OpenAIは10月27日、新しいAIモデル「GPT-6.1 Terra」の提供を始めた。パソコンの画面を見て操作したり、書類を読み取ったりする作業を、速く安くこなすのが特徴だ。ChatGPTのPlus、Pro、Enterprise、Eduの各プランの利用枠内で使える。自社のシステムにAIを組み込む開発者向けのAPI料金は、最上位「GPT-6 Astra」の10分の1で、入力は100万トークン（AIが文章を処理する単位）当たり1ドルだ。画面操作などの作業はAstraの3倍超の速さだとOpenAIは説明している。ただし「10分の1」はAPI料金、「3倍超」は作業の速さの数字で、ChatGPTの月額が下がる話ではない。
ChatGPTの有料プランでTerraが使える
TerraはOpenAIが持つ4段階のAIモデルのうち、下から2番目にあたる。ChatGPTの有料プランなら、追加料金なしで同日から使える。
4段階の中で下から2番目
OpenAIは、視覚的推論とコンピューター操作に強い高速・高効率モデルとしてTerraを発表した。視覚的推論とは、画面や図面を見て内容を読み取る力のことだ。提案書の作成、技術図面の読み取り、フォーム入力、動画編集など、画面を見ながらパソコンを操作する作業を得意とするという。
OpenAIのモデルは、最上位の「GPT-6 Astra」、主力の「GPT-6.1 Sol」、今回のTerraなどに分かれる。4段階のうち残る1つの名称は、今回確認できた範囲では分からなかった。Terraは日常業務向けの位置づけで、API料金は最上位Astraの10分の1だ。
有料プランは追加料金なし
Plus、Pro、Enterprise、Eduの各プランのユーザーは、ChatGPT WorkとCodexでTerraを使える。月額20ドルのPlusプランでも対象で、追加料金はかからない。OpenAIは、同じ利用枠で前世代のGPT-5.6 Terraより多くのタスクを処理できるとしている。無料プランで使えるかどうかは、公表されている範囲では確認できなかった。
開発者はAPIで、モデル名に「gpt-6.1-terra」を指定すれば呼び出せる。
画面操作の作業が3倍超の速さに
画面操作とは、AIが人間のように画面を見て、アプリをまたいで入力やクリックをこなす機能のことだ。OpenAIはこの作業の速さが、最上位のAstraの3倍超だと説明している。
性能の数字は3つある。いずれも「推論の労力」、つまりAIにどれだけ考えさせるかの設定ごとの結果だ。
- 業務タスクの試験（Agents’ Last Exam）: 推論の労力が中程度で、前世代のGPT-5.6 Terraの約3分の1のコストで、スコアが15ポイント高い。
- プログラミングの試験（Terminal-Bench 4.0）: 推論の労力が最大で、問題の50.3%を解決した。GPT-5.6 Terraの公表スコアは21.5%で、2倍超になる。
- 間違いを誘う問いへの誤り率: 推論の労力が低い設定で、GPT-5.6 Terraの53.6%から16.7%に下がった。最大に設定すると4.3%だ。
OpenAIは、届いた請求書を読み取って会計ソフトに明細を入力するような大量の業務の自動化が、開発者にとって現実的な選択肢になるとしている。
ただし、これらの数字はOpenAIの発表と社内ベンチマークによるもので、第三者の検証ではない。自社の書類で同じ結果になるかは、試してみないと分からない。
API料金は最上位Astraの10分の1
この「10分の1」は、自社のシステムやアプリにAIを組み込むときのAPI料金の話だ。ChatGPTの月額プランとは別の料金体系になる。
入力1ドル、出力5ドル
標準API料金は、100万トークン当たり入力が1ドル（約158円）、出力が5ドル（約789円）だ。トークンとは、AIが読み書きする文字量の単位を指す。同じ文章を何度も読み込ませる場合に使う「キャッシュ入力」は0.05ドル（約8円）になる。GPT-5.6 TerraおよびGPT-6.1 Solと比べると、いずれも50％低いとOpenAIは説明している。
自社のAPI請求書の単価と見比べれば、今の使い方でどれだけ変わるかの目安になる。
Astraに劣る場面もある
Terraは最上位Astraより安い下位のモデルだ。Astraとの精度の差を直接比べた数字は、確認できた範囲では見当たらない。複雑な仕事で精度を最優先する場合に、上位モデルが選択肢に残るかどうかは、自社の業務で試して判断することになる。
安全面では、OpenAIは自社の安全指針「Preparedness Framework」で、サイバーセキュリティ分野の「Critical」（最も高い警戒水準）のしきい値にTerraが達していると明記した。能力が高い分、悪用された場合のリスクも大きいという意味合いだ。そのうえで、GPT-6 Astra向けに開発した保護対策は維持するとしている。具体的にどんな悪用が想定されているかは、確認できた範囲では示されていない。
推論の深さで精度が変わる
推論の労力は、使う側が選べる設定だ。同じTerraでも、低い設定と最大の設定では誤り率が16.7％と4.3％で、約4倍の開きがある。OpenAIの数字を見る限り、設定が精度を大きく左右する。
設定ごとの処理時間は、確認できた範囲では公表されていない。深く考えさせれば、その分だけ待ち時間や費用が増える可能性はあるが、どれだけ増えるかは分からない。
請求書の読み取りやフォーム入力のような定型業務で試すなら、まず低い設定から始め、誤りの出方を見て段階的に上げていく進め方が考えられる。数字はいずれもOpenAIの社内ベンチマークによる。
