GPT-6.1 Terra（ジーピーティー・シックス・ポイントワン・テラ）は、OpenAIが2026年に発表したコンピュータ操作に強みを持つ高速・低価格モデルで、画面上の内容を理解し、アプリをまたいで操作し、自然な文章を書くことができます。
室谷代表取締役きましたね、GPT-6.1 Terra。OpenAIの公式スレッドでは「fast and capable computer use at a lower price」、つまり「安くて速いコンピュータ操作」が最初に来てるんですよね。
これは実務目線でかなり大きい発表です。
これは実務目線でかなり大きい発表です。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。しかも今回はスペックの話だけで終わらない。
「仕事の一日をこれで回す」という位置づけがはっきり示されていて、講座で受講生さんによく言う「AIに何を任せるか」の答えが一つ増えた感じがします。
「仕事の一日をこれで回す」という位置づけがはっきり示されていて、講座で受講生さんによく言う「AIに何を任せるか」の答えが一つ増えた感じがします。
GPT-6.1 Terraとは？OpenAIが発表した「安くて速い電腦操作」モデルの正体
GPT-6.1 Terraの位置づけと特徴
高速・効率型モデル
詳細な視覚推論、正確なコンピュータ操作、明確で自然な文章作成を組み合わせたモデル
GPT-5.6 Terraからの大幅な進化
公式ページで「A significant step up from GPT‑5.6 Terra」と明言
スピード・能力・コストの新バランス
上位のGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solの下で、日常業務を大量に回す実務層
得意タスク
提案書の下書き、技術図面の解釈、フォーム入力、動画編集など仕事の一日を埋めるタスク
cost-intelligence frontier
賢さを保ちながら単価を下げる方向へ競争軸を動かす
Chatでは選べない
ChatGPT WorkとCodex向けのモデルオプション。Chatでは利用不可
室谷代表取締役まず定義から整理しましょう。GPT-6.1 Terraは、OpenAIが発表した高速・効率型のモデルで、詳細な視覚推論と正確なコンピュータ操作、そしてより明確で自然な文章作成を組み合わせたものなんですよね。
公式ページでは「A significant step up from GPT‑5.6 Terra」、つまりGPT‑5.6 Terraからの大幅な進化だと明言されています。
公式ページでは「A significant step up from GPT‑5.6 Terra」、つまりGPT‑5.6 Terraからの大幅な進化だと明言されています。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで大事なのは「Terra」の立ち位置です。OpenAIのモデル群の中で、Terraは「スピード・能力・コストの新しいバランス」を担う層なんですよ。
上位にはGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solがいて、深い調査や複雑なコーディングはそちらが推奨されている。Terraはその下で、日常業務を大量に回すための実務層というわけです。
上位にはGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solがいて、深い調査や複雑なコーディングはそちらが推奨されている。Terraはその下で、日常業務を大量に回すための実務層というわけです。
室谷代表取締役公式ページの表現がわかりやすくて、「drafting proposals and interpreting technical drawings to filling out forms and editing videos」、つまり提案書の下書きから技術図面の解釈、フォーム入力、動画編集まで、仕事の一日を埋めるコミュニケーションとコンピュータ操作のタスクが得意だと。まさに「作業台」的なモデルです。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「安いモデルが出た」という話じゃないんですよ。OpenAIが「cost-intelligence frontier（コストと知能のフロンティア）」という言い方をしているのがポイントで、賢さを保ったまま単価を下げる方向に競争軸を動かしている。
これは開発者にとっては自動化の設計が変わる話です。
これは開発者にとっては自動化の設計が変わる話です。
室谷代表取締役発表の主語はあくまでOpenAIです。Xで告知されたからXが発表、ではないのでそこは注意ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そして今回、TerraはChatGPTの通常チャットでは選べないんですよ。公式ヘルプでは「GPT-6.1 Terra is a model option for ChatGPT Work and Codex. It is not available in Chat.」とはっきり書かれています。
ここ、最初に押さえないと「あれ、モデル一覧にないぞ」ってなります。
ここ、最初に押さえないと「あれ、モデル一覧にないぞ」ってなります。
室谷代表取締役なるほど、ChatではなくWorkとCodex側のモデルなんですね。MYUUUでも業務自動化の相談を受けることが多いので、この「どこで使えるか」の整理はすごく大事です。
GPT-6.1 Terraでできること——画面理解・アプリ操作・自然な文章作成
GPT-6.1 Terraでできること(3つの柱)
視覚推論
指標はMMMU-Pro。全推論設定でGPT-5.6 Terraを上回り、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solにmuch lower costでほぼ並ぶ
コンピュータ操作
OSWorld 2.1で評価。デスクトップアプリで多段タスクを完了(例:技術図面から3Dモデル構築)。中程度の推論設定でGPT-5.6 Terraのベストスコアをタスクあたりコストのごく一部で上回る
自然な文章作成
clearer, more natural writing。操作結果の報告書作成やメール下書きまで一気通貫
テキトー教師DotAI 認定講師できることを構造化すると、大きく3つです。1つ目が視覚推論、2つ目がコンピュータ操作、3つ目が文章作成。
公式ページの見出しも「From visual understanding to action」、つまり視覚理解から行動へ、という流れになっています。
公式ページの見出しも「From visual understanding to action」、つまり視覚理解から行動へ、という流れになっています。
室谷代表取締役視覚推論の指標がMMMU-Proで、Terraはすべての推論設定でGPT-5.6 Terraを上回り、さらに最上位モデルのGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solのスコアに「much lower cost」でほぼ並ぶと。ここはコスパの話とセットで読むべき数字ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師コンピュータ操作のほうはOSWorld 2.1で測られています。これはデスクトップアプリを使って多段タスクを完了できるかを見るベンチマークで、技術図面から3Dモデルを構築するような課題が例に挙がっています。
中程度の推論設定で、GPT-6.1 TerraはGPT-5.6 Terraのベストスコアをタスクあたりのコストのごく一部で上回る、と。
中程度の推論設定で、GPT-6.1 TerraはGPT-5.6 Terraのベストスコアをタスクあたりのコストのごく一部で上回る、と。
室谷代表取締役実際のユースケースとして公式が挙げているのが「請求書の読み取りと会計ソフトへの入力」なんですよね。これはまさに高頻度業務で、人が毎日やってるやつです。
ここが安く回せるなら、自動化の採算ラインが変わる。
ここが安く回せるなら、自動化の採算ラインが変わる。
テキトー教師DotAI 認定講師あと見落としがちなのが文章力の部分です。公式ページでは「clearer, more natural writing」と書かれていて、地味ですが効きます。
エージェントが操作した結果を報告書にする、メールの下書きを作る、といった工程まで一気通貫になるわけですから。
エージェントが操作した結果を報告書にする、メールの下書きを作る、といった工程まで一気通貫になるわけですから。
室谷代表取締役エージェントに作業させて、最後に人間向けの文章まで出せるのは強いですよね。MYUUUでも「操作はできるけど報告が雑」という課題があったので、そこが改善されるのは実務的にありがたいです。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、コンピュータ操作は権限の設計が命です。何にアクセスさせるか、どの操作を許可するかは導入側の責任範囲なので、講座でもそこは必ず確認するように伝えています。
GPT-6.1 Terraの料金とAPI——GPT-5.6 Terraから50%値下げ、日本からも使える？
GPT-6.1 Terraの料金・効率・利用枠
| 項目 | GPT-6.1 Terra | 比較対象 |
|---|---|---|
| 入力(100万トークン) | 1ドル | GPT-5.6 Terra/Solより50%低い |
| キャッシュ入力(100万トークン) | 0.05ドル | GPT-5.6 Terra/Solより50%低い |
| 出力(100万トークン) | 5ドル | GPT-5.6 Terra/Solより50%低い |
| トークン効率 | 3倍超 | Claude Opus 5.5比 |
| トークン単価 | 4分の1 | Claude Opus 5.5比 |
| タスクあたりコスト | 約9分の1 | Claude Opus 5.5比 |
| Agents’ Last Exam | GPT-6 Astraと同等 | トークン単価10分の1 |
| 利用枠 | GPT-5.6 Terraより多い | GPT-6.1 Sol/GPT-6 Astraよりはるかに多い |
室谷代表取締役ここが今日の主役かもしれないですね。標準API価格は、入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ入力100万トークンあたり0.05ドル、出力100万トークンあたり5ドル。
GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの標準API価格から50%低い、と公式に書かれています。
GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの標準API価格から50%低い、と公式に書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
| 項目 | GPT-6.1 Terraの標準API価格 |
|---|---|
| 入力 | 100万トークンあたり1ドル |
| キャッシュ入力 | 100万トークンあたり0.05ドル |
| 出力 | 100万トークンあたり5ドル |
テキトー教師DotAI 認定講師そして「安い」の意味をより正確に示しているのが、タスクあたりのコストの比較です。公式ページによれば、最大推論設定でTerraはClaude Opus 5.5と比べてトークン効率が3倍超、トークン単価が4分の1、結果としてタスクあたりのコストが約9分の1になるとされています。
室谷代表取締役単価だけじゃなくてトークン効率も効いてくるから、実際の請求額は単価差以上に開く可能性があるわけですね。大量に回す業務ほど効いてくる。
テキトー教師DotAI 認定講師さらにAgents’ Last Examでは、GPT-6 Astraと同等の性能をトークン単価10分の1で出す、と。上位モデルと同じ仕事を安く、というのがTerraの売り文句です。
室谷代表取締役日本から使えるかについては、資料に個別の国名の記載はないんですよね。OpenAIの対応国・地域の一覧に準じる、という理解になります。
提供開始は順次で、ChatGPT WorkとCodexではPlus、Pro、Enterprise、Eduの全ユーザーが利用可能。APIでは「gpt-6.1-terra」としてアクセスできます。
提供開始は順次で、ChatGPT WorkとCodexではPlus、Pro、Enterprise、Eduの全ユーザーが利用可能。APIでは「gpt-6.1-terra」としてアクセスできます。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のGPT-5.6世代の整理はOpenAI、GPT-5.6公開を政府要請で自主制限：Sol・Terra・Lunaの全容でも解説しているので、Terraという名前の系譜を確認したい人はそちらもどうぞ。
室谷代表取締役この投稿のとおり、ChatGPT WorkとCodexでは「同じ利用枠でより多くのタスクがこなせる」というのが実務者に刺さるポイントです。GPT-5.6 Terraより多く、GPT-6.1 SolやGPT-6 Astraよりはるかに多く、と。
テキトー教師DotAI 認定講師利用枠はメッセージ数ではなく作業量ベースなので、モデル選択と推論設定で消費が変わるんですよ。公式ヘルプでも「あなたの利用枠は固定のメッセージ数やタスク数に対応しない」と説明されています。
安いモデルを選ぶこと自体が枠の節約になる構造ですね。
安いモデルを選ぶこと自体が枠の節約になる構造ですね。
GPT-6.1 Terraの使い方・始め方——ChatGPT Work、Codex、APIでの利用方法
室谷代表取締役使い始め方を整理しましょう。まずChatGPT WorkとCodexでは、Plus、Pro、Enterprise、Eduのユーザーが順次利用可能になっています。
モデルピッカーからGPT-6.1 Terraを選ぶ形ですね。
モデルピッカーからGPT-6.1 Terraを選ぶ形ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師注意点が2つあります。1つは前述のとおりChat（通常のチャット）では選べないこと。
もう1つはEnterpriseとEduでは、ワークスペースのオーナーがモデルアクセスを有効にする必要があることです。管理画面側の設定がないと、モデルピッカーに出てきません。
もう1つはEnterpriseとEduでは、ワークスペースのオーナーがモデルアクセスを有効にする必要があることです。管理画面側の設定がないと、モデルピッカーに出てきません。
室谷代表取締役開発者はOpenAI APIで「gpt-6.1-terra」というモデル名でアクセスします。APIキーの扱いはChatGPT PlusとAPIの違いとは？料金・キー取得・使い分けを徹底解説にまとめているので、初めてAPIを触る人はそこで全体像をつかむと早いです。
テキトー教師DotAI 認定講師Codex側のバージョン要件について、資料にはGPT-6.1 Terra固有の最低バージョンの記載はありません。GPT-5.6をCodexで使う際の要件としてCodex CLI 0.144.0以上といった記述はありますが、Terra固有の数字は確認できないので、Codexでのバージョン要件は公式ドキュメントを確認してください。
室谷代表取締役そこは憶測で書かないほうがいいですね。デスクトップアプリでモデルが見えない場合は、メニューからアップデートを確認する、というのが公式ヘルプで案内されている一般的なトラブルシュートです。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、ChatGPT WorkとCodexは利用枠を共有していて、5時間ウィンドウと週次ウィンドウの両方が適用される場合があるんですよ。設定の「Usage」で残量とリセット時刻を確認できるので、大きなタスクの前に見る習慣をつけるといいです。
室谷代表取締役これはChatGPT 5（GPT-5）完全ガイドで整理しているようなプラン全体の話ともつながりますね。モデルごとに枠の消費が違う時代なので、「どのモデルで何をやるか」の設計がそのままコスト設計になります。
GPT-6.1 Terraの性能を数字で確認——Agents’ Last Exam、OSWorld、コーディングの実力
テキトー教師DotAI 認定講師数字を並べる前に、ベンチマークの意味を整理しておきましょう。Agents’ Last Examは業務ソフトをどれだけうまく使えるかを見るテスト、OSWorld 2.1はデスクトップアプリでの多段タスク、MMMU-Proは視覚推論、Terminal-Bench 4.0はコマンドラインでのコーディングエージェントの能力です。
室谷代表取締役Agents’ Last Examでは、中程度の推論設定でGPT-5.6 Terraを15ポイント上回り、コストは約3分の1。さらにGPT-6 Astraと同等の性能をトークン単価10分の1で出す、と。
タスク完了速度もGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solの両方より平均3倍以上速い。
タスク完了速度もGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solの両方より平均3倍以上速い。
テキトー教師DotAI 認定講師事実性の改善も見逃せません。OpenAIの内部ベンチマークで、低推論設定時のエラー率がGPT-5.6 Terraの53.6%からGPT-6.1 Terraでは16.7%へ、約37ポイント下がっています。
最大推論設定では18ポイント改善して4.3%になり、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solの水準にほぼ並ぶと。
最大推論設定では18ポイント改善して4.3%になり、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solの水準にほぼ並ぶと。
室谷代表取締役これは大きいですよ。エージェントを業務に入れるとき、一番怖いのが「それっぽい嘘」なんですよね。
低推論で回せるならコストも下がるし、精度も上がる。二重にうれしい。
低推論で回せるならコストも下がるし、精度も上がる。二重にうれしい。
テキトー教師DotAI 認定講師コーディングはTerminal-Bench 4.0で、最大推論設定時に50.3%のタスクを解決。GPT-5.6 Terraの公表値21.5%の2倍以上です。
ただし公式ページは「最も複雑なコーディングタスクにはGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraが依然としてより良い選択」と明記しています。ここは誤解しないほうがいい。
ただし公式ページは「最も複雑なコーディングタスクにはGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraが依然としてより良い選択」と明記しています。ここは誤解しないほうがいい。
室谷代表取締役科学系ではTerminal-Bench-Science 0.1で、最大推論時にGPT-6.1 Solをより低いコストで上回り、Opus 5.5には5ポイント以内に迫りつつ推定コストは5分の1未満、と。用途によっては上位モデルを選ぶ理由が薄くなる場面も出てきそうですね。
テキトー教師DotAI 認定講師この投稿が示しているのは、性能とコストのプロット上でTerraがどこに位置するかです。同じスコア帯でより左（安い）にいる、という読み方をするとわかりやすいですね。
室谷代表取締役安全性の面も触れておくと、GPT-6.1 TerraはOpenAIのPreparedness FrameworkでサイバーセキュリティのCriticalしきい値を満たし、GPT-6 Astra向けに開発された保護を維持していると。プロンプトインジェクションのテストでも、タスクから逸らそうとする悪意ある指示への耐性が強いとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師コンピュータ操作モデルは、悪意ある画面指示に引っかかると危険なので、この耐性の記述は実務導入の判断材料になります。詳細はシステムカードに委ねられています。
GPT-5.6 Terra・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Astraとの比較——どこが違い、どれを選ぶべきか
室谷代表取締役ここは混同しやすいので、公式の記述ベースで整理したいですね。まずGPT-6.1 Terraは安くて速い実務層。
GPT-6.1 SolはAstraに近い知能を5分の1の価格で、という位置づけ。GPT-6 Astraは最も知能が高いモデル、という関係です。
GPT-6.1 SolはAstraに近い知能を5分の1の価格で、という位置づけ。GPT-6 Astraは最も知能が高いモデル、という関係です。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ページの価格表で見るとこうなります。
| モデル | 入力(100万トークン) | 出力(100万トークン) | キャッシュ入力(100万トークン) |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 10ドル | 50ドル | 1ドル |
| GPT-6.1 Sol | 2ドル | 10ドル | 0.10ドル |
| GPT-6.1 Terra | 1ドル | 5ドル | 0.05ドル |
テキトー教師DotAI 認定講師この表はGPT-6.1 Solの公式ページに掲載されているもので、Terraの行も含まれています。Terraが最安の実務層、Solが中間、Astraが最上位という三段構造が価格でもはっきり出ていますね。
室谷代表取締役選び方の指針も公式が示していて、「深い調査や複雑なコーディングにはGPT-6.1 SolかGPT-6 Astraを選ぶ」と。逆に言えば、日常の書類作成、画面操作、定型的な自動化はTerraで十分、というメッセージです。
テキトー教師DotAI 認定講師GPT-6 Lunaはさらに速く安い選択肢としてGPT-5.6ファミリーに位置づけられています。情報抽出や分類、短い編集のような反復作業向けですね。
Terraはその上で、視覚推論とコンピュータ操作を伴う仕事を担う、という役割分担です。
Terraはその上で、視覚推論とコンピュータ操作を伴う仕事を担う、という役割分担です。
室谷代表取締役既存モデルとの違いを整理すると、Terraは「操作できる安いモデル」、Solは「賢いがTerraより高い中間モデル」、Astraは「最高性能」、Lunaは「最速・最安の反復作業向け」。この4択で考えると現場は回しやすいですね。
テキトー教師DotAI 認定講師注意したいのは、ChatGPTの通常チャットで使えるモデルと、Work・Codexで使えるモデルは別物だということです。GPT-6.1 TerraはChatでは選べず、WorkとCodexのモデルオプションという扱いです。
この境界を理解していないと、プランとモデルの対応表を読み違えます。
この境界を理解していないと、プランとモデルの対応表を読み違えます。
室谷代表取締役あと、GPT-6.1 Solの発表ではDeepSWE v1.1やGDP.pdf、AutomationBenchといった評価も示されていて、コーディングや専門業務ではSolの存在感が強いんですよね。TerraとSolは競合ではなく分担です。
テキトー教師DotAI 認定講師そうそう。単に「安いからTerra」ではなく、「このタスクは操作と文章が中心か、それとも複雑な推論か」で選ぶ。
講座でも受講生さんには、タスクを分解してからモデルを選ぶように伝えています。
講座でも受講生さんには、タスクを分解してからモデルを選ぶように伝えています。
室谷代表取締役API連携の実装面では、CursorとChatGPT（OpenAI API）連携完全ガイドのような記事が参考になります。モデル名を差し替えるだけで試せるので、まずは小さな業務でTerraを試すのが現実的ですね。
よくある質問
室谷代表取締役ここからは、よく聞かれそうな点を公式情報ベースで整理していきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「GPT-6.1 Terraは無料で使えますか？」。公式の発表では、ChatGPT WorkとCodexでPlus、Pro、Enterprise、Eduのユーザーが利用可能とされています。
無料プランでの提供については資料に記載がなく、現時点では明らかにされていません。
無料プランでの提供については資料に記載がなく、現時点では明らかにされていません。
室谷代表取締役「ChatGPTの通常チャットで選べますか？」については、選べません。公式ヘルプに「It is not available in Chat.」と明記されています。
WorkとCodex、またはAPIでの利用になります。
WorkとCodex、またはAPIでの利用になります。
テキトー教師DotAI 認定講師「APIの料金はいくらですか？」は、標準API価格で入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ入力100万トークンあたり0.05ドル、出力100万トークンあたり5ドルです。GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの標準API価格から50%低い水準になります。
室谷代表取締役「コンテキスト長はどれくらいですか？」については、今回の発表資料に記載が見当たりません。現時点では明らかにされていません、と答えるのが正確ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師「日本から使えますか？」も、資料に個別の国名の記載はありません。ChatGPTとAPIそれぞれの対応国・地域の一覧に準じる、という整理になります。
室谷代表取締役「GPT-5.6 Terraとの違いは？」は、標準API価格が50%低く、Agents’ Last Examで15ポイント上回り、低推論時のエラー率が53.6%から16.7%に改善、Terminal-Bench 4.0が21.5%から50.3%へ、という点が公式に示されています。
テキトー教師DotAI 認定講師「複雑なコーディングにもTerraで十分ですか？」は、公式ページが最も複雑なコーディングタスクにはGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraを推奨しているので、そこは上位モデルを選ぶのが素直です。
室谷代表取締役「セキュリティ面は大丈夫ですか？」は、Preparedness FrameworkのサイバーセキュリティでCriticalしきい値を満たし、GPT-6 Astraの保護を維持していると公式に説明されています。プロンプトインジェクション耐性のテスト結果も示されています。
テキトー教師DotAI 認定講師最後に「どのモデルから試すべきですか？」ですが、画面を見て操作する業務や書類作成が中心ならTerra、複雑な推論やコーディングならSolかAstra、反復的な抽出作業ならLuna、という公式の役割分担に沿って選ぶのがおすすめです。
室谷代表取締役今回の発表は、性能の天井を競う話ではなく、実務の単価を下げる話なんですよね。エージェントを「たまに使うもの」から「毎日回すもの」に変える転換点になりそうです。
MYUUUでもさっそく請求書処理のワークフローで試してみます。
MYUUUでもさっそく請求書処理のワークフローで試してみます。
テキトー教師DotAI 認定講師受講生さんにも、まずは1つの定型業務をTerraに任せて、コストと精度を数字で見ることを勧めます。モデル選びは感覚ではなく、タスクあたりのコストで判断する時代になりましたからね。
