10月26日、OpenAIが「Introducing GPT-6.1 Terra」と題した記事を公開した。フロンティアモデルの性能を追い求めるほどAPIコストと推論速度がボトルネックになるという、開発者が直面しがちな問題に対し、同社は「コスト半減・速度3倍」を掲げた新モデルで正面から応えようとしている。視覚推論・コンピュータ操作・コーディングの各分野で前世代を大きく上回るベンチマーク結果も公開された。
GPT-6.1 Terra の核心：コスト半減、速度3倍
まずモデル系譜を整理しておく。OpenAIは現在、用途とコストの異なる複数のモデル系列を並行して展開している。GPT-5.6 Terraは同社の中量級モデルの前世代にあたり、GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solはより高性能なフロンティアモデルとして位置づけられる。今回発表されたGPT-6.1 Terraは、フロンティアモデルに近い性能を持ちながら、より低コスト・高速で動作する「中間帯」を狙ったモデルだ。
APIの標準価格はGPT-5.6 TerraおよびGPT-6.1 Solと比べて50%低下した。入力トークン100万件あたり**$1、キャッシュ済み入力トークン100万件あたり$0.05、出力トークン100万件あたり$5**という価格設定である。大量処理を前提とした自動化ワークフロー（例：受信請求書の読み取りと会計ソフトへのデータ入力）のような用途では、このコスト差が実運用上の選択を大きく左右する。
速度面でも、GPT-6 AstraおよびGPT-6.1 Solの3倍以上速いと公式に主張している。
「高性能フロンティアモデルは重すぎる、だが精度は欲しい」という中間帯のニーズを正面から狙ったポジショニングであり、コスト・速度・性能のバランスを重視する開発者にとって現実的な選択肢となり得る。
コンピュータ操作・視覚推論の実力
Agents' Last Exam（エージェント向け総合ベンチマーク）
建築図面の3Dモデル化やアニメ映画のショットごとタイムコードログ作成など、プロフェッショナルな業務タスクを対象にしたベンチマークだ。
- 中程度の推論設定（medium reasoning effort）でGPT-5.6 Terraより15ポイント高いスコア、コストは約1/3
- GPT-6 Astraとほぼ同等のスコアを、トークン単価1/10で達成
- 最大推論設定（max effort）では、Claude Opus 5.5と比べてトークン効率が3倍以上、トークン単価は1/4、タスクあたりコストは約1/9
MMMU-Pro・OSWorld 2.1
MMMU-Proは視覚推論の汎用ベンチマークで、GPT-6.1 TerraはGPT-5.6 Terraを全推論設定で上回り、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solにほぼ迫る水準だという。
OSWorld 2.1はデスクトップアプリを使ったマルチステップタスク（技術図面からの3Dモデル構築など）を評価するもので、中程度の推論設定でGPT-5.6 Terraの最高スコアを上回った。
コンピュータ操作・視覚推論のどちらにおいても、フロンティアモデルとの差を縮めつつコストを大幅に抑えているという点が、このモデルの実用上の強みだ。
幻覚（ハルシネーション）の大幅削減
OpenAIが社内ベンチマークで計測した結果、エラーを誘発しやすいプロンプトに対するエラー率が以下のように改善された。
| 推論設定 | GPT-5.6 Terra | GPT-6.1 Terra |
|---|---|---|
| 低（low effort） | 53.6% | 16.7%（▲36.9pt） |
| 最大（max effort） | 22.3% | 4.3%（▲18pt） |
最大推論設定での**4.3%**というエラー率は、GPT-6 AstraやGPT-6.1 Solと同等水準に達しているとOpenAIは説明している。幻覚の多さが実運用上のリスクとなるエンタープライズ用途では、この改善は特に意義が大きい。
コーディング性能：Terminal-Bench 4.0で50.3%
Terminal-Bench 4.0（コマンドラインでの問題解決能力を評価するベンチマーク）において、最大推論設定でGPT-6.1 Terraは50.3%のタスクを解決した。これはGPT-5.6 Terraの21.5%から2倍以上の改善である。
ただしOpenAIは「最も複雑なコーディングタスクではGPT-6.1 SolとGPT-6 Astraの方が優れている」と明記している。科学研究タスク向けのTerminal-Bench-Science 0.1では、最大推論設定でGPT-6.1 Solを上回り、Claude Opus 5.5と5ポイント差以内の性能を推定コストの1/5以下で達成したという。
コーディング用途においても、最高性能を求めるならフロンティアモデルに分があるが、コストを抑えながら実用的な水準を目指す場面ではGPT-6.1 Terraが有力な選択肢となるだろう。
安全性
Preparedness Frameworkにおけるサイバーセキュリティ評価で「Criticalしきい値」を満たす。プロンプトインジェクション（悪意ある指示をプロンプトに埋め込んでモデルの動作を乗っ取ろうとする攻撃手法）への耐性も強化されており、GPT-5.6 Terraと比べてスコープ逸脱の少なさや限界の正直な開示でも改善が見られるとしている。詳細はシステムカードで公開されている。
利用方法
本日より、Plus・Pro・Enterprise・Eduユーザー向けにChatGPT WorkとCodexで利用可能である。APIからは gpt-6.1-terra というモデルIDでアクセスできる。
詳細はIntroducing GPT-6.1 Terraを参照していただきたい。
