GPT-6.1 Terra と GPT-6.1 Sol：どちらの OpenAI モデルを選ぶべきですか？

GPT-6.1 Terra と GPT-6.1 Sol は、大規模なコンテキストウィンドウ、画像理解能力、主要な Responses API ツールへのアクセスを共有しています。しかし、価格設定と位置づけは異なります。Terra は高速な視覚的推論、正確なコンピュータ使用、明確な文章作成に重点を置いています。Sol は複雑な専門業務を対象としており、OpenAI のフラッグシップモデル Astra に近い性能を持ちながら、Astra よりも低価格です。

したがって、実際の意思決定は具体的なワークロードに応じて行う必要があります。各リクエストがより高価なモデルを使用すべきだと仮定するのではなく、タスク成功率の実測結果に基づいて選択すべきです。

クイック比較

| 地域 | GPT-6.1 Terra | GPT-6.1 Sol | | モデル ID | gpt-6.1-terra | gpt-6.1-sol | | 公式な位置付け | 視覚的推論、コンピュータ使用、明確な文章作成 | 複雑な作業はAstra性能に近い | | コンテキストウィンドウ | 1,050,000 トークン | 1,050,000 トークン | | 最大出力 | 128,000 トークン | 128,000 トークン | | 知識截止日 | 2026年6月1日 | 2026年4月30日 | | 標準入力価格 | 100万トークンあたり1ドル | 100万トークンあたり2ドル | | 標準出力価格 | 100万トークンあたり5米ドル | 100万トークンあたり10米ドル | | 推論強度 | なしから最高 | 低から最高 | | デフォルトの努力 | 中程度 | 中程度 | | 画像入力 | 対応 | 対応 | | ネイティブ音声・動画入力 | 非対応 | 非対応 | | ファインチューニング | 非対応 | 計画前に現在のモデルページを確認してください |

表中の価格は、現在の標準テキストトークン料金に基づいています。長いコンテキスト倍率、キャッシュ、高速モード、地域処理、ツール、画像トークンにより、最終的な請求額が変わる可能性があります。

Terra がより適している分野

標準テキストトークンに関しては、Terraは両者のうちでより経済的な選択肢です。現在の定価では、未キャッシュの入力と出力のコストはいずれもSolの半分です。ワークフローが大量のスクリーンショット、製品記録、視覚品質チェックの指示、または通常のライティングタスクを処理する場合、これは特に重要です。

また、reasoning.effort: "none" もサポートしており、Sol はこれをサポートしていません。このオプションは、多段階の推論を必要とせず、レイテンシに敏感なタスクに適しています。ただし、OpenAI は推論の強度を汎用的な品質修正手段としてではなく、評価変数として使用することを推奨しています。画面の読み取り、単純な視覚分類、制約のあるコンピュータ操作、簡潔な改訂作文を行う際には、Terra が最初にテストすべきモデルです。

Terra を使用するシナリオを検討する：

• 製品写真のマッチングとカタログチェック。
• インターフェースと活動素材の審査。
• 画面ベースのワークフロー、操作は制御される。
• 高容量画像からテキストへの抽出および検証。
• 明確な操作概要と改訂ブリーフィング。

太陽はより高い価格を正当化できるかもしれない

Sol は、より複雑な作業を処理するために位置づけられており、Astra よりも低いコストで Astra に近いパフォーマンスを提供します。継続的な推論、曖昧な要件、より深い計画、または困難なコーディングやエージェント作業に成功が依存する場合、それはより強力な候補となります。

正しい比較は「Terraはこの質問に答えられるか？」ではない。両モデルとも幅広い専門タスクを処理できる。問うべきは、Solがその高いトークン価格と可能性のある長い推論時間を相殺するほど、受容率を十分に向上させるかどうかだ。

まず、Sol を以下の用途に使用することを検討してください：

• 困難な多段階分析、証拠が不完全または相互に矛盾している。
• 複雑なコーディングやデバッグ作業。
• より深い判断を要する長期的な専門的成果物。
• 品質計画が主導する単一トークンコストのエージェントワークフロー。
• 高価値な意思決定は、品質のわずかな向上でも大きな価値を持つ。

ビジュアルとコンピュータの使用

両方のモデルはテキストと画像の入力をサポートし、Responses APIを通じてコンピュータ使用機能を実現します。Terraの製品ポジショニングは、視覚的推論と正確なコンピュータ使用に明確に焦点を当てていますが、これによって画面ベースのすべてのタスクでSolより優れているとは言えません。

優れた評価には、簡単な例と難しい例の両方を含めるべきである：密集したダッシュボード、小さなコントロール、重なり合うウィンドウ、馴染みのないレイアウト、そして誤解を招くテキストを含む画面。テストフレームワークは利用可能な操作を制限し、重要なステップでは承認を求め、重要な変更のたびに状態を検証すべきである。

コスト例

ある月のワークロードが2000万の未キャッシュ入力トークンと200万の出力トークン（標準モード）を使用し、ツールと画像の費用は含まれていないと仮定します。

• Terra：20 × $1 + 2 × $5 = $30。
• 合計：20 × $2 + 2 × $10 = $60。

これは意味のある差ですが、トークン計算は総コストの一部に過ぎません。Terraがより多くのリトライ、より多くの人手による確認、または許容可能な基準に達するためにより長い出力を必要とする場合、表面上の節約は減少します。逆に、通常のビジュアル作業をTerraに割り当て、Solをアップグレード処理に残すことは、単一のモデルですべてのタスクを処理するよりも効率的かもしれません。

実用的なルーティング戦略

3つの階層戦略から始め、恒久的に単一のモデルを選択するのではなく：

1. 限られた視覚チェック、画面の解釈、および通常のライティングを、低または中程度の労力でTerraに送信します。
2. 同じタスクでより多くの推論が必要だが、依然として視覚が中心となる場合、より高度なTerraワークにアップグレードする。
3. ぼやけた、高価値、または繰り返し失敗するケースをSolにルーティングし、修正後の結果を比較します。

入力カテゴリ、モデル、努力度、遅延、トークン使用状況、審査者の決定及び拒否理由を記録する。十分な代表的な事例を収集した後、ルーティングルールはモデルの評判ではなく証拠に基づいて策定できる。

どのモデルがクリエイティブ制作に適していますか？

ストーリーボードのレビュー、参考比較、ビジュアル品質チェック、制作ノートの作成において、Terraは妥当な出発点です。複雑なナラティブ診断（長編脚本や制作バイブルにおける相反するキャラクターの動機の調整など）には、Solを試す価値があるかもしれません。どちらのモデルもネイティブな動画生成ツールではありません。画像や動的なコンテンツの作成には、適切な生成ツールが必要です。

意思決定チェックリスト

以下の回答のほとんどが「はい」の場合、Terraを選択してください：

• このタスクは主に画像、画面、または明確な操作テキストを対象としていますか？
• タスクは定義・検証可能か？
• 容量によってトークンコストが重要になるのでしょうか？
• 困難なケースはエスカレーション処理が可能ですか？

以下の要素がより重要である場合は、Solを選択してください：

• このタスクは曖昧な証拠に対してより深い判断を必要としますか？
• 失敗のコストはトークン価格の差よりも高いか？
• このワークフローには複雑な計画やコーディングが含まれますか？
• 実際の評価では、Solを使用した場合の受け入れ率が高いかどうか表示されますか？

よくある質問

GPT-6.1 Sol は常に Terra より正確ですか？

OpenAIはSolを複雑な作業により適したものとして位置づけているが、どの単一モデルもすべてのワークロードで勝てるわけではない。チームは自社の画像、指示、ツール呼び出し、受け入れ基準に基づいて、両者を比較すべきである。

Terra と Sol は同じコンテキスト長を使用できますか？

彼らの現在のモデルページには、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと128,000トークンの最大出力が記載されており、両方が適用されます。272,000トークンを超える入力トークンのリクエストは、各モデルページに記載されている長いコンテキストの価格ルールに従います。

チャット補完機能を使用してツール呼び出しを行うことはできますか？

OpenAIの現在のガイドラインでは、Terraを使用したツール呼び出しにはResponses APIが必要であるとされています。Solもツール呼び出しにResponses APIを使用しています。古いエンドポイントの前提に基づいて構築する前に、デプロイメントドキュメントを参照してください。

おすすめ

Terraから始まり、視覚的でスクリーンベースかつシンプルなプロフェッショナルワークフローに適しています。より深い推論や繰り返しの審査が必要な場合には、Solをアップグレードモデルとして追加します。最も強力なアーキテクチャは、万能な勝者ではなく、トレードオフを考慮したルーターであることが多いです。