GPT-6.1 Terra の料金：$1と$5で実際に何が手に入るのか

GPT-6.1 Terraの料金表は4つの数字で成り立っており、そのうち3つはよく引用されるものだ。入力100万トークンあたり1ドル、出力100万トークンあたり5ドル、キャッシュ済み入力100万トークンあたり5セント。4つ目、キャッシュ書き込み100万トークンあたり1.25ドルこそが、請求額が半減するのか、それともわずかに下がるだけなのかを決める。これはローンチ記事ではなく料金ページだ。料金表全体を項目ごとに分解し、3つの実際のワークロードをGPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-6 Astra、GPT-6 Lunaにわたって価格計算し、半額という主張が実際の本番請求書と照らし合わせても成り立つ箇所と、静かに成り立たなくなる箇所を示す。

以下のすべての数値は、2026年10月27日に読んだOpenAIのGPT-6.1 Terra向けモデルドキュメント、および独立系のタスクあたりコスト数値に関するArtificial Analysisのライブ掲載情報に基づいています。ベンダー報告の数値については、その旨を明記しています。ここには、測定値の体裁をまとった予測は一切ありません。

カードを1行ずつ

{{1}}GPT-6.1 Terra{{/1}}의 표준 요금은 입력 토큰 100만 개당 {{2}}$1.00{{/2}}, 출력 토큰 100만 개당 {{3}}$5.00{{/3}}입니다. 캐시된 입력은 100만 개당 {{4}}$0.05{{/4}}입니다. 이것이 모든 헤드라인에 나오는 수치이며, 그 범위 내에서는 정확합니다.

見出しが省いているのは、キャッシュは無料で埋められるわけではないということだ。キャッシュへの書き込みには、30分保持で100万トークンあたり1.25ドル、12時間保持で100万トークンあたり2.50ドルかかる。1つの長いシステムプロンプトを数千の短いリクエストで再利用するワークロードなら、数回の呼び出しで元が取れる。毎回異なる4万トークンの文書を扱うワークロードなら、二度と読まないものを保存するためだけに、入力料金1.00ドルに加えて1.25ドルを支払うことになり、5セントのキャッシュ済み入力は話にすら出てこない。

他の修飾子は、見落としやすい形で積み重なります：

• ロングコンテキスト — 272,000入力トークンを超えるリクエストは、超過分だけでなくリクエスト全体に対して入力$2.00、出力$7.50で課金されます。その階層では、キャッシュ済み入力は$0.10に倍増し、キャッシュ書き込みは$2.50になります。

• Batch and Flex — 標準より50%低く、入力$0.50、出力$2.50です。これはOpenAIの料金表で、実用的な汎用モデルとしては最も安い料金です。

• 高速モード — 標準の2倍、または入力$2.00、出力$10.00

• リージョン別処理 — リージョンが提供されている場合、10%のプレミアムが適用されます。TerraはUAEでの推論レジデンシーをサポートしていないため、そのプレミアムを希望するすべての購入者が利用できるわけではありません。

• 推論の労力 — なし、低、中、高、xhigh、最大。デフォルトは中です。労力はトークンあたりの価格を変えません。モデルが思考に費やすトークン数が変わるため、同じプロンプトでも最大では低の3倍のコストがかかる場合があります。

言い換えれば、トークン単位のカードは、6つのダイヤルと2つの崖を備えたメニューです。崖とは、272Kのしきい値とキャッシュ書き込み料金です。ダイヤルとは、effort、batch、fast、regional、そしてキャッシュ済み入力対未キャッシュ入力です。

3つのワークロード、3つの請求書

サポートのトリアージ用パイプラインを考えてみましょう。2,000トークンのシステムプロンプト、1,500トークンのチケット、400トークンの回答があります。キャッシュなしでは、入力は3,500トークンで100万トークンあたり$1.00、出力は400トークンで100万トークンあたり$5.00です。つまり$0.0035＋$0.0020で、1チケットあたり$0.0055です。1日10,000チケットなら$55かかります。システムプロンプトをキャッシュし、キャッシュが温かいままなら、入力は未キャッシュ約1,500トークン＋キャッシュ済み2,000トークン（100万トークンあたり$0.05）に減り、同じチケットのコストは約$0.0037になります。節約率は50%ではなく33%です。なぜなら出力は常により高価な半分だったからです。

では、ドキュメントパイプラインです。契約書テキストの入力トークン80,000、要約の出力トークン2,000。これは入力が$0.08、出力が$0.01で、1文書あたり9セントです。料金が$2.00と$12.00のGPT-5.6 Terraでは、同じ処理が入力$0.16、出力$0.024、つまり18.4セントになります。請求額は半減し、より大きな割合の削減は出力側にあります。50%ではなく58%減です。

次に、Terraが実際に販売対象としていたワークロードであるブラウザエージェントです。各ステップではスクリーンショットとタスク状態を送信し、1つのアクションを要求します。1ステップあたり入力3,000トークン、出力150トークン、1タスクあたり20ステップと仮定します。すると1タスクあたり入力60,000トークン、出力3,000トークンで、入力$0.06、出力$0.015、リトライを除いて完了タスク1件あたり7.5セントになります。リトライ率30%を加えると約9.8セントです。ここで重要になる唯一の数値は、トークンあたりのコストではなくタスクあたりのコストです。

272Kの崖を徹底解説

長文コンテキスト乗数はリクエスト全体に適用されるため、入力トークンが272,000を超えることは限界費用ではありません。入力300,000、出力3,000のリクエストは、100万トークンあたり$2.00と$7.50で請求され、入力$0.60、出力$0.0225、合計$0.6225となります。同じリクエストを入力トークン270,000で行うと、入力$0.27、出力$0.015、合計$0.285になります。30,000トークンを追加しただけで、118%多く支払うことになります。

それは重要だ。なぜなら GPT-6.1 Terra のコンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンで、最大入力は 922,000 トークンだからだ。このウィンドウは、料金表では割高になるワークロードを誘い込む。パイプラインが日常的に 300K～500K トークンを送るなら、正直な比較は Terra の $1 対 Sol の $2 ではない。Terra の $2 対 Sol の $4、そして Terra の出力 $7.50 対 Sol の $15 だ。50% の差は保たれるが、絶対額は見出しが示唆するものの 2 倍になる。400,000 入力・4,000 出力のリクエストは Terra で $0.83、Sol で $1.66 だ。

「半額」という主張が通用しなくなる境界

ファストモードは明白な例だ。GPT-6.1 Terraの2×時は入力$2.00、出力$10.00で、まさにGPT-6.1 Solの標準定価と同じだ。しかもArtificial Analysisのスコアは4インデックスポイント低いモデルに対して。ワークロードがTerraの速度をどうしても必要とし、ファスト倍率を払うなら、Solに対するTerraの価格上の論拠は完全に消える。残るのはレイテンシの論拠だけであり、それは測定された速度差が実在する場合にのみ論拠になる。

次に引っかかるのはエフォートだ。xhigh または max では、Terra は同程度の回答に到達するために、low または medium の Sol より多くのトークンを消費することがある。Hacker News のコメント投稿者はローンチから数時間以内にこの点を指摘した。「xhigh の Terra は low の Sol よりコストがかかり、スコアは悪い」というのが繰り返し出た表現だった。価格表はそれに答えられない。価格表はトークンの価格を示すだけで、トークン数はワークロードが決めるからだ。

3つ目はキャッシュ書き込みの多いトラフィックです。100万書き込みあたり$1.25では、リクエストごとに50,000トークンのコンテキストを再構築するパイプラインは、1トークンも読み取る前にリクエストあたり$0.0625を支払います。GPT-5.6 Terraでは同じ書き込みに$2.50かかりました。つまり新しいモデルは依然として安価ですが、キャッシュの行は今や入力請求額の20%ではなく55%を占めています。

完了したタスクあたりのコストが、予算を立てる際の基準となる数値です。

Artificial AnalysisはIntelligence Indexとインデックスタスクあたりのコストの両方を公開している。公開中のリストでは、GPT-6.1 Terraは48でタスクあたりのコストは$0.40。GPT-6.1 Solは52で$0.72。GPT-5.6 Terraは42で$1.40。GPT-6 Astraは53でトークンあたりの価格ははるかに高く、GPT-6 Lunaは38でさらに安い。

有用な解釈は、「Terraは1タスクあたり前世代より71%安い」ということではない。それは事実だが、すでに離れようとしていたモデルとの比較にすぎない。そうではなく、Terraの0.40ドルがSolの0.72ドルとLunaの10セント未満の領域の間に位置するということであり、これによって判断は一本の線上の問いになる。そのタスクは、4インデックスポイントで結果が変わるほど難しいのか。フォーム記入、請求書抽出、スクリーンショットのトリアージなら、答えはノーだ。長い時間軸のコーディングなら、イエスだ。

今回の発表の数字を一つ、この観点で読み直す価値がある。OpenAI自身の比較では、Agents' Last Examにおいて、最大エフォートのGPT-6.1 Terraは中程度のエフォートのGPT-6 Astraとほぼ同等で、トークン単価は約10分の1だ。これはトークン単価の衣装をまとったタスクあたりの主張であり、今回のリリースで最も強いコスト論拠だ——「半額」よりも強い。各モデルが消費するトークン数を考慮しているからだ。

今日実際に購入できるもの

執筆時点で、GPT-6.1 Terra は OrcaRouter のカタログにありません。カタログには GPT-6.1 Sol が $2/$10、GPT-5.6 Terra が $2/$12、GPT-6 Astra が $10/$50、GPT-6 Luna が $0.10/$0.50 で掲載されており、プロバイダーの定価に対するマークアップは 0% ですが、新しい Terra は掲載されていません。今日ルーター経由で Terra の料金を提示している人は、ベンダーのドキュメントを先取りしているか、推測しているかのどちらかです。

これで今後数週間の実践的な形が見えてきます。今すぐ呼び出せる経路でワークロードの価格を見積もってください — Sol と Luna はどちらも稼働中で、1つのキーで自動フェイルオーバーに対応しています — そして Terra は OpenAI の API に対して直接、並行して試してください。当社のカタログはプロバイダーの定価をマークアップなしでそのまま反映するため、ベンダーの値下げは OpenAI が公表した当日に Sol と Luna の経路へ反映されます。再交渉は不要です。後で Terra がカタログに追加されれば、移行はモデル文字列の変更だけで済み、Sol 経路で構築した測定値が比較の基準になります。

実務に耐える予算テンプレート

• 入力、キャッシュされた入力、出力、キャッシュ書き込みを分けてください。1行ではなく4行です。

• 272Kトークンを超えるすべてのリクエストをフラグ付けする。数％を超える割合がその基準を超える場合は、ワークロード全体をヘッドライン階層ではなくロングコンテキスト階層で再価格設定する。

• エフォートは別々に見積もる。同じ評価を低・中・最大で実行する。動くのはレートではなくトークン数だ。

• モデルの再試行。再試行率が30%のブラウザエージェントは、単純な計算が示すよりもタスクあたり30%多くのコストがかかり、しかも再試行が必要になるのは通常、安価なモデルの方です。

• 100万あたりのコストではなく、完了したタスクあたりのコストを比較しましょう。Artificial Analysis の index-task 数値は、より良い指標がない場合には妥当な代理指標です。独自の eval の方が優れています。

半額という見出しは事実です。ただ、それは料金カード上で最も面白みのない数字でもあります。請求額ではなく料率を表しているからです。請求額は、エフォート、272Kの崖、キャッシュを再構築する頻度、そしてタスクに何回の試行が必要かによって決まります。そしてその4つのうち3つについては、OpenAI自身のドキュメントにダイヤルはあっても、設定値は書かれていません。