GPT-6.1 Terraで何が変わる？｜画面操作と料金の3つの確認点

文章の作成、画面を見ながらの作業、コード修正に使うモデルを見直すなら、GPT-6.1 Terraが新しい候補になります。選ぶ前に確かめたいのは、使える場所、画面操作を動かす仕組み、料金が変わる条件の3点です。

• 10月26日付の公式更新で、ChatGPT Work・Codexへの段階展開が案内されました。APIでも利用できます。
• APIの標準単価は100万トークンあたり入力1ドル・出力5ドル。推論に使うトークンや処理モードも費用に影響します。
• 画面を理解するモデルを選ぶだけで、手元のアプリが自動で動くわけではありません。操作を実行し、結果を返す環境が必要です。

対象は、AIに資料を読ませたりコードの修正を頼んだりしていて、Solや旧Terraから何を変えるか迷っている人です。読み終えたら、自分の利用経路に合う確認場所と、最初に比較する仕事を決められます。この記事は2026年10月28日に確認した公式資料の解説で、日本語の性能や実際の料金を測ったレビューではありません。公式更新

Terraが加わり、日々の作業に使うモデルを選び直せる

OpenAIはGPT-6.1 Terraを、視覚的な推論、コンピューター操作、自然な文章作成を組み合わせたモデルとして発表しました。公式の利用例には技術図面の解釈やフォーム入力が含まれます。以前のGPT-5.6 Terraの単なる料金改定ではなく、別世代のモデルです。発表本文

まず、今使っているモデルで困っている仕事を比較対象にすると、変更の意味を確かめやすくなります。Sol自体の位置づけは、GPT-6.1 Solの紹介記事で整理しています。

画像を読む能力と、動画を直接入力する対応は別

APIのモデル資料では、Terraはテキストの入出力と画像の入力に対応し、音声・動画の直接入力には対応していません。発表に動画編集の作業例があっても、「動画ファイルをそのままモデルへ渡せる」とは読み替えられません。対応形式

この違いは、道具を使う担当者を想像すると整理できます。編集ソフトの画面を見て操作することと、映像そのものを入力データとして受け取ることは別の能力です。利用するアプリが素材をどう扱い、モデルへ何を渡すかまで確認して、依頼を決める必要があります。

選択する場所はWorkとCodex、通常Chatは対象外

対象プランでも、表示は段階展開と設定に左右される

最新のChatGPTリリースノートには、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduを対象として、WorkとCodexへ展開するとあります。利用可否にはプラン、地域、ワークスペースの設定が関係します。発表ページだけでは対象プランを読み落としやすいため、製品側の更新案内も合わせて確認してください。

利用する場合は、使っているWorkまたはCodexのモデル一覧でGPT-6.1 Terraを探します。製品の料金・機能案内は、通常のChatでは利用できないと明記しています。WorkやCodexの一覧にもないときは、段階展開とワークスペースの条件を確認してください。提供条件と選択方法・製品別の対応

管理されたワークスペースなら、問い合わせの前に「利用中のプラン」「開いている製品」「モデル一覧の表示」「確認日時」を揃えると、切り分けやすくなります。個人契約の画面と勤務先の画面を混ぜて説明すると、同じモデル名でも条件を追えなくなるためです。

利用枠が増えたように見えても、上限変更とは限らない

公式更新は、プラン全体の使用上限は変わらないと説明しています。一部のPlus・Pro利用者では、Workの既定Power presetsがSolのLightからTerraのMediumに変わる場合もあります。名前だけでなく、モデルと推論設定をセットで見てください。使用上限・プリセット

Codex CLIの公式changelogでは、10月27日付の0.165.0でTerraがモデルカタログへ追加されました。CLIで見つからない場合は、まず自分のバージョンを確認する手がかりになります。ただし、更新すればアカウント側の提供条件まで変わる、という意味ではありません。Codexの更新

画面操作は、モデルと実行側を往復して進む

モデルが操作案を出し、アプリ側が実行する

APIで画面操作を組み込む場合、モデルへ画面や状態を渡し、返された操作をブラウザやデスクトップで実行し、その結果を再びモデルへ返します。公式ガイドは、この繰り返しと操作環境の維持を説明しています。APIのモデル名だけを書き換えても、クリックを実行する部分までは用意されません。Computer useガイド

Terraのモデル資料にはcomputer use対応が記載され、ツール呼び出しにはResponses APIが必要とされています。既存システムで使うなら、モデルの対応だけでなく、呼び出すAPIと実行側の接続も確認します。ツール対応

次は、APIへ組み込む際の構成例です。既製のWorkやCodexの内部実装を表したものではありません。

画面を読む能力と、操作を許可する仕組みを別々に確認するための構成例です。実行後もアプリの状態を読み返して、依頼どおりに終わったかを確かめます。

「入力できた」と「仕事が終わった」を分けて確かめる

たとえば申請画面なら、文字が入力されたこと、保存されたこと、申請が送信されたことは別の状態です。最後の返答が「完了しました」でも、保存先や一覧を見れば未完了と分かる場合があります。これはTerraで観測した不具合の報告ではなく、検証するときに区別したい状態の例です。

公式ガイドは、隔離したブラウザや仮想環境、対象サイト・操作の制限、重要な操作での確認、時間や費用の上限を勧めています。本文中の指示だけで制御を済ませず、実行側にも範囲を設定する設計です。実行環境での制御

最初の課題には、取り消しや結果確認が容易なものを選ぶと比較しやすくなります。「一覧の絞り込みを開く」「テスト用フォームへ入力する」など、終了後の状態を具体的に書ける課題が向いています。実データの送信や削除まで、一度に広げる必要はありません。

APIの見積もりは、通常単価と追加条件を別の欄へ

入力1ドル・出力5ドルは、通常条件のStandard料金

APIを使う場合の基本単価は次のとおりです。単位は100万トークンあたりの米ドル。トークンはモデルが処理する文字列の単位で、日本語の文字数と一対一ではありません。月額プランの料金表ではなく、APIの処理量に対する単価です。公式料金表

キャッシュは、繰り返し使う入力を再利用する仕組みです。読み取りの0.05ドルだけを全入力へ掛けると、書き込み分や再利用されない分を落とします。上の項目は別々の課金区分なので、実際の使用量を対応する欄へ振り分けて計算します。

同じStandard通常条件のGPT-6.1 Solは入力2ドル・出力10ドルで、Terraの基本単価はそれぞれ半額です。ただし、生成する量や再試行の回数まで同じになるとは限りません。「単価が半分」と「仕事全体の費用が半分」は分けて扱います。モデル別単価

長い入力や高速モードでは、そのまま掛け算しない

モデル資料では、入力が272,000トークンを超えると、リクエスト全体に対して入力・キャッシュ単価が2倍、出力単価が1.5倍になると説明されています。超えた部分だけが割増になる計算ではありません。

また、FastはStandardの2倍、BatchとFlexは半額。対応する地域指定の処理には10%の上乗せがあります。用途に合う処理方式を選び、通常単価とは別の条件として見積もってください。ツール固有の料金も確認対象です。料金条件

大量の資料を渡す場合は、最大で何トークン受け取れるかより先に、実際に送る入力の長さを確認するほうが予算を作りやすくなります。比較表には、モデル名の隣へ「Standard／Fast」「長い入力の条件に該当するか」を書き添えておくと、後から単価を取り違えずに済みます。

推論の深さを揃えると、費用差の理由を追いやすい

画面に出ない推論も、出力の使用量に入る

Terraのreasoning.effortはnone、low、medium、high、xhigh、maxに対応し、既定はmediumです。推論の深さを変えた比較は、モデルだけを変えた比較とは条件が異なります。設定値

公式ガイドによると、推論トークンは通常の回答として見えなくても、出力トークンとして課金されます。APIの使用量にあるoutput_tokensと、その内訳のreasoning_tokensを確認します。内訳を合計へもう一度足すと、二重計上になるため注意してください。推論と使用量

想定シナリオ：同じ処理量なら1回0.022ドル

通常入力12,000トークン、推論を含む出力2,000トークンを使うと仮定します。Standardの通常コンテキストで、キャッシュ、ツール、地域指定などの追加料金を含めない算例です。

Terra = 12,000 ÷ 1,000,000 × $1
      +  2,000 ÷ 1,000,000 × $5
      = $0.022

Sol（同じ処理量）= $0.044

これは実行結果でも請求額の予測でもありません。同じトークン量を使う場合の単価差を示しています。実際の比較では、回答が短くても推論量が多い場合や、操作をやり直す場合があります。最初の一回だけでなく、完了までに発生した呼び出しを合算してください。

ChatGPTアカウントでWorkやCodexを使う人は、この式をそのまま月額プランの請求額へ加えるのではなく、利用中の契約で使用枠を見る必要があります。まずAPIの従量利用と、製品のプラン内利用のどちらを比較しているかを明確にします。API料金とプラン使用枠の区別

公表スコアから、日本語の実務成績までは決まらない

コードの改善値には、評価名と推論設定を付ける

OpenAIはTerminal-Bench 4.0で、最大推論時のTerraが50.3%、旧GPT-5.6 Terraの公表値が21.5%だったと説明しています。一方で、最も複雑なコーディングにはGPT-6.1 SolやGPT-6 Astraが適するとしています。いずれも提供元の評価・推奨です。コード性能の説明

この数字を「自分のコードの半分を正しく直す」と読むことはできません。課題、使えるツール、判定方法が異なるからです。比較対象のモデル名に加えて、推論設定、同じテストを使ったか、何を成功と数えたかが必要になります。

誤りの評価も、過去の図表とそのままつながらない

TerraのSystem cardは、ユーザー報告をもとにした誤りの評価を刷新したため、過去のGPT-6 System cardの数値と直接比較できないと明記しています。以前のモデルも新しい評価で再実行したという説明です。評価方法の変更

公式が評価方法の変更を注記しているなら、記事を読む側も古い数値をつないで改善率を作らないほうが正確です。また、指示への従い方やプロンプトインジェクションへの耐性評価が良くても、個々の操作が安全に完了する保証にはなりません。画面に含まれる第三者の文章は、操作の権限を与える指示として扱わない設計が必要です。耐性評価・画面内容の扱い

この記事では独立した日本語性能の検証を行っていません。モデルを切り替える根拠としては、公式評価で試す候補を絞り、自分の成果物で合否を確認するところまでを一組にするのが現実的です。

いつもの依頼を1つ選び、終了状態まで記録する

比べる前に、合格したといえる成果物を決める

以下は読者が試すための提案です。文章なら事実を追加していないか、画面操作なら指定した状態になったか、コードならテストに加えて依頼範囲を守ったかを見ます。別々の仕事を与えて「こちらのほうが賢い」と比べるより、同じ入力で差を探せます。

文章の例なら、「読みやすく」だけでは成功の条件が曖昧です。「日付と申込条件を変えない」「原文にない利点を足さない」「最後に変更点を示す」と指定すると、どこを確認するかが決まります。長さだけを揃えても、意味の変更は見つけられません。

記録用テンプレートは、モデル名と結果を同じ行へ

依頼した仕事：
入力・開始状態：
使った製品またはAPI：
モデル名／推論設定／処理モード：
期待する終了状態：
実際の終了状態：
事実の追加・読み違い・不要な変更：
完了までの時間／再試行回数：
APIの場合：入力・キャッシュ・出力の使用量と費用
採用・再試行・元のモデルを維持、の判断と理由：

この記録で欲しいのは総合順位ではなく、任せたい仕事に対する選択です。文章は採用できても画面操作は保留、コード修正はSolを維持、という結果でも構いません。全部を一斉に移すより、変更した理由を後から説明しやすくなります。

画面操作を組み込む開発者は、モデルの選定と実行環境の準備を別の作業として進めてください。Codexの実行場所を整理したい場合は、Codex Cloudと実行環境のガイドが次の確認先になります。Terraの名前が選択肢へ増えた今、まず記録するのは「どの仕事なら、同じ条件で任せ直せるか」です。

参考・出典

• OpenAI「GPT-6.1 Terra」— 発表と提供元の性能評価。https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「ChatGPT release notes」— October 26, 2026、プラン・段階展開・使用枠。https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「GPT-6.1 Terra Model」— 入出力、推論、ツール、料金条件。https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「Pricing」— Standard料金と処理モード別単価。https://developers.openai.com/api/docs/pricing（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「Computer use」— 実行環境、反復処理、Run safely。https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-computer-use（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「Reasoning models」— 推論トークンと使用量の内訳。https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Terra」— 誤り・指示耐性の評価と限界。https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-terra（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「Codex changelog」— October 27, 2026、CLI 0.165.0。https://developers.openai.com/codex/changelog（参照日: 2026-10-28）
• OpenAI「Pricing — ChatGPT Learn」— Work・Codexの提供面とAPI課金との区別。https://learn.chatgpt.com/docs/pricing（参照日: 2026-10-28）