この記事のポイント
- GPT-6.1 Terraは視覚理解、パソコン操作、文章作成を重視した高速・低価格モデルだ
- API料金は100万トークン当たり入力1ドル、キャッシュ入力0.05ドル、出力5ドルである
- 複雑な推論ではSolやAstraが推奨され、低価格だけで一律に置き換えるモデルではない
2026年10月27日にOpenAIの発表とAPI資料を確認した。性能や速度は独自に比較していない。画像はAI開発のイメージ写真である。
OpenAIは10月27日、生成AIモデル「GPT-6.1 Terra」を公開した。詳しい画像の理解、パソコン画面の操作、自然な文章作成を得意分野に挙げる。ChatGPT WorkとCodexではPlus、Pro、Enterprise、Eduの利用者に提供し、開発者はAPIでgpt-6.1-terraを指定できる。
最大の特徴は、100万トークンを超える長い文脈と低い単価を両立した点である。API資料ではコンテキスト窓が105万トークン、最大出力が12万8,000トークンとされる。長い資料や複数ファイルをまとめて扱う余地があるが、一度に大量の情報を渡せば必ず正確になるわけではない。
料金はSolの半分
標準API料金は100万トークン当たり、入力1ドル、キャッシュ済み入力0.05ドル、出力5ドルである。GPT-6.1 Solは入力2ドル、出力10ドルなので、同じトークン量ならTerraは半額だ。反復する定型処理や、請求書の読み取り、画面操作を大量に行う用途では費用差が積み上がる。
一方、料金表だけで実際の総費用は決まらない。複雑な仕事でやり直しが増えたり、推論量が増えたりすれば、安い単価の効果は小さくなる。OpenAI自身も最も複雑なコーディングではGPT-6.1 SolやGPT-6 Astraを推奨している。
公表ベンチマークは目安として読む
OpenAIは、社内の難しい事実確認テストで低推論時の誤り率が旧GPT-5.6 Terraの53.6％から16.7％へ下がったと説明する。Terminal-Bench 4.0では最大推論時に50.3％を達成したとしている。ただし、どちらも提供元が選んだ条件での公表値であり、日常の質問や自社業務で同じ差が出る保証ではない。
導入時は、同じ入力と採点基準を用意し、Terra、Sol、既存モデルで正答率、処理時間、最終費用を比べると判断しやすい。
向く人・向かない人
画像や画面を扱う定型業務を大量に処理したい開発者、長い資料を低コストで扱いたい組織には候補になる。失敗時の影響が大きい複雑な判断や、最上位の推論性能を優先する仕事では、価格だけで選ばず上位モデルとの比較が必要だ。
コメント