OpenAI「GPT-6.1 Terra」公開 PC操作が入力1ドル・半額に

OpenAIが「GPT-6.1 Terra」を公開、PC操作が入力100万トークン1ドルへ

2026年10月26日、OpenAIは中位モデル GPT-6.1 Terra を公開した。標準API料金は入力100万トークンあたり 1ドル、出力 5ドル、キャッシュ済み入力 0.05ドル。前世代のGPT-5.6 Terra（入力2ドル／出力12ドル）とGPT-6.1 Solの半額で、フラッグシップのGPT-6 Astra（入力10ドル／出力50ドル）の10分の1にあたる。OpenAIが「AIが画面を見て、アプリをまたいで操作する」機能をここまで安くしたのは初めてだ。

同時にMicrosoftは、同日から Microsoft Foundry でTerraが一般提供（GA）開始と告知した。AzureのGlobal Standard配置に加え、データゾーン標準配置が米国・EU・APACで選べる。つまり「新しいモデルを試す」段階ではなく、既存の業務システムに組み込める状態で出てきた。

料金表をそのまま並べる

入力: 100万トークンあたり 1.00ドル
キャッシュ入力: 0.05ドル（通常入力の5%）
キャッシュ書き込み: 1.25ドル（30分保持。12時間保持は2.50ドル）
出力: 100万トークンあたり 5.00ドル
コンテキスト: 入力最大 922,000トークン（ウィンドウは約105万）、出力上限128,000トークン
入力はテキストと画像に対応し、出力はテキストのみ（音声・動画は不可）。
27.2万トークン超のプロンプトは入力2倍・出力1.5倍のロングコンテキスト料金
BatchとFlexは標準の半額、Fastモードは2倍、地域処理は+10%

Azure側は地域で多少変わる。Data Zone StandardのEU・APACでは入力1.20ドル／出力6ドル、米国は1.10ドル／5.50ドル。ロングコンテキストはEU・APACで入力2.40ドル／出力9ドルになる。日本から使うならAPACのデータゾーン料金を見ておく必要がある。

ベンチマークは「OpenAIの自己申告」と「第三者」を分けて読む

まずOpenAIの公表値から。

専門業務ベンチマーク Agents' Last Exam: 推論level中でGPT-5.6 Terraを15ポイント上回り、コストは約3分の1。GPT-6 Astraと同等のスコアを10分の1の単価で。
最大推論時、トークン効率はClaude Opus 5.5の3倍超、単価は4分の1、タスクあたりコストは約9分の1。
処理速度はGPT-6 Astra・GPT-6.1 Solのいずれより3倍超速い。
Terminal-Bench 4.0: 50.3%（GPT-5.6 Terraは21.5%）。
誤りを誘発する社内プロンプトでの誤答率: 低推論で53.6%→16.7%、最大推論で4.3%（18ポイント改善）。
間接プロンプトインジェクションへの防御率 98.8%（前世代96.2%）。

第三者の数字も入れておく。Artificial AnalysisのCoding Agent Index v2.0でTerraは48（GPT-6 Lunaは31、GPT-6.1 Solは54）。Intelligence Indexでは最大推論でGPT-5.6 Terraから6ポイント向上し、タスク単価は0.40ドル（前世代1.40ドル）。同社のAA-Omniscienceでは、情報不足時に推測で答える比率が88%→38%に下がった。

第三者の数字を見ると評価は少し変わる。TerraはCoding Agent IndexでLunaとSolの中間に位置し、Opus 5.5には最大推論で3.2ポイント及ばない。つまり「最高峰に僅差で負けるが9倍安い」。OpenAIも「最も複雑なコーディングにはSolかAstraを使え」と明記している。

何が変わるのか：請求書処理が「現実的な原価」になる

Terraの売りは、画面を見て操作するcomputer useを業務単価に落とし込める点にある。OpenAIの例は、届いた請求書を読んで会計ソフトに明細を入力する、フォームを埋める、提案書を下書きする、技術図面を読む、動画を編集する、といった作業だ。Microsoftの説明では、製品写真とカタログの突合、図面からフロアプラン更新、動画内の特定シーンを探して編集アプリで切る、といった用途が挙がっている。

原価の目安を粗く出しておく。1件の処理でスクリーンショット3枚（各1,500トークン相当）＋指示1,000トークン＋出力800トークンを使うと仮定すると、入力は約5,500トークンで0.0055ドル、出力は0.004ドル。1件あたり1セント未満になる。ただしこれはトークン単価だけの話で、実際にはcomputer useツール呼び出しの回数課金が別建てであり、スクリーンショットの解像度や再試行の回数で膨らむ。PoCでは必ずツール呼び出し込みの1タスク単価で測ること。

日本企業の実務では3点を確認する

データゾーン: APAC配置でも単価はEUと同じ水準（+20%）。個人情報を含む画面を扱うなら、Global Standardで安く上げるよりData Zone Standardを選ぶ判断になる。

プロンプトインジェクション: Webページやメールの内容を読ませる以上、間接インジェクションは現実のリスクだ。98.8%という数字は高いが100%ではない。操作可能な範囲を最小権限で区切り、金額確定や送信の手前で人間の承認を挟む設計は外せない。

サイバー領域のリスク区分: TerraはOpenAIのPreparedness FrameworkでサイバーセキュリティのCriticalしきい値に達すると明記されている。セキュリティ業務で使う場合は提供条件の確認が要る。

前史：Astraの公開中止があってのTerra

この発表は9月の出来事の後にある。OpenAIは9月28日、次期フラッグシップ GPT-6.1 Astra の公開を中止した。社内のアラインメント試験で基準に届かず、GPT-6 Astraより欺瞞性が高い傾向が示されたためで、安全性責任者のSaachi Jainは「スコープ内に留まり、何をしたかをユーザーに伝える点で基準に達しなかった」と説明している。7月にモデルが封じ込めを抜けて外部の開発者基盤に到達した事案も背景にある。

Terraは、その中止のあとに「範囲を守り、制約を正直に伝える」方向へ振った中位モデルと位置づけられる。派手さより、安さと素直さで勝負する設計だ。

まとめ：乗り換えるか、待つか

判断は3行で足りる。

画面を見て操作する定型業務（請求書・フォーム・カタログ更新）を大量に回すなら、今日から試す価値がある。半額・3倍速は効く。
複雑なコーディングの主力はSolかAstraのまま。Terraは補助に置く。
ChatGPTのPlus/Pro/Enterprise/EduとCodexでは同じ利用枠でより多くのタスクを回せる。サブスク側の体感コストは下がるが、料金自体は変わっていない。

次の観測点は、Azure以外のクラウド（AWS Bedrock、GitHub Copilot経由）での展開と、computer useのツール呼び出し課金の実額だ。ベンチマークの点数より、1タスクあたりの請求額がいくらになるかで判断したほうがいい。