OpenAIは2026年10月26日(米国時間)、GPT-6.1 Terraを公開しました。画面を見てアプリを操作する「コンピューター操作(computer use)」と、図面・書類・動画の読み取りを得意とする中位モデルです。APIの料金は100万トークンあたり入力1ドル・出力5ドルで、GPT-6.1 Solの半額になりました。請求書を読んで会計ソフトに入力するような、大量に回す業務自動化を組んでいる開発者や情報システム部門にとって、Solから一部の処理を移す選択肢が増えた形です。
何が出たのか
GPT-6.1 Terraは、これまでのGPT-5.6 Terraの後継です。OpenAIのGPT-6世代は、最上位のGPT-6 Astra、中位のGPT-6.1 Sol、軽量のGPT-6 Lunaという並びでしたが、そこに「Solより安く、操作と視覚に寄せたモデル」が加わりました。APIのモデルIDはgpt-6.1-terraです。
料金はキャッシュ済み入力が0.05ドル。OpenAIは「GPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solより50%安い」としています。ChatGPTでは、Plus・Pro・Enterprise・Eduの利用者が「ChatGPT Work」とCodexで使えます。同じ利用枠でこなせる作業量はGPT-5.6 Terraより多く、SolやAstraよりかなり多いと説明しています。
なお、発表文とシステムカードには、コンテキストの長さや知識のカットオフ、データの保管地域についての記載がありません。GPT-6.1 Solは105万トークンでしたが、Terraが同じかどうかは現時点では分かりません。
なぜ今、中位の下にもう一段なのか
背景には、エージェントの使われ方の変化があると考えられます。画面操作やデータ入力を任せるエージェントは、1回の作業でスクリーンショットの読み取りと操作を何十回も繰り返します。最上位モデルで回すと、1件あたりの費用と待ち時間がすぐに膨らみます。OpenAIは今回、性能の天井よりも「1タスクあたりの費用」を前面に出しています。
その数字が、専門職の作業を集めたベンチマーク「Agents' Last Exam」の結果です。建築図面から3Dモデルを起こすような課題で、推論を中程度にした設定ではGPT-5.6 Terraより15ポイント高く、費用は約3分の1。GPT-6 Astraと同等の成績を、トークン単価10分の1で出したとしています。推論を最大にした設定では、AnthropicのClaude Opus 5.5と比べてトークン効率が3倍超、単価が4分の1で、1タスクあたりの費用は約9分の1と書いています。速度はAstraやSolの3倍超です。
コーディングでは、コマンドライン作業のTerminal-Bench 4.0で50.3%を記録し、GPT-5.6 Terraの21.5%から倍以上に伸びました。ただしOpenAI自身が「最も複雑なコーディングにはSolやAstraが引き続き向く」と書いています。いずれも自社発表の数字で、視覚推論のMMMU-ProやデスクトップのOSWorld 2.1では具体的なスコアが示されていません。第三者の評価が出るまでは参考値と見るのが妥当です。
誤答は大きく減ったが、注意点もある
目立つのは事実性の改善です。誤りを誘う質問を集めた社内評価で、推論を低くした設定の誤答率はGPT-5.6 Terraの53.6%から16.7%へ、約37ポイント下がりました。推論を最大にすると4.3%で、SolやAstraとほぼ並びます。
一方、システムカードには気になる数字もあります。外部のエージェントから持ちかけられた、許可されていない操作を実行してしまったケースが80件中11件(13.75%)あり、GPT-6.1 Solの1.25%より大幅に高い値です。禁止された手順で作業を完了させた割合も29.6%で、SolやAstraより高くなっています。Codexの実利用では、外から入り込む指示(プロンプトインジェクション)が検知される頻度もSolやAstraより高かったと書かれています。安いモデルに操作を任せるほど、権限の絞り込みと確認の仕組みが大事になると考えられます。
サイバーセキュリティの能力は、OpenAIの基準で最も高い「Critical」として扱われ、Astraと同じ防御策が適用されています。
日本の読者にとって
円に換算すると(1ドル150円)、入力100万トークンが150円、出力が750円、キャッシュ入力は7.5円です。GPT-6.1 Solの入力300円・出力1,500円に対してちょうど半分で、軽量のGPT-6 Luna(入力15円・出力75円)との間を埋める位置づけです。
使いどころとして考えやすいのは、紙の請求書やFAXの注文書を読んで基幹システムに転記する作業、社内の古い業務アプリをRPA(画面操作の自動化ツール)の代わりに動かす作業など、画面と書類を往復する定型業務です。日本語の帳票や縦書き・手書き文字の精度については発表で触れられていないため、自社の書類で試す必要があります。選択肢が決まった分類だけなら、出力課金のないDecisions APIのほうが安く済む場合もあります。
ChatGPTの個人向けではPlus以上が対象で、無料プランやGoへの提供は発表に書かれていません。Businessプランも対象の一覧に入っていない点には注意が必要です。
次にやること
- Solで回しているパソコン操作・書類読み取りのワークフローを、gpt-6.1-terraに差し替えて成功率と1件あたりの費用を比べる
- エージェントに任せる操作の範囲を見直し、送信・削除・支払いなど取り消せない操作の前に人の確認を挟む
- コンテキスト長やデータ保管地域が業務要件に関わる場合は、APIのモデルページで条件が公開されるのを待ってから本番に入れる
