【2026年10月26日発表】OpenAI「GPT-6.1 Terra」登場｜API料金は入力$1・出力$5で旧版の半額、エラー率53.6%→16.7%の自社結果と注意点を整理

① 何が発表された？「Terra」がGPT-6世代に追いついた

9to5Macによると、OpenAIは2026年9月にGPT-6の「Sol」と「Luna」を公開したが、そのときTerraは更新の対象外だった。今回ようやく、TerraがGPT-5.6からGPT-6.1に引き上げられた形だ。

OpenAIのモデルは、価格と能力が低い順にLuna、Terra、Sol、Astraの4種類に分かれている。Terraはその2番目、いわば「賢さと手ごろさのバランスをとった中位モデル」にあたる。

OpenAIが挙げる得意分野は、画像や図面を読み取る視覚的な推論、画面を見ながら操作するコンピューター操作、そして自然で読みやすい文章だ。例として、提案書の下書き、技術図面の読み取り、フォームの入力、動画の編集などが挙げられている。

※ 9to5Mac・DataCampの報道にもとづく整理。

② API料金は入力$1・出力$5｜旧Terraの半額、Solより安い

DataCampによると、標準（Standard）料金は入力100万トークンあたり$1、キャッシュ済みの入力が$0.05、出力が$5。OpenAIは、これがGPT-5.6 Terraの半額だと説明している。DataCampはあわせて、GPT-6.1 Solが$2／$10であることにも触れており、Terraはその半分にあたる。

そのほか、Batch（まとめて処理）とFlex（時間に余裕がある処理）は標準の半額、Fast mode（速度優先）は標準の2倍と伝えられている。

ここで注意したいのは、「1トークンあたりの値段」が下がっても、「仕事1件あたりの費用」が同じだけ下がるとは限らない点だ。CIOLの分析も、やり直しが多い業務や、人が確認する手間が重なる業務では、結局高くつくことがあると指摘している。比べるべきは、仕事が最後までうまくいったときの1件あたりの費用だ。

※ DataCampの記載（2026年10月26日時点）にもとづく。実際の請求額は必ずOpenAIの公式料金表で確認を。

③ 性能の数字｜誤り率は53.6%→16.7%、ただしすべて自社テスト

9to5Macによると、OpenAIの社内テスト（誤りを誘いやすい質問を使ったもの）で、推論の強さを「低」にしたときの誤り率は、GPT-5.6 Terraの53.6%から、GPT-6.1 Terraの16.7%へ下がった。差は約37ポイントだ。推論の強さを「最大」にした場合は、誤り率が18ポイント下がって4.3%となり、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solにほぼ並ぶ水準だという。

DataCampが伝える、そのほかのOpenAI発表の数字は次のとおりだ。

※ DataCamp・9to5Macの記載にもとづく。いずれもOpenAIの発表値で、第三者による再現は確認できていない。

④ 読むときの注意点｜「同等」「9分の1」は条件つきの数字

DataCampは、OpenAIがClaude Opus 5.5と比べて「1件あたり約9分の1の費用」と主張していることを紹介している。ただし、どのテストでの比較かは明示されておらず、トークンの効率と価格の差から単純に計算すると9倍を超えるため、数字の根拠がはっきりしないとも書いている。さらに、Opus 5.5は上位の高価なモデルなので、中位モデルとの比較は「やや都合のよい選び方に見える」という見方も示されている。

また、Terra自身については、もっとも難しいコーディングにはSolかAstraを使うよう、OpenAIが勧めている。つまり「安くて速いが、何でもできる」わけではない。

数字の細かい食い違いも見つかっている。たとえば旧Terraのテスト結果が「21.5%」と「約20%」の両方で書かれている。大きな話ではないが、数字は1つの媒体だけで鵜呑みにしないほうがよい。

⑤ 誰が使える？安全面の説明と、使う前に確認したいこと

ChatGPT WorkとCodexでは、Plus、Pro、Enterprise、Eduのユーザーが使える。OpenAIは、同じ利用枠でも、旧Terraより多くの作業をこなせると説明している。段階的な提供のため、全員に同時に届かない可能性もある。

安全面について、DataCampは、OpenAIがTerraをPreparedness Framework（OpenAIの安全基準）のサイバーセキュリティで「Critical」の水準に当たるモデルと位置づけ、GPT-6 Astraの保護策を引き継いでいると伝えている。あわせて、旧Terraより指示された作業の範囲を守る力が高く、プロンプトインジェクション（悪意ある指示の紛れ込み）への耐性も強いと説明されている。これも、OpenAI側の説明だ。

使う前の確認ポイントを整理すると、次の3つになる。

1つ目は、自分の仕事で試した「1件あたりの費用」を測ること。料金表の数字だけでなく、実際の作業で失敗ややり直しがどれだけ出るかで、お得かどうかは変わる。

2つ目は、難しい処理は上位モデルと比べること。OpenAI自身が最難関のコーディングにはSolやAstraを勧めているので、用途を分けて使うのが現実的だ。

3つ目は、画面操作を任せる範囲を決めること。コンピューター操作は便利な反面、AIが意図しない操作をするリスクがある。重要なアカウントや支払いに関わる作業は、人の承認を挟むのが安全だ。

⑥ まとめ：中位モデルが半額で強化、ただし数字は自社発表

AIの値下げ競争は、これまで上位モデルが中心だったが、今回は「日常業務に使う中位モデル」が半額になった点が目を引く。画面操作を任せる使い方が広がるほど、1件あたりの費用や、任せる範囲の線引きが重要になる。この記事は2026年10月28日時点で確認できた報道にもとづく。内容は今後更新される可能性があるため、最新の料金や提供条件はOpenAIの公式発表を確認してほしい。

参考リンク： 9to5Mac ／ DataCamp ／ CIOL