GPT-6.1 Terra APIの使い方

GPT-6.1 Terra は、2026年10月26日から OpenAI API で gpt-6.1-terra として利用できます。Responses API、Chat Completions、Batch で動作し、料金は入力100万トークンあたり$1、出力100万トークンあたり$5で、最大922,000入力トークンと128,000出力トークンを受け付けます。すでに GPT-5.6 Terra を呼び出している場合、切り替えはほとんどモデルIDの1行変更ですが、先に確認しておく価値のある設定がいくつかあります。

本ガイドでは、キーの取得、curl・Python・Node での最初のリクエスト、6段階の推論エフォート、computer use やその他のツール、コスト管理、そして gpt-5.6-terra から移行する際にテストすべき項目を扱います。モデルの概要については、GPT-6.1 Terra とは何かをご覧ください。

API がサポートする内容

項目	GPT-6.1 Terra
モデルID	`gpt-6.1-terra`（スナップショット1つ）
エンドポイント	Responses、Chat Completions、Batch
非対応	Realtime、Live、Assistants、ファインチューニング、predicted outputs
入力	テキストと画像
出力	テキスト
コンテキストウィンドウ	1,050,000トークン（入力922,000、出力128,000）
推論エフォート	`none`、`low`、`medium`（デフォルト）、`high`、`xhigh`、`max`
機能	ストリーミング、構造化出力、関数呼び出し、プロンプトキャッシュ
ツール（Responses のみ）	`web_search`、`file_search`、`computer_use`、`code_interpreter`、`hosted_shell`、`apply_patch`、`skills`、`mcp`、`tool_search`、`image_generation`

出典：OpenAI の GPT-6.1 Terra モデルページ。ホスト型ツールには Responses API が必要なので、新規の作業ではこちらを使用してください。

ステップ1：APIキーを取得する

OpenAI プラットフォームのダッシュボードでキーを作成し、請求設定を追加します。Terra に無料枠はありません。ChatGPT Plus または Pro プランでは ChatGPT Work と Codex 内で Terra を利用できますが、APIキーは提供されません。GPT-6.1 Terra は無料かどうかに関するガイドで、その違いを説明しています。

以下の例から読み取れるように、環境変数にエクスポートします：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

レート制限は利用ティアによって異なります。モデルページには、Build ティアで毎分5,000リクエストと100万トークン、Launch で10,000と400万、Grow で15,000と4,000万と記載されています。

ステップ2：最初のリクエストを送信する

curl で Responses API に対して：

curl https://api.openai.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "reasoning": { "effort": "low" },
    "input": "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences."
  }'

公式 SDK を使った Python の場合：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    input="Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
)

print(response.output_text)
print(response.usage)

Node の場合：

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-terra",
  reasoning: { effort: "low" },
  input: "Summarize the difference between PUT and PATCH in two sentences.",
});

console.log(response.output_text);
console.log(response.usage);

最初から usage を出力しましょう。入力、キャッシュ済み、出力の各トークン数がわかり、推論トークンは出力として課金されます。

ステップ3：推論エフォートを選ぶ

Terra は6段階のエフォートをサポートしています。デフォルトは medium です。

エフォート	用途
`none`	分類、抽出、整形；決定論的な出力
`low`	短い回答、単純なツール呼び出し、ほとんどのチャット形式の作業
`medium`	デフォルト；一般的なコーディングとエージェントのステップ
`high` / `xhigh`	より難しい多段階推論
`max`	ベンチマーク用の設定；最も難しいタスク向けで、最も遅く高コスト

特に注目すべき点が2つあります。

none がサポートされています。 GPT-6.1 Sol ではこれが削除されたため、これが両者の実用的な違いの1つです。OpenAI のコミュニティフォーラムのある開発者によると、reasoning.effort: "none" を指定すると Terra は再び temperature と top_p を受け付けるようになります。大量のデータにラベル付けや抽出を行うパイプラインでは、none が呼び出しあたりのコストを最小にし、再現性のある出力をもたらします。

改善が最も大きかったのは低エフォートです。 OpenAI の内部ファクト性テストでは、低エフォートにおける Terra のエラー率は GPT-5.6 Terra の53.6%から16.7%に低下しました。Artificial Analysis も、GPT-5.6 Terra に対する改善幅が max（6ポイント）よりも低いエフォートレベル（7〜13ポイント）の方が大きいと測定しています。許容できる品質を得るために GPT-5.6 Terra を high で動かしていたなら、同じ設定が必要だと決めつける前に、6.1 Terra で low や medium を試してみてください。

ステップ4：computer use を含むツールを使う

OpenAI はこのリリースを「より低価格で高速かつ高機能な computer use」を中心に売り込みました。computer use、web search、file search、その他のホスト型ツールは Responses API で利用できます。web search の呼び出しは次のようになります：

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    reasoning={"effort": "low"},
    tools=[{"type": "web_search"}],
    input="What changed in the latest OpenAPI Specification release?",
)
print(response.output_text)

関数呼び出しと構造化出力は、他の GPT-6 モデルと同様に動作します。tools で関数スキーマを定義するか、text format 設定で JSON スキーマを渡し、返ってきた内容を検証してください。実際のアプリに対する computer use をより詳しく見るなら、GPT-6 Astra computer use ガイドが Terra にも当てはまります。トークンあたりの価格は Astra の10分の1です。

ステップ5：コストを管理する

Terra の料金はすでに低く、さらに4つの設定で抑えられます：

プロンプトキャッシュは自動です。キャッシュ済み入力は100万あたり$0.05で、新規入力の$1と対比されます。安定した内容（システムプロンプト、ツールスキーマ、参照ドキュメント）はプロンプトの先頭に置きましょう。キャッシュ書き込みは、30分保持で100万あたり$1.25、12時間保持で$2.50です。GPT-6 プロンプトキャッシュガイドをご覧ください。
Batch は非同期ジョブのすべての料金を半額にします：入力$0.50、出力$2.50。OpenAI Batch API ガイドで全体的な流れを説明しています。
Flex は service_tier: "flex" を指定した通常のリクエストでも同じ半額を提供しますが、その代わりに応答が遅くなり、時折429が返ることがあります。
272Kのライン。 272K入力トークンを超えるプロンプトでは、リクエスト全体が入力とキャッシュの2倍、出力の1.5倍で課金されます。近い場合は、超えるのではなく取得したコンテキストを削るようにしましょう。

Fast モードは逆方向です。より速い応答と引き換えに、Standard 料金の2倍（入力$2、出力$10）になります。GPT-6.1 Terra 料金ガイドにすべての料金が1つの表にまとまっています。

gpt-5.6-terra からの移行

モデルIDの変更は1行です。その前後で確認すべき項目は次のとおりです：

料金。 入力は$2から$1、キャッシュ済み入力は$0.20から$0.05、出力は$12から$5に下がります。料金をハードコードしているコストダッシュボードや予算アラートを更新してください。
エフォート設定。 より低いエフォートで再テストしてください。品質の変化が最も大きかったのは low です。
知識カットオフ。 Terra は2026年6月1日です。古いカットオフを前提としたプロンプトや、日付に依存する期待値を持つテストは結果が変わる可能性があります。
出力の長さと形式。 新しいモデルは回答が長くも短くもなり得ます。usage.output_tokens と、固定形式を前提とするパーサーを確認してください。形式が重要な箇所では構造化出力を使いましょう。
速度。 OpenAI によると、Terra は Astra や GPT-6.1 Sol よりも平均で3倍以上速くタスクを完了します。遅いモデルに合わせたタイムアウトはそのままで問題ありませんが、長時間の待機を前提にしたリトライやポーリングのロジックは、今では無駄になる可能性があります。
Codex。 チームで Codex を使用している場合、Terra には Codex CLI 0.159.0 以降が必要です：codex -m gpt-6.1-terra。

OpenAI は GPT-5.6 Terra の廃止日を発表していないため、比較している間は両方を並行して動かせます。

コーディングエージェントに Apidog CLI で移行を証明させる

ステップ1〜6は、まさに手作業でやるべきではない種類の確認作業です。コーディングエージェントに Apidog CLI を使わせれば、テストを構築し、両方のモデルで実行し、何が変わったかを教えてくれます。

初回セットアップ：

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

次に、Claude Code、Codex、または Cursor に1つのプロンプトを与えます：

In Apidog project <id>, add POST https://api.openai.com/v1/responses as an endpoint.
Create a test case that sends my production prompt with model {{MODEL}} and reasoning
effort low, and asserts: status 200, output_text not empty, output matches our JSON
schema, usage.output_tokens under 3000. Run it with MODEL=gpt-5.6-terra and again with
MODEL=gpt-6.1-terra against the <env> environment, then compare tokens and failures.

エージェントは各スキーマを読み取り、ペイロードを検証し、ケースを2回実行します：

apidog cli-schema get endpoint-create
apidog endpoint create --project <id> --file endpoint.json
apidog cli-schema validate test-case-create --file case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> --env-var "MODEL=gpt-5.6-terra" -r cli,json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> --env-var "MODEL=gpt-6.1-terra" -r cli,json

OpenAI のキーは Apidog の環境に保管してください。Terra の実行が成功したら、-r junit で CI に追加しましょう。そうすれば、後からプロンプトやモデルを変更しても契約が黙って壊れることはありません。Apidog CLI CI/CD ガイドにパイプラインファイルがあり、Apidog CLI in Codex では Codex のセットアップを扱っています。

FAQ

GPT-6.1 Terra のモデルIDは何ですか？ gpt-6.1-terra です。スナップショットは1つで、それがデフォルトでもあります。

GPT-6.1 Terra は Chat Completions で動作しますか？ はい。Responses、Chat Completions、Batch をサポートしています。web search や computer use などのホスト型ツールには Responses API が必要です。

GPT-6.1 Terra で temperature を設定できますか？ コミュニティの報告によると、reasoning.effort: "none" なら可能です。他のエフォートレベルでは、サンプリング設定を送る前にモデルページを確認してください。

GPT-6.1 Terra は Realtime API をサポートしていますか？ いいえ。Realtime、Live、Assistants、ファインチューニングはサポートされていません。

GPT-6.1 Terra のレート制限は？ ティアによって異なります。Build の毎分5,000リクエスト・100万トークンから、Grow の15,000リクエスト・4,000万トークンまでです。

次のステップ

1つのエンドポイントでモデルIDを差し替え、より低いエフォートで再テストし、Apidog CLI でエージェントに2回の実行を比較させましょう。数値が問題なければ、展開してください。Terra と Sol のどちらが自分のワークロードに合うかわからない場合は、GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol をお読みください。

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