GPT-6.1 TerraとClaude｜使い分けと実測比較
「GPT-6.1 Terra が Claude Sonnet 5.5 の半分の単価で出たけれど、Claude から乗り換えるべきなのか。Opus 5.5 とはどう使い分ければいいのか」——会社をまたいで同じ格のモデルが並ぶと、単価の表だけでは決めきれず、手が止まります。
結論から言うと、GPT-6.1 Terra と Claude は、まずいつも使っている道具で決め、そのうえで仕事の形で分けるのが答えです。短い仕事を大量に回すなら Terra が Sonnet 5.5 の半分の単価で効きます。一方、27万トークンを超える長い資料を1回で読ませるなら単価の差はほぼ消え、失敗が高くつく難しい仕事は Claude Opus 5.5 に分があります。
株式会社Fyveは、中小企業の AI 導入を支援しながら、自社の開発と業務の自動化を Claude Code で、レビューや夜間の仕事の一部を Codex で回しています。この記事では、OpenAI と Anthropic の公式情報で確かめた事実を並べ、発表の翌朝に同じ仕事を3つのモデルへ投げた結果もあわせて、どの仕事をどちらに任せるかを整理します。情報はすべて2026年10月27日時点です。
GPT-6.1 Terra と Claude の使い分け：先に結論
比べる相手は、Claude のうち Terra と同じ価格帯にいる Claude Sonnet 5.5 と、Anthropic が「迷ったらまずこれ」と案内している Claude Opus 5.5 の2つです。判断は次の順で見ていくと迷いません。
- いつもの道具で決める：Codex や ChatGPT で仕事を回しているなら Terra、Claude Code や claude.ai なら Claude。道具ごと乗り換える手間は、単価の差よりたいてい大きくなります
- 無料で社員に試させたいなら Claude Sonnet 5.5：Terra は ChatGPT では Plus 以上が対象です。Claude は無料プランでも Sonnet を選べます
- 長い資料を1回で読ませるなら Claude Sonnet 5.5：Terra は入力が27万2,000トークンを超えると、その回の全体が割増になり、Sonnet 5.5 とほぼ同じ費用になります
- 失敗が高くつく難しい仕事は Claude Opus 5.5：OpenAI 自身が示した比較でも Opus 5.5 が上で、Terra の発表は難しい仕事には Sol か Astra を勧めています
- 分類・抜き出し・下書きを大量に回すなら GPT-6.1 Terra：単価は Sonnet 5.5 の半分、Opus 5.5 の4分の1です
- 画面を見てアプリを操作させるなら GPT-6.1 Terra：今回の発表の中心で、操作の回数が多いほど単価と速さが効きます
以下、この順番の根拠を、数字・使える場所・手元の実験の順に見ていきます。
3つのモデルの位置づけ
最初に、3つのモデルがそれぞれの会社のなかでどの席にいるかを押さえておきます。ここを取り違えると、格の違うもの同士を比べてしまいます。
- GPT-6.1 Terra（OpenAI・2026年10月26日発表）：OpenAI の4段（Luna・Terra・Sol・Astra）の下から2段目。公式の説明は、画像の読み取り・正確な computer use（画面を見てアプリを操作させる使い方）・明快な文章のための速く効率的なモデル。API名は
gpt-6.1-terra - Claude Sonnet 5.5（Anthropic・2026年9月28日発表）：Anthropic の公式の説明は「速さと賢さのいちばん良い組み合わせ」。単価の格は Terra のひとつ上です
- Claude Opus 5.5（Anthropic・2026年9月22日発表）：長く続くコーディングと知識労働向け。Anthropic は、どれを使うか迷ったら Opus 5.5 から始めるよう案内しています
つまり「中位どうし」の比較なら Terra と Sonnet 5.5、「Claude の主力と比べて Terra でどこまで足りるか」なら Terra と Opus 5.5 です。この記事では両方を並べます。
なお、OpenAI の中で Terra の1つ上にいる GPT-6.1 Sol との使い分けは、別の記事で実測つきで整理しています。
数字で並べる：単価・読める量・effort
両社の公式のモデルページと料金ページから、使い分けに関わる項目を並べました（2026年10月27日時点・米ドル・税別・100万トークンあたり）。
項目 | GPT-6.1 Terra | Claude Sonnet 5.5 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
入力／出力 | $1 ／ $5 | $2 ／ $10 | $4 ／ $20 |
キャッシュ読み取り | $0.05 | $0.10 | $0.20 |
キャッシュ書き込み | $1.25（30分）／$2.50（12時間） | $2.50（5分）／$4（1時間） | $5（5分）／$8（1時間） |
長い入力の割増 | 27万2,000トークン超はその回の全体が入力2倍・出力1.5倍 | なし（100万トークンまで同じ単価） | なし（100万トークンまで同じ単価） |
読める量／最大出力 | 105万／12万8,000 | 100万／12万8,000 | 100万／12万8,000 |
effort（APIの既定） | none〜max の6段（medium） | high | medium |
思考を切れるか | 切れる（none） | 切れない（事前の思考をしない between_tools はある） | 切れない（常に考える） |
速さを上乗せする料金 | Fast（2倍） | なし | fast mode（$8／$40） |
知識の締切 | 2026年6月1日 | 2026年6月 | 2026年6月 |
まとめて送る Batch はどれも半額です。Terra には同じく半額の Flex という区分もあります。単価は改定されることがあるので、契約や見積もりの前には、OpenAI の GPT-6.1 Terra のモデルページと Anthropic の料金ページで最新の値を確かめてください。月額の見積もりの立て方は、料金を扱う別の記事で整理する予定です。
表のうち、使い分けを左右するのは次の4つです。
単価：Terra は Sonnet 5.5 の半分、Opus 5.5 の4分の1
入力・出力・キャッシュ読み取りのどれを見ても、Terra は Sonnet 5.5 のちょうど半分、Opus 5.5 の4分の1です。同じ量のトークンを使うなら、請求も同じ比になります。
ただ、ここで気をつけたいのは「同じ量のトークン」が前提になっている点です。トークン（モデルが文章を数える単位）の切り方は会社ごとに違います。Anthropic 自身も、Claude 4.7 以降の新しい数え方は、それ以前の Claude より同じ文章で約30%多くトークンを数えると料金ページに書いています。会社が違えば、同じ日本語の文書でもトークン数は揃いません。単価の比はそのまま請求の比にはならない、と考えておくのが安全です。
長い入力：27万トークンを超えると、差がほぼ消える
Terra には、入力が27万2,000トークンを超えたリクエストは、超えた部分だけでなく全体が入力2倍・出力1.5倍になる条件があります。Claude の Sonnet 5.5 と Opus 5.5 は、100万トークンまで同じ単価です。
契約書や議事録をまとめて読ませる、大きなコードを丸ごと渡す、といった使い方では、この条件が表の単価より効きます。下の図の下段がその計算です。
計算の前提は次のとおりです。キャッシュは使わない単純計算です。
- ふつうの使い方：メールの下書きや要約を1回あたり入力3,000・出力1,000トークン、1日100回、月22日。月の合計は入力660万・出力220万トークンで、Terra $17.60、Sonnet 5.5 $35.20、Opus 5.5 $70.40
- 長い資料を1回で：入力40万・出力1万トークンを1回。Terra は割増で入力 $0.80＋出力 $0.075＝$0.875、Sonnet 5.5 は $0.80＋$0.10＝$0.90、Opus 5.5 は $1.60＋$0.20＝$1.80
ふつうの使い方なら Terra の半額がそのまま効きます。一方、27万トークンを超える1回では、Terra と Sonnet 5.5 の差は2.5セントに縮みます。長い資料が仕事の中心なら、単価の安さを理由に Claude から移る意味はほとんどありません。
effort：思考を切れるのは Terra だけ
effort は、答える前にどれだけ考えさせるかの設定です。Terra は none を選ぶと推論をせずに答えます。Claude の Opus 5.5 は常に考えるモデルで、思考を切れません。Sonnet 5.5 も思考そのものは切れず、いちばん軽いのは事前の思考をしない between_tools です。
決まった形の分類や項目の抜き出しを大量に流すなら、Terra の none は Claude にはない選択肢です。既定の段も違い、API では Terra と Opus 5.5 が medium、Sonnet 5.5 が high です。会社が違えば同じ「medium」でも考える量が揃う保証はないので、比べるときは段の名前より、かかった時間と出力の量を見てください。Terra の6段の使い分けは、こちらで実測つきで整理しています。
キャッシュ：保持の長さが違う
同じ前提を何度も読ませるときに2回目以降を安くするキャッシュは、保持の長さが違います。Terra は30分か12時間、Claude は5分か1時間です。
朝に書き込んだ社内マニュアルを、その日のうちに何度も読ませるような使い方なら、12時間持つ Terra のほうが書き込みのやり直しが少なくて済みます。逆に、会話しながらの短い作業ではどちらも持つので、差は出ません。
どこで使えるか：無料で試せるのは Claude
単価と同じくらい効くのが、どの契約・どの道具で使えるかです。
使う場所 | GPT-6.1 Terra | Claude Sonnet 5.5 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
無料のチャット | 発表に記載なし | 使える（claude.ai の Free） | 使えない（Pro 以上） |
有料のチャット | ChatGPT Work（Plus・Pro・Enterprise・Edu に順次） | claude.ai（Pro 以上） | claude.ai（Pro 以上） |
コーディングの道具 | Codex | Claude Code | Claude Code |
API | OpenAI API | Claude API・Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry など | 同左 |
Claude の料金ページでは、Free で使えるのは Sonnet と Haiku で、Opus と Claude Code は Pro（月$20・年払いなら月$17）からです。Terra は、発表では ChatGPT の Plus・Pro・Enterprise・Edu に順次提供とされ、無料プランへの提供は書かれていません。
社内の非エンジニアに「まずチャットで触ってもらう」段階なら、費用をかけずに始められる Claude Sonnet 5.5 のほうが入口は広いと言えます。反対に、すでに ChatGPT の有料プランを全員に配っている会社なら、Terra を選ぶのに追加の契約は要りません。
Codex で Terra を選ぶ手順や、古い Codex で選べないときの対処は、それぞれ別の記事にまとめています。
性能：OpenAI の比較でも Opus 5.5 が上、差は費用
性能の比較で注意したいのは、Terra と Claude を同じ条件で測った第三者の結果が、発表の翌日の時点ではまだ揃っていないことです。手がかりになるのは、OpenAI が Terra の発表に載せた比較の図です。
報道によると、その図では、ソフトウェアを使って仕事をこなす力を測る Agents' Last Exam で、最大の effort どうしの比較が Claude Opus 5.5 63.2%、GPT-6.1 Terra 60.0% でした。1件あたりの費用は OpenAI の見積もりで Opus 5.5 が約 $8.82、Terra が約 $1.01 です。Interesting Engineering も、Opus 5.5 と比べて Terra の1件あたりの費用はおよそ9分の1と伝えています。
読み方は単純で、正答率は Opus 5.5 が少し上、費用は Terra が1桁安い、ということです。OpenAI が自社の発表で Claude に負けている数字をそのまま載せているのは、Terra を「最強」ではなく「安くて十分」の席として出しているからだと私は読んでいます。
ただし、これは OpenAI が選んだ評価で、OpenAI が測った値です。ほかの評価の数字と読み方は、ベンチマークを扱う別の記事で整理する予定です。使い分けの判断では、1つの数字よりも「難しい仕事は上の席へ」という OpenAI 自身の線引きを優先するのが安全です。
同じ仕事を Terra・Sonnet 5.5・Opus 5.5 に投げて比べた
発表の翌朝（2026年10月27日）、私たちが夜間の無人の仕事に使っている Mac で、3つのモデルに同じ指示を出しました。Terra は ChatGPT のアカウントでサインインした Codex（0.164.0・effort medium）、Claude の2つは Claude Code（2.1.296・既定の effort）から呼んでいます。
指示は、架空の問い合わせ文6件を「請求」「不具合」「解約」「その他」に分け、番号・分類・理由の表で返す、という短いものです。届いたものを仕分ける工程は、私たちの自動化でもいちばん数が多い種類の仕事です。各モデル3回ずつ、計9回実行しました。
モデル | 分類の結果（3回） | 1回の時間（道具の起動込み） |
|---|---|---|
GPT-6.1 Terra（Codex） | 3回とも同じ・6件とも妥当 | 6.5秒・5.4秒・6.2秒 |
Claude Sonnet 5.5（Claude Code） | 3回とも同じ・6件とも妥当 | 3.5秒・3.6秒・3.5秒 |
Claude Opus 5.5（Claude Code） | 3回とも同じ・6件とも妥当 | 4.0秒・6.9秒・3.7秒 |
分かったことは3つです。
- この程度の仕事では、答えは9回すべて同じだった：「領収書の宛名を変えたい」を3モデルとも「請求」に入れるなど、判断の揺れもありませんでした。理由の言い回しが少し違うだけです。こうした仕分けに Opus 5.5 の4倍の単価を払う理由は見当たりません
- Claude 側の費用は Opus 5.5 が Sonnet 5.5 のちょうど2倍だった：Claude Code が表示する API 単価換算の費用は、キャッシュが効いた2・3回目で Sonnet 5.5 が約 $0.0019、Opus 5.5 が約 $0.0038 でした。出力はどちらも約150トークンで、単価の比がそのまま出ています
- 時間は、道具の違いのほうが大きい：Codex は今回、取得済みのパッケージを npx で呼び出す形で動かしたので、起動の時間が Claude Code より長く乗っています。この表からモデルの速さの順位は言えません
Terra 側の費用は、ChatGPT のアカウントで動かしたため金額では出ていません。Codex が表示したトークン数は毎回約4,970で、これは Codex 自身が足す指示を含んだ数なので、Claude の出力トークンとは並べられません。
つまり、短い定型の仕事なら、3つのどれを選んでも結果は変わりませんでした。そうなると、決め手は単価と、いつも使っている道具です。長い仕事や画面操作で差がどれだけ出るかは今回試していないので、自分の作業で確かめる必要があります。
GPT-6.1 Terra に任せる仕事、Claude に任せる仕事
ここまでの事実を、仕事の種類に落とします。
GPT-6.1 Terra に任せる仕事
- 大量の定型処理：問い合わせの仕分け、表の項目の抜き出し、商品説明の下書き。手元の実験のとおり結果が変わらないなら、単価が半分以下の Terra が素直です。effort を none や low に下げれば、さらに軽く回せます
- 画面を見てアプリを操作させる仕事：フォームへの入力や管理画面からの書き出しなど、操作の回数が多い仕事ほど単価の差が積み上がります
- 同じマニュアルを1日中読ませる仕事：12時間持つキャッシュが使えます
Claude Sonnet 5.5 に任せる仕事
- 長い資料を1回で読ませる仕事：27万トークンを超えるなら、Terra との費用の差はほぼありません。割増のない Sonnet 5.5 のほうが見積もりも立てやすくなります
- 無料のチャットから社内に広げる段階：Free で選べるので、契約の前に社員に試してもらえます
- Claude Code で回している日々の開発：道具を替えずに、Opus 5.5 の半分の単価で済みます。使い分けはこちらにまとめています
Claude Sonnet 5.5とOpus 5.5の使い分け｜半額でどこまで足りるか
Claude Opus 5.5 に任せる仕事
- 失敗が高くつく仕事：何十ものファイルにまたがる変更や、原因の分からない不具合の調査。1回の失敗で人が手直しする時間は、単価の差より高くつきます
- 長く続く自律的な作業：Anthropic が Opus 5.5 の用途として挙げている、長時間のコーディングと知識労働です
どちらとも言えない中間の仕事は、いま使っている側の中位のモデル（Terra か Sonnet 5.5）でまずやらせ、2回やり直しになったら上の席（Sol か Opus 5.5）に上げるのが、いちばん無駄がありません。
Claude から乗り換えるべきか
最後に、いちばん多いと思われる問いに答えておきます。いま Claude Code や claude.ai で回している仕事を、Terra の単価のために乗り換えるべきか。私たちの答えは「全部は乗り換えない。大量の定型処理だけ、API で Terra を試す」です。
理由は3つあります。1つは、手元の実験のとおり、短い仕事では答えが変わらず、差は単価だけだったこと。2つ目は、長い資料では Terra の割増で差が消えること。3つ目は、道具を替えると、設定・権限・手順書を作り直す手間が単価の差より大きくなりやすいことです。
反対に、すでに Codex や ChatGPT の有料プランで仕事を回している会社が、Terra の登場を理由に Claude へ移る理由もあまりありません。Claude 側で Terra と同じ価格帯を探すなら、Haiku 5.5（10万トークンまでの入力 $0.10・出力 $0.50）という、さらに安い席もあります。会社をまたいで比べるより、自分が使っている会社のなかで「安い席」と「上の席」を使い分けるほうが、効果は早く出ます。
Claude Code と Codex という道具そのものの選び方は、こちらで整理しています。
まとめ
- GPT-6.1 Terra の単価は入力 $1・出力 $5 で、Claude Sonnet 5.5 の半分、Claude Opus 5.5 の4分の1（2026年10月27日時点）
- 入力が27万2,000トークンを超えると Terra は全体が割増になり、Sonnet 5.5 との費用の差はほぼ消える
- 無料で試せるのは Claude Sonnet 5.5。Terra は ChatGPT の Plus 以上が対象
- OpenAI の比較でも Agents' Last Exam は Opus 5.5 が上。Terra の強みは1件あたりの費用
- 手元の短い仕分けの仕事では、3モデルとも9回すべて同じ答え。決め手は単価と、いつも使っている道具
モデルが増えるたびに乗り換えを考えるより、自分の代表的な仕事を1つ決めて、新しいモデルが出たら同じ指示を投げて比べる。株式会社Fyveでは、この記事の実験もその手順で回しています。
Codexを使い始める前に、「絶対に」見直してほしい5つのこと
学習の設定・確認なしの操作・戻せる状態など。Codexにそのまま貼れる頼み方つき（全9ページ）
Codexは便利な一方で、設定ひとつで「聞かずに動く」ようになります。この資料を作るために自分の設定を開いたら、本番のデータベースを書き換える操作が、覚えのないうちに確認なしで動く状態になっていました。使い始める前に見直してほしい5つを、Codexにそのまま貼れる頼み方と一緒にまとめました。
- 仕事の画面や資料を、AIの学習に使わせない設定
- 取り返しのつかない操作が確認なしになっていないか、Codexに調べさせる頼み方
- AGENTS.mdのいちばん上に書く「絶対にしないこと」の例
- 失敗しても戻せる状態で始める方法と、使えなくなったAIの指定の直し方
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