GPT-6.1 Terraの料金：100万トークンあたり$1/$5は1タスクで実際いくらかかるか

TL;DR

GPT-6.1 Terraは、入力100万トークンあたり$1、出力100万トークンあたり$5で、キャッシュ入力は$0.05です（OpenAIの料金ページより）。トークン単価ではGPT-6.1 Solの半分、旧GPT-5.6 Terraの半分未満です。

ただし、請求額を決めるのは表示価格ではありません。決めるのは3つです。エフォートレベル（Artificial Analysisによると、1タスクあたりlowで$0.05、maxで$0.40）、リクエスト全体の価格を2倍にする272Kロングコンテキストルール、そして入力を95%安くする一方でキャッシュの書き込みに1.25倍かかるキャッシュです。

私の結論は、Terraはlowかmediumで使い、プロンプトは272K未満に抑え、待てる処理にはBatchを使うことです。GPT-6.1 Terraレビューではサポートチケットのテストを80件実行し、モデルのコストはチケット1件あたり1セント未満でした。サポートチームにとって、トークンは安い部分です。smavaは、eeselを使ってZendesk上で月約27,000件のドイツ語チケットを振り分け、下書きしています。それを成り立たせたのは、モデルの価格ではなく、820件のマクロと記事でした。

GPT-6.1 Terraの料金はいくら？

GPT-6.1 Terraは、Standard速度で入力100万トークンあたり$1.00、キャッシュ入力100万トークンあたり$0.05、出力100万トークンあたり$5.00です。私はeeselのインテグレーションのAPI側を作っているので、料金ページはAPIドキュメントと同じように読みます。見出しの数字の下に隠れた乗数を探すのです。Terraには5つあります。

100万トークンあたりの料金表は次のとおりです。

出典：OpenAI APIの料金とGPT-6.1 Terraのモデルページ。リージョン処理（データ所在地）とFedRAMPエンドポイントは10%が加算されます。Ultrafastは現時点ではSolとAstraのみです。

この表には、ゆっくり読むべき点がいくつかあります。

• 推論トークンは出力として課金されます。 noneを超えるすべてのエフォートレベルは、目に見えない思考トークンを生成し、1トークンごとに100万あたり$5かかります。エフォートが他の何よりも請求額を動かす理由です。
• キャッシュ読み取りは入力の5%、キャッシュ書き込みは125%です。 モデルページによると、キャッシュ入力はキャッシュなしの料金の5%で、書き込みは30分保持で$1.25、12時間保持で$2.50です。
• ロングコンテキスト料金はリクエスト全体に適用されます。 OpenAIの表現は「2x input and cache rates and 1.5x output for the full request.」です。272Kを1トークン超えただけで、その呼び出しのすべてのトークンが高くなります。

OpenAIのカタログ全体を並べて見たい場合は、OpenAI APIの料金ガイドにすべてのモデルがあり、OpenAIモデル一覧でそれぞれの位置づけを説明しています。

GPT-6.1 Terraの1タスクは実際いくらかかる？

Artificial Analysisのベンチマークスイートでは、1タスクは$0.05から$0.40で、差を生むのはエフォート設定だけです。同じモデル、同じトークン単価で、8倍の開きがあります。

出典：エフォート別のArtificial Analysisモデルページ。Artificial Analysisはlowとmediumをパレート最適な設定と呼んでいます。つまり、同社が追跡するどのモデルも、そのポイントでは同時に「より安く、より賢い」にはならないということです。

驚いた点が2つあります。1つ目は、このスイートではnoneの方がlowより1タスクあたりのコストが高いことです。名前から想像されるのと逆です。simonwもHacker Newsのローンチ日のテストで似た結果を見ています。彼のプロンプトでは両方の設定で推論トークンがゼロでしたが、それでもlowの方が安くなりました。noneが節約設定だと決めつけず、測ってください。

2つ目は、maxエフォートがTerraが安い選択肢でなくなる地点だということです。mediumからmaxへは、コストが4倍、時間が6倍で、インデックスは7ポイントしか上がりません。そこでは、mediumのGPT-6.1 Sol（1タスク$0.21、インデックス47.8）が、およそ半分の費用で同程度のスコアになります。Hacker Newsの読者は数時間でこれに気づきました。

"Per token, yes. But per task it's not even necessarily the case depending on how much thinking is needed."

stymaar, Hacker News

そして、本番で使っている人からはこうです。

"I have some business automation process for some customers that I maintain, where Terra with low reasoning ended up with the best price/performance & latency."

hobofan, Hacker News

これは、私が自分のTerraレビューで測定した結果とも一致します。Responses API経由で16件のサポートチケットを処理したところ、lowのTerraはmediumと同じスコアで、1,000チケットあたり$0.92ではなく$0.75でした。

none設定が最も安かったものの、スペイン語話者の顧客に対して、何も変更するツールを持たないのに住所変更が「記録された」と伝えてしまいました。1,000チケットあたり10セントの節約が、チームが守れない約束と引き換えになります。私ならlowから始めます。

なぜ長いプロンプトは2倍の料金になるのか？

ロングコンテキスト料金が、境界を超えたトークンだけでなくリクエスト全体に適用されるからです。入力が272Kトークン未満なら$1/$5です。超えると、呼び出し全体が$2/$7.50で課金されます。

跳ね上がり方は急です。入力270K、出力2Kのリクエストは$0.28です。入力を10K増やすと$0.58になり、テキストが4%増えただけで2倍以上になります。

Terraのコンテキストウィンドウは1,050,000トークンなので、400Kトークンの契約書やログのダンプも喜んで受け取ります。その費用と、分割した場合の費用は次のとおりです。

分割すれば47%節約できます。ただし、タスクが分割に耐えられる場合に限ります。要約、抽出、セクションごとのレビューは、たいてい耐えられます。文書全体を一度に必要とする質問は耐えられず、その場合はロングコンテキスト料金を払うことになります。

境界を静かに超える原因は、エージェントのループです。各ターンで会話を再送するため、50Kで始まったセッションが、誰も気づかないうちに20ターン目には272Kを超えることがあります。Terraをエージェントとして動かすなら、呼び出しごとの入力トークンを記録し、そこに達する前に履歴を削るか要約してください。ツール結果がその履歴にどう加わるかは、OpenAIのfunction callingガイドで扱っています。

Terraではプロンプトキャッシュで節約できる？

はい、トラフィックが安定していれば節約できます。キャッシュ入力は100万あたり$0.05で、95%引きです。落とし穴は書き込みです。プレフィックスをキャッシュに保存するのに、30分で100万あたり$1.25、12時間で$2.50かかり、キャッシュなしで送るより高くなります。

変わらない4,000トークンのシステムプロンプトとポリシーブロック、変わる2,000トークンのチケットとヘルプセンターの文脈、400トークンの出力を持つサポート返信で考えてみます。

混雑したキューでは、プレフィックスはウィンドウごとに1回書き込まれ、数千回読み取られるので、キャッシュで請求額はほぼ半分になります。空いているキューで、各リクエストがキャッシュの失効後に届く場合は、毎回書き込みの割増を払うことになり、キャッシュをまったく使わないより約12%悪くなります。

OpenAIのモデルガイドは、正味コストを把握するためにcached_tokensとcache_write_tokensを追跡するよう勧めており、それが正しい習慣です。12時間の保持が得になるのは、プレフィックスが数時間にわたり、ただし30分より短い間隔で再利用される場合、たとえば夜間ジョブのようなケースだけです。

Terraの月額はいくら？

ここでは、1つのワークロードを全ティアで見積もります。月100万リクエスト、各リクエストは入力2,000トークン、出力300トークンです。

Batchが最も簡単な節約です。結果がバッチウィンドウ内に届けばよい処理（分類、夜間の要約、過去分の一括処理）なら、半額で済みます。セットアップはOpenAI Batch APIガイドで扱っています。Fastモードが意味を持つのは、レイテンシで顧客を失うユーザー向けの呼び出しだけです。

ご自身のワークロードを見積もるには、ここに数字を入力してください。

デフォルトは、6,000トークンのプロンプトで月100,000チケットのケースで、約$800になります。プロトタイプのプロンプトではなく、実際のプロンプトサイズを入れてください。取得したヘルプセンターのチャンクや会話履歴のせいで、プロンプトが想定の5倍から10倍に膨らむのはよくあることです。

Terraの料金は他のモデルと比べてどう？

TerraはOpenAIの4モデル構成の2段目です。同じ100万リクエスト（入力2,000、出力300）のワークロードを、OpenAIのファミリーと近いライバルで比べます。

出典：OpenAI APIの料金、2026年10月28日時点の各ベンダーの料金ページ、タスクあたりコストはArtificial Analysis。Haikuの価格は100Kのプロンプトまで適用されます。

前モデルと比べた値下がりは本物です。OpenAIのローンチスレッドは端的にこう述べていました。

"It's a significant step up over GPT‑5.6 Terra, with 50% lower standard API prices."

OpenAI, X

トークン単価で見ると、Terraは中位です。LunaやHaikuの10倍、SolやSonnetの半分です。タスク単価で見ると、Intelligence Indexが45を超えるモデルの中では最も安い部類です。作業が単純なタグ付けやルーティングなら、10分の1の価格のLunaの方がお得です。難しいコーディングなら、OpenAI自身がSolかGPT-6 Astraを勧めています。各選択肢の詳細はGPT-6.1 Terraの代替の記事で扱っています。

ChatGPTとCodexではTerraはいくら？

ChatGPTにTerra単独の価格はありません。OpenAIのローンチ記事によると、ChatGPT WorkとCodexのPlus、Pro、Enterprise、Eduプランに含まれます。OpenAIは、利用枠はGPT-5.6 Terraよりも長持ちし、SolやAstraよりはるかに長持ちすると述べています。

つまりサブスクリプションでは、Terraを選んでも請求は下がらず、利用枠が伸びます。日常的な作業でSolの上限に当たるなら、そうしたタスクをTerraに切り替えるのが安上がりな対処です。各プランの内容はChatGPT Workの料金とCodexの料金ガイドで、ワークスペースのティアはChatGPT Enterpriseで説明しています。

隠れたコストと制限は？

多くは単体では小さく、合わせると積み上がります。導入を決める前に私が確認するリストは次のとおりです。

1. 無料のAPIティアはありません。 モデルページではFreeが「Not supported.」と記載されています。最初の呼び出しから有料アカウントが必要です。
2. レート制限は低めから始まります。 Buildティアは毎分5,000リクエストと1,000,000トークンです。1リクエスト2,300トークンなら、毎分約430リクエストです。Launchは4,000,000 TPM、Growは40,000,000まで上がります。上げ方はOpenAIのレート制限ガイドで説明しています。
3. ツール呼び出しは別料金です。 Web検索とファイル検索は、トークンに加えて呼び出しごと、またはGBごとに課金され、組み込みツールが使うトークンはTerraの料金で課金されます（料金ページより）。
4. リージョン処理は+10%です。 データ所在地とFedRAMPエンドポイントは、2026年3月5日以降にリリースされたモデル（Terraを含む）に加算が適用されます。
5. リトライと評価。 失敗したツール呼び出しや再生成した返信は全額課金されます。余裕を見込み、エフォートレベルを変える前に固定のセットでOpenAIエージェント評価を実行して、同じ品質でコストを比べてください。

出典：GPT-6.1 Terraのモデルページ。

カスタマーサポートにGPT-6.1 Terraは向いている？

下書きとトリアージなら向いており、トークン代は予算の中で最も小さい項目です。6,000トークンのプロンプトを使う現実的なサポートチケットは、Standardで約$0.008です。月10,000チケットならモデル費用は$80、キャッシュしたプレフィックスを使えば約$42です。

サポートチームに本当にお金がかかるのは、誤った返信です。私のテストでは、最も安い設定が、住所変更が完了していないのに完了したと顧客に伝えました。そのチケット1件のフォローアップと返金は、1年分のトークン節約より高くつきます。eeselは長年、実際のサポートキューにAIエージェントを置き、そのためのインテグレーションを作ってきましたが、私は同じ教訓を何度も学び直しています。モデルは仕事の小さい方の半分です。大きい方の半分は、何を読むか、何をしてよいか、いつ人に引き継ぐかです。全体像はAIカスタマーサービスのコストの解説で、上記の失敗パターンはサポートにおけるAIのハルシネーションで扱っています。

smavaの事例は、その半分がどういうものかを示しています。同社のeeselエージェントはZendesk向けAIの中で動き、2つの融資ブランドにまたがる月約27,000件のチケットを処理し、1か月で15,300件の返信下書きを用意し、チームがすでにZendeskで管理している820件のマクロとヘルプセンター記事から下書きを作ります。規制のある金融分野では、チームが守らないことを約束する返信は実害になります。だから文言はモデルの想像ではなく、マクロから来ています。Dokument 24はデンマーク語で同じパターンを運用しており、月670件の返信下書きを社内メモとして残し、チームが確認して送信します。多言語カスタマーサポートに適した形です。

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AIにチケットを下書きさせたい、または回答させたいからTerraの料金を調べているなら、パイプラインを自分で作る必要はないかもしれません。eeselはAIチームメイトのプラットフォームで、そのAIヘルプデスクエージェントは、既存のZendesk、Freshdesk、Gorgiasのキューに参加し、過去のチケットとヘルプセンターから学習し、設定したエスカレーションルールに従って下書きや回答を行います。実際の顧客に触れる前に、自社の過去のチケットでテストできます。

料金はトークン単位ではなくチケット単位です。eeselのプランは月$299で500クレジットから始まり、スレッドの長さに関係なく1チケットが1クレジットで、試用用に100クレジットが無料で付きます。これで、モデルの選択、プロンプトのサイズ、272Kルールの悩みは、御社ではなくeesel側のものになります。SamCartは、Freshdeskのチケット用に1つ、ウェブサイトのチャット用にもう1つのエージェントを動かし、どちらも280件のヘルプセンター記事から回答しています。

コードから操作したい場合は、eesel CLIがターミナルから同じチームメイトを操作し、すべてのワークスペースはMCPサーバーでもあるため、GPT-6.1 Terraを動かすCodexセッションからサポートエージェントをツールとして呼び出せます。eeselを試して、ご自身のチケットでの下書きをご覧ください。