GPT-6.1 Terra は、OpenAI が2026年10月26日に公開した中位のモデルです。API の単価は入力 $1・出力 $5（100万トークンあたり）で、GPT-6.1 Sol の半額です。OpenAI の測定では、専門職の仕事を模した試験で上位の GPT-6 Astra に並びました。一方で、PC の操作だけを測る試験と難しいコーディングの試験では GPT-6.1 Sol・GPT-6 Astra のほうが上で、OpenAI 自身も難しいコーディングには Sol・Astra を勧めています。文章については、OpenAI は「より明快で自然になった」と説明していますが、試験の数字は出していません。この記事では、OpenAI の発表とモデルのページの原文（2026年10月28日確認）から、料金・性能・使える場所と、Sol・Astra・Claude とどう使い分けるかをまとめます。
GPT-6.1 Terra を3行で
料金
Sol の半額
入力 $1・出力 $5。前の GPT-5.6 Terra からも半額。
得意
専門職の仕事の作業
仕事の作業の試験（Agents’ Last Exam）で Astra に並ぶ。画像の読み取りは Sol・Astra と1ポイント前後の差。
苦手
コーディング・PC 操作
端末でのコーディングと PC 操作の試験は Sol・Astra が上。OpenAI も最も複雑なコーディングには Sol・Astra を勧めている。
確認日：2026年10月28日（日本時間）。出典は OpenAI の発表とモデルのページ。性能の数字は OpenAI が測った値です。
1. GPT-6.1 Terra の位置づけ
OpenAI の API の主なモデルは、上から Astra・Sol・Terra・Luna の4段です。Terra は上から3番目で、GPT-5.6 Terra の後継にあたります。OpenAI はモデルのページで「視覚的な推論、正確なコンピューター操作、明快で自然な文章のための、速くて効率的なモデル」と説明しています。
| モデル | 入力 / 出力（100万トークン） | 知識のカットオフ | 推論の強さ | OpenAI の説明 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | $10 / $50 | 2026年4月30日 | low〜max | 最も要求の高い仕事のための最上位 |
| GPT-6.1 Sol | $2 / $10 | 2026年4月30日 | low〜max | Astra に近い性能を低い費用で |
| GPT-6.1 Terra | $1 / $5 | 2026年6月1日 | none〜max | 視覚の推論・PC 操作・文章を速く |
| GPT-6 Luna | $0.1 / $0.5 | 2026年5月18日 | none〜max | 集中した大量の処理に最も効率的 |
出典：OpenAI の Models と各モデルのページ（2026年10月28日確認）。コンテキストはどれも約105万トークン、最大出力は12.8万トークン。
知識のカットオフは2026年6月1日で、4つの中でいちばん新しいモデルです。推論の強さは、Luna と同じく「none（推論なし）」から選べます。入力は文字と画像で、音声と動画は受け付けません。ファインチューニングにも対応していません。
なお、API のモデル一覧の冒頭の案内は「迷ったら GPT-6 Astra、知能と費用のバランスは GPT-6.1 Sol、費用重視の大量処理は GPT-6 Luna」のままで、Terra はこの1文には入っていません（10月28日時点）。Terra は、同じページの主なモデルの一覧に4つ目として並んでいます。
2. 料金
| 項目 | GPT-6.1 Terra | 参考：GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| 入力 | $1.00 | $2.00 |
| キャッシュされた入力 | $0.05 | $0.10 |
| キャッシュの書き込み | $1.25（30分保持）・$2.50（12時間保持） | $2.50（入力の1.25倍） |
| 出力 | $5.00 | $10.00 |
| Batch・Flex | 半額 | 半額 |
| Fast | 2倍 | 2倍（Ultrafast は6倍） |
| 27.2万トークンを超える入力 | そのリクエスト全体の入力とキャッシュが2倍、出力が1.5倍 | 同じ |
100万トークンあたりの米ドル。出典：OpenAI の GPT-6.1 Terra・GPT-6.1 Sol のページ（2026年10月28日確認）。地域を指定した処理は10%増し。
単価は GPT-6.1 Sol と前の GPT-5.6 Terra のちょうど半分です。Claude と比べると、Sonnet 5.5（入力 $2・出力 $10）の半分、Opus 5.5（$4・$20）の4分の1になります。ただし、1つの仕事に使うトークンの量はモデルや推論の強さで変わるので、実際の費用は次の章の「1タスクあたりの費用」で比べるほうが確かです。
3. 性能——どこで強く、どこで弱いか
OpenAI の発表には6つのグラフがあり、各モデルの点数と1タスクあたりの費用が、推論の強さごとに載っています。ここでは、それぞれのモデルのいちばん高い設定（max）の値を並べます。どれも OpenAI が測った値で、第三者の測定ではありません。
| 試験（何を測るか） | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | Claude（OpenAI のグラフ） |
|---|---|---|---|---|
| Agents' Last Exam（仕事の作業） | 60.0%$1.01 | 58.6%$2.00 | 59.3%$7.24 | 63.2%$8.82・Opus 5.5 |
| OSWorld 2.1（PC の操作） | 74.2%$1.19 | 78.0%$1.15 | 80.9%$8.17 | 83.9%$5.74・Sonnet 5.5 |
| Terminal-Bench 4.0（端末でのコーディング） | 50.3%$1.84 | 55.9%$1.98 | 58.2%$10.34 | 70.6%$10.44・Sonnet 5.5 |
| Terminal-Bench-Science 0.1（科学のコード） | 58.3%$4.15 | 57.0%$5.47 | 68.1%$23.80 | 63.3%$23.21・Opus 5.5 |
| MMMU-Pro（画像の読み取り） | 85.5%$0.012 | 86.3%$0.013 | 86.7%$0.065 | — |
| 事実の誤り（低いほど良い） | 4.3%$0.12 | 4.4%$0.12 | 4.2%$0.66 | — |
各モデルの推論の強さ max の値。小さい字は1タスクあたりの費用（米ドル）。出典：OpenAI「Introducing GPT-6.1 Terra」のグラフ（2026年10月28日確認）。Claude の列は OpenAI がグラフに載せたモデルだけで、Opus 5.5 は2つの試験、Sonnet 5.5 は別の2つの試験にしか載っていない。Opus 5.5 は max の1点だけが載っており、Terminal-Bench-Science の Opus 5.5 は凡例に「フォールバックあり」とあり、その費用は OpenAI の推定（発表の本文）。OSWorld 2.1 はオフラインセットの値。事実の誤りは、誤りを誘いやすいプロンプトを使った OpenAI の社内の試験。
読み取れることは3つです。
① 仕事の作業では、上位のモデルに並ぶ。Agents' Last Exam は、建築図面から3D モデルを作る、映画をショットごとに見て記録を作る、といった専門職の作業を測る試験です。Terra は max で60.0% と、6.1 Sol（58.6%）・6 Astra（59.3%）を上回りました。推論の強さを medium に下げても57.6% で、Astra の medium と同じ点を、1タスクの費用 $0.29（Astra は $4.82）で出しています。Opus 5.5 は63.2% で上ですが、費用は約9倍です。
② コーディングと PC の操作は、上のモデルが勝つ。Terminal-Bench 4.0 は、端末のコマンドで問題を直すコーディングの試験です。Terra は max で50.3% と前の Terra（21.5%）の2倍を超えましたが、6.1 Sol（55.9%）と 6 Astra（58.2%）には届きません。OpenAI も「最も複雑なコーディングタスクには、引き続き GPT-6.1 Sol と GPT-6 Astra がより適しています」と書いています。PC の操作だけを測る OSWorld 2.1 でも、6.1 Sol は max で78.0%（1タスク $1.15）と、Terra の74.2%（$1.19）をほぼ同じ費用で上回り、medium や low でも Sol のほうが高い値でした。OpenAI がグラフに載せた Claude Sonnet 5.5 は、Terminal-Bench 4.0 で70.6%、OSWorld で83.9% と、どちらも表の中で最も高い値でした（費用は Terra の約5〜6倍）。
例外は科学のコードの試験（Terminal-Bench-Science）で、Terra は max で58.3% と 6.1 Sol（57.0%）を低い費用で上回りました。ただし 6 Astra（68.1%）と Opus 5.5（63.3%）には届いていません。
③ 誤りは大きく減った。誤りを誘いやすい質問への誤りの率は、推論 low で前の Terra の53.6% から16.7% に下がりました。max では4.3% で、6.1 Sol（4.4%）・6 Astra（4.2%）とほぼ同じです。画像の読み取り（MMMU-Pro）も85.5% と、Sol・Astra との差は1ポイント前後です。
4. Sol・Astra・Claude とどれを使うか
OpenAI の測定を前提にすると、判断の分かれ目は「何の仕事か」と「1回あたりにいくらかけられるか」です。
- 書類・メール・表の処理など、決まった仕事の作業を大量に回す → Terra仕事の作業の試験（Agents’ Last Exam）で上位に並び、1タスクの費用は max で Sol の約半分、Astra の約7分の1です。OpenAI の発表は、届いた請求書を読んで会計ソフトに入力するような作業を例に挙げています。
- PC の操作が中心の作業 → 6.1 SolOSWorld 2.1 では、同じくらいの費用で Sol のほうが高い値でした。Sol のモデルのページも、複雑なコーディング・PC の操作・専門的な仕事に Sol を使うよう書いています。
- 難しいコーディング・大きな変更 → 6.1 Sol か 6 Astra端末でのコーディングの試験は、どちらも Terra より上です。OpenAI 自身がこの使い分けを勧めています。
- 科学の計算・最も難しい問題 → 6 AstraTerminal-Bench-Science は Astra が68.1% で最も高い値でした。費用は Terra の約6倍です。
- Claude を使っている場合OpenAI のグラフでは、仕事の作業で Opus 5.5 が Terra より約3ポイント高く、コーディングと PC 操作では Sonnet 5.5 が最も高い値でした。どちらも費用は Terra より大きくなります。ただし、これは OpenAI が選んだ試験と設定での比較です。Claude 側の比較は「Claude Sonnet 5.5 の性能と料金」と「Claude Opus 5.5 の性能と料金」にまとめています。
Sol を使うか Terra を使うかで迷ったら、同じ仕事を両方に数回ずつ流し、点数でなく「仕上がりで直す手間」と請求額で比べるのが確実です。ベンチマークの数字は、その試験とその設定で測った値だからです。前の世代との違いは「GPT-6.1 Sol と GPT-6 Sol の比較」「GPT-6 Astra の解説」も参考になります。
5. ChatGPT と Codex で使うとき
ChatGPT では、ChatGPT Work と Codex のモデルの一覧から GPT-6.1 Terra を選べます。発表は対象を Plus・Pro・Enterprise・Edu とし、ChatGPT のリリースノート（10月26日）は Business も含めています。アカウントに届くまで順に提供され、プラン・地域・ワークスペースの設定によっては使えないこともあります。
- 利用枠そのものは変わりません。リリースノートは「プラン全体の利用枠は変わらない」と書いています。そのうえで発表は、同じ枠で GPT-5.6 Terra より多くの仕事を、6.1 Sol や 6 Astra よりはずっと多くの仕事をこなせるとしています。
- 既定のモデルが替わることがあります。一部の Plus・Pro の利用者では、ChatGPT Work の既定の「Power」の設定が、「GPT-6.1 Sol の Light」から「GPT-6.1 Terra の Medium」に替わって見えることがある、とリリースノートに書かれています。いつもと答え方が違うと感じたら、モデルの表示を確かめてください。
- Codex でも選べます。Codex の CLI は 0.165.0（10月28日）でモデルの一覧に GPT-6.1 Terra を加えました。
出典：OpenAI のChatGPT のリリースノート（2026年10月26日の項）、Codex 0.165.0。UAE の推論の所在地の指定には対応していない（リリースノート）。
ChatGPT のプランごとの利用枠の違いは「ChatGPT Pro 100・200・500 の比較」で解説しています。
6. 安全面の扱い
OpenAI は、GPT-6.1 Terra が自社の安全の基準（Preparedness Framework）のサイバーセキュリティの分野で「Critical」のしきい値に達したと発表しました。そのため、GPT-6 Astra のために作った保護をそのまま使っています。また、GPT-5.6 Terra と比べて、頼まれた範囲から外れず、作業を妨げる制約を正直に伝える傾向が強くなり、悪意のある指示（プロンプトインジェクション）への耐性も高いとしています。詳しくは OpenAI の System Card にあります。
まとめ
- GPT-6.1 Terra は2026年10月26日公開の中位のモデルで、API の単価は入力 $1・出力 $5（6.1 Sol と GPT-5.6 Terra の半額）
- 仕事の作業の試験では6.1 Sol・6 Astra に並び、1タスクの費用はずっと小さい（OpenAI の測定）
- 端末でのコーディングと PC の操作は、6.1 Sol・6 Astra のほうが上で、OpenAI も難しいコーディングには Sol・Astra を勧めている
- OpenAI のグラフでは、Opus 5.5 は仕事の作業、Sonnet 5.5 はコーディングと PC 操作で Terra より高いが、費用も大きい
- ChatGPT Work と Codex で選べ、利用枠そのものは変わらないが、同じ枠でこなせる量は増える
FAQ
Q. GPT-6.1 Terra の API の料金はいくらですか？
A. 100万トークンあたり入力 $1、キャッシュされた入力 $0.05、出力 $5 です。Batch と Flex は半額、Fast は2倍です。27.2万トークンを超える入力は、そのリクエスト全体の入力とキャッシュが2倍、出力が1.5倍になります。
Q. GPT-6.1 Sol と Terra はどちらを使えばよいですか？
A. 書類の処理など決まった仕事の作業を大量に回すなら Terra、難しいコーディングや PC の操作が中心なら Sol です。OpenAI の測定では、仕事の作業の試験で Terra が Sol を上回り、端末でのコーディングと PC の操作の試験では Sol が上でした。単価は Terra が半分です。
Q. Claude Opus 5.5 より性能は上ですか？
A. OpenAI が載せた2つの試験では、Opus 5.5 のほうが点数は高く、Terra は費用がずっと小さい（科学のコードの試験の Opus 5.5 の費用は OpenAI の推定）、という関係です。仕事の作業の試験で Opus 5.5 は63.2%（1タスク $8.82）、Terra は60.0%（$1.01）でした。
Q. ChatGPT の無料プランで使えますか？
A. 発表とリリースノートの対象は Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu で、Free は含まれていません。API の利用段階でも Free は「対応していない」とされています。
Q. GPT-5.6 Terra から乗り換えるべきですか？
A. 単価が半分になり、OpenAI の測定では GPT-5.6 Terra が載っている5つの試験すべてで上回っているので、乗り換えない理由はあまりありません。API ではモデル名を gpt-6.1-terra に替え、推論の強さの既定（medium）と、ツールの呼び出しに Responses API が要る点を確かめます。前の世代は「GPT-5.6 の解説」にあります。
更新の記録
- 2026年10月28日初版。OpenAI の発表（10月26日）とそのグラフの値、API のモデルのページ、ChatGPT のリリースノートを確認して作成。
出典
- OpenAI：Introducing GPT-6.1 Terra・GPT-6.1 Terra（API）・Models・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Astra・ChatGPT release notes・Codex 0.165.0
- Anthropic（比較の単価）：Pricing
