認。Haiku の基本料金は 10万トークンまでのプロンプトに適用されます。CometAPI の基本入力／出力レートは、両モデルとも公式レートより 20% 低く掲載されています。Terra の CometAPI カタログでは、長文コンテキストの料金区分やキャッシュ読み出し料金が個別に明示されていません。未公開の区分に標準割引が適用されると仮定すべきではありません。
公式と CometAPI の価格は別の提供ルートを示します。予算策定では、選択したルートの課金対象（入力、出力、キャッシュ、ツール等）に基づいてください。以下の試算例は一貫性のため、公式の標準料金を用いています。
Terra の公式の長文料金は入力 27.2万トークン超、Haiku は 10万トークン超で適用されます。しきい値を超えたら、そのリクエストには該当する高単価帯を用いてください。以下の試算は公式標準API料金を使用しています。
10万トークンまでのプロンプトでは、Haiku の公式標準の入力／出力トークン価格は Terra より 90% 低い（$0.10／$0.50 対 $1／$5、100万トークンあたり）ですが、キャッシュ、バッチ割引、その他の料金は含みません。しきい値の違いにより、より長いプロンプトでは節約幅が変化します。
例: 大量分類 1日あたり 1 万件の顧客メッセージを処理するアプリケーションを想定します。各リクエストで入力 2,000 トークン、出力 300 トークン、プロンプトキャッシュなしとします。
GPT-6.1 Terra: リクエストあたり入力 $0.0020、出力 $0.0015。合計はリクエストあたり $0.0035 、1万件で**$35.00**。Claude Haiku 5.5: リクエストあたり入力 $0.0002、出力 $0.00015。合計はリクエストあたり $0.00035 、1万件で**$3.50**。 計算は公式標準API料金と同一の課金トークン数を用いており、キャッシュヒットや別課金のツールは除外しています。
このワークロードでは、Haiku はモデル化したAPIコストを 90% 削減します。両モデルが同程度の分類精度を達成する場合、トークン単価で 10 倍高いコストを支払う商業的合理性は小さくなります。
例: 長文ドキュメント分析 プロンプトが 10万トークンを超えると計算は変わります。入力 150,000 トークン、出力 2,000 トークンのタスクを考えます。
• GPT-6.1 Terra: 入力 150,000 トークンで $0.150、出力 2,000 トークンで $0.010、合計は1件あたり $0.160 。Claude Haiku 5.5: 同じトークン数で入力 $0.075、出力 $0.005、合計は1件あたり $0.080 。プロンプトが Haiku の 10万トークンしきい値を超えるため、高い長文コンテキスト料金が適用されます。
これらの合計は公式標準API料金を用い、キャッシュや別課金のツールは含みません。
Haiku は依然安価ですが、節約幅は 90% から 50% に縮小します。
入力 300,000 トークン、出力 2,000 トークンでは、適用される長文コンテキスト料金に基づく試算で、Terra 約 $0.615 、Haiku 約 $0.155 となります。
これらの例は、課金トークン数が同一、キャッシュヒットなし、追加のツール料金なしを前提としています。実コストは、トークナイズや推論トークン消費の違いにより変動し得ます。
なぜ「成功タスクあたりのコスト」がトークン価格より重要か 安価なモデルが、ワークフロー全体では必ずしも安いとは限りません。
仮に Haiku がコーディングタスク完了に複数回のリトライを要し、Terra が一度で成功する場合、追加のモデル呼び出し、ツール実行、検証時間が Haiku の価格優位を相殺する可能性があります。
逆に、両モデルが分類リクエストを一度で正確に完了するなら、Haiku の大幅に低いトークン価格は明確な商業的優位になります。
Cost per successful task = Total API and tool costs / Number of successfully completed tasks.
この指標は、自律エージェント向けモデル選定において、100万トークンあたりの価格より意味があります。
How to Choose モデルは特定のワークロードに対する評価で選ぶと明確になります。
厳しいソフトウェアエージェントには GPT-6.1 Terra を。 独立評価でのターミナルコーディングと自動化の強さから、複雑なコーディング、複数ステップのソフトウェア操作、失敗後の復旧が必要な自律ワークフローの初期候補に適します。
焦点化した大規模処理には Claude Haiku 5.5 を。 カスタマーサポートの分類、要約、構造化抽出、大量のサブエージェントタスクは、品質目標を満たせば有用な開始ワークロードです。リトライや追加推論が節約を消費しない場面で、低トークン価格の価値が最大化されます。
プロフェッショナルな知識ワーク、視覚インターフェース、長文ドキュメントは両方をテスト。 Haiku は AA-Briefcase で優位、Terra は視覚機能により画面ベースのタスクで関連性があります。どちらの結果も普遍的な勝者を示すものではありません。実際の文書とアプリケーションで、証拠取得、タスク完了、総コストを比較してください。
Where Can You Access GPT-6.1 Terra and Claude Haiku 5.5? GPT-6.1 Terra は OpenAI API、Claude Haiku 5.5 は Claude API から利用できます。あるいは CometAPI で共通アカウントを用いて両者を比較可能です。CometAPI は OpenAI 互換の Chat Completions／Responses 形式に加え、Claude 向けの Anthropic Messages 形式も提供します。選択したモデルとワークフローでサポートされるエンドポイントを選び、推論コントロールやツール対応はそれぞれのインターフェースに従ってください。実運用のルーティング前に、モデルカタログで最新の提供状況と課金を確認してください。
Conclusion 主要な制約が高度な自動化やターミナルコーディングであるなら Terra から始めてください。焦点化された大量ワークロードが低コストで品質目標を満たすなら Haiku から。視覚タスクとプロフェッショナルな知識ワークでは、モデルの位置づけから勝者を推測するのではなく、代表的な例で双方をテストしてください。
FAQs
フォールバックは、失敗したすべてのリクエストを別モデルで再試行すべき？ 無効な構造化出力、テスト失敗、ツールアクションの拒否といった明確な失敗シグナルを用いてください。ネットワークの一時的エラーは品質失敗と分けてリトライし、リトライ回数と総支出の上限を設けましょう。モデル切替前に、簡潔なタスク状態と検証済みツール結果を引き継ぎ、成功済みのアクションを繰り返さないようにします。
既存のプロンプトキャッシュは、モデル移行でどう扱うべき？ キャッシュエントリやトークン数が移行先でも転用できると仮定せず、移行先モデルでキャッシュを再構築・測定してください。プロンプト先頭に安定した指示を保ち、キャッシュ作成、キャッシュ読み出し、未キャッシュ入力を別々に記録します。繰り返し指示が多いワークロードでは、未キャッシュ例と比べてコスト順位が変わり得ます。
長文コンテキストの信頼性はどう評価する？ 既知の答えを持つタスクを作り、根拠となる証拠を文書内の異なる位置に配置します。紛らわしいディストラクタや、離れた記述を組み合わせる必要がある依頼を含めてください。使用実態に即したコンテキスト長で、根拠付き回答、見逃し、虚偽の参考文献を追跡しましょう。宣伝されるコンテキスト容量だけでは、取得や推論の精度は保証されません。
同予算で Terra と Haiku を比較するには？ 受け入れ結果1件あたりのドル予算を設定し、推論トークン、リトライ、ツール課金、検証呼び出しを含めます。各モデルがその予算内で最適になる設定を用い、同じホールドアウトタスクで成功率と応答時間のパーセンタイルを比較してください。これにより、安価なモデルでの追加推論が、有料モデル1回呼び出しより有用かどうかが明らかになります。
Model ID gpt-6.1-terra claude-haiku-5-5 Context window 1,050,000 tokens 1,000,000 tokens Maximum standard output 128,000 tokens 128,000 tokens Input → output Text and images → text Text and images → text Reasoning none, low, medium, high, xhigh, max Adaptive thinking with effort control Default effort Medium Medium API availability OpenAI API; CometAPI Claude API and cloud platforms; CometAPI Base input / output per 1M tokens $1 / $5 $0.10 / $0.50, prompts up to 100K tokens Architecture and parameter count No verified architectural comparison established by the cited sources No verified architectural comparison established by the cited sources
Intelligence Index 45 36 Terra AutomationBench-AA 60% 35% Terra Terminal-Bench 4.0 46% 33% Terra FrontierCode 2.0 37% 35% Terra AA-Briefcase v1.1 1,333 1,576 Haiku AA-Omniscience v1.1 29 12 Terra
Terminal-Bench 4.0 50.3% 39.2% OSWorld 2.1 旧世代比の改善を報告 72.4%、オフラインサブセット 困難プロンプトでの事実誤り率 最大努力で 4.3% 同一テストでの未報告 Chartography 同一テストでの未報告 46.4%、ツールなし Humanity’s Last Exam 同一テストで直接確立なし 45.9%、ツールなし
Output throughput 91 tokens/s 234 tokens/s Time to first token 233.43 seconds 326.69 seconds End-to-end response time (500 tokens) 238.93 seconds 328.83 seconds Reasoning tokens per Intelligence Index task 39K 173K Intelligence Index task decoding time (excluding TTFT) 654.90 seconds 598.04 seconds
Base input / 1M tokens $1.00 $0.80 $0.10 $0.08 Base output / 1M tokens $5.00 $4.00 $0.50 $0.40 Base cached-input read / 1M tokens $0.05 Not separately listed $0.01 $0.008 Long-prompt threshold More than 272K input tokens Long-context tier not separately listed More than 100K prompt tokens More than 100K prompt tokens Long-prompt input / 1M tokens $2.00 Not separately listed $0.50 $0.40 Long-prompt output / 1M tokens $7.50 Not separately listed $2.50 $2.00 Batch discount 50% Not separately listed 50% Not separately listed
GPT-6.1 Terra 対 Claude Haiku 5.5：迅速なタスク選択 - CometAPI
