GPT-6.1 Terraとは？API料金と画像理解・画面操作の基本の使い方を整理

GPT-6.1 Terraとは｜画像理解と画面操作に強いモデル

GPT-6.1 Terraは、視覚情報を読み取り、画面上の作業や文章作成につなげるAIモデルです。OpenAIは、画像を使う推論、正確な画面操作、自然な文章作成を主な特徴として挙げています。（出典：openai.com）

視覚情報を読んで次の操作につなげる

画像理解は、写真に写った物の名前を答える用途だけではありません。図面の違いを見つける、画面の状態を読み取る、写真と資料を照合するなど、見えている情報を次の作業へ結び付けるためにも使います。

たとえば、画面に表示された設定項目を読み、指定された値を入力する作業を考えてみましょう。必要なのは文字を読む能力に加え、どの項目を変更するかを判断し、操作後の状態を確かめる能力です。Terraは、こうした視覚情報と作業の組み合わせを試す候補になります。

ただし、モデルが操作を判断できることと、実際にアプリへアクセスできることは別です。使う環境に対応ツールがあり、対象への権限が与えられている場合に、その範囲で作業を進められます。モデルを選んだだけで、あらゆるアプリに接続されるわけではありません。

使うモデルと使うサービスは別

Terraは、大規模言語モデル（LLM）の一つで、依頼を理解して出力や次の操作を決めるモデルの名前です。WorkやCodexは、そのモデルを使って作業する環境です。同じモデルでも、利用できるファイル、アプリ、ツールが異なれば、できる作業の範囲も変わります。

利用先を選ぶときは、モデル名に加えて入力と完成物を確認します。

たとえば「表を直した」と文章で説明できても、実ファイルが保存されていなければ、ファイル編集の依頼は完了していません。逆に、比較結果の説明だけが必要なら、元ファイルを変更する権限は不要です。どの状態を完成とするかを、モデル名とは別に指定することが大切です。

旧Terraからの変更は自分の作業でも確かめる

OpenAIのAPI更新履歴では、GPT-6.1 Terraは2026年10月26日（米国時間）の項目に掲載されています。発表では旧Terraからの性能改善が示されていますが、すべての作業で同じ改善幅が得られるとは限りません。（出典：developers.openai.com）

APIモデル仕様では、コンテキストウィンドウは1,050,000トークン、最大出力は128,000トークンです。コンテキストは一度に扱える情報量の枠、最大出力は返せる文章量などの上限に関わる指標です。日本語の文字数へ一律に換算した値ではありません。

大量の資料を扱えることだけで選ばず、必要な箇所を正しく参照できるかを見ましょう。短い依頼で確認できる作業なら、最初から資料をすべて渡す必要はありません。代表的な資料を使って出力を確かめ、必要に応じて対象を広げると判断しやすくなります。

GPT-6.1 Terraでできること

GPT-6.1 Terraを試しやすいのは、入力する素材と、求める完成形がはっきりした作業です。画像を読む、文章を整える、画面を操作する、コードの一部を直すといった作業でも、結果の確認方法を用意しておくと使い分けやすくなります。

写真や図面を読み取る

OpenAIのモデル選択ガイドは、商品写真とカタログの照合や図面の比較などを、Terraで検討する作業として示しています。画像のどこを見るのか、何と比べるのかを伝えると、出力を評価する基準も明確になります。（出典：developers.openai.com）

たとえば図面比較なら、「変更点を説明して」だけでなく、比較する2枚の図、対象となる範囲、変更点を一覧にする形式を渡します。読み取れない文字や判断できない部分は、そのまま不明と示すよう指定すると、推測で埋めた箇所を見落としにくくなります。

人が確認するのは、見つかった違いだけではありません。元の図面の該当箇所と照合し、指定した確認範囲に抜けがないかを確認します。画像の一部が小さい、見切れているなど、入力そのものに原因がある場合も切り分けましょう。

アプリ画面で入力・編集する

画面操作では、対象アプリと変更範囲が明確な依頼が候補になります。画面を見ながら項目を入力し、必要な場所を編集する作業です。ただし、利用する環境にそのアプリを操作する仕組みと権限があることが前提です。

「この文書の見出しを直す」と「修正版を相手に送る」は別の操作です。依頼する際は、編集までなのか、保存までなのか、送信まで含むのかを分けます。送信や上書きの前に確認を求める条件も、完成条件と一緒に伝えましょう。

画面上で操作できたように見えても、保存されていない、別のファイルを変更した、指定した範囲が残っている可能性はあります。操作の説明だけでなく、保存先の実物を確認することが、画面操作の評価では欠かせません。

素材を基に文章を作成・修正する

素材がある文章の作成や修正も、Terraを試す候補です。元資料、対象読者、文体、含めたい内容、長さを指定すると、文章の良し悪しを具体的に確認できます。

たとえば、箇条書きのメモを案内文に直すなら、日時や場所、参加条件など変更してはいけない情報を分けて渡します。「読みやすくする」という目的に加え、元資料にない内容を足さないこと、曖昧な箇所は確認事項として残すことも伝えます。

自然な文章ができても、数字や条件が正しいとは限りません。表現の確認と、元資料に対する事実の確認を分けると、流暢な文章に紛れた誤りを探しやすくなります。

範囲を絞ったコードを修正する

公式ガイドでは、対象が限定されたコード修正もTerraの候補に挙げられています。特定の不具合や小さな変更なら、対象ファイル、期待する動作、実行する確認を示して試せます。複雑な設計判断を伴う開発まで、同じように任せられると考える必要はありません。

入力と確認する結果を整理すると、依頼を作りやすくなります。

どの作業も、モデルが述べた完了報告だけで判断せず、依頼した成果物が残ったかを確認する点は共通です。

GPT-6.1 Terraの使い方｜Work・Codex・APIで始める

最初は、すでに手順や完成形を説明できる作業を一つ選びます。Work・Codex・APIのどこで使うかを決め、入力資料、変更範囲、保存先、確認項目を渡してから、結果を確かめましょう。

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WorkとCodexでは利用可能なモデルを確認する

公式発表では、WorkとCodexのPlus、Pro、Enterprise、Edu、およびAPIでの提供が案内されています。利用できるモデルは、契約や管理者設定、使っている環境の表示を確認してください。本記事では、発表に記載のないプランへ対象を広げて断定していません。

選び方は、作業の対象から考えると整理できます。

具体的なモデル選択ボタンの位置は、本記事では実機確認していません。画面の位置を決めつけるより、現在の環境でGPT-6.1 Terraが選択肢にあるか、対象の作業へアクセスできるかを確認するほうが確実です。

また、普段のチャットで質問することと、WorkやCodexでファイルを変更することは、必要な権限や完成物が異なります。新しいモデルの名前が表示されたときも、どの作業環境で使っているかを確認しましょう。

関連記事：Codexのモデル一覧と使い分け｜GPT-6 Astra・Sol・Terraの選び方

入力資料と完了条件を渡す

依頼には、作業対象だけでなく、変えてよい範囲と変えてはいけない範囲を入れます。元ファイルを直接変更するのか、コピーへ保存するのかを明示すれば、結果の確認も簡単になります。

たとえば、手順書を整える依頼なら、次のように条件をそろえられます。これは使い始める際の依頼例であり、特定の実行結果を保証するものではありません。

• 対象：指定した手順書のコピー
• 変更範囲：見出しの階層と表記の統一
• 維持する内容：手順の順番、数値、注意事項
• 保存先：指定した作業フォルダの新しいファイル
• 確認項目：変更箇所、保存先、未解決の疑問

この条件なら、読みやすさを整えた結果、重要な注意書きまで削除されていないかを確認できます。内容に疑問がある箇所は、勝手に補完せず質問として残すよう指定することもできます。

作業を続ける前に、人が結果を確認する地点を決めておくと進めやすくなります。たとえば、文書の修正と外部への送信を別の段階にすれば、修正版の内容を確認してから次へ進めます。モデルを試す段階では、完成物が一つ残る範囲に絞ると比較しやすくなります。

APIではモデルIDとResponses APIを確認する

APIで指定するモデルIDはgpt-6.1-terraです。公式の更新履歴ではResponses APIとChat Completions APIでの提供が案内されていますが、このモデルでツール呼び出しを使う場合はResponses APIが必要です。既存の実装を移す際は、モデル名だけの置換で済むかを確認します。

推論の強さを調整するreasoning effortは、none、low、medium、high、xhigh、maxに対応し、既定はmediumです。まずmediumで代表的な入力を試し、求める品質に届くかを見て調整します。推論量を上げれば常に最適になる、と決める必要はありません。（出典：developers.openai.com）

APIで比較する際は、次の情報を残すと条件をそろえやすくなります。

• モデルと設定：モデルID、推論の強さ、使用したツール
• 入出力：渡した資料と依頼文、返ってきた出力
• 実行結果：保存した成果物、費用、再試行の有無

モデル以外の条件も同時に変えると、何が結果へ影響したかを判断しにくくなります。ツールの呼び出しを含める場合は、読み取りだけの試行と、書き込みや外部送信を含む試行を分け、実行させる範囲を設計しましょう。

API仕様では、ストリーミングや構造化された出力にも対応しています。後続の処理へ渡す場合は、読みやすい文章だけを求めるのか、決まった項目を持つデータが必要なのかを先に決めます。出力形式に合っていることと、値が元資料に合っていることは別々に検証してください。

保存結果と費用を記録して継続を判断する

試行後は、出力の見た目だけでなく、元資料との一致と保存された結果を確認します。追加修正を依頼した場合は、何回直したか、確認にどの程度の時間がかかったかも記録すると、実際の使いやすさを比べられます。

たとえば、最初の出力が早くても、見落としの確認や修正が多ければ、作業全体では時間がかかります。反対に、出力まで少し待っても、そのまま使える範囲が広ければ役立つ場合があります。最初の応答速度だけを評価の基準にしないことが大切です。

毎回同じ情報を入力する必要があるなら、依頼のひな型を残しておくと再試行しやすくなります。ただし、前回のファイル名や保存先をそのまま流用しないよう、変わる項目は実行前に確かめてください。

GPT-6.1 Terraの料金｜API単価と追加費用

GPT-6.1 TerraのAPIは、処理するトークン量などに応じた従量課金です。WorkやCodexを利用する契約の料金と、APIの単価は分けて考えます。APIの通常単価だけで、ツール利用を含む実行全体の費用が確定するわけではありません。

StandardのAPI単価

通常の短いコンテキストでのStandard料金は、次のとおりです。単位はいずれも100万トークン当たりで、月額料金や1回の依頼の固定料金ではありません。（最新確認時点（2026年10月）、出典：developers.openai.com）

たとえば、通常の入力10万トークンと出力1万トークンを使う仮定なら、入力0.10ドルと出力0.05ドルを合計して0.15ドルです。キャッシュ、ツール料金、長文の割増などを含まない算術例であり、実際の依頼の請求額を示したものではありません。（最新確認時点（2026年10月）、出典：developers.openai.com）

キャッシュ入力の単価と、キャッシュを書き込む単価も別の項目です。安い入力単価だけを見てすべての処理に当てはめず、使用するキャッシュ方式や条件を確認します。最新の条件はOpenAIのAPI料金表で確認してください。

長文・処理方式・ツールの条件を含めて見積もる

公式モデルページでは、入力が272,000トークンを超える場合、リクエスト全体で入力とキャッシュの料金が2倍、出力が1.5倍になると案内されています。超過した部分だけへの割増ではない点に注意が必要です。（最新確認時点（2026年10月）、出典：developers.openai.com）

処理方式にも違いがあります。BatchとFlexはStandardより50%低い料金、Fastは2倍、データレジデンシー処理は10%の上乗せが案内されています。これらを通常単価の表へ混ぜず、実際に使う方式の条件として確認しましょう。（最新確認時点（2026年10月）、出典：developers.openai.com）

見積もりでは、代表的な一つの作業を完了まで実行し、次の項目を確認すると具体的になります。

• 実際の使用量：入力・出力・キャッシュの内訳
• 追加の課金項目：利用したツールや処理方式
• 再実行：修正や失敗後の再試行を含む合計

文章の長さや画像枚数を、単純にトークン数へ置き換えて計算することは避けましょう。実際の使用量を確認できる段階で、その作業に必要な量を測るのが確実です。

GPT-6.1 TerraとGPT-6.1 Solの違い

GPT-6.1 TerraとSolは、単純な上下関係だけで選ぶより、任せる作業と確認する品質をそろえて比較するほうが適しています。公式ガイドでは、明確な画面操作や素材に基づく文章作成などがTerraの候補とされ、特に複雑なコーディングではSolやAstraが推奨されています。

AI活用実態調査レポート

オフィス系7職種のAI利用者669人の調査では、生産性向上を明確に実感した割合が、チャット中心の利用層14.3%に対しAIエージェント利用層54.3%。約3.8倍の差が見られました。

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関連記事：GPT-6.1 Solとは？料金・性能とGPT-6 Solからの切り替え判断

単価と得意な作業を分けて比較する

Standardの通常入力・出力単価と、検討する際の位置付けは次のとおりです。単価は100万トークン当たりで、キャッシュや長文、ツールなどの追加条件は含みません。（最新確認時点（2026年10月）、出典：developers.openai.com、openai.com）

この料金差だけで、Terraが必ず最も安く作業を終えられるとは言えません。難しい依頼で修正や再試行が増えれば、使用量も人の確認時間も変わります。また、この3モデルの比較は、提供される全モデルの最安値を示すものではありません。

たとえば、資料を基にした文章の書き直しと、大きなコードベースの設計変更では、必要な判断の複雑さが違います。いつも同じモデルを使うかを先に決めるより、よく行う作業を分類し、それぞれで合格する出力が得られるかを見ると使い分けやすくなります。

同じ条件で切り替えられるかを確かめる

OpenAIのモデル選択ガイドは、TerraとSolを同じ入力、同じ推論設定で比較することを勧めています。モデルの変更と同時に依頼文や資料を変えると、結果の差がどこから生じたか分かりにくくなります。（出典：developers.openai.com）

文章なら、対象読者に合うか、必要な情報がそろうか、元資料にない内容が混ざらないかを確認します。画面操作なら、依頼した保存先に正しい結果が残ったか、完了報告が実際の状態と一致するかを確認します。

比較前に、変更してよい表現と維持する情報を決めておきます。誤りや不足があれば、満たさなかった条件を記録しましょう。

Terraで十分な品質が得られる作業から使い、難しい部分はSolなどを比較候補に残す方法もあります。一つの試行で全用途を置き換えると決めず、同じ作業を繰り返したときの結果も見て判断します。

GPT-6.1 Terraの性能を見るときの判断軸

ベンチマークは、測定条件の下でモデルを比較する材料です。普段の作業での成功率や、必要な確認時間と同じ値ではありません。公式の測定結果と、自分の作業で確かめた結果を分けて読みましょう。

ベンチマークは条件と一緒に読む

OpenAIは、Terminal-Bench 4.0のmax設定でGPT-6.1 Terraが50.3%を記録し、旧Terraの公表値21.5%から改善したとしています。これはOpenAIによる当該ベンチマークの測定であり、任意の仕事の成功率が50.3%になるという意味ではありません。（出典：openai.com）

モデル名だけでなく、推論設定、使えるツール、評価対象も確認します。別の条件で測った数値を並べるだけでは、同じ依頼をしたときの差は判断できません。

自分の作業では手戻りと確認時間も比べる

実際の評価には、次のような観点を加えることを勧めます。これは編集部の確認項目であり、Terraの効果を測った実績値ではありません。

出力の早さだけでなく、使える成果物になるまでの全体を見れば、どの作業で役立つかを判断しやすくなります。

GPT-6.1 Terraを使うときの注意点

性能が向上しても、読み取りの誤りや操作の取り違えがなくなるわけではありません。権限、入力形式、確認する結果を決めて使いましょう。

読み取りと書き込みの範囲を分ける

資料を読む依頼と、資料を書き換える依頼は分けて伝えます。重要な送信や上書きは、人が確認する条件を設けると影響範囲を把握しやすくなります。機密情報を含む資料は、所属先の利用規程に沿って扱ってください。

また、接続先の権限はモデルの性能とは別の条件です。閲覧できるから編集もできる、ある文書を扱えるから別の文書も扱える、と推測しないことが大切です。

画像入力と動画を扱う作業を区別する

APIモデル仕様では、テキストの入出力と画像入力に対応し、音声・動画の直接入出力には対応していません。モデルが直接返す出力と、接続されたツールが作る成果物も別です。（出典：developers.openai.com）

たとえば、画面操作を通じて動画編集ソフトを扱うことと、動画ファイルをそのままモデルへ入力することは異なります。画像生成ツールへの対応も、モデル自体が直接画像を出力するという説明へ置き換えないようにしましょう。

導入時には、使いたい入力形式、利用するツール、保存する成果物を一つずつ確かめます。機能紹介の一例だけで判断せず、自分の依頼に必要な処理を使えるか確認しましょう。

GPT-6.1 Terraのよくある質問

GPT-6.1 Terraは無料で使えますか？

公式発表で案内されているのは、Work・CodexのPlus、Pro、Enterprise、EduとAPIです。本記事では、Freeなど記載のないプランで常時使えるとは確認できていません。APIは使用量などに応じた課金のため、無料利用を前提にせず、利用環境の表示と契約条件を確認してください。

通常のChatGPTでも選べますか？

今回の公式発表が挙げている提供先はWork・Codex・APIです。通常のChatGPTのすべての画面で同じように選べる、あるいは既定モデルになったとは本記事では断定していません。契約プランだけで判断せず、使っている作業環境のモデル選択肢を確認しましょう。

GPT-6.1 Solをすべて置き換えられますか？

すべての用途で置き換えられるとは言えません。公式には、特に複雑なコーディングでSolやAstraを勧める説明があります。まずは素材や完成条件が明確な作業を選び、同じ入力と推論設定で比較し、必要な品質と確認の負担を満たすかで判断するのが実用的です。

画像や動画を扱えますか？

APIでは画像入力に対応しますが、音声や動画の直接入出力には対応していません。画面操作や別のツールを通じて動画関連の作業を行うこととは区別が必要です。使いたいファイルを直接入力できるか、外部ツールを介する必要があるかを、モデル仕様と環境の両方で確認してください。

APIの入力・出力単価だけで総費用を見積もれますか？

概算の出発点にはなりますが、それだけで総費用は確定しません。長い入力、キャッシュ、処理方式、ツール、再試行などで条件が変わります。代表的な作業を完了まで試し、実際の使用量と課金項目を確認すると、継続して使う場合の見積もりを作りやすくなります。

まとめ｜GPT-6.1 Terraは作業を絞って試す

GPT-6.1 Terraは、画像理解や明確な画面操作、素材に基づく文章作成を試す候補です。利用先の権限やツールを確認し、入力資料と完成条件をそろえて依頼しましょう。

API料金は通常単価だけでなく、長文やツールなどの条件も含めて確認します。Solとの比較では、同じ入力で得られる品質に加え、手戻りや人の確認時間も見ると判断しやすくなります。

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モデルを選べても、どの作業を任せ、誰が結果を確認するかで迷うことがあります。普段の手順を整理し、AIが扱う情報と人が判断する場面を決めておくことが、継続して使うための出発点です。

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