OpenAIは、現行ラインアップの高速で安価な層にあたるGPT-6.1 Terraを公開しました。多くの開発者がまず気づく変化は請求額です。APIの標準料金は入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ済み入力100万トークンあたり0.05ドル、出力100万トークンあたり5ドルで、OpenAIによるとGPT-5.6 TerraやGPT-6.1 Solの半額です。請求書を読み、フォームに記入し、デスクトップのソフトを一日中操作するエージェントを動かすチームにとって、予算の中で最も予測しやすい項目が半分になります。
OpenAIはTerraを事務作業向けと位置づけています。図面やスクリーンショットの視覚的推論、コンピューター操作、より平易な文章です。ベンチマークは同社が選んだものです。業務用のコンピューター作業を集めたAgents' Last Examでは、中程度の推論量でGPT-5.6 Terraより15ポイント高く、コストは約3分の1で、トークン単価が10分の1でGPT-6 Astraと同等だとしています。Terminal-Bench 4.0では最大の推論量で課題の50.3%を解き、前モデルの21.5%を上回りました。事実誤りを誘うよう作られた社内のプロンプト群では、低い推論量での誤り率が53.6%から16.7%に、最大の推論量では4.3%に下がりました。
主張が鋭くなるのはAnthropicとの比較です。OpenAIは、最大の推論量でTerraはClaude Opus 5.5の3倍以上トークン効率が高く、トークン単価は4分の1で、課題あたりのコストは約9分の1だとしています。私たちのOpus 5.5のレビューでは入力100万トークンあたり4ドル、出力100万トークンあたり20ドルなので、トークン単価の差は事実です。効率の部分はOpenAI自身の測定にすぎません。OpenAI自身も、最も難しいコーディングではGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraが引き続き優れているとし、Terminal-Bench-ScienceではTerraをOpus 5.5の5ポイント差にとどまるとしており、上回ってはいません。
TerraはPlus、Pro、Enterprise、Eduの利用者向けにChatGPT WorkとCodexで提供され、APIではgpt-6.1-terraとして使えます。OpenAIはPreparedness Frameworkのサイバーセキュリティ評価でCriticalの水準に達したとし、GPT-6 Astra向けに作った安全対策を適用しています。幅広いツール権限を与えて導入する人は知っておくべき点です。
疑問は、向上分のうちどれだけがOpenAI自身のテスト以外でも残るかです。ベンチマークのいくつかは社内のもので、推論量の設定で結果が大きく変わり、課題あたりのコストはモデルが使うトークン数に左右され、それは作業内容によって変わります。値下げは確かです。特定の仕事でTerraが安い選択肢かどうかは、各チームが自分の課題で測る必要があります。