GPT-6.1 Terraの使い方と料金まとめ：Sol・Astraと何が違う？

提案書の文章修正、ダッシュボードの読み取り、複数の資料を参照した申請書のドラフト作成。AIに任せられる作業は増えましたが、いざモデル一覧を開くと、何を選べばよいのか迷ってしまいますよね。

GPT-6.1 Terraは、OpenAIが執筆や画像理解、コンピューター作業に焦点を当てて発表したモデルです。高速で効率的な業務用の選択肢として案内されています。

では、よく耳にするSolやAstraではなくTerraを選ぶと何が違うのでしょうか？利用可能な環境から料金、実際に試してみるべき作業までまとめてみました。

GPT-6.1 Terraはどこで使える？

まず少し紛らわしい点ですが、Terraは通常のChatではなく、ChatGPT WorkとCodexで使用するモデルです。

OpenAI公式案内によると、Plus、Pro、Business、Enterprise、EduプランのWorkおよびCodexで提供されます。会社や学校のアカウントは、ワークスペースのサポート状況や管理者の設定によって利用可否が異なります。

ChatGPTデスクトップアプリやWebのWorkでは、モデル選択メニューからAdvancedを開いてGPT-6.1 Terraを選択できます。Workのモバイル版でもサポートされています。モデルが表示されない場合は、現在開いている画面やアカウント、ワークスペースの設定をまずは確認してみてください。

ブラウザやパソコン画面を直接操作する作業は、モデルを選択するだけですぐに行えるわけではありません。その機能の設定とアクセス権限も必要です。

Terraはどのような作業に向いている？

OpenAIの活用例を見ると、Terraは文章と画面を同時に扱う業務にまず使ってみるのがおすすめです。

例えば、先月と今月のダッシュボード画面を添付して「同じ指標同士を比較して、変化の大きい項目を教えて」と依頼できます。この時「読み取りにくい数値は推測せず、そのまま表記して」という条件を付け加えると、後で確認しやすくなります。

ただし、上記の強みはOpenAIが紹介するモデルの方向性であり、筆者が3つのモデルの性能を測定した結果ではありません。画像内の数値や重要な条件は、必ず原文と照らし合わせることをお勧めします。

Terra・Sol・Astra、どのモデルを選ぶべき？

OpenAIのモデル案内が提案する方向性を日常業務に当てはめると、次のようになります。

例えば、提案書の文章を整えるならまずはTerraを試してみましょう。議事録、スケジュール表、企画書を併せて検討し実行計画を立てるならSolと比較してみるのも良いでしょう。異なる提案のメリット・デメリットを分析し、重要な意思決定を支援する必要があるならAstraが候補になります。

もちろん、これは開始点を選ぶ方法であり、結果を保証する公式ではありません。同じ作業でも資料の複雑さや求められる判断レベルによって体感は異なります。

コツ！ルーチンワークがある場合は、使い慣れた資料を1つ選んで、複数のモデルに同じ依頼を投げてみてください。回答がもっともらしいかだけでなく、条件の漏れがないか、修正にどれくらい時間がかかったかを比較すると、自分に最適なモデルを選びやすくなります。

サブスクリプション料金とAPIコストは分けて考えるべきです

料金を判断する際は、まずChatGPTのサブスクリプションとAPIの利用を分けて考えましょう。

ChatGPT WorkやCodexでサブスクリプションアカウントを利用する場合、プランに含まれる使用量とクレジット条件を確認する必要があります。一方、APIを接続してサービスや自動化に利用する場合は、APIのトークン別料金が適用されます。APIは別個のトークン課金体系であり、適格なPro・Businessのサブスクリプション利用者は、別個に有効化することでAPIクレジットの特典を受けられます。

10月31日時点で確認した公式料金案内の米ドル建て基準は以下の通りです。

地域や税金等により実際の決済条件が異なる場合があるため、決済画面で再度確認してください。WorkとCodexは使用量を共有しており、実際の上限はモデルや作業のサイズ、推論設定等によって変動します。

APIで利用するとTerraはどれくらい安い？

以下は10月31日時点で確認したOpenAI API料金表のStandard基本料金です。短いコンテキストが基準であり、価格は100万トークンあたりの米ドルです。

入力はモデルに送信する資料、出力はモデルが生成する内容に該当します。キャッシュ入力は、条件を満たす以前の入力を再利用する際に適用される料金です。キャッシュを新規記録する際の費用は別途確認が必要です。

数値で計算してみます。キャッシュを使用せず、入力1万トークンと課金対象の出力2,000トークンを使用したと仮定すると：

Terraの場合、入力費用0.01ドルに出力費用0.01ドルを加算した値です。実際のテスト結果ではなく表の単価で計算した例であり、ツール使用などの追加費用は含んでいません。また、画面上の回答の長さだけで実際の請求トークンを判断することも困難です。

長い資料を入れる際は割増料金にも注意

Terra APIに入力27万2,000トークンを超えるリクエストを送ると、超過分だけでなくリクエスト全体に対してより高い単価が適用されます。入力とキャッシュ関連の料金は2倍、出力料金は1.5倍になります。

FastモードのAPI料金もStandardの2倍です。長いドキュメントを複数まとめて投入したり、速度設定を変更したりする場合は、基本料金表を見て計算した金額と異なる可能性があります。

ここで述べている割増や単価はAPI基準のものです。ChatGPTのサブスクリプション使用量にそのまま適用される料金表だと思わないでください。

API仕様で知っておくべきこと

少し技術的な内容も触れておきます。APIでのモデル名はgpt-6.1-terraです。

公式モデルドキュメントによると、コンテキストウィンドウは105万トークン、最大出力は12万8,000トークンです。コンテキストウィンドウは、モデルが一度のリクエストで扱う全体的な文脈サイズと考えてください。ただし、トークンは文字数とは異なり、この数値をそのままChatGPT画面上の実際のファイルアップロード上限とみなしてはいけません。

知識の基準日は2026年6月1日です。それ以降のニュースについてもモデルが常に把握しているとは限らないため、最新情報が重要であれば、確認資料や検索結果を併せて提供するのが賢明です。

モデル自体はテキストと画像を読み込み、テキストを出力します。直接的な音声・映像の入出力はサポートしていません。画像生成ツールを接続して使用することと、Terraモデル自体が画像を出力することは別物です。

推論レベルはnoneからmaxまで6段階あり、APIデフォルトはmediumです。複雑なリクエストで推論レベルを高める方法もありますが、速度や使用量が変わる可能性があるため、作業に合わせて調整してください。

すぐに試せるプロンプト3選

以下のフレーズは実際のテスト結果ではなく、各々の資料に合わせて調整して使用できる依頼の例です。

1. ダッシュボード画面の比較

添付した2つの画面で同じ項目同士を比較し、重要な変化を3つにまとめてください。根拠となる項目名と数値を併記すること。読み取れない値は推測せず「確認必要」と表示してください。

2. 提案書の文章修正

この提案書を初めて読む顧客にも理解しやすいように修正してください。事実、価格、日程、約束の範囲はそのまま維持すること。意味が曖昧な部分は勝手に補完せず、確認用質問として別途リストアップしてください。

3. 申請書のドラフト作成

提供した資料のみを使用して申請書のドラフトを作成してください。不明な情報は空欄のままにし、確認すべき項目を整理してください。提出や決済は行わず、確認できるドラフトまで作成してください。

特に3つ目のようにアプリやWebサイト上で作業する際は、どこまで進めるかを伝えるのが良いでしょう。ドラフト作成と最終提出は別の作業ですから。

安いモデルが自分にとってもベストな選択肢？

API基本単価だけを見ると、Terraは3つのモデルの中で最も負担が低いです。執筆や画面の整理作業にまず使ってみるのが良い理由です。

ただし、実際の業務ではモデル料金以外にも、人が再確認・修正する時間がかかります。最初の回答が多少安くても、条件の漏れを探して何度も修正する必要があるなら、他のモデルの方が快適かもしれません。

結局、ルーチンワークを1つ選んで直接比較するのが一番早いです。同じ資料と依頼を与えて、結果の正確性、内容の抜け漏れ、修正時間まで見てみましょう。モデル名よりも自分がおこないたい作業にいかに適しているかの方が重要ですから。