GPT-6.1 Terra登場！Solの半額で何ができる？料金・性能・開発での使い分けを徹底整理

OpenAIの新モデル GPT-6.1 Terra が登場しました。

公式が挙げる強みは、視覚的な推論、コンピューター操作、自然で明瞭な文章作成。さらに、APIの標準テキスト料金はGPT-6.1 Solの半額です。

「それなら、普段の開発はTerraに任せて、重要なレビューだけSolにする運用もありなのでは？」

この記事では、公式情報をもとに、Solとの違いや料金、開発での使い分けを整理します。

この記事は2026年10月27日時点の公式情報に基づきます。ベンチマークや実測結果を示す記事ではありません。料金や仕様は変更される可能性があります。

まず結論：TerraとSolの違い

比較項目	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
公式の位置付け	視覚的推論・コンピューター操作・文章作成に強い、高速で効率的なモデル	複雑な作業向けの高性能モデル
公式が挙げる用途	技術図面の理解、画面操作、文章の作成・修正など	複雑なコーディング、画面操作、専門的な作業
コンテキストウィンドウ	1,050,000トークン	1,050,000トークン
最大出力	128,000トークン	128,000トークン
知識カットオフ	2026年6月1日	2026年4月30日
推論設定	none〜max	low〜max
API入力料金	$1.00 / 100万トークン	$2.00 / 100万トークン
APIキャッシュ済み入力	$0.05 / 100万トークン	$0.10 / 100万トークン
API出力料金	$5.00 / 100万トークン	$10.00 / 100万トークン

※料金は通常のコンテキスト長におけるStandard処理のテキスト料金です。Terra公式・Sol公式を参照。

コンテキスト長と最大出力は同じで、標準のトークン単価はTerraが半額。 一方、コーディングの正確性や実際の速度差は、この表だけでは判断できません。

GPT-6.1 Terraは何が得意？

公式ページでは、以下のような用途が紹介されています。

分野	用途例	開発者が試せそうなこと
視覚的推論	商品写真とカタログの照合	スクリーンショットの確認
図の理解	技術図面の解釈	図や画面の説明・整理
コンピューター操作	アプリの画面操作	操作手順の実行・確認
文章作成	文章の作成・修正	READMEやドキュメントの整備

右列は公式の性能保証ではなく、紹介された強みから考えた活用例です。実際には、出力内容や操作結果を確認する必要があります。

対応する入出力と機能

項目	対応状況
テキスト	入力・出力に対応
画像	入力に対応
音声・動画	非対応
Function calling	対応
Structured outputs	対応
Fine-tuning	非対応

Responses APIでは、Web検索、ファイル検索、Code Interpreter、Computer Use、MCPなどのツールも利用できます。画像生成ツールにも対応していますが、これはTerra自体が画像を直接出力するという意味ではありません。

出典：GPT-6.1 Terraモデルページ

API料金はSolの半額。ただし、総額も半額とは限らない

Standard処理のテキスト料金は次のとおりです。

料金（100万トークンあたり）	Terra	Sol	Terra / Sol
入力	$1.00	$2.00	50%
キャッシュ済み入力	$0.05	$0.10	50%
出力	$5.00	$10.00	50%

出典：OpenAI API Pricing

具体例：入力100万・出力10万トークン

キャッシュやツール利用がなく、通常のコンテキスト長の標準料金が適用される場合を考えます。

モデル	入力料金	出力料金	合計
Terra	$1.00	$0.50	$1.50
Sol	$2.00	$1.00	$3.00

同じトークン量なら半額です。しかし、実際の作業ではモデルごとに出力・推論に使うトークン数や再試行回数が変わります。

たとえば、Terraで何度も修正が必要になれば、単価が安くても作業全体の費用差は縮まります。逆に、必要な品質を少ない手戻りで得られる作業なら、コスト面のメリットが大きくなります。

比較したいのは「1トークンの価格」だけでなく、「タスクを完了するまでの費用」です。

272Kトークンを超える入力には注意

TerraとSolはどちらも、入力が272Kトークンを超えるリクエストでは、リクエスト全体に次の料金調整が適用されます。

項目	料金調整
入力・キャッシュ関連	2倍
出力	1.5倍

1,050,000トークンのコンテキストに対応していても、長い入力を常に通常単価で扱えるわけではありません。大きなリポジトリでは、必要なファイルを絞る、検索やキャッシュを使うといった工夫も大切です。

出典：Terra公式・Sol公式

推論レベルの違い：Terraにはnoneもある

設定	Terra	Sol
none	対応	非対応
low	対応	対応
medium	対応・デフォルト	対応・デフォルト
high / xhigh / max	対応	対応

Terraでは、推論を行わないnoneからmaxまで選択できます。

実際に試すなら、短い整形作業はnoneやlow、複数ファイルにまたがる変更や不具合調査はmedium以上、というように比較するとよさそうです。これは公式の用途別推奨値ではなく、検証を始めるための目安です。

推論レベルを上げても正確性が保証されるわけではありません。処理時間や使用量も含め、タスクごとに確認しましょう。

出典：Terra公式・Sol公式

コーディング性能と速度はどうなのか

ここは開発者として最も気になる部分ですが、今回確認した公式モデルページには、TerraとSolを同条件で比較できるコーディングベンチマークの数値は見当たりませんでした。

気になる点	現時点で言えること
TerraはSolより正確なコードを書ける？	公式モデルページだけでは判断できない
TerraはSolより何倍速い？	Terraは高速と紹介されているが、比較倍率は確認できていない
Terraを開発のメインにできる？	タスクに対する品質・手戻り・費用の実測次第
Solは使わなくてよくなる？	公式はSolの用途として複雑なコーディングを挙げている。使い分けは実測で判断したい

ベンチマークの数字がない状態で「Sol並み」「開発ではTerra一択」と断定することはできません。まずは、自分のリポジトリや普段のタスクで比較するのがよさそうです。

開発では「Terraで作業、Solでレビュー」はあり？

候補の一つとして、次のような分担を考えています。

役割	担当	作業例
実装・調査	Terra	コード変更、ドキュメント整備、テスト追加
レビュー	Sol	仕様漏れ、回帰、設計上の問題の確認
最終確認	人間・自動テスト	要件確認、テスト実行、必要に応じた手動検証

普段の作業には単価の低いTerraを使い、重要な変更ではSolにも確認させる、という構成です。

ただし、これは実測前の運用案です。両方のモデルを使うことでレビュー分の時間と費用も増えます。Terra単独、Sol単独、Terra＋Solの3パターンを比べると、どこまで価値があるか見えやすくなります。

また、別モデルがレビューしても、両者が同じ前提を見落とす可能性はあります。認証・認可や権限管理などの重要な変更では、仕様確認やテストを含めて判断したいところです。

作業ごとの使い分け案

作業	最初に試す候補	理由
READMEやドキュメントの整備	Terra	文章作成・修正が公式の用途に挙げられている
スクリーンショットを使った画面確認	Terra	視覚的推論が強みとして紹介されている
小規模な修正	Terra	品質とコストを比較しやすい
複雑な実装・設計	Sol	公式が複雑なコーディングを用途に挙げている
重要な変更のレビュー	Solも含めて検証	見落としや費用を含め、実際の結果で判断したい

自分のプロジェクトで比較するなら

個人的には、実際のリポジトリを使って次のように比較したいと考えています。

タスク	確認したいこと
READMEの整備	実装と矛盾せず、必要な情報を整理できるか
既存バグの修正	原因を特定し、既存機能を壊さず直せるか
複数ファイルの機能追加	変更範囲を理解し、要件を満たせるか
テスト追加	正常系だけでなく、境界条件も確認できるか
コードレビュー	問題を発見できるか、誤検知が多すぎないか

比較時には、同じコミット・同じ指示・同じテスト環境を使います。可能なら複数回試し、次の項目を記録します。

指標	見るポイント
完了率	要件を満たせたか
テスト	既存・追加テストが通るか
回帰・仕様の正確性	既存機能や記載に問題がないか
所要時間	確認や手戻りを含め、完了まで何分かかったか
使用量・費用	入出力やツール利用を含めていくらかかったか
追加指示	人間による修正や指示が何回必要だったか

生成速度だけでなく、確認・修正を含む「完了までの時間」で比較するのがポイントです。

ChatGPTでも2倍使えるの？

API料金が半額であることと、ChatGPTの利用枠は別の話です。

項目	意味
API料金	APIで使ったトークンなどに対する料金
ChatGPTの利用枠	プランやモデルなどに応じた利用条件
Codex・Workの利用	利用環境やプランに応じた条件

API料金表だけから、すべてのプランや環境で「必ず2倍使える」とは判断できません。利用できるモデルや上限は、各サービスの最新情報や利用画面を確認してください。

まとめ

観点	今回のポイント
強み	視覚的推論、画面操作、自然な文章作成
コンテキスト	1,050,000トークン。Solと同じ
API料金	Standardのテキスト単価はSolの半額
注意点	272Kトークン超の入力には長文料金が適用される
開発での使い方	Terraで作業し、重要な変更をSolでレビューする構成が候補
性能・速度	比較ベンチマークや自分の環境での実測が必要

GPT-6.1 Terraは、特に文章や画面を扱う作業を、コストを抑えながら試したい人にとって気になるモデルです。

開発のメインにできるかは、実際のコードの正確性や手戻りを見て判断したいところ。まずはREADME整備や小規模な修正から試し、Solとの違いを比較してみたいと思います。

参考資料

• GPT-6.1 Terra — OpenAI API
• GPT-6.1 Sol — OpenAI API
• OpenAI API Pricing