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GPT-6.1 Terraの使い方|Solと比べた速さ・料金と使い分け

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GPT-6.1 Terraの使い方|Solと比べた速さ・料金と使い分け

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この記事でわかること

  • GPT-6.1 Terraの特徴とSolとの違い
  • ChatGPTとCodexでTerraを使う方法
  • 同じお題で比べた速さと料金
  • TerraとSolの上手な使い分け

 

「僕が実際に同じ領収書6枚をGPT-6.1 TerraとSolに読ませたら、どちらも全問正解で、Terraは13秒、Solは25秒でした」

 

ChatGPTのGPT-6系に、新しいモデル「GPT-6.1 Terra」が加わりました。APIの料金はGPT-6.1 Solのちょうど半額です。ただ、半額のモデルに任せて仕事の質が落ちないのか、どこで使えるのか、Solとどう使い分ければいいのかは気になるところだと思います。そこで今回は、3Dゲーム作りと領収書の読み取りという同じお題をTerraとSolの両方に投げて、出来・時間・費用を並べました。

 

こんにちは、ルーティンラボ(@rutinelabo)です。本記事では、GPT-6.1 Terraの特徴と使える場所、Solと同じお題で比べた結果、そして2つのモデルの使い分けを解説します。

 

この記事の領収書のプロンプト全文と写真6枚、TerraとSolの使い分け早見表は、公式LINEで合言葉「テラ」と送ると受け取れます。

 

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結論|GPT-6.1 TerraはSolの半額で、日常の仕事を速く回すモデル

GPT-6.1 Terraの結論のスライド(日常は半額・倍速、重い物はSol)

 

先に結論をお伝えします。GPT-6.1 Terraは、Solの半額の単価で、日常の仕事を速く回すためのモデルです。領収書の読み取りのような仕事なら、Solと同じ満点を約半分の時間で出してくれました。

 

一方で、作り込みの要る重い仕事は苦手です。マリオ64風の3Dアクションを作らせたところ、Terraは2回ともエラーで遊べる状態になりませんでした。また「半額」はあくまで1トークンあたりの単価の話で、考える量(effort)を最大にすると、費用の差はかなり縮みます。

 

見るところ ポイント
どんなモデルか GPT-6系の上から3番目。速さと効率、画面の操作と文章が得意
料金 APIは100万トークンあたり入力1ドル・出力5ドル(Solの半額)
使える場所 ChatGPTのWorkとCodex・API(いつものチャット画面では選べない)
実力 領収書6枚はSolと同じ24/24を約半分の時間で。重い3DはSolが上
使い分け 日常の仕事はTerra、重い3Dや作り込みはSol

 

GPT-6.1 Terraとは|GPT-6系の4モデルで上から3番目

GPT-6系の4モデル(Astra・Sol・Terra・Luna)の位置づけと料金のスライド

 

GPT-6.1 Terraは、OpenAIが米国時間の2026年10月26日に公開したモデルです。いまのGPT-6系には、いちばん賢いGPT-6 Astraを頂点に、Sol・Terra・Lunaと4つのモデルが並んでいます。Claudeでいえば、Fable・Opus・Sonnet・Haikuのような並びをイメージすると分かりやすいと思います。

 

Terraはその上から3番目で、OpenAIは「速くて効率的なモデル」と位置づけています。得意分野として挙げているのは、画面を見て理解すること、パソコンの画面を操作すること、自然な文章を書くことの3つです。公式の案内では、提案書の下書きやグラフの読み取り、アプリの中の情報を扱う作業が例に挙がっています。

 

モデル 位置づけ(公式) 入力(100万トークン) 出力(100万トークン)
GPT-6 Astra いちばん賢い 10ドル 50ドル
GPT-6.1 Sol Astraに近い性能を安く 2ドル 10ドル
GPT-6.1 Terra 速くて効率的・画面の操作と文章 1ドル 5ドル
GPT-6 Luna 最速・最安 0.1ドル 0.5ドル

(2026年11月時点・OpenAIのAPI料金ページ参照。入力が27.2万トークンを超えると入力は2倍・出力は1.5倍)

 

APIの単価は、入力も出力もSolのちょうど半分で、Astraの10分の1です。扱える長さは約105万トークン、1回に書き出せるのは最大12.8万トークンで、入力は文章と画像に対応しています(2026年11月時点・OpenAIのモデルページ参照)。簡単な受け答えはLuna、ある程度の作業はTerraやSolに回す、という分け方を想定したモデルだと思います。

 

1つ上のGPT-6.1 Solを、Claude Opus 5.5と同じお題で比べた結果はこちらの記事で紹介しています。

GPT-6.1 SolとOpus 5.5を同じお題で比較|料金・使い方とeffortの選び方
GPT-6.1 SolとOpus 5.5を同じお題で比較|料金・使い方とeffortの選び方

続きを見る

 

GPT-6.1 TerraはSolより賢い?|公式と第三者で上下が入れ替わる

Agents' Last ExamとArtificial Analysisの指数でTerraとSolを比べた横棒グラフ

 

性能の数字は、誰が測ったかで見え方が変わります。OpenAI自身の評価では、仕事で使うソフトを操作する課題「Agents' Last Exam」で、考える量を最大(max)にしたTerraが60.0%と、Solの58.6%をわずかに上回りました。中くらいの設定(medium)でも57.6%で、最上位のAstraのmediumと同じ点数を10分の1の単価で出しています。

 

ところが、第三者の評価機関Artificial Analysisの総合の指数では、同じmaxどうしでTerraが51.0、Solが54.5と、Solのほうが上です。OpenAIの評価の中でも、画面操作のOSWorld 2.1とターミナル作業のTerminal-Bench 4.0は、どちらもSolが上回っています。

 

測ったところ(どれもmax) GPT-6.1 Terra GPT-6.1 Sol
Agents' Last Exam(OpenAIの評価) 60.0%(1タスク1.01ドル) 58.6%(2.00ドル)
OSWorld 2.1・画面操作(OpenAIの評価) 74.2% 78.0%
Terminal-Bench 4.0(OpenAIの評価) 50.3% 55.9%
Artificial Analysisの総合の指数 51.0(1タスク0.96ドル) 54.5(1.27ドル)

(OpenAIの評価は2026年10月時点・OpenAI公式の発表、総合の指数は2026年10月時点・Artificial Analysis参照)

 

総合の指数でGPT-6.1 TerraがSolのちょっと下に入ることを示すスライド

 

まとめると、TerraはSolより賢いモデルではなく、Solのちょっと下の性能を、ずっと安く速く出すモデルです。OpenAI自身も、複雑なコーディングにはSolかAstraのほうが向いていると書いています。僕もベンチマークを見た印象は「Solのちょっと下」でした。

 

Xでの評価|Solの2倍使える、速さは群を抜くという声

Xでも、発表の直後からさまざまな声が出ています。OpenAIでCodexを率いる責任者は、「6.1 Solの2倍使える」という趣旨の投稿をしました(投稿)。日本語では、金のニワトリさんが「Terminal-Bench 4.0ではOpus 5.5、6.1 Sol、6.1 Terraの順。ただし速さは群を抜く」という趣旨の投稿をしています(投稿)。僕もこのあたりの評価に同意です。

 

GPT-6.1 Terraはどこで使える?|ChatGPTのWorkとCodexだけ

GPT-6.1 TerraはChatGPTのWorkとCodexで使えることをまとめたスライド

 

GPT-6.1 Terraは、ChatGPTのWorkとCodexだけで使えます。いつものチャット(Chat)の画面では選べないので注意してください。対象のプランはPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduで、FreeとGoは対象に入っていません(2026年11月時点・ChatGPTの料金と利用の案内参照)。

 

僕はMacのChatGPTアプリから使っています。ブラウザ版では細かい設定が見当たらなかったので、アプリ版を開いたところ、Workの画面からモデルを細かく選べました。

 

step
1
ChatGPTのデスクトップアプリでWorkを開く

ChatGPTのMacアプリで上部の切り替えからWorkを選んだ画面

MacかWindowsのChatGPTアプリを開き、画面の上にあるChatとWorkの切り替えで「Work」を選びます。Chatのままでは、モデルの一覧にTerraが出てきません。

 

step
2
モデルの一覧からGPT-6.1 Terraを選ぶ

ChatGPTのWorkのモデル一覧にGPT-6.1 Terraが表示された画面

入力欄のモデルの選択を開き、一覧から「GPT-6.1 Terra」を選べば準備は完了です。あとは普段どおり、頼みたい作業を入力します。

 

CodexやAPIで使うには

Codexで使う場合は、Codexを最新版にアップデートしてから、モデルにTerraを指定します。ターミナルのCodex CLIなら、次のように起動するだけです(Codex CLI 0.159.0以上)。

 

codex -m gpt-6.1-terra

 

対話の途中で切り替えたいときは、/model と打てばモデルを選び直せます(2026年11月時点・Codexのモデルの案内参照)。このほか、API(モデル名 gpt-6.1-terra)やGitHub Copilot、Amazon Bedrock、Microsoft Foundry、OpenRouterからも使えます。

 

ただ、普段のコーディングや作業に使うなら、APIよりChatGPTやCodexのサブスクで使うほうが圧倒的にお得です。APIで重い作業を回すと、本当にあっという間にお金が溶けていきます。サブスクの枠で使える回数の目安も、TerraはSolの2倍近くあります。

 

ChatGPT Plusの5時間あたりの目安 回数
GPT-6.1 Terra 35〜285回
GPT-6.1 Sol 15〜160回
GPT-6 Astra 5〜45回
GPT-6 Luna 350〜3,000回

(2026年11月時点・ChatGPTの料金と利用の案内参照。固定の上限ではなく目安。Proは今のところ5時間の制限なし)

 

注目は画面操作(Computer Use)

今回いちばん注目したいのが、画面を見ながらアプリやブラウザを操作する「Computer Use」です。ChatGPTのデスクトップアプリのWorkやCodexにComputer Useのプラグインを入れると、Terraにパソコンの操作を任せられます。ただし公式は「一部の地域のみ」としていて、使える地域の一覧は出ていません。

 

僕の実感では、Claude Opus 5.5も画面操作の精度は高いものの、Computer Useは今のところCodexのほうが上です。OpenAIの社員が公開した画面の録画でも、同じ長いフォームの入力がTerra 53.5秒、Sol 3分21.7秒(Fastモード)と、速さの差がはっきり出ていました(投稿)。

 

実際に僕は、普段使っているAIエージェント「OpenClaw」の会話役を、GPT-6.1 Terraに切り替えました。そこからCodexを立ち上げ、常に動かしている自宅のパソコンのアプリやブラウザを、Computer Useで操作させています。資料づくりもClaude CodeのOpus 5.5を土台にしつつ、画像やスライドの生成はCodexのサブスク枠に任せてAPIの課金なしで回しています。Codexのサブスク枠で画像まで作る方法はこちらの記事で紹介しています。

 

3Dゲームで比べた実力|マリオカート風は約4分の1の時間、マリオ64風は作り切れず

マリオカート風の3DレースをSolとTerraで並べた比較ページ

 

ここからは、同じお題をSolとTerraに作らせた結果です。まずは、新しいモデルの検証でいつも使っているマリオカート風の3Dレースを、どちらも考える量をxhighにそろえて作らせました。比較ページの左がGPT-6.1 Sol、右がGPT-6.1 Terraで、画像は右のTerraのレースを走らせているところです。

 

実際に両方を遊んでみると、見た目の差ははっきりあります。Solは背景の柱や山、キャラクターまで作り込まれていて、コーディングの精度の高さが伝わってきます。それでもTerraも、コース・カート・順位の表示がそろった、ちゃんと走れるゲームになりました。

 

お題(xhigh・1回) GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Terra
マリオカート風の3Dレース 14分27秒・63,371トークン・動く 3分33秒・35,857トークン・動く
マリオ64風の3Dアクション 28分35秒・120,260トークン・動く 2回ともエラーで遊べず

(2026年10月の実測。Codex CLI・サブスク枠。Solは10月18日、Terraは10月29日に実行・どちらも1回ずつで平均ではない)

 

マリオカート風では、Terraは約4分の1の時間で作り終え、使ったトークンもSolの6割ほどでした。単純なゲームなら、Terraでも十分に形になります。

 

マリオ64風はTerraが2回ともエラー

GPT-6.1 Solが作ったマリオ64風の3Dアクションのプレイ画面

 

差がはっきり出たのが、マリオ64風の3Dアクションです。Solはこのような世界観のあるゲームを1回で作り切りました。最近は僕もGPT-6 Astraではなく、Solを使う場面が増えているくらいで、このレベルのコーディングまでこなしてくれます。

 

GPT-6.1 Terraがmediumで作ったマリオ64風のゲーム画面

 

一方のTerraは、一発で作らせたところエラーが起きました。1回目は起動しても地形が描かれず、2回目はそもそも起動しません。考える量をmediumに下げた1回だけは動きましたが、Solのような城や池のない簡素な作りでした。作り込みの要る仕事は、Terraには向いていないと感じます。

 

領収書6枚を13秒で経費表に|手書きも軽減税率もTerraは全問正解

領収書6枚の読み取り結果をTerraとSolで比べたスライド

 

次は、日常の仕事に近いお題です。架空のお店の領収書とレシート6枚を写真にして、経費精算用の表にまとめさせました。Terraは13秒で、日付・支払先・税込金額・消費税の24項目をすべて正しく読み取りました。

 

6枚には、読み取りでつまずきやすいものをわざと混ぜています。手書きの領収書、印字の薄い感熱紙、8%と10%の軽減税率が混ざったコンビニのレシート、お預かりとお釣りが並ぶレシートです。混在のレシートも、8%の対象302円(税22円)と10%の対象528円(税48円)にきちんと分けてくれました。

 

GPT-6.1 Terraが領収書6枚から作った経費精算の表

 

使ったプロンプトはこちらです。6枚の写真を添付して、この文面だけを送りました。

 

添付した6枚の領収書・レシートの写真を読み取って、経費精算用の表を作ってください。

- 列は「No/日付(YYYY-MM-DD)/支払先/内容/税込金額(円)/うち消費税(円)/税率/勘定科目」
- 税率は「8%」「10%」「混在」のどれか。混在のときは税率ごとの対象額と消費税も書く
- 勘定科目は「会議費・旅費交通費・消耗品費・新聞図書費・福利厚生費」から選ぶ
- 写真から読み取れない・自信がないところは推測で埋めず「要確認」と書く
- 表のあとに、税込金額の合計・消費税の合計・要確認の件数を書く
- 出力は Markdown の表と合計だけ(前置きや説明は不要)

 

同じ6枚を自分のChatGPTでも試したいなら、写真とプロンプトの全文を公式LINEで合言葉「テラ」と送ると受け取れます。

 

Solと比べた速さと値段|13秒と25秒、約3円と約6円

領収書の読み取りの時間と費用、出力の表をSolとTerraで並べた比較ページ

 

同じ6枚・同じプロンプト・同じ設定(medium)で、Solにも読ませました。結果はどちらも24項目すべて正解で、時間はTerraが13秒、Solが25秒です。APIの料金に換算すると、Terraは約3円、Solは約6円でした。

 

項目 GPT-6.1 Terra GPT-6.1 Sol
正解(日付・支払先・税込・消費税×6枚) 24/24 24/24
合計(税込12,365円・消費税1,117円) 正解 正解
時間 13秒 25秒
出力したトークン 551 772
APIに換算した費用 約0.021ドル(約3円) 約0.041ドル(約6円)
書き方 内容欄は短め。コンビニの科目は「要確認」 内容欄が細かい。電池は消耗品費、飲み物は要確認と分けた

(2026年10月29日の実測。Codex CLI・サブスク枠・1回ずつ。費用は100万トークンあたりの単価から計算し、1ドル150円で換算)

 

正解の数は同じで、時間と費用はTerraが約半分です。丁寧さはSol、速さと値段はTerraという結果でした。速さは約2倍、APIで払うなら費用は半分で済むというのが、Terraのいちばんの特徴だと思います。

 

料金は本当にSolの半額?|maxでは差が縮む

Terraの単価はSolの半額だがmaxでは費用の差が縮むことを示すスライド

 

APIの単価は、入力1ドル・出力5ドル(100万トークンあたり)で、Solのちょうど半分です。ただ、これはあくまで1トークンあたりの話です。考える量を最大のmaxにすると、Terraはたくさん考えるぶん、書き出す量が増えます。

 

第三者のArtificial Analysisの計測では、同じxhighどうしなら1タスクの費用はTerra 0.40ドル、Sol 0.76ドルと、ほぼ半分でした。ところがmaxどうしで比べると、Terraが書き出したトークンはSolの約1.56倍になり、1タスクあたりの費用はTerraが0.96ドル、Solが1.27ドルで、約24%しか安くなりません(2026年10〜11月時点・Artificial Analysis参照)。点数はSolが上なので、Terraをmaxで回すくらいなら、Solに切り替えたほうがいいと思います。

 

安いモデルの「料金○分の1」が請求額でも本当かどうかは、Claude Haiku 5.5でも確かめました。その結果はこちらの記事で紹介しています。

 

TerraとSolの使い分け|日常はTerra、重い仕事はSol

TerraとSolの使い分けをまとめたスライド

 

ここまでの結果から、僕の使い分けは「日常の仕事はTerra、重い3Dや作り込みはSol」です。領収書の読み取りのような量の多い仕事は、Terraに任せれば同じ正解を半分の時間とお金で出してくれます。一方で、作り込みの要るゲームや長い実装はSolに回します。

 

仕事 おすすめ 理由
領収書・資料の読み取り、フォーム入力 Terra 領収書6枚はSolと同じ満点を約半分の時間で
提案書や文章の下書き Terra 公式が得意分野に挙げる仕事
アプリやブラウザの画面操作 Terra 速さが売り。ただし公式の点数はSolが上
重い3Dゲーム・作り込みの要る作品 Sol マリオ64風はTerraが2回とも作り切れなかった
複雑なコーディング・長い実装 Sol(またはAstra) 公式もSolかAstraを勧めている

 

切り替えの目安

  • Terraはmedium〜highで、日常の量の多い仕事に使う
  • maxまで上げたくなったら、その時点でSolに切り替える
  • 重い3D・作り込み・長い実装は最初からSolに任せる

 

僕自身、AIエージェントやアプリ開発の仕組みをたくさん回していますが、何でも賢いモデルで回すと、クレジットがいくらあっても足りません。どのeffortになったらモデルを替えるかを先に決めておくだけで、AIはかなりコスパよく使えます。Codexなら、ホームのいちばん上に置くAGENTS.mdに、どの作業をどのモデルに回すかのルールを書いておくのがおすすめです。

 

よくある質問

GPT-6.1 Terraとは何ですか?

OpenAIが2026年10月26日(米国時間)に公開した、GPT-6系の上から3番目のモデルです。速さと効率を重視していて、画面の理解・パソコンの操作・文章が得意です。APIの単価はGPT-6.1 Solのちょうど半額です。

 

GPT-6.1 TerraとSolの違いは?どちらを使えばいいですか?

Terraは単価がSolの半額で速く、Solは作り込みの要る重い仕事に強いのが大きな違いです。日常の仕事はTerra、重い仕事はSolがおすすめです。領収書6枚の読み取りは両方とも全問正解で、Terraが約半分の時間でした。一方で、マリオ64風の3DゲームはTerraが2回とも作り切れず、Solは1回で完成しました。

 

GPT-6.1 Terraの料金は本当にSolの半額ですか?

APIの単価は入力1ドル・出力5ドル(100万トークンあたり)で、Solのちょうど半額です。ただし考える量をmaxにすると、Terraは多く書き出すため、1タスクの費用はSolより約24%安いだけになります(Artificial Analysisの計測)。

 

GPT-6.1 TerraはChatGPTのいつもの画面で使えますか?

いつものチャット(Chat)の画面では選べません。ChatGPTのWorkかCodexで、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduのプランなら使えます。FreeとGoのプランは対象に入っていません。

 

GPT-6.1 Terraで画面操作(Computer Use)はできますか?

できます。ChatGPTのデスクトップアプリのWorkかCodexに、Computer Useのプラグインを入れて使います。ただし公式は「一部の地域のみ」としていて地域の一覧は出ていないため、自分のアプリに表示されるかを確かめてください。

 

まとめ|GPT-6.1 Terraは「日常はTerra、重い仕事はSol」で使い分ける

GPT-6.1 Terraの使い方

GPT-6.1 Terraを試して分かったことをまとめます。

 

  • API単価はSolのちょうど半額。ChatGPTではWorkとCodexだけで使える
  • 領収書6枚はSolと同じ24/24を、約半分の時間(13秒)で読み取った
  • マリオ64風の3Dゲームは2回とも作り切れず、作り込みはSolが上
  • maxまで上げるならSolへ。Terraはmedium〜highで日常の仕事に

 

まずはChatGPTのWorkかCodexで、普段Solに任せている軽めの作業を1つ、Terraに切り替えてみてください。同じ結果が半分の時間で返ってくれば、その作業はTerraに任せて大丈夫です。

 

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せなお

RutineLaboの管理人:せなお。 AIやITに関する情報発信中。ブログでは最高月間1.8万PVを達成 | YouTubeチャンネル収益化 | 総フォロワー数12,000人以上。 副業からスタート、合同会社Routinelaboを運営中

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