GPT-6.1 Terra と GPT-6.1 Sol の比較：ベンチマーク、速度、使い分け

大量の視覚タスク、コンピュータ操作、文章作成には GPT-6.1 Terra が向いています。token あたりの料金は Sol の半分で、100 万 token あたり入力 $1、出力 $5 です（Sol は $2 と $10）。OpenAI と Artificial Analysis はいずれも Terra のほうが速いと報告しています。最も難しいコーディングと推論には GPT-6.1 Sol を選びます。OpenAI は最も複雑なコーディングでは Sol と Astra が引き続き適していると述べており、Artificial Analysis のスコアも Sol が上で、52 対 48 です。

先に結論

科学タスクの行は、OpenAI が Terminal-Bench-Science 0.1 について報告した内容にもとづきます。max の推論強度で、Terra は GPT-6.1 Sol を上回り、しかもコストは低く済みます。

仕様と料金を並べる

2 つのモデルページはどちらも OpenAI のもので、2026年10月27日に確認しました：GPT-6.1 Terra と GPT-6.1 Sol。料金は OpenAI の定価で、100 万 token あたりの米ドルです。

Batch と Flex はどちらも 50% 引き、Fast モードは 2x、Sol にはさらに 6x の Ultrafast モードがあります（OpenAI の料金ページ、2026年10月27日に確認）。

どちらもテキストと画像を受け取ってテキストを返し、最大出力は 128,000 token です。Terra のモデルページは入力の上限を 922,000 token とし、コンピュータ操作、コードインタープリター、ホスト型シェル、apply_patch、MCP、ツール検索を挙げています。ストリーミング、構造化出力、ウェブ検索にも対応し、ツール呼び出しは Responses API で動きます。

1 回のリクエストにかかる金額

次の計算は OpenAI の定価をもとにした算術で、どこかのアカウントの請求額ではありません。

入力 100,000 token と出力 10,000 token なら、Terra は $0.10 + $0.05 = $0.15、Sol は $0.20 + $0.10 = $0.30 です。入力 400,000・出力 20,000 ではリクエスト全体が 272K を超えるため、長いコンテキスト向けの料金が全体にかかります。Terra は $0.80 + $0.15 = $0.95、Sol は $1.60 + $0.30 = $1.90 です。

キャッシュの読み取りは、Terra が 100 万 token あたり $0.05、Sol が $0.10 です。Terra のキャッシュ書き込みは 30 分で $1.25、12 時間で $2.50、Sol のキャッシュ書き込みは $2.50 です。

token 単価は半分ですが、タスクあたりのコストは 1 回の実行で使う token の量で決まり、推論強度でも変わります。Artificial Analysis は自らの評価で、Terra が 1 タスクあたり約 $0.40、GPT-5.6 Terra が $1.40 だったと計測しています。

OpenAI が公表しているベンチマーク

OpenAI の発表記事は、ベンチマークの結果を文章で示しています。Terra と Sol を直接比べているものはわずかです。Agents' Last Exam は専門的な業務を扱います。建築図面を 3D モデルにする、アニメーション映画をカットごとに確認して修復チーム向けにタイムコード付きの記録を作る、といった作業です。MMMU-Pro は視覚推論、OSWorld 2.1 はデスクトップアプリ、Terminal-Bench 4.0 はコマンドラインのコーディング、Terminal-Bench-Science 0.1 はコードを使って進める科学タスクを試します。

OpenAI はここで、選ぶ側にとって決定的な線を引きます。「最も複雑なコーディングタスクでは、GPT-6.1 Sol と GPT-6 Astra が引き続き適しています」。同社はグラフを画像で公開しており、本文には Terminal-Bench 4.0 の Sol のスコアがありません。

独立系のベンチマークと速度

独立系の評価サイト Artificial Analysis は、両モデルを max の推論強度で Intelligence Index（総合的な知能の指標）と Coding Agent Index（コーディングエージェントの指標）で採点し、出力速度も計測しました（Terra のページ、Sol のページ、発表時の分析、2026年10月27日に確認）。

GitHub の初期テストは、Copilot の変更履歴で、Terra が GPT-5.6 Terra よりターミナルと C# のコーディングタスクを明らかに多く解いたと報告しています。GitHub はその主張に数字を添えていません。どちらのモデルも私たち自身は実行していません。

どちらを使うべきか

文書、帳票、コンピュータ操作

OpenAI は Terra を視覚推論と正確なコンピュータ操作のために作りました。提案書の下書き、技術図面の読み取り、帳票の記入、請求書の内容入力が該当します。Agents' Last Exam では、Sol と Astra より 3 倍以上速くタスクを終えます。OSWorld 2.1 では、medium の推論強度で GPT-5.6 Terra の最高スコアを上回ると OpenAI は述べています。100 万 token あたり入力 $1・出力 $5 で、Sol の半額でもあります。知識カットオフの 2026年6月1日は、Sol の 2026年4月30日より約 1 か月新しくなっています。こうした作業には Terra を選んでください。

日常的なコーディングと大量処理

小さな修正、テストの生成、ログの仕分けといった定型作業は量が多く、量が増えるところで半額が効いてきます。Terminal-Bench 4.0 の max で、Terra はタスクの 50.3% を解きます。GPT-5.6 Terra の公表値 21.5% の 2 倍以上です。GitHub の初期テストも、ターミナルと C# のタスクで Terra が GPT-5.6 Terra を上回るとしていますが、数字は公開されていません。パイプラインを移す前に、自分のリポジトリで確認してください。結果を安く確かめられる定型コーディングやエージェントの各ステップには Terra を選んでください。

最も難しいコーディングと推論

最も複雑なコーディングタスクについて、OpenAI 自身の助言は Sol と Astra を指します。Artificial Analysis の Intelligence Index では Sol が 4 ポイント高く 52 対 48、Coding Agent Index では 6 ポイント高く 54 対 48 で、どちらも max の推論強度です。Sol は token 単価が 2 倍なので、判断は 1 回の失敗にいくらかかるかで決まります。誤った答えのコストが token の費用を上回る場面では Sol を選んでください。

推論なしの短い返答

Terra は none の推論強度を受け付けるため、推論 token をまったく使わずに答えられます。Sol は low が下限です。分類、短い書き換え、チャットの返答など、深さより速さが重要な場面では、2 つのうち Terra が適しています。low の推論強度でも、OpenAI のエラーを誘発するプロンプトセットで Terra のエラー率は 16.7% で、GPT-5.6 Terra の 53.6% から下がっています。Hacker News の 1 人のユーザーからは注意点も出ています。そのユーザーのテストでは、Terra は low でも推論 token を使わず、low のほうが none より安く済みました（コメント）。推論のステップを切っておきたいときは Terra を選んでください。

2 つの間で切り替える

• どちらも同じ API と同じエンドポイントで動きます。変えるのはモデル ID だけです。
• reasoning.effort を確認してください。Sol は none を受け付けません。
• 入力が 272K token を超えるプロンプトは、どちらのモデルでもリクエスト全体が高い料金になります。
• Batch と Flex は、どちらのモデルでも料金が半分になります。
• ChatGPT Work と Codex では、同じプランの枠で Terra のほうが Sol よりかなり多くのタスクをこなせると、発表記事は述べています。
• GitHub Copilot は 2026年10月26日から Terra を Pro、Pro+、Max、Business、Enterprise で提供しています。
• OmniaKey では GPT-6.1 Sol を今日から利用できます。GPT-6.1 Terra はまだ提供していません（2026年10月27日に確認）。

よくある質問

推論強度を上げた Terra は、推論強度を下げた Sol に匹敵しますか？

OpenAI は 2 つのモデルで推論強度を変えて比べた結果を公表しておらず、Artificial Analysis はどちらも max で試しています。Hacker News の読者から出たこの疑問は、自分で試す価値があります。自分のタスクを 2 つか 3 つの推論強度で各モデルに実行し、1 タスクを終えるまでのコストを比べてください。このコメント欄が、この問いの出どころです。

GPT-6.1 Terra は実際に Sol より安く済みますか？

token あたりでは安く、入力が $1 対 $2、出力が $5 対 $10 です。タスクあたりでは、その実行で使う token の量で変わります。Hacker News では、あるユーザーが自分のテストで max の Terra は Sol より成績が悪く、コストは 2 倍で、高い推論強度の Sol よりずっと長い回答を書いたと述べています（コメント、続き）。半額がそのまま当てはまると思い込む前に、1 タスクあたりの token を比べてください。

どちらが速いですか？

OpenAI は、Agents' Last Exam のタスクを Terra が Sol と Astra より 3 倍以上速く終えると述べています。Artificial Analysis の計測では、出力速度は Terra が毎秒 90.9 token、Sol が 69.4 token で、どちらも max の推論強度です。

先に出たのはどちらですか？

GPT-6.1 Sol は 2026年9月29日、GPT-6.1 Terra は 2026年10月26日に登場しました。どちらも GPT-6.1 ファミリーに属し、上に GPT-6 Astra、下に GPT-6 Luna があります。

発表時の詳細は GPT-6.1 Terra とは：新しくなった点、ベンチマーク、Sol との違い で読めます。

更新履歴

• 2026年10月27日：初版。OpenAI の 2026年10月26日の発表、OpenAI のモデルページ、Artificial Analysis の結果にもとづきます。