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大規模言語モデルArtificial Analysis掲載日時: 2026年10月27日 4:00

GPT-6.1 Terra、前モデル半額以下に

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GPT-6.1 Terra、前モデル半額以下に

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    OpenAIはGPT-6.1 Terraを発表した。価格は入力/出力100万トークンあたり1ドル/5ドルで、GPT-5.6 Terraの2ドル/12ドルから引き下げ。

  2. なぜ重要か

    前モデルの半額以下なら同じ予算でより多く使え、未知の質問への推測率が従来の88%から38%に下がり、誤答がエンドユーザーに届きにくくなる。

誰に効くかOpenAIモデルで顧客向けアシスタントや文書Q&Aを構築するチームは、幻覚の50ポイント低下とおおむね半額のトークンコストを得られる。信頼できる回答の導入コストが下がる可能性がある。

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背景と解説

GPT-6.1 TerraはGPT-5.6以来となるTerraクラスのモデルで、価格の変化は急だ。トークンあたり半額以下となり、キャッシュ書き込みは100万トークンあたり1.25ドルと半減、キャッシュ入力は従来の4分の1になった。この構造はコンテキストを繰り返し再利用するワークロードに向く。

最大の行動変化はAA-Omniscienceにある。答えを持たない時の推測率がGPT-5.6 Terraの88%から38%に下がった。この低下と同時に精度は2ポイント向上しており、より多くの質問に正答しつつ、回答を控える頻度も増えた。Terminal-Bench 4.0では約20ポイント向上し、最大エフォート設定のGPT-6.1 Solに匹敵する。

コスト効率はエフォート設定によって異なる。低・中エフォートはIntelligence対Costでパレート最適だが、最大エフォートはフロンティアの後方に位置し、Intelligence IndexでGPT-6.1 Solを4ポイント下回る一方、GPT-6 Lunaを10ポイント上回る。Coding Agent Indexではxhighと低エフォートの設定がコスト効率のフロンティア上にある。

よくある質問
GPT-6.1 TerraはGPT-5.6 Terraよりどれだけ安いのか?
価格は入力/出力100万トークンあたり1ドル/5ドルで、GPT-5.6 Terraの2ドル/12ドルに対して半額以下だ。キャッシュ入力は100万トークンあたり0.05ドルで、従来は0.20ドルだった。
幻覚率はどう比較できるのか?
GPT-6.1 TerraはAA-Omniscienceで答えが分からない時に38%の確率で推測する。GPT-5.6 Terraは88%だった。同じベンチマークの精度は2ポイント上昇した。
Coding Agent Indexでの性能は?
Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0で48を記録。GPT-6.1 Sol(54)を6ポイント下回り、GPT-6 Luna(31)を17ポイント上回る。
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