モデル詳細
GPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terraは、効率的な視覚推論、コンピュータ利用、および文章作成を目的として、2026年10月26日にリリースされたOpenAIの推論モデルです。テキストと画像を受け取り、テキストを返します。推論処理の負荷は設定可能で、ツール呼び出しワークロードはResponses APIを使用します。
モデル仕様
- モデル ID
-
gpt-6.1-terra
- コンテキスト長
- 1.05M
- 最大出力
- 128K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-10
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
段階料金
単位: /1M Tokens
| ティア | 入力 /1M Tokens | 出力 /1M Tokens | キャッシュ読み取り /1M Tokens | キャッシュ書き込み /1M Tokens |
|---|---|---|---|---|
| standard Length ≤ 272K | $1.0000 | $5.0000 | $0.0500 | $1.2500 |
| long_context Length > 272K | $2.0000 | $7.5000 | $0.1000 | $2.5000 |
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
マルチモーダルモデル、入力：テキスト、画像、出力：テキスト
GPT-6.1 Terra はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,050,000 トークン、1 回の最大出力は 128,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
1,050,000 context、出力上限 128,000
GPT-6.1 Terra の採用前に、入力が 272,000 トークンを超えると上位の料金帯に切り替わります、標準入力は $1／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2026-06-01、2026-10-26 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
GPT-6.1 Terra は同じ経路でツール呼び出しと構造化出力に対応
ツール呼び出しと構造化出力も同じ経路で利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で GPT-6.1 Terra を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-6.1-terra に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
GPT-6.1 Terraは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
GPT-6.1 Terraは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
GPT-6.1 Terraはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
GPT-6.1 Terraは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
GPT-6.1 Terraはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してGPT-6.1 Terraを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合（最大100%）
09
FAQ
GPT-6.1 Terraの記録結果：aa_intelligence_index 48.0；aa_intelligence_index 45.0；aa_intelligence_index 44.0。ベンチマーク順位はあくまで大まかな目安です。タスクの形状やプロンプトのスタイルによって順位が変動するため、確定する前に候補モデルに対して独自のプロンプトを実行してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。