--- title: "GPT-6.1 Terraとは？料金・API仕様とSol・Lunaとの使い分け【2026年10月】" url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/19007/" published: 2026-10-28 updated: 2026-10-28 categories: ["AI"] publisher: "株式会社一創" --- # GPT-6.1 Terraとは？料金・API仕様とSol・Lunaとの使い分け【2026年10月】 GPT-6.1 Terraは、OpenAIが2026年10月26日に公開したGPT-6系の中位モデルです。単価は100万トークンあたり入力1ドル・出力5ドルで、GPT-6.1 Solの半額。売りにしているのは、画像を読む力と画面操作の正確さです。この記事では、Terraの仕様と料金、同じ6.1を名乗るSolとAPIの挙動が違う箇所、請求書画像をJSONに起こす実装コード、Amazon Bedrockで東京から呼ぶ経路、Solへ上げる判断の線までを、公式ドキュメントの記載をもとに整理します。上位モデルのSolについては[GPT-6 Solと6.1 Solの違いを扱った記事](https://www.issoh.co.jp/tech/details/18251/)にまとめています。 ## まとめ：GPT-6.1 Terraに任せる処理とSol・Lunaへ回す処理の境目 書類や画面の画像を読んで項目に起こす処理、画面操作の自動化、社外向け文面の清書。この3種は、まずGPT-6.1 Terraで評価を始めます。OpenAIは画面操作の評価でGPT-6 Astraと同等の結果を、トークン単価10分の1で出したと発表しています。 一方、難度の高いコード生成と長い調査はSolかAstraに残します。OpenAI自身が「最も複雑なコーディングにはSolとAstraが向く」と書いているからです。件数が多く出力を人が後で確認できる分類・抽出は、さらに10分の1の単価のLunaへ回します。 実装で引っかかるのは2点です。Terraは推論エフォートの`none`を使えますが、6.1 Solは使えません。またChat Completionsからはツールを呼べないため、ツールを使う処理はResponses APIで組みます。 ## GPT-6.1 Terraの基本仕様｜モデルID・推論エフォート・対応APIの整理 数値はすべて2026年10月28日時点の公式ドキュメントの記載です。 ### 10月26日公開の位置づけとAstra・Sol・Terra・Lunaの4段構成 [GPT-6.1 Terraの公式発表](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/)によると、TerraはGPT-5.6 Terraの後継で、提案書の下書き、技術図面の読み取り、フォーム入力、動画編集のような「日々の業務を埋める作業」を得意とします。例として、届いた請求書を読んで会計ソフトへ入力する大量処理が挙がっています。 [OpenAIのモデル一覧](https://developers.openai.com/api/docs/models)では、GPT-6系は上からAstra・6.1 Sol・6.1 Terra・Lunaの4段です。SolとLunaは9月にGPT-6世代へ移っており、Terraだけが5.6のまま残っていました。最上位の仕様は[GPT-6 Astraの提供経路と料金の記事](https://www.issoh.co.jp/tech/details/17702/)を参照してください。 ### コンテキスト1,050,000トークンと知識カットオフ6月1日の仕様表 [GPT-6.1 Terraのモデル仕様](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra)の主な値をまとめます。 | 項目 | GPT-6.1 Terraの値 | | ------- | ------------------ | | モデルID | gpt-6.1-terra | | コンテキスト | 1,050,000トークン | | 知識カットオフ | 2026年6月1日 | | 入出力 | 入力はテキストと画像、出力はテキスト | | 推論エフォート | noneからmaxまでの6段階 | | エンドポイント | Responsesほか計3種類 | スナップショットの名称もgpt-6.1-terraのみです。コンテキストの内訳は入力922,000・出力128,000トークン。推論エフォートはnone・low・medium（既定）・high・xhigh・maxから選択できます。対応エンドポイントはResponses・Chat Completions・Batchの3種類です。 音声と動画の入力、ファインチューニング、Predicted Outputsは対象外です。知識カットオフは6.1 Solの4月30日、Lunaの5月18日よりも新しい日付です。 ### none対応とChat Completionsのツール制約を6.1 Terraで確認 同じ6.1でも、SolとTerraでは推論エフォートの扱いが逆です。[OpenAIのGPT-6移行ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model)には「Astraと6.1 Solは`none`非対応、6.1 Terra・6 Sol・Lunaは対応」と明記されています。6 SolやLunaで`none`を指定していたコードは、Terraへは`none`のまま移せます。 ツール呼び出しは別の話です。ガイドでは、Astra・6.1 Sol・6.1 TerraはChat Completionsに対応するものの、ツール呼び出しにはResponses APIが必要とされています。6 SolとLunaに残っていた「`none`のときだけChat Completionsで関数を呼べる」抜け道は、Terraにはありません。書き換えの手順は[Responses APIとChat Completions APIの違いと移行手順の記事](https://www.issoh.co.jp/tech/details/5961/)で扱っています。 ## GPT-6.1 Terraの料金と同一条件で比べた5モデルの月額試算 単価表だけでは差が見えないので、同じ処理量で月額を出します。 ### 入力1ドル・出力5ドルの単価表とBatch・Fast・12時間キャッシュ | モデル | 入力 | キャッシュ読み | 出力 | | ------------- | ------ | ------- | ------ | | GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 | | GPT-6.1 Sol | $2.00 | $0.10 | $10.00 | | GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $12.00 | | GPT-6.1 Terra | $1.00 | $0.05 | $5.00 | | GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.50 | 単価は[GPT-6.1 Solの仕様](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol)、[GPT-5.6 Terraの仕様](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.6-terra)、[GPT-6 Lunaの仕様](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)の記載です。Terraのキャッシュ書き込みは30分保持で1.25ドル、12時間保持で2.50ドル。12時間キャッシュは[OpenAI APIの変更履歴](https://developers.openai.com/api/docs/changelog)で10月20日にResponses APIへ追加されました。BatchとFlexは標準の50%、Fast modeは2倍、データ所在地を指定する処理は10%増しです。入力が272Kトークンを超えると、そのリクエスト全体で入力とキャッシュが2倍、出力が1.5倍になります。 ### 請求書画像を月5万件読み取る場合の5モデルの月額請求額と試算条件 OpenAIが例に挙げた請求書の入力作業で試算します。1件の入力を画像込み3,000トークン（うち2,000トークンは共通の指示文でキャッシュに当たる）、出力を推論トークン込み800トークン、月5万件と置いた仮定の条件です。 | モデル | 1件あたり | 月5万件 | | ------------- | -------- | ------ | | GPT-6 Astra | $0.0520 | $2,600 | | GPT-5.6 Terra | $0.0120 | $600 | | GPT-6.1 Sol | $0.0102 | $510 | | GPT-6.1 Terra | $0.0051 | $255 | | GPT-6 Luna | $0.00052 | $26 | その場で結果を返す必要のない処理ならBatchが使え、Terraは月127.5ドルまで下がります。差額の大半は出力単価から来るため、推論エフォートを上げて出力トークンが増えると節約幅は縮みます。5.6 Terraから切り替えるときの評価手順は[GPT-5.6のSol・Terra・Lunaと後継への移行を整理した記事](https://www.issoh.co.jp/tech/details/13357/)にまとめました。 ## 公式発表の数値で見る画面操作・画像理解・事実性の伸び幅と評価条件 以下はOpenAIが自社で測った値で、日本語の帳票で計測されたものではありません。 ### Agents’ Last ExamとOSWorld 2.1で示された画面操作の差 建築図面から3Dモデルを作るような業務タスクを集めたAgents’ Last Examでは、medium設定のTerraがGPT-5.6 Terraを15ポイント上回り、費用は約3分の1でした。GPT-6 Astraとはトークン単価10分の1で同等。タスク完了までの時間はAstraと6.1 Solの3倍以上速いとされています。max設定ではClaude Opus 5.5に比べて1タスクあたりの費用が約9分の1です。 デスクトップアプリの操作を測るOSWorld 2.1では、medium設定のTerraが5.6 Terraの最高点を上回りました。画像理解のMMMU-Proでも全設定で5.6 Terraを上回り、Astraと6.1 Solにほぼ並んでいます。画面と画像の処理では、上位モデルとの差が単価差ほど開いていないということです。 ### 誤答率16.7%とTerminal-Bench 4.0の50.3%で見る採用条件 誤りを誘う質問を集めた社内評価では、low設定の誤答率が5.6 Terraの53.6%から16.7%へ下がりました。max設定では4.3%で、Astraと6.1 Solにほぼ並びます。 コーディングは差が残ります。コマンドライン作業を測るTerminal-Bench 4.0で、max設定のTerraは50.3%を解き、5.6 Terraの21.5%の2倍を超えました。ただしOpenAIは同じ発表で、最も複雑なコーディングには6.1 SolとAstraを勧めています。コードレビューやリファクタリングの主力をTerraへ移す判断は、この記述と矛盾するので取りません。 ## 請求書画像をJSONに起こすResponses APIの実装手順とコード例 Terraの得意分野である「画像を読んで項目に起こす」処理を、Responses APIで組みます。 ### OpenAI SDKの導入とJSON Schemaで出力項目を固定するコード 公式のPython SDKを入れ、APIキーを環境変数に置きます。 ``` pip install openai export OPENAI_API_KEY="" ``` 読み取る項目はJSON Schemaで固定します。`strict`を有効にすると、スキーマに無いキーや欠けた項目が返らなくなります。 ``` import base64, json from openai import OpenAI client = OpenAI() # 請求書から取り出す項目（読めない項目は推測させず unreadable に入れさせる） SCHEMA = { "type": "object", "properties": { "issue_date": {"type": "string"}, "vendor": {"type": "string"}, "registration_no": {"type": "string"}, "total_jpy": {"type": "integer"}, "unreadable": {"type": "array", "items": {"type": "string"}}, }, "required": ["issue_date", "vendor", "registration_no", "total_jpy", "unreadable"], "additionalProperties": False, } def read_invoice(path: str) -> dict: with open(path, "rb") as f: b64 = base64.b64encode(f.read()).decode() res = client.responses.create( model="gpt-6.1-terra", reasoning={"effort": "low"}, # Terra は none も可。読み違いが多ければ medium へ input=[{ "role": "user", "content": [ {"type": "input_text", "text": "請求書の項目を読み取る。読めない項目は推測せず unreadable に項目名を入れる"}, {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/png;base64,{b64}"}, ], }], text={"format": {"type": "json_schema", "name": "invoice", "schema": SCHEMA, "strict": True}}, ) return json.loads(res.output_text) print(read_invoice("invoice_001.png")) ``` 推論エフォートが`none`以外のときは`temperature`と`top_p`を渡せないと移行ガイドに書かれています。既存コードにこの2つが残っていれば外してください。`unreadable`が空でない行だけを人の確認に回せば、全件を目視する運用から抜けられます。 ### Computer useへ広げるときのツール指定とcomputer\_callの扱い 画面への転記まで任せる場合は、Responses APIに`computer`ツールを渡します。[OpenAIのComputer useガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-computer-use)によると、モデルは順序付きの`actions`配列を持つ`computer_call`を返し、アプリ側が操作を実行してスクリーンショットを返します。これを`computer_call`が返らなくなるまで繰り返す仕組みです。 ``` res = client.responses.create( model="gpt-6.1-terra", tools=[{"type": "computer"}], input="経費精算画面に請求書の内容を入力し、「申請」ボタンは押さずに止める", ) for item in res.output: if item.type == "computer_call": print(item.call_id, item.actions) # アプリ側で実行し、computer_call_output で画面を返す ``` 送信・登録・支払いのように取り消せない操作は、最後のボタンを人が押す設計にします。画面操作の仕組みそのものは[Computer Useの動作原理をClaude・OpenAI・Geminiで比べた記事](https://www.issoh.co.jp/tech/details/11518/)で解説しています。 ## Bedrock・GitHub Copilotでの提供状況とSolへ上げる判断条件 OpenAI API以外の経路では、使える機能とデータの行き先が変わります。 ### BedrockのGlobal CRISで東京から呼べる経路と国内完結の限界 [Amazon BedrockのGPT-6.1 Terraモデルカード](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-card-openai-gpt-6-1-terra.html)では提供開始が10月26日、EOLは早くても2027年10月26日です。`bedrock-runtime`はIn-Region呼び出しに対応せず、`us.openai.gpt-6.1-terra`か`global.openai.gpt-6.1-terra`を指定します。単価はGlobal CRISが直販と同額、US CRISと`bedrock-mantle`のIn-Regionは10%増しの入力1.10ドル・出力5.50ドルです。 東京（ap-northeast-1）と大阪（ap-northeast-3）の行で使えるのはGlobal CRISだけで、GeoもIn-Regionも付いていません。東京から呼べても、推論の振り分け先は世界中のリージョンです。データ所在地を国内に限る契約では、機微情報を含む処理を国内で推論を終えられるモデルへ回します。選び方は[Bedrockのモデル選定と切替判断の記事](https://www.issoh.co.jp/column/details/16543/)の比較軸が使えます。 Bedrock固有の制約もあります。Converse APIはdocumentブロックを受け付けないため、PDFはResponses APIの`input_file`で渡します。1リクエストの画像は最大100枚、出力1トークンが枠を10トークン分消費する10倍バーンダウンです。Azure Foundryでの提供は、10月28日時点でMicrosoftの告知を確認できていません。 ### GitHub Copilotの対象プランと管理者が先に確かめる既定の有効化 [GitHub Copilotでの6.1 Terra提供告知](https://github.blog/changelog/2026-10-26-gpt-6-1-terra-in-github-copilot/)は10月26日付で、対象はCopilot Pro・Pro+・Max・Business・Enterprise。VS Code、JetBrains、Copilot CLI、cloud agentなどで選べ、課金は従量制でプロバイダーの定価です。GitHubは日常のエージェント型コーディングとターミナル作業向けと説明しています。 BusinessとEnterpriseでは、管理者が全体の既定を切っていない限り新モデルが自動で有効になります。費用を管理したい組織はモデルポリシーを先に確認してください。Copilotのモデル構成は[GitHub Copilotの対応モデルと料金の記事](https://www.issoh.co.jp/column/details/1536/)で整理しています。ChatGPT側は、公式発表に挙がるのがPlus・Pro・Enterprise・EduのChatGPT WorkとCodexです。 ### GPT-6.1 Terraを採用しない場面とSolへ処理を上げる判断条件 Terraを主力にしないのは2つの場合です。1つは、複数ファイルにまたがるコード変更や設計判断を含む処理。OpenAI自身が同じ発表でSolとAstraを勧めている領域にあたります。もう1つは、出力を人が確認しないまま本番へ反映する処理で、誤りを誘う質問での誤答率がmax設定でも4.3%残るため、1件ずつの検証を省けません。 逆に、画像や画面を読む処理を5.6 Terraや6.1 Solで回しているなら、同じ評価セットでTerraを試さない理由はありません。単価が半分になり、OpenAIの公表値では画面操作の精度も上がっているからです。処理ごとのモデルの振り分けや、既存の業務システムへの組み込みは、[生成AI導入支援](https://www.issoh.co.jp/service/ai/genai/)で要件の洗い出しから引き受けています。 ## よくある質問 GPT-6.1 Terraについて検索で多い質問に、公式ドキュメントの記載で答えます。 ### GPT-6.1 TerraとGPT-6.1 Solの違いは何ですか？ 単価と得意分野が違います。Terraは入力1ドル・出力5ドルで、Solの半額です。OpenAIはTerraを視覚推論・画面操作・文章作成向けの高速モデル、Solを複雑なコーディングや専門業務でAstraに近い性能を出すモデルと説明しています。APIでは、Terraは推論エフォートの`none`を使え、Solは使えません。コンテキスト1,050,000トークンと最大出力128,000トークンは共通です。 ### GPT-6.1 Terraの料金はいくらですか？ OpenAI APIの標準単価は100万トークンあたり入力1ドル、キャッシュ読み0.05ドル、出力5ドルです。BatchとFlexは半額、Fast modeは2倍になります。入力が272Kトークンを超えるとリクエスト全体の入力が2倍、出力が1.5倍。本文の請求書の条件（月5万件）では月約255ドルで、6.1 Solの約510ドルの半分でした。 ### GPT-6.1 TerraはChat Completions APIで使えますか？ テキストの生成は使えます。ただしツール呼び出し（関数呼び出し・Web検索・computer useなど）はResponses APIが必要です。6 SolやLunaのように、推論エフォートを`none`にすればChat Completionsで関数を呼べるという扱いもありません。ツールを使う処理は、モデルを替える前にResponses APIへ書き換えてください。 ### GPT-6.1 TerraはAmazon Bedrockの東京リージョンで使えますか？ 東京から呼び出すことはできますが、使えるのはGlobal CRIS（`global.openai.gpt-6.1-terra`）だけです。推論は世界中のリージョンへ振り分けられるため、日本国内で処理が完結するわけではありません。APACのGeo推論とIn-Region推論は、10月28日時点のモデルカードでは東京・大阪とも対象外です。 ### GPT-6.1 TerraはChatGPTのどのプランで使えますか？ 公式発表では、Plus・Pro・Enterprise・Eduの利用者がChatGPT WorkとCodexで使えるとされています。GitHub CopilotではPro・Pro+・Max・Business・Enterpriseが対象です。提供は段階的に広がるため、社内展開の前に管理画面と最新の案内を確認してください。 ## 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