GPT-6.1 Terraとは？Codex・APIでの使い方と料金、Sol・Lunaとの使い分け

GPT-6.1 Terraとは：文章作成、画像の読み取り、画面操作に向く速いモデル

OpenAIの発表によると、GPT-6.1 Terra（以下、Terra）は速くて効率のよいモデルで、細かい画像の読み取り、正確なコンピューター操作、分かりやすく自然な文章の3つを強みにしています。前の世代のGPT-5.6 Terraから大きく良くなったとされ、提案書の下書き、技術図面の読み取り、フォームへの入力、動画の編集など、日々の仕事でよくある作業を得意とすると説明されています。

もう一つの特徴は費用です。発表記事によると、APIの標準料金はGPT-5.6 TerraとGPT-6.1 Solより50%安いとされています。料金表で比べると、GPT-6.1 Solに対しては入力も出力もちょうど半分で、GPT-5.6 Terraに対しては入力が半分、出力は12ドルから5ドルに下がっています。ChatGPT WorkとCodexでは、同じ利用枠でこなせる作業の量が、GPT-5.6 Terraより多く、GPT-6.1 SolやGPT-6 Astraと比べるとかなり多いとされています。請求書を読み取って会計ソフトに入力する、といった量の多い作業の自動化に向く、というのがOpenAIの説明です。

一方で、発表では、いちばん複雑なコーディング作業には、引き続きGPT-6.1 SolやGPT-6 Astraのほうが向くとも書かれています。Terraは「何でもいちばん賢いモデル」ではなく、日常の文章・画像・画面の仕事を、速く安く回すためのモデルと考えると分かりやすいです。

Terraを使える場所とプラン（2026年10月27日時点）

公式資料に書かれている、Terraを使える場所は次のとおりです。

出典：Codexのモデルの資料、変更履歴（2026年10月26日）、APIのモデルページ（2026年10月27日確認）。変更履歴によると、ChatGPT Workでは、スマートフォンでもTerraを使えます。

対象のプランは資料によって書き方が違う

対象のプランは、公式資料のあいだで書き方が少し違います。発表記事では「Plus、Pro、Enterprise、Eduのすべての利用者」と書かれています。一方、Codexの変更履歴とPricingでは「Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu」と書かれ、Businessも含まれています。どちらが正しいかは、今回確認した資料からは決められません。Businessを使っている人は、自分のモデル一覧にTerraが出ているかで確かめてください。

そのほかの条件も、変更履歴とPricingに書かれています。Enterpriseで使えるかどうかは、そのワークスペースにTerraが提供されているかと、管理者の設定の両方で決まります。また、Terraは、処理をアラブ首長国連邦（UAE）の中だけで行う設定（inference residency）には対応していません。PricingではFreeとGoのプラン向けにGPT-6 Lunaだけが案内されていて、Terraは対象に入っていません。なお、Terraが加わっても、WorkとCodexのプラン全体の利用枠は変わらないとされています。

Terra・Sol・Astra・Lunaの使い分け

Codexのモデルの資料は、4つのモデルを次のように使い分けるようすすめています。

資料には、Terraで試す例として「ダッシュボードのスクリーンショットを見て主な変化をまとめ、グラフのラベルと数値を示し、自信を持って読めない部分は知らせて」という依頼が載っています。画像から読み取った名前や数字は、元の資料と見比べて確かめるよう、公式資料も注意しています。

迷った時は、まず自分がよく知っている作業をTerraで試し、結果が足りるかを見るのが近道です。足りない時だけSolやAstraに上げ、決まった形の大量作業はLunaに回す、という分け方ができます。Solの速さを上げるUltrafastについては、GPT-6.1 Sol Ultrafastの記事で説明しています。

CodexでTerraを指定する方法

デスクトップアプリとChatGPT Workのウェブ版

デスクトップアプリとChatGPT Workのウェブ版では、入力欄の下にあるモデルと推論の設定から選びます。公式資料によると、ふだんは「Power」の段階を動かして「より賢く」か「より速く」かを調整し、特定のモデルを選びたい時だけAdvancedを開きます。公式資料の例では、Powerの選択肢にTerraは出ておらず、Terraを試すにはAdvancedを開いてモデル一覧から選ぶ、と説明されています。

Codex CLI

Codex CLIでTerraを使うには、0.159.0以降のCodex CLIが必要です。起動する時にモデルを指定します。

codex -m gpt-6.1-terra

対話の途中で変えたい時は、/modelでモデルや推論の深さを選び直せます。対話をせずに一度で実行するcodex execでも、同じように-mでモデルを指定できます。

codex exec -m gpt-6.1-terra "このフォルダの議事録を読んで、決まったことを箇条書きにして"

毎回Terraを使いたい時は、設定ファイルconfig.tomlに次の1行を書きます。

model = "gpt-6.1-terra"

コマンドの使い分けはスラッシュコマンドの記事、codex execはcodex execの記事、設定ファイルの置き場所や優先順位はconfig.tomlの記事で説明しています。なお、上のコマンドと設定は公式資料の書き方に合わせた例で、編集部では実行していません。

IDE拡張で使う時の注意

Codexのモデルの資料では、Astra・Sol・Lunaの対応先には「Codex IDE extension」が載っていますが、Terraには載っていません。IDE拡張でTerraを選べるかどうかは、2026年10月27日時点の公式資料からは確かめられませんでした。

気をつけたいのは設定ファイルです。公式資料によると、デスクトップアプリ・Codex CLI・IDE拡張は、同じconfig.tomlを読みます。IDE拡張でTerraを指定した時にどうなるかは、公式資料に書かれていません。IDE拡張もよく使う人は、config.tomlの既定のモデルをTerraに変える前に、IDE拡張側の動きを確かめてください。編集部としては、CLIだけで試すなら、設定ファイルを変えずに起動の時に-mで指定する方法をおすすめします。

Codexの利用枠でTerraはどれだけ使えるか

CodexのPricingには、PlusとStandard Businessで、5時間ごとにパソコン上（ローカル）で送れるメッセージ数の目安が載っています。Terraが加わった今の表は次のとおりです。

出典：OpenAI公式 CodexのPricing（2026年10月27日確認）。この目安は決まった回数ではなく、作業の重さによってかなり変わります。クラウドで動かす作業は、利用枠の減り方がこれより大きくなることがあり、週ごとの上限がかかることもあります。Proには今のところ5時間ごとの上限はありません。

表の数字を編集部で比べると、Terraの目安はGPT-6.1 Solと比べて、下限どうしで約2.3倍（15→35）、上限どうしで約1.8倍（160→285）です。ただし、これはあくまで公式の目安で、実際の残りは使用量の画面で確かめる必要があります。上限の決まり方や残りの見方は、Codexの上限の記事で詳しく説明しています。

クレジットで使う時の単価

プランに含まれる利用枠を使い切った後や、クレジットで支払うプランでは、使ったトークンの量に応じてクレジットが減ります。標準の速さでの単価は次のとおりです。

出典：OpenAI公式 CodexのPricing（2026年10月27日確認）。Codexのクレジットでは、キャッシュへの書き込みに別の料金はかかりません。

Fastモードは使えるが、Ultrafastは対象外

Speedの資料によると、TerraはFastモードに対応しています。Fastモードでは、プランに含まれる利用枠が標準の2.5倍の速さで減り、購入したクレジットは2倍の速さで減ります。一方、さらに速いUltrafastの対象は、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solだけです。

APIでTerraを使う：モデル名・仕様・ツールの条件

APIでは、モデル名gpt-6.1-terraを指定します。APIのモデルページに書かれている主な仕様は次のとおりです。

出典：APIのモデルページ（2026年10月27日確認）。

大事なのは、ツール呼び出しにはResponses APIが必要な点です。Chat CompletionsでもTerraを使えますが、ツールを使う処理はResponses APIで組みます。Responses APIで使えるツールとして、ウェブ検索、ファイル検索、画像生成、Code Interpreter、シェル、apply_patch、スキル、コンピューター操作、MCP、ツール検索が挙がっています。最小の呼び出しは、たとえば次のような形です（編集部では実行していません）。

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "input": "この請求書の項目を、日付・取引先・金額の表にしてください。"
  }'

移行ガイドは、推論の深さをまず既定のmediumで始め、品質の上がり方が、増える時間とトークンに見合う時だけ上げるようすすめています。Terraは推論の深さnoneにも対応しています。これはGPT-6 AstraとGPT-6.1 Solにはない点です。

APIの利用ティアごとの上限（1分あたりのリクエスト数とトークン数）は、Buildが5,000回・100万トークン、Launchが1万回・400万トークン、Growが1万5,000回・4,000万トークンです。Freeのティアでは使えません。利用ティアの仕組みはOpenAI APIの利用ティアの記事で説明しています。

TerraのAPI料金と計算例

APIの料金表に載っている、100万トークンあたりの単価は次のとおりです。

出典：OpenAI公式 APIの料金表、APIのモデルページ（2026年10月27日確認）。キャッシュへの書き込みは、100万トークンあたり、30分保持で1.25ドル、12時間保持で2.50ドルです。データの処理地域を指定する場合は、料金が10%上乗せされます。

1回の費用を計算してみる

入力2万トークン・出力2,000トークンの依頼を1回送る場合を、公式の単価で計算します。

• Terra（標準）：入力 20,000 × 1ドル ÷ 100万 ＝ 0.02ドル、出力 2,000 × 5ドル ÷ 100万 ＝ 0.01ドル。合計0.03ドルです。
• GPT-6.1 Sol（標準）：同じ計算で、合計0.06ドルです。
• Terra（Batch）：すぐに結果が要らない処理をBatchで送れば半額になり、合計0.015ドルです。

同じ依頼を1,000回送ると、Terraは30ドル、Solは60ドルです。ただし、実際の費用がこの計算どおりになるとは限りません。移行ガイドによると、推論の深さを上げると時間とトークンが増え、そのぶん費用も上がります。

27.2万トークンを超えると、依頼全体が割増しになる

長い資料を一度に読ませる時は、もう一つ注意があります。入力が27.2万トークンを超える依頼は、その依頼全体の入力とキャッシュの単価が2倍、出力の単価が1.5倍になります。

たとえば、入力30万トークン・出力4,000トークンの場合は、入力 300,000 × 2ドル ÷ 100万 ＝ 0.60ドル、出力 4,000 × 7.5ドル ÷ 100万 ＝ 0.03ドルで、合計0.63ドルです。入力を27万トークンに収めれば、0.27ドル＋0.02ドルで0.29ドルになります。コンテキストは105万トークンまで使えますが、27.2万トークンを境に費用の計算が変わる、と覚えておくと見積もりを間違えにくくなります。

Terraの性能についてOpenAIが発表した内容

ここからは、OpenAIが発表記事で示した評価の結果です。どれもOpenAIによる主張で、編集部では試していません。比べている相手や推論の深さの条件が、項目ごとに違う点にも注意してください。

• コンピューター操作（Agents' Last Exam）：推論の深さmediumで、GPT-5.6 Terraより15ポイント高く、費用は約3分の1という結果です。GPT-6 Astraと比べると、トークンあたりの価格は10分の1で、結果は同じくらいとしています。最大の深さでは、AnthropicのClaude Opus 5.5と比べてトークンの効率が3倍以上、トークンあたりの価格が4分の1で、1つの作業あたりの費用は約9分の1だとOpenAIは説明しています。作業を終えるまでの速さについても、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solの3倍以上という数字が示されています。
• 画像の理解（MMMU-Pro）：すべての推論の深さでGPT-5.6 Terraを上回り、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solにほぼ並ぶという結果です。
• デスクトップアプリの操作（OSWorld 2.1）：推論の深さmediumで、GPT-5.6 Terraの最高の結果を、はるかに低い費用で上回ったと発表しています。
• 事実の誤り：誤りを起こしやすい質問を集めたOpenAIの社内評価では、推論の深さlowでの誤りの割合が、GPT-5.6 Terraの53.6%に対してGPT-6.1 Terraは16.7%だったとされています。最大の深さでは4.3%です。
• コーディング（Terminal-Bench 4.0）：最大の深さで50.3%の作業を解き、GPT-5.6 Terraの公表値21.5%の2倍を超えたとしています。

安全面では、TerraはOpenAIの危険度の判定の仕組み（Preparedness Framework）で、サイバーセキュリティの分野が「Critical」の段階に当たるとされました。そのうえで、GPT-6 Astraのために作った保護の仕組みをそのまま使うと説明されています。詳しくはシステムカードにまとめられています。

評価の数字は、自分の仕事でも同じ結果になるとは限りません。OpenAI自身も、移行の時は代表的な画像や作業で比べるようすすめています。自分の資料で、いま使っているモデルと見比べてから切り替えるのが確実です。

前のモデルからGPT-6.1 Terraへ移行する時の確認

GPT-6の移行ガイドには、APIで切り替える時の確認点が書かれています。Terraに関わる主なものは次のとおりです。

• 同じ条件で比べる。GPT-5.6 Terraから移る時は、代表的な画像や作業を、同じ推論の深さで両方のモデルに試して比べます。
• ツール呼び出しはResponses APIへ。Chat Completionsでツールを呼んでいる処理は、Responses APIに移します。
• 推論の深さの指定。Responses APIではreasoning.effort、Chat Completionsではreasoning_effortで指定します。今の設定がminimalなら、lowから始めて比べます。
• 使えなくなる設定。推論の深さがnone以外の時は、temperature・top_p・top_logprobsを外します。Chat Completionsではlogprobsも外し、Responses APIではincludeからmessage.output_text.logprobsを外します。
• キャッシュの設定。GPT-5.5以前から移る時は、prompt_cache_retentionをprompt_cache_options.ttl（"30m"）に置き換えます。

CodexでTerraを既定のモデルにしたい場合は、設定ファイルや保存したモデルの設定、スクリプトの中のモデル名をgpt-6.1-terraに書き換えます。複雑な実装の作業まで一度に切り替えず、文章や画像を扱う作業から順に移すと、結果の違いを確かめやすくなります。

Terraについてよくある質問

ChatGPTのふつうの会話（Chat）でも使えますか

使えません。変更履歴とPricingによると、TerraはChatGPT WorkとCodexで使うモデルで、Chatでは使えないとされています。

無料プランで使えますか

使えません。Pricingでは、FreeとGoのプランの対象にTerraが入っていません。APIでも、Freeの利用ティアでは使えないとされています。

音声や動画を読ませることはできますか

APIのモデルページによると、入力できるのは文章と画像で、音声と動画には対応していません。発表記事には仕事の例として「動画の編集」が挙がっていますが、それをどのように処理するのかは、今回確認した公式資料には書かれていません。

まとめ：Terraは日常の文章・画像・画面の仕事に

GPT-6.1 Terraは、文章を書く、画像や画面を読み取る、アプリを操作する、といった日々の仕事を、速く安く回すためのモデルです。デスクトップアプリのWorkとCodex、ChatGPT Workのウェブ版、Codex CLIで使え、CLIではcodex -m gpt-6.1-terraで指定します。IDE拡張は対応先に載っていないため、共通の設定ファイルを変える前に確かめてください。Codexの利用枠の目安では、TerraはGPT-6.1 Solより多くのメッセージを送れます。APIでは入力1ドル・出力5ドルで、27.2万トークンを超えると割増しになります。難しい実装はSolやAstraに残し、まずは自分の資料で結果を見比べてから使い分けを決めましょう。Codex全体の使い方は、Codexの使い方とできることで紹介しています。