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GPT-6.1 Terra登場、画面操作の単価が前世代の半額

GPT-6.1 Terra登場、画面操作の単価が前世代の半額

2026.10.28 JustFit編集部（運営：株式会社LEGAREA）

OpenAIは2026年10月26日、中位モデルの新版「GPT-6.1 Terra」を公開しました。画面を見て、アプリを操作するAIの標準API単価が、前世代から50%下がっています。この記事では、公式発表で確認できた内容と、新規事業やシステム開発にとって何が変わるのかを、事実と私たちの見方を分けて整理します。

GPT-6.1 Terraは、OpenAIの中位モデルの更新

OpenAIはGPT-6.1 Terraを、詳細な画像の理解と正確なコンピューター操作に、自然な文章力を組み合わせた、速くて効率のよいモデルと説明しています。前世代のGPT-5.6 Terraの後継にあたります。想定されている仕事は、提案書の作成、技術図面の読み取り、フォーム入力、動画編集など、日々の業務で発生する作業です。

ここで出てくる「コンピューター操作（computer use）」は、AIが画面を見て、人と同じようにクリックや入力をする能力のことです。画面を見てクリックや入力をする、という意味で使われています。

OpenAIのモデルは、価格と性能の段階に分かれています。現在の主な4つの区分は、低い順にLuna、Terra、Sol、Astraです。Terraはその真ん中に位置し、上位のSol・Astraと、最も安いLunaの間にあります。

単価と性能：OpenAIが示した数字

標準API単価（2026年10月時点）

OpenAIによると、標準のAPI単価はGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solより50%低くなりました。発表では、届いた請求書を読んで会計ソフトに入力するような、大量の定型作業を自動化しやすくなる例が挙げられています。

具体的な金額は、報道で次のように伝えられています。標準単価は入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュされた入力が5セント、出力が5ドルです。GPT-5.6 Terraは7月の改定後に入力2ドル・出力12ドルだったため、入力は50%、出力は約58%の下げ幅になります。なお、トークンとは、AIが文章や画像を処理するときの単位です。料金は変わることがあるため、使う前に公式の最新の表で確認する必要があります。

性能の数字は、OpenAI自身の評価

OpenAIは、仕事に近い作業を集めたベンチマーク「Agents’ Last Exam」で性能を示しています。

中程度の推論の設定では、GPT-5.6 Terraより15ポイント高いスコアを、約3分の1の費用で出したとしています。GPT-6 Astraと同等の結果が、トークンあたり10分の1の価格で得られるとも説明しています。
コマンドライン上でコーディングAIの作業を測るTerminal-Bench 4.0では、最大の推論設定で50.3%を解き、GPT-5.6 Terraの21.5%を上回りました。
誤りを誘う問いで作った社内テストでは、低い推論設定での事実誤りの率が53.6%から16.7%に下がったとされています。

比較のしかたにも触れておきます。同じ図の中では、Terraの最大設定が60.0%（1作業あたり1.01ドル）、AnthropicのClaude Opus 5.5が63.2%（同8.82ドル）でした。点数はOpus 5.5のほうが高く、Terraは1作業あたりの費用が低い、という見え方です。ただし、これはOpenAIが公開した図をもとにした数字です。

使える場所：API、ChatGPT Work、Codex、GitHub Copilot

提供場所は、OpenAIの発表と、同日のGitHubの告知で確認できました。

OpenAI：ChatGPT WorkとCodexで、Plus、Pro、Enterprise、Eduのユーザーが使えます。開発者はAPIから「gpt-6.1-terra」として呼び出せます。
GitHub Copilot：GitHubは、日常的なエージェント型のコーディングとターミナル作業向けに、GPT-6.1 Solより低い費用で使えるモデルとして、一般提供を始めたと告知しています。
Copilotの提供プランと展開：Copilot Pro、Pro+、Max、Business、Enterpriseのユーザーが対象です。展開は段階的に進みます。

APIの使い方についても、報道で補足されています。ツールの呼び出しにはResponses APIが必要で、対応するツールにはコンピューター操作、ホスト型シェル、コード実行、Web検索、ファイル検索、MCPが含まれます。MCPは、AIと外部のツールをつなぐ共通の取り決めです。

公表された資料から分かる限界と、まだ見えない部分

OpenAI自身が示している使い分け

OpenAIは、最も複雑なコーディングには、引き続きGPT-6.1 SolかGPT-6 Astraを勧めています。GitHubの告知も同じ方向です。早期テストでは、GPT-5.6 Terraより多くのターミナル作業とC#のタスクを解き、範囲が明確な作業では、まとまった少ない手順で進めると説明しています。Terraは、すべての開発を任せるモデルではなく、範囲の決まった作業向けのモデルとして位置づけられています。

数字は、そのまま自社の費用にはならない

OpenAIの社内評価に基づく結果で、外部が確認したものではない、と報じられています。
実際の企業での費用の削減幅は、それぞれの作業量によって変わる、とも指摘されています。
Artificial Analysisの評価を紹介した記事では、Terraは出力のトークン数が多めで、トークン単価が安くても、1作業の費用が安いとは限らないと書かれています。

安全面の位置づけ

OpenAIの安全性に関する資料では、GPT-6.1 Terraはサイバーセキュリティの分野で「Critical」、生物・化学の分野で「High」として扱われています。画面操作ができるモデルを自社の仕組みに組み込む場合は、この分類も判断材料のひとつになります。

編集部の見方：画面を操作するAIの費用を、作業1件ごとに見積もれる段階へ

ここからは、公式発表の内容ではなく、私たちJustFit編集部の見方です。

APIがない相手とも、つなぎやすくなる

画面操作のAIは、画面を通して他のソフトを動かせます。APIを持たない外部サービスや古いシステムと連携する事業でも、画面を通した操作を部品にできます。この点は、請求書の内容を会計ソフトに入力するといった高頻度の作業を、開発者が自動化しやすくなる、というOpenAIの説明とも重なります。以前の記事で取り上げたCopilotが画面を操作、APIのない旧システムも対象にやCursorの新機能、AIが自作アプリを操作して動作確認と並べると、画面操作は開発の補助にも、事業の部品にも広がっていることが分かります。

事業計画では「トークン単価」ではなく「1作業あたり」で見る

新規事業の収支を考えるときに必要なのは、100万トークンあたりの単価ではなく、1件の処理にかかる費用です。上の数字のとおり、1作業あたりの費用は、トークン数や推論の設定によって大きく変わります。単価が半分になったことを前提に収支を組むより、実際に近い作業を何件か流して、1件あたりの費用と成功率を測ってから組むほうが、後で食い違いにくくなります。評価の項目の決め方は、LLMアプリ開発の精度評価｜開発前に決める5つの項目でも整理しています。

モデルは、作業の難しさで使い分ける設計になる

高頻度で範囲の決まった作業にはTerra、複雑な設計や実装には上位のモデル、という分担は、OpenAI自身の説明とも一致します。モデルの価格差が大きいほど、「どの作業をどのモデルに任せるか」は、事業の費用構造に直接かかわる設計になります。小型モデルの価格が下がった話はClaude Haiku 5.5、小型モデルの料金が最大9割減でも取り上げました。

費用が下がるほど、操作の範囲と確認の設計が大事になる

画面操作のAIは、動かせる範囲が広い分、想定外の操作も起こりえます。費用が下がると、処理量を増やしやすくなりますが、そのぶん確認の仕組みも先に決めておく必要があります。触れてよい画面、人が承認する操作、記録の残し方などです。想定外の動きについてはClaudeが実サイトで想定外の操作、Anthropicが報告で、権限の制限についてはMXCが正式版に、AIエージェントの権限をOSで制限で取り上げています。

まとめ

GPT-6.1 Terraは、画面を見て操作する作業に向けた中位モデルの更新です。OpenAIによると、標準のAPI単価は前世代とGPT-6.1 Solの半分になりました。APIのほか、ChatGPT Work、Codex、GitHub Copilotでも使えます。一方で、性能の数字はOpenAIの社内評価が中心です。複雑なコーディングには、引き続き上位モデルが勧められています。

新規事業で画面操作のAIを事業の部品にする場合は、数字を読むだけでなく、実際の作業で試して確かめることが大切だと考えています。JustFitは、構想をもとに約1ヶ月で実際に動くプロトタイプを先に作り、実物を見てから契約を判断できる受託開発サービスです。AIを組み込んだ事業の形を、動く実物で確かめたい段階でも相談できます。詳しくはJustFitのサービス紹介をご覧ください。

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