GPT-6.1 Terra、OpenAIの中位モデルのAPI価格を半額に

OpenAIは2026年10月26日、中価格帯のモデルであるGPT-6.1 Terraを公開しました。価格は入力100万トークンあたり1ドル、出力100万トークンあたり5ドルです。これは、置き換え対象のGPT-5.6 Terraの半額です。新モデルはcomputer useにも対応したため、OpenAIの安価な層で作られたエージェントが、画面を直接操作できるようになりました。

トークンとは、テキストの小さな断片で、おおよそ単語の一部にあたります。APIの価格は、100万トークンあたりで示されます。

OpenAIのラインアップにおけるTerraの位置

OpenAIはモデルを4つの層で販売しています。9to5Macによると、その4つはLuna、Terra、Sol、Astraで、Terraは中間に位置します。OpenAIが2026年9月にGPT-6 SolとLunaを出荷した際、Terraは対象から外れていました。今回のリリースで、中間層が最新の状態になります。

3つの報道による主な事実は次のとおりです。

項目	GPT-6.1 Terra
APIのモデル名	gpt-6.1-terra
入力価格	100万トークンあたり1ドル
出力価格	100万トークンあたり5ドル
置き換え対象	GPT-5.6 Terra
ChatGPTでの提供	Plus、Pro、Enterprise、Edu（ChatGPT Work内）
その他の提供先	CodexとAPI

3つのメディアはいずれも、値下げ幅をGPT-5.6 Terra比で50%としています。BleepingComputerは、GPT-6.1 Solより50%安いとも伝えています。ほかの2つのメディアは、この比較をしていません。

computer useで何が加わるか

computer useとは、モデルが画面に表示された内容を読み取り、クリックや入力を行い、アプリを切り替えられることを指します。The Next Webは、Terraがこれを行えるようになったと報じています。画像の読み取りも向上し、たとえば建築図面を3Dモデルに変換できます。

BleepingComputerが引用したOpenAI自身の説明は、Terraを「詳細な視覚的推論と精密なcomputer useを組み合わせた、高速で効率的なモデル」と呼んでいます。The Next Webはさらに、Terraは割り当てられたタスクの範囲にとどまりやすく、できないことを伝えやすくなったと付け加えています。

OpenAIのベンチマークの主張

以下の数値はすべてOpenAIによるものです。BleepingComputerは、これらを検証していないとしています。

テスト	GPT-5.6 Terra	GPT-6.1 Terra
Terminal-Bench 4.0、推論努力：最大	21.5%	50.3%
社内テストのエラー率、推論努力：低	53.6%	16.7%
社内テストのエラー率、推論努力：最大	報告なし	4.3%

Terminal-Benchは、モデルがコマンドラインのコーディングタスクをいくつ完了できるかを測定します。エラー率のテストは、モデルに誤った事実を述べさせるように設計された、OpenAI社内のプロンプト集です。推論努力が最大のとき、エラー率は18パーセントポイント低下しました。

BleepingComputerによると、推論努力が中程度のAgents' Last Examでは、GPT-5.6 Terraより15ポイント向上し、コストは約3分の1でした。OpenAIはまた、TerraがGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solより3倍以上速くタスクを完了するとしています。OpenAIは「1トークンあたりの価格がわずか10分の1でありながら、GPT-6 Astraと同等の性能さえ発揮します」と述べています。

BleepingComputerとThe Next Webの両方によると、OpenAIは最も難しいコーディング作業には、引き続きSolかAstraを推奨しています。

安全性の評価

The Next Webによると、OpenAIはPreparedness Frameworkのもとで、Terraのサイバーセキュリティ能力を「Critical」と評価しています。これはGPT-6 Astraが最初に到達した水準と同じで、Terraにも同じ保護策が適用されています。今回のリリースは、社内の安全性テストに通らなかったGPT-6.1 Astraを棚上げするという、先月のOpenAIの決定に続くものです。

開発者にとっての意味

Terraは今後、OpenAIの最上位モデルを必要としない大量処理の作業で、当然の標準の選択肢になります。

• モデル名を切り替えて、評価を再実行する。 実際のトラフィックのサンプルで、GPT-5.6 Terraの呼び出しをgpt-6.1-terraに置き換えてください。すべてを移行する前に、品質を比較しましょう。
• 予算を見直す。 100万トークンあたり1ドルと5ドルなら、同じワークロードのコストはGPT-5.6 Terraのときの半分です。
• computer useはまず安価なタスクで試す。 フォーム入力、データ入力、アプリ間のコピーが良いテストになります。お金やメッセージを送る処理には、人による確認を残しましょう。
• 難しいコードにはSolかAstraを使い続ける。 OpenAI自身も、最も複雑なコーディングタスクでは、より大きなモデルが引き続き優れているとしています。
• サイバー関連の安全策を想定する。 「Critical」評価は、セキュリティ関連のリクエストがAstraと同じ制限を受ける可能性があることを意味します。セキュリティツールは、頼りにする前にテストしてください。

ベンチマークの向上幅は大きいものの、OpenAIの自己申告です。今後数週間に出てくる、Terminal-Benchやエージェント向けテストの独立した結果に注目しましょう。