GPT-6.1 Terraと5.6 Terraの違いと乗り換え

「GPT-6.1 Terraが出たけれど、いまGPT-5.6 Terraで動いている仕事を切り替えるべきか」「名前の数字が変わっただけで、中身の違いはどこにあるのか」——同じ「Terra」の名前のモデルが続けて出ると、こう迷う方は多いはずです。

結論から言うと、GPT-6.1 TerraとGPT-5.6 Terraの違いは「同じ器のまま、性能が上がって料金が半分以下になった」ことです。一度に読める量（約105万トークン）や effort の6段、使えるツールは同じで、APIの単価は入力が半分、出力は6割近く下がりました。そのうえで、ソフトを操作する仕事の評価では medium どうしで15ポイント上がっています。ほとんどの使い方では乗り換えて損はありません。ただ、Chat Completions でツールを呼んでいる仕組みだけは、先に Responses API へ書き換える必要があります。

株式会社Fyveは、中小企業のAI導入を支援しながら、自社でも毎日の自動化の仕事でCodexとOpenAIのモデルを使い分けています。この記事では、OpenAIの公式のモデルページと移行の手引きで確かめた違いを1枚の表にまとめ、乗り換えるかどうかを判断する手順を整理します。あわせて、同じ仕事を2つのTerraに3回ずつ出して比べた結果も載せます。

GPT-6.1 Terraが何で、どんな仕事に向くかの全体像は、次の記事にまとめています。

CodexGPT-6.1 Terraとは｜できることと前から変わった点

GPT-6.1 TerraとGPT-5.6 Terraの違いを1枚の表で

GPT-6.1 Terraは、OpenAIが2026年10月26日（米国時間）に発表した中位のモデルです。前の世代のGPT-5.6 Terraは、2026年6月26日に発表され、7月9日に一般提供が始まりました。どちらも「Terra」＝能力・速さ・費用の釣り合いを取った中位の器で、上に Sol（GPT-6.1 Sol）や Astra（GPT-6 Astra）があります。

OpenAIの開発者向けのモデルページで、2つのモデルの仕様を並べると次のとおりです（2026年10月27日時点）。

表を見ると、変わったのは「単価」「知識の締め切り」「中身の性能」の3つで、使い方の器はそっくり同じだと分かります。一度に読める量も effort の段も、使えるツールも変わりません。いまGPT-5.6 Terraに渡している指示や資料の大きさは、そのままGPT-6.1 Terraに渡せます。

知識の締め切りが約3か月半新しくなった点は、地味ですが効きます。2026年3月〜5月に出たツールや制度の名前を、検索させなくても知っている可能性が上がるからです。ただし、それより後の出来事は知りません。新しい話題を扱う仕事では、これまでどおり検索か資料を渡してください。

性能の違い：同じ effort で前の世代の max を超える

OpenAIは発表で、GPT-6.1 TerraがGPT-5.6 Terraを大きく上回ると説明しています。OpenAIの開発者フォーラムの告知の言葉では「substantially outperforms（大きく上回る）」です。発表の図から、前の世代との差がはっきり出ている評価を4つ抜き出します（どれもOpenAI自身が測った値です）。

• Agents' Last Exam（ソフトを操作して仕事を終える力）：medium どうしで 42.6% → 57.6%。15ポイント上がり、1件あたりの費用は $0.84 → $0.29 と約3分の1になった
• OSWorld 2.1（デスクトップのアプリを操作する力）：新しい Terra の medium（66.7%）が、前の世代の max（57.1%）を上回った
• Terminal-Bench 4.0（コマンドラインのコーディング）：max どうしで 21.5% → 50.3%。2倍以上になった
• 誤りを誘いやすい質問での誤り率：low で 53.6% → 16.7%、max で 22.3% → 4.3%

4つに共通するのは、「新しい Terra の medium が、前の世代の max と同じか上」という点です。乗り換えるときに effort を上げる必要はなく、むしろ下げても前より良い結果が出る可能性があります。effort を下げれば、そのぶん推論のトークンが減って費用も時間も減ります。

一方で、誤り率の数字は読み方に注意が要ります。OpenAIのシステムカードによると、この評価は「誤りがあった」と報告された会話から作った問題集で、ふだんの利用での誤りの率ではありません。「前より誤りが減った」とは言えても、「確認しなくてよくなった」とは言えません。評価ごとの数字と、外部の評価機関の結果は次の記事で詳しく整理しています。

CodexGPT-6.1 Terraのベンチマーク｜公式の数値と読み方

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料金の違い：入力は半分、出力は58%下がった

APIの単価は、GPT-5.6 Terraの入力 $2・出力 $12 から、GPT-6.1 Terraの入力 $1・出力 $5 になりました（100万トークンあたり・米ドル・税別・2026年10月27日時点の公式の料金ページ）。キャッシュの読み取りは $0.20 から $0.05 へ、4分の1です。272Kトークンを超える長い入力で単価が上がる決まり（入力2倍・出力1.5倍）は、どちらのモデルも同じです。

ここで1つ補足しておきます。GPT-5.6 Terraは、一般提供の時点では入力 $2.50・出力 $15 でした。2026年7月30日（米国時間）にOpenAIが値下げし、いまの $2・$12 になっています（Impress Watch などが報道）。OpenAIの言う「標準のAPI価格で50%安い」は、値下げ後の5.6 Terraと比べた数字です。夏より前に5.6 Terraで見積もりを作った方は、二段階で安くなっていると考えてください。

条件ごとの単価の表と、使い方ごとの月額の試算は、料金を専門に扱った次の記事にまとめました。

CodexGPT-6.1 Terraの料金｜API単価と月いくらかかるか

ChatGPT Work や Codex を月額のプランで使っている場合は、単価の代わりに「利用の枠の持ち」が変わります。OpenAIは、GPT-6.1 Terraのほうが5.6 Terraより枠が長く持つと発表しています。どれだけ長く持つかの数字は示されていません。

手元で比べたこと：同じ仕事を2つのTerraに3回ずつ

OpenAIの移行の手引きは、Terraを乗り換えるときは「GPT-5.6 Terraと同じ effort で、代表的な画像と仕事の流れで比べる」よう勧めています。そこで、私たちの環境で2種類の仕事を比べました。条件は次のとおりです。

• 2026年10月27日、ChatGPTアカウントでサインインした Codex CLI 0.164.0
• effort はどちらも medium（API の既定と同じ）
• 同じ指示を各モデルに3回。費用は Codex が返したトークン数に、APIの Standard の単価をかけて計算した（Codex を月額のプランで使う分には、この金額は請求されない）

1つ目：約8,400字の記事を3行に要約する

私たちが書いた記事の本文を渡して、3行に要約させました。

中身はどちらも実用に足りました。差が出たのは費用と時間で、GPT-6.1 Terraは1回の費用が半分以下、時間も1〜2秒短くなりました。推論のトークンは6回とも0で、どちらのモデルも「考えずにそのまま書いた」仕事です。

2つ目：料金のグラフの画像から金額を読み取る

Terraの売りの1つは画面や図を読む力です。そこで、料金の記事に載せた棒グラフの画像を渡し、「右端の9つの金額を上から書き出して」と指示しました。実はこのグラフに金額は8つしかなく、指示の「9つ」はわざと間違えてあります。

読み取りの正しさに差はなく、どちらも存在しない9つ目の金額を作りませんでした。違ったのは書き方です。グラフには「Standard」の行が入力と出力に1つずつあります。GPT-6.1 Terraは3回とも「Standard（入力）」「Standard（出力）」と自分で区別して書きました。GPT-5.6 Terraは3回とも「Standard: $1.00」「Standard: $5.00」と同じ名前のまま並べました。後から機械で読むときに、取り違えが起きにくいのは前者です。

時間は、この仕事ではGPT-5.6 Terraのほうが短く出ました。GPT-6.1 Terraは毎回わずかに推論のトークン（18〜31）を使っており、その分だと考えられます。それでも、費用は毎回GPT-6.1 Terraのほうが安くなりました。

2つの仕事から言えるのは、「短くて簡単な仕事では、答えの正しさは変わらず、費用が半分前後になる」ことまでです。発表で差が大きかったのは、ソフトを何段階も操作する長い仕事です。そうした仕事での差は、手元のこの確認では測れていません。

乗り換えるときに変わること（API・Codex）

APIで変えるのはモデル名だけ、が基本

APIでは、model を gpt-5.6-terra から gpt-6.1-terra に書き換えれば動きます。effort の名前と既定（medium）は同じなので、いま指定している effort はそのまま使えます。OpenAIの移行の手引きも「いまの effort を、使えるところではそのまま保つ」よう案内しています。

ただし、手引きには GPT-6 系に共通の注意がいくつかあります。乗り換えの前に、次の3つだけ自分の仕組みと照らしてください。

• ツールを呼ぶなら Responses API：GPT-6.1 Terraは Chat Completions でも呼べますが、ツールの呼び出し（function calling など）は Responses API でしか使えません。Chat Completions でツールを呼んでいる仕組みは、先に書き換えが要ります
• effort が none 以外のときは temperature などを外す：temperature・top_p・top_logprobs は送らないよう案内されています。Chat Completions では logprobs も外します
• 同じ effort で、自分の画像と仕事の流れで比べる：Terraについては、手引きがはっきりこう書いています。ベンチマークの数字ではなく、自分の代表的な入力で確かめてから切り替えるのが安全です

このほか、手引きには関数やツールを async: true にして結果を後から返す新しい書き方も載っています。乗り換えに必須ではありません。

Codexで変えるのはモデルの指定

Codexでは、モデルの指定を gpt-6.1-terra に変えます。私たちの環境では、ChatGPTアカウントでサインインした古い Codex CLI（0.144.0）だと gpt-6.1-terra を指定しても「サポートされていない」という400エラーになり、最新の CLI に上げると動きました。設定ファイルの書き方や、Codex での effort の既定は次の記事にまとめています。

CodexGPT-6.1 TerraをCodexで使う手順｜モデル指定と設定

GPT-5.6 Terraから乗り換えるかの判断

ここまでの違いを踏まえた、私たちのおすすめの判断は次のとおりです。

すぐ乗り換えてよい使い方

• APIの費用が気になっている：同じ仕事なら、単価だけで半分以下になります。effort を一段下げられれば、さらに下がります
• 画面や画像を読む・アプリを操作する仕事：発表で差がいちばん大きかった領域です。前の世代では Sol を使っていた仕事を、Terra に戻せるかを試す価値があります
• ChatGPT Work や Codex で利用の枠がすぐ尽きる：枠が長く持つと発表されています。モデルの選択を変えるだけで、追加の費用はかかりません

少し待つか、先に準備が要る使い方

• Chat Completions でツールを呼んでいる：先に Responses API へ書き換えます。モデル名だけ変えると、ツールの呼び出しが動きません
• 出力の形や言い回しに依存した後工程がある：たとえば、出力を決まった形で読み取って次の処理に回している仕組みです。手元の確認でも、同じ指示で書き方が変わりました（「Standard（入力）」のように区別を足した）。同じ effort で数十件を流し、後工程が壊れないかを見てから切り替えてください
• 結果を固定しておきたい評価や監査の仕組み：モデルを変えると比較の土台が変わります。切り替えの日を記録してから移るのが安全です

GPT-5.6 Terraはまだ使える

2026年10月27日時点で、OpenAIの「非推奨・提供終了」の一覧に GPT-5.6 Terra は載っていません。むしろ同じ一覧では、2026年12月11日に提供が終わる gpt-5-mini の移行先として gpt-5.6-terra が挙げられています。急いで切り替えないと止まる、という状況ではありません。

ただ、gpt-5-mini から移る予定だった方は、いまから移るなら GPT-6.1 Terra を候補に入れて比べるのが合理的です。移行の作業は1回で済ませたほうが、確かめる手間が減ります。

上位のモデルとの使い分けも見直す

前の世代では「普段は Terra、重い仕事は Sol」と分けていた方も多いはずです。新しい Terra は、ソフトを操作する仕事で Astra と同じ水準まで来た一方で、込み入ったコーディングでは Sol に届きません。乗り換えるときは、Terra に戻せる仕事と Sol に残す仕事を分け直すよい機会です。その線の引き方は次の記事で整理しました。

CodexGPT-6.1 Terra vs Sol｜使い分けと実測比較

前の世代の Terra と Luna をどう分けていたかは、次の記事にまとめています。Luna に任せていた軽い仕事を新しい Terra に寄せるかを考えるときの材料になります。

CodexGPT-5.6 Terra/Luna｜日常業務モデルの使い分け

乗り換えの手順：比べてから切り替える4段階

「少し待つか、先に準備が要る使い方」に当てはまる場合は、次の4段階で切り替えると安全です。私たちが新しいモデルに移るときも、この順番で進めています。

1. 代表的な入力を20〜50件選ぶ：ふだんの仕事から、簡単なもの・難しいもの・過去に失敗したものを混ぜて選びます。画像や画面を扱う仕事なら、実際の画像を入れます
2. 同じ effort で両方のモデルに流す：いまの effort のまま、GPT-5.6 Terra と GPT-6.1 Terra に同じ入力を渡します。答えの正しさだけでなく、出力の形（見出し・項目名・JSONの鍵）が変わっていないかを並べて見ます
3. effort を1段下げてもう一度流す：性能の節で見たとおり、新しい Terra は低い effort でも前の世代の上位の effort と同じか上の結果を出す評価が多くあります。1段下げて答えが変わらなければ、その分だけ費用と時間が減ります
4. 切り替えた日を記録して移る：モデル名を書き換え、その日付を残します。後で出力の傾向が変わったと感じたとき、モデルの変更が原因かどうかを切り分けられます

手間に見えますが、20〜50件なら APIの費用は1ドルもかからないことがほとんどです（前の節の要約の仕事なら、1件 約1セントです）。Codex を月額のプランで使っているなら、追加の費用はかかりません。

まとめ：器は同じ、中身と料金が変わった

• GPT-6.1 TerraとGPT-5.6 Terraは、一度に読める量・effort の6段・使えるツールが同じ。変わったのは性能・単価・知識の締め切り
• 性能は、ソフトを操作する仕事で medium どうし15ポイント上がり、多くの評価で新しい medium が前の世代の max と同じか上
• APIの単価は入力 $2 → $1、出力 $12 → $5（2026年10月27日時点）。5.6 Terra は7月30日にも値下げしており、夏前の見積もりからは二段階で安い
• 手元の確認では、短い仕事の正しさは変わらず、1回の費用は半分前後になった
• APIはモデル名の書き換えで動くのが基本。Chat Completions でツールを呼んでいる仕組みは、先に Responses API へ移す
• GPT-5.6 Terra に提供終了の予定は出ていない。後工程が出力の形に依存しているなら、同じ effort で比べてから切り替える

料金や仕様は変わることがあります。切り替えの前に、OpenAIの公式のモデルページ（GPT-6.1 Terra・GPT-5.6 Terra）と料金ページで最新の値を確かめてください。

株式会社Fyveでは、こうした新しいモデルへの乗り換えを、私たち自身の自動化の仕事で先に試してから判断しています。モデルが変わるたびに全部を作り直すのではなく、「変わった所だけを確かめて移る」手順を持っておくと、乗り換えの手間は小さく抑えられます。