- GPT-6.1 Terraは視覚推論とコンピュータ操作、文章作成を強化したGPT-5.6 Terraの後継モデル
- 標準API価格はGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solより50%低く、入力100万トークンあたり1ドル
- Terminal-Bench 4.0は50.3%でGPT-5.6 Terraの21.5%から倍増、最難関はSol/Astraが優位
発表内容と提供形態
OpenAIは2026年10月26日、GPT-6.1 Terraを発表しました。GPT-5.6 Terraからの大幅な改良版と位置づけられ、詳細な視覚的推論と精細なコンピュータ操作、より明快で自然な文章作成を組み合わせた「高速で効率的なモデル」だとしています。提案書の作成や技術図面の読み解き、フォームの入力、動画編集など、日常業務のコミュニケーションとコンピュータ作業を得意分野としています。
提供は発表当日からです。ChatGPT WorkとCodexではPlus、Pro、Enterprise、Eduの各ユーザーが利用でき、同じ利用枠でGPT-5.6 Terraより多くのタスクをこなせるとしています。開発者向けにはAPIで「gpt-6.1-terra」として公開され、標準価格は入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ済み入力が0.05ドル、出力が5ドルです。GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの標準API価格より50%低い水準になります。
コンピュータ操作と視覚推論
コンピュータ操作能力は「Agents' Last Exam」で評価しています。建築図面から3Dモデルを作る、アニメ映画をショットごとに確認して復元チーム向けのタイムコード付きログを作る、といった専門業務が含まれます。中程度の推論設定ではGPT-5.6 Terraを15ポイント上回り、コストは約3分の1でした。GPT-6 Astraと同等の性能を、トークン単価10分の1で発揮するといいます。
最大推論設定では、Claude Opus 5.5と比べて3倍以上トークン効率が高く、トークン単価は4分の1、タスクあたりコストは約9分の1になるとしています。処理速度もGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solより3倍以上速いとされています。
視覚推論を測るMMMU-Proでは、すべての推論設定でGPT-5.6 Terraを上回り、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solのスコアにほぼ並びました。デスクトップアプリを使った多段タスクを測るOSWorld 2.1でも、中程度の推論設定でGPT-5.6 Terraの最高スコアを上回ったとしています。
事実性とコーディングの改善
事実性については、モデルの誤りを誘発するプロンプトを使った社内ベンチマークで、低推論設定のエラー率がGPT-5.6 Terraの53.6%から16.7%へ下がり、約37ポイント改善しました。最大推論設定では18ポイント低下して4.3%となり、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solの水準にほぼ並ぶとしています。OpenAIは今年、幻覚（事実に基づかない生成）と事実誤認の削減に重点的に投資してきたと説明しています。
ソフトウェア工学では、コマンドラインから問題を解くTerminal-Bench 4.0で、最大推論時に50.3%のタスクを解決しました。GPT-5.6 Terraの公表値21.5%の2倍以上です。科学研究者向けのTerminal-Bench-Science 0.1では、最大推論時にGPT-6.1 Solを低コストで上回り、Opus 5.5まで5ポイント差に迫ったとしています。ただしOpenAIは、最も複雑なコーディングタスクではGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraの方が適していると明記しています。
安全性と評価の留意点
安全性面では、Preparedness Frameworkのサイバーセキュリティ区分で「Critical」の閾値に達するとされ、GPT-6 Astra向けに開発した保護機能を引き継ぎます。GPT-6シリーズのアラインメント改善も反映し、タスクの範囲内にとどまり、制約や阻害要因を正直に開示する傾向がGPT-5.6 Terraより高いと評価されています。プロンプトインジェクションへの耐性も示したということです。
留意点として、これらの数値は主にOpenAI自身が公表したベンチマークと社内評価に基づきます。GPT-6.1 Terraは上位モデルより安価で高速ですが、最難関の推論やコーディングでは上位モデルが引き続き推奨されています。日本語での性能や実際の業務での精度については、原文に記載がありません。
| 項目 | GPT-6.1 Terra | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|
| 標準API価格 | 入力100万トークンあたり1ドル、出力5ドル | GPT-6.1 Terraより50%高い（具体額の記載なし） |
| Agents' Last Exam（中程度の推論） | GPT-5.6 Terraを15ポイント上回る | 比較の基準 |
| Terminal-Bench 4.0（最大推論） | 50.3% | 21.5% |
| エラー率（低推論・社内ベンチマーク） | 16.7% | 53.6% |
Standard API pricing is $1 per million input tokens, $0.05 per million cached input tokens, and $5 per million output tokens.
標準API価格は、入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ済み入力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。
今後の見通し
今回の発表で、OpenAIは性能を高めながら価格を下げる方向を鮮明にしました。API価格がGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの半額になったことで、請求書処理のような高頻度・大量の定型業務を自動化する際の採算ラインが変わる可能性があります。一方、公開されている指標はAgents' Last ExamやTerminal-BenchなどOpenAI自身が用いるベンチマークが中心で、実運用での精度や日本語処理の品質は今後の第三者検証を待つ必要があります。システムカードの内容や、GPT-6 Astra・Claude Opus 5.5との実タスクでの比較結果が明らかになれば、導入判断がしやすくなるとみられます。
日本の開発者・IT企業にとっての意味
日本のIT企業にとってまず影響が大きいのは価格です。標準API価格がGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの半額になり、入力100万トークンあたり1ドル、出力5ドルという水準は、請求書の読み取りや会計ソフトへの転記のような大量発生する定型業務の自動化を採算に乗せやすくします。コンピュータ操作の処理速度が上位モデルの3倍以上とされている点も、人間の画面操作を代替する用途では待ち時間の削減につながります。ただし最難関のコーディングや科学計算ではGPT-6.1 SolやGPT-6 Astraが推奨されており、全用途をTerraに置き換えるのではなく難易度に応じてモデルを使い分ける設計が現実的です。日本語品質や国内規制への対応は原文に言及がなく、導入前の自社データでの評価が欠かせません。
気になる点
- 日本の開発者もAPIで使えますか。料金はいくらですか。
- APIでは「gpt-6.1-terra」として提供され、標準価格は入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ済み入力が0.05ドル、出力が5ドルです。原文には地域ごとの提供条件の記載がないため、日本からの利用可否やリージョン制限は現時点では公表されていません。
- 既存のGPT-5.6 Terraから切り替えるべきですか。
- 定型業務の自動化やコンピュータ操作では、性能向上と価格半減の両面でメリットが出るとみられます。ただし最も複雑なコーディングタスクではGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraの方が適するとOpenAI自身が述べており、用途ごとの使い分けが前提になります。
- ChatGPTの有料プランですぐに使えますか。
- Plus、Pro、Enterprise、Eduの各ユーザーが、ChatGPT WorkとCodexで発表当日から利用できます。無料プランでの提供や、既存の会話履歴・設定の移行方法については原文に記載がありません。
用語解説
- コンピュータ操作エージェント
- AIが画面操作やアプリの起動、フォーム入力などを人間の代わりに実行する仕組み。
- ベンチマーク
- モデルの性能を比較するための標準的な試験。スコアが高いほどその課題に強いことを示す。
- プロンプトインジェクション
- 外部の文章やWebページに悪意ある指示を混ぜ、AIを本来のタスクから逸らす攻撃。
- トークン
- AIが文字列を処理する際の最小単位。API料金はトークン数に応じて課金される。
- ハルシネーション
- AIが事実に基づかない情報をもっともらしく生成してしまうこと。幻覚とも呼ばれる。
- Preparedness Framework
- OpenAIがモデルの危険な能力を評価する枠組み。サイバーなどの区分ごとに閾値を定める。
出典
Introducing GPT-6.1 Terra
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