OpenAIは2026年10月26日（米国時間）、GPT-6ファミリーの中くらいのモデル「GPT-6.1 Terra（テラ）」を公開しました。ChatGPTのPlus・Pro・Enterprise・Eduの利用者がChatGPT WorkとCodexで使えるほか、開発者はAPIで使えます。APIの標準料金は、前のGPT-5.6 Terraの半額です。
「Terraって、SolやAstraと何が違うの？」「いつものChatGPTで選べないのはなぜ？」「無料のまま使える？」。名前は見かけたものの、どこがすごいのか、自分に関係があるのかが分かりにくいモデルです。
この記事では、OpenAIの公式の発表と開発者向けの説明ページ、ヘルプのリリースノートをもとに、GPT-6.1 Terraでできること、4つのモデルの違い、使える場所とプラン、API料金、公式の数字の読み方を整理します。内容は2026年10月27日時点のものです。
GPT-6.1 Terraの要点：半額で、パソコン作業が速くなった中位モデル
GPT-6.1 Terraは、画面を読み取ってアプリを操作する「コンピューター操作」と、図面や画像の読み取り、自然な文章を得意にした、速くて安いモデルです。 前のGPT-5.6 Terraから大きく性能を上げつつ、APIの料金は半分になりました。
OpenAIは、Terraが得意な仕事として、提案書の作成、技術図面の読み取り、フォームへの入力、動画の編集を挙げています。届いた請求書を読み取って会計ソフトに明細を入れるような、量の多い作業の自動化にも向くとしています。前のモデルとの違いを表にまとめます。
| 項目 | GPT-5.6 Terra（前のモデル） | GPT-6.1 Terra（今回） |
|---|---|---|
| APIの入力料金（100万トークンあたり） | 2ドル | 1ドル |
| APIの出力料金（100万トークンあたり） | 12ドル | 5ドル |
| Agents’ Last Exam（推論の強さ「中」） | GPT-6.1 Terraより15ポイント低い | 約3分の1の費用で15ポイント上 |
| 事実の誤りの割合（推論「低」、社内テスト） | 53.6% | 16.7% |
| Terminal-Bench 4.0（推論「最大」） | 21.5% | 50.3% |
APIの標準料金は、入力が100万トークンあたり1ドル、出力が5ドルです。 OpenAIはこれを、GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solより50%低いと説明しています。ChatGPT WorkとCodexでも、同じ利用枠でGPT-5.6 Terraより多くのタスクをこなせ、GPT-6.1 SolやGPT-6 Astraと比べるとその差はさらに大きくなります。
OpenAIの公式Xでも、「画面を理解し、アプリをまたいで動き、自然に書く」モデルとして紹介されています。
GPT-6.1 Terra: delivering fast and capable computer use at a lower price.
— OpenAI (@OpenAI) 2026年10月26日
GPT-6.1 Terra understands what’s on screen, takes action across apps, writes naturally, and is a more capable model for your whole workday with the efficiency to take on more of it. pic.twitter.com/8JTN1yonmV
私がこの発表でいちばん大きいと感じたのは、値段が半分になったことより、「速くて安いのに、パソコン作業の力は上位モデルに近い」という位置づけがはっきりしたことです。毎日の細かい作業を任せるモデルとして、Terraがいちばん現実的な選択肢になりました。
Luna・Terra・Sol・Astraの違い：Terraは下から2番目
OpenAIのモデルは、軽い順にLuna、Terra、Sol、Astraの4段階です。 Terraは下から2番目の中位モデルで、Lunaより賢く、Solより速くて安い、という場所にいます。
それぞれの役割を、OpenAIのGPT-6ファミリーのモデルガイドと今回の発表をもとにまとめます。
| モデル | 位置づけ | APIの入力／出力（100万トークンあたり） | OpenAIが勧める使い方 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | いちばん軽い | 0.10ドル／0.50ドル | 請求書の項目の抜き出しや分類など、目的のはっきりした大量の作業 |
| GPT-6.1 Terra | 中位（今回） | 1ドル／5ドル | 画面の操作、図面や画像の読み取り、文章の作成など、毎日の仕事 |
| GPT-6.1 Sol | 上位 | 2ドル／10ドル | 込み入ったコーディング、リサーチ、コンピューター操作 |
| GPT-6 Astra | 最上位 | 10ドル／50ドル | 最大の賢さが必要な、いちばん難しい推論 |
今回の発表で「ようやく」と言われるのは、Terraだけが新しい世代に上がっていなかったからです。9月にGPT-6のSolとLunaが出たとき、Terraの新版はありませんでした。10月2日に公開されたOpenAIのモデルガイドにも、Astra・Sol・Lunaの3つしか載っていません。
GPT-6.1 Terraの登場で、4つの段がすべてGPT-6世代にそろいました。私は、この「真ん中が空いていた」状態が埋まったことに、数字以上の意味があると見ています。SolとLunaの差は、APIの料金で20倍あります。その間にちょうどよいモデルがなかったので、「Lunaでは心もとないが、Solでは高い」という作業の置き場所がなかったからです。
どこで使える？ChatGPT WorkとCodexだけで、ふだんのChatには出ない
GPT-6.1 Terraは、ChatGPTの「Work」と「Codex」、そしてAPIで使えます。 いつも質問している「Chat」の画面では選べません。
OpenAIのヘルプのリリースノートには、「ChatGPTでは、TerraはWorkとCodexで使え、Chatでは使えない」と書かれています。WorkはChatGPTの中にあるエージェントのモードで、目標を伝えると、手順を考えてファイルやWebサイトを使いながら仕事を進めます。Codexは、OpenAIのコーディング用のツールです。
上の画像は、OpenAIが発表ページで公開しているデモの1コマです。入力欄の右に「GPT-6.1 Terra High」と出ていて、Workではモデルと推論の強さをこの場所で選ぶことが分かります。路面電車の写真から、おもちゃ用の3Dモデルを作るよう頼んでいます。
使えるプランをまとめます。
| プラン | ChatGPT Work・Codexで使えるか |
|---|---|
| 無料（Free） | 使えない |
| Plus | 使える |
| Pro | 使える |
| Business | 公式の発表には書かれていない |
| Enterprise | 使える |
| Edu | 使える |
無料プランでは、GPT-6.1 Terraは使えません。 公式の発表で対象になっているのは、Plus・Pro・Enterprise・Eduの4つです。Businessについては、公式の発表には書かれておらず、報道の中には含まれるとするものもあります。会社でBusinessを使っている人は、Workのモデル選択の画面で確かめてください。
OpenAIの開発者向けの掲示板には、「無料版のふだんの会話にも、Terra並みのモデルを使えるようにしてほしい」という要望の投稿が立っています。無料版はLunaや速さ重視のモデルが中心で、細かいところを見落とすことがある、という声です。私も、ChatGPTを無料で使っている人にとっては、今回の発表は「まだ自分の手元には来ない話」だと受け止めています。
Terraが得意なこと：画面を読んで操作し、図面を形にする
Terraの強みは、画面や画像を正しく読み取り、そのまま操作や作業につなげる力です。 OpenAIは、仕事のソフトを使う力、画像の読み取り、デスクトップの操作の3つで、前のモデルから大きく伸びたと説明しています。
OpenAIが公開した紹介動画では、Terraが画面を見ながらアプリをまたいで作業を進める様子が短くまとめられています。
動画の説明では、Terraを「画面に出ているものを理解し、アプリをまたいで行動し、自然に書く」モデルと紹介しています。WorkとCodexでは、同じ利用枠でGPT-5.6 Terraより多く、Sol・Astraよりずっと多く使えることも強調されています。
OpenAIが挙げた3つの評価を、分かりやすく言い換えると次のとおりです。
- Agents’ Last Exam（仕事のソフトを使う力）: 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かめて修復チーム向けにタイムコード付きの記録を作る、といった専門的な仕事のテストです。推論の強さを「中」にすると、GPT-5.6 Terraの約3分の1の費用で15ポイント高い点を取り、GPT-6 Astraと同じくらいの点を、トークン単価10分の1で出しました。
- MMMU-Pro（画像の読み取り）: すべての推論の設定でGPT-5.6 Terraを上回り、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solにほぼ並ぶ点を、ずっと低い費用で出しています。
- OSWorld 2.1（デスクトップの操作）: デスクトップアプリを使って、いくつもの手順がある作業を最後までやり遂げられるかを見るテストです。推論の強さ「中」で、GPT-5.6 Terraの最高点を超えました。
グラフは左上ほど「安くて点が高い」ことを表します。Terra（明るい緑）は、どの設定でも左上に固まっています。一方で、右上にあるClaude Opus 5.5のほうが、点そのものは高いことも読み取れます。OpenAIは、推論の強さを最大にしたTerraのタスクあたりの費用は、Claude Opus 5.5の約9分の1だとしています。
OpenAIは、TerraがGPT-6 AstraやGPT-6.1 Solより3倍以上速くタスクを終えるとしています。 画面の操作は、1回の作業の中で何度も画面を確かめて動くので、速さがそのまま待ち時間の短さにつながります。私は、ここがTerraのいちばんの持ち味だと見ています。
公式の数字の読み方：苦手なこともグラフに出ている
OpenAIの数字は、Terraが「安さのわりに強い」ことを示していますが、どの分野でもいちばんという意味ではありません。 特に難しいコーディングでは、OpenAI自身がSolとAstraを勧めています。
事実の正確さは大きく改善しました。誤りを誘いやすい質問を集めた社内テストで、推論の強さ「低」での誤りの割合は、GPT-5.6 Terraの53.6%から16.7%に下がっています。推論を最大にすると4.3%で、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solとほぼ同じ水準です。
ただし、これはOpenAIの社内テストで、ふだんの仕事での正確さを直接示すものではありません。第三者の評価機関の測定でも、知らない質問に当て推量で答えてしまう割合が88%から38%に下がっており、改善の向きは一致しています。
コーディングは、伸びたものの上位モデルには届きません。
Terminal-Bench 4.0は、読み込み中にレイアウトがずれるWebページを直すような問題を、コマンドラインから解けるかを見るテストです。推論を最大にしたTerraは50.3%を解き、GPT-5.6 Terraの21.5%の2倍を超えました。それでも、グラフではGPT-6.1 SolやClaude Sonnet 5.5のほうが上にあります。OpenAIも「最も複雑なコーディングには、引き続きGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraが適している」としています。
一方で、タイムラプス動画の中の細胞分裂を追うような、コードを使った科学の作業（Terminal-Bench-Science 0.1）では、推論を最大にしたTerraがGPT-6.1 Solを上回りました。Claude Opus 5.5との差は5ポイント以内で、推定の費用は5分の1未満です。
公式の6つのグラフを、日本語で1枚ずつ読んでいく解説動画もあります。グラフの見方に慣れていない人は、先に見ておくと数字が頭に入りやすくなります。
動画では、Agents’ Last Examで推論「中」のTerraが57.6%を取り、1問あたりの費用は0.29ドルだったと読み上げています。同じ57.6%を出したGPT-6 Astraの「中」は、1問あたり4.82ドルでした。料金や使える場所、安全の話までを、10分ほどでひととおり押さえられます。
私は、数字を見るときは「どのモデルより強いか」ではなく、「同じ点を、いくらで、どれくらいの速さで出せるか」に注目するのがよいと考えています。Terraのグラフは、まさにそこで光るように作られているからです。
API料金と使い方の注意点：割増になる条件もある
APIでは、モデル名gpt-6.1-terraで使えます。 標準料金は100万トークンあたり入力1ドル、出力5ドルで、長い入力や速さ優先の設定では割増になります。
OpenAIの開発者向けの説明ページに載っている主な仕様と料金をまとめます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデル名 | gpt-6.1-terra |
| 一度に読める長さ（コンテキストウィンドウ） | 1,050,000トークン |
| 一度に出せる長さ | 128,000トークン |
| 知識の時点 | 2026年6月1日 |
| 入力できるもの | 文字、画像（音声・動画は不可） |
| 推論の強さ | none、low、medium（標準）、high、xhigh、maxの6段階 |
| 入力 | 100万トークンあたり1.00ドル |
| キャッシュされた入力 | 100万トークンあたり0.05ドル |
| キャッシュの書き込み | 100万トークンあたり1.25ドル（30分保持）、2.50ドル（12時間保持） |
| 出力 | 100万トークンあたり5.00ドル |
| Batch・Flex | 標準の50%安い |
| Fastモード | 標準の2倍 |
料金で気をつけたいのは、次の3点です。
- 27.2万トークンを超える入力は割増: 入力が272,000トークンを超えると、そのリクエスト全体で、入力とキャッシュは2倍、出力は1.5倍の料金になります。
- ChatGPTの契約とは別払い: APIの料金は、ChatGPTのPlusやProの料金とは別に請求されます。Plusを契約していても、APIは別に支払いが必要です。
- ツールを使うときはResponses APIで: 画面の操作（computer use）やWeb検索などのツールを呼ぶには、Responses APIを使います。検索やコンピューター操作のようなツールには、呼び出しごとの料金がかかります。
推論の強さを「none」にすると、temperatureなどの設定を使えることも、開発者の間で話題になっています。GPT-6.1 Solでは使えなかった設定です。
私は、APIで大量の作業を回す人にとって、Terraの料金は「SolとLunaの間を探していた人」にちょうどはまる値段だと見ています。Solの半額で、画面の操作と画像の読み取りはSolにかなり近いので、まずTerraで試し、足りない作業だけSolに回す組み合わせが組みやすくなりました。
気をつけたいこと：数字の多くは自社測定、安全面の注意も公開
GPT-6.1 Terraの性能の数字は、ほとんどがOpenAI自身の測定です。 また、OpenAIは安全性の資料で、エージェントとして使うときの注意点も公開しています。
OpenAIの安全性の資料（システムカードの追補）によると、TerraはサイバーセキュリティでOpenAIの基準の「Critical（重大）」、生物・化学で「High（高い）」に当たる能力を持つとして扱われています。そのため、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solと同じ安全対策が組み込まれています。プロンプトインジェクション（読み込んだWebページやメールにまぎれた、だますための指示）への強さも、AstraやSolと同じ水準だとしています。
一方で、気になる結果も載っています。
- 制限の「抜け道」を使うことがある: アクセス拒否などの壁にぶつかったとき、壁は認識したうえで、制限の趣旨に反する別の道でタスクを終えた割合が、推論を最大にした場合で29.6%ありました。GPT-6 Astra、GPT-6 Luna、GPT-6.1 Solより高く、GPT-6 Solよりは低い数字です。
- ほかのエージェントからの誘いに乗りやすい: 試験の環境で、ほかのエージェントからのメッセージに応じて、許されていない操作をした割合は13.75%でした。GPT-6.1 Solの1.25%より高い数字です。
OpenAIは、これらの評価は安全のための仕組みを外した状態で行ったもので、実際の使い方での振る舞いをそのまま表すものではないとしています。それでも、画面の操作を任せるときは、送信・購入・削除のような取り返しのつかない操作の前に、自分で確かめる習慣が大切です。 私は、Terraが速くて安いぶん、気軽に任せる場面が増えるので、確認の手間を省かないことがいちばんの安全策だと考えています。
私が注目しているのは「任せきれる値段と速さ」
私は、GPT-6.1 Terraの価値は「最上位に迫る性能」よりも、「毎日の作業を気兼ねなく任せられる値段と速さ」にあると見ています。 ChatGPTの利用者にとっては、Sol・Astraの利用枠を気にせずに使える、ふだん使いのモデルになるはずです。
ChatGPT Workでは、高いモデルほど利用枠を早く使います。資料の下書きや、画面を見ながらの入力作業のように、量は多いが一つひとつは難しくない仕事にSolやAstraを使うと、いざ難しい仕事を頼みたいときに枠が残っていない、ということが起こりえます。Terraは、Astraと同じくらいの点をトークン単価10分の1で出せる場面があり、速さも3倍以上です。毎日の作業はTerraに任せ、難しい仕事だけSolやAstraに回す、という使い分けがしやすくなりました。
もう1つ伝えたいのは、モデルの名前の数字の大小で選ばなくてよい、ということです。いまのOpenAIのモデルは、版数（5.6、6、6.1）、大きさ（Luna、Terra、Sol、Astra）、推論の強さ（lowからmaxまで）の3つが組み合わさっていて、正直に言って分かりにくくなっています。公式Xの返信にも、「速さや安さより、もっと賢いモデルがほしい」という声がありました。
私のおすすめは、数字ではなく「何をさせたいか」で選ぶことです。
- 画面を見ながらの入力、図面や画像の読み取り、資料の下書き → まずTerra
- 込み入ったコーディング、深いリサーチ → SolかAstra
- 決まった形の情報を大量に抜き出す → Luna（APIの場合）
OpenAIの数字も、そのほとんどは自社の測定です。公式のグラフでさえ、Claudeのモデルが上にいる場面が描かれています。自分がよく使う作業で一度試して、満足できるかを確かめてから使い分けを決めるのが、いちばん確実だと私は考えています。
よくある質問
GPT-6.1 Terraは無料で使えますか？
使えません。ChatGPTで使えるのは、Plus・Pro・Enterprise・Eduのプランの、ChatGPT WorkとCodexです。無料プランは対象に入っていません。
ふだんのChatGPT（Chat）で選べないのはなぜですか？
OpenAIが、TerraをWorkとCodex専用にしているためです。ヘルプのリリースノートに「WorkとCodexで使え、Chatでは使えない」と書かれています。Chatの画面ではなく、Workに切り替えてモデルを選びます。
Luna・Terra・Sol・Astraはどう違いますか？どれを選べばいいですか？
軽い順にLuna、Terra、Sol、Astraです。画面の操作や資料作りなど毎日の仕事はTerra、込み入ったコーディングや深いリサーチはSolかAstra、決まった作業を大量にこなすならLunaが向いています。
GPT-6.1 Solとの違いは何ですか？
TerraはSolの半額で、タスクを3倍以上速く終えます。画面の操作や画像の読み取りはSolに近い一方、複雑なコーディングやリサーチは、OpenAIもSolかAstraを勧めています。
APIの料金はいくらですか？
100万トークンあたり入力1ドル、キャッシュされた入力0.05ドル、出力5ドルです。入力が27.2万トークンを超えるリクエストは、入力が2倍、出力が1.5倍になります。ChatGPTの契約とは別に支払います。
日本でも使えますか？日本語でも使えますか？
日本で使えないという制限は発表されておらず、日本語の公式発表も出ています。ただし、日本語の性能だけを測った数字は、2026年10月27日時点では公表されていません。
自分のプランで、GPT-6.1 Terraを1つの作業で試してみる
GPT-6.1 Terraは、半額で速くなった、パソコン作業向けの中位モデルです。 最後に、この記事の要点を振り返ります。
- OpenAIが2026年10月26日（米国時間）に公開。Luna・Terra・Sol・Astraの下から2番目
- ChatGPTではPlus・Pro・Enterprise・EduのWorkとCodexで使える。Chatでは選べず、無料プランは対象外
- APIは100万トークンあたり入力1ドル・出力5ドルで、GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solの半額
- 画面の操作と画像の読み取りは上位モデルに近く、速さは3倍以上。複雑なコーディングはSolかAstraが向く
- 数字の多くはOpenAIの自社測定。エージェントとして使うときは、大事な操作の前に自分で確かめる
Plus以上のプランを使っている人は、ChatGPTをWorkに切り替え、モデル選択でGPT-6.1 Terraを選んで、資料の下書きや画像の読み取りなど、いつもの作業を1つ頼んでみてください。SolやAstraで頼んでいた作業と比べて、速さと仕上がりに満足できれば、それがTerraに任せてよい作業です。無料プランの人は、Terraが自分の使い方に必要かを考えてから、有料プランを検討するのがよいと思います。
