【ChatGPT最新アップデート】GPT-6.1 Terraとは？Solの半額モデルで請求書入力を比較してみた

「安いモデルに任せて、仕事の精度は落ちないのか？」

OpenAIが2026年10月26日に公開した「GPT-6.1 Terra」は、そんな疑問を確かめたくなるモデルです。画像や画面の理解、PC操作、自然な文章作成を特徴とし、APIの標準料金はGPT-6.1 Solの半額に設定されています。

今回は、架空の請求書を読み取り、テスト用の入力画面に転記する作業で、Terra・Sol・Astraを比較しました。

結果は、3モデルとも入力内容はすべて正解。今回の環境では、Terraが最も短い時間で10件を処理しました。

ただし、検証したのは英文の模擬請求書と専用フォームです。何を試し、どこまで分かったのかを、料金や使い分けと合わせて紹介します。

※製品情報・検証日は2026年10月27日です。

GPT-6.1 Terraとは？画像を読み、画面を操作し、文章を書くモデル

OpenAIはTerraを、画像を理解して考える力、正確なPC操作、明快で自然な文章作成を備えた、速く効率的なモデルとして紹介しています。

公式に挙げられている用途には、商品写真とカタログ情報の照合、技術図面の読み取り、アプリ画面での操作、文章の下書き・修正があります。出典：Terra公式仕様

画像の内容を説明してもらうだけでなく、読み取った情報を使って次の作業まで進めてもらう。そうした仕事で、利用を検討しやすいモデルです。

API料金はSolの半額。ただし、仕事1件の費用とは別

3モデルのAPI標準料金は、次のとおりです。

出典：Terra公式仕様、Sol公式仕様、Astra公式仕様

同じ量の入力・出力で比較すれば、Terraのトークン料金はSolの半分です。

ただし、仕事を終えるまでに使うトークン数や、ツール利用、再試行の回数は変わります。「単価が半額」と「仕事1件の総費用が半額」は分けて考える必要があります。

また、この表はAPIの料金です。ChatGPT WorkやCodexの月額料金・利用枠を示すものではありません。今回の検証では、実際のAPI課金額は測定していません。

請求書10件を、3モデルでそれぞれ3回処理

今回検証したのは、請求書画像を見ながら、ブラウザの入力フォームに転記する作業です。

使用したモデルは、GPT-6.1 Terra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra。推論設定はいずれも「medium」を指定しました。

請求書は架空の英文書類10種類で、通貨は日本円。転記する項目は次の7つです。

• 取引先名
• 請求書番号
• 請求日
• 支払期限
• 税抜金額
• 消費税額
• 税込金額

標準的な書類のほか、項目の順序を変えたもの、小さい文字、過去の請求情報が併記されたものも用意しました。

さらに、請求書番号の一部を隠した書類と、支払期限が記載されていない書類を加えています。この2件は、分からない情報を推測せず「要確認」とすることを正解にしました。

各試行は、会話履歴を引き継がない新しいエージェントで実施。画像はスクリーンショットから読み取り、入力欄の操作にはフォームのラベルを利用しました。正解データは渡していません。

同じ10種類を各モデルで3回ずつ処理したため、合計は延べ90件です。異なる90種類の請求書を試したわけではありません。

結果：正確さは同点、入力時間はTerraが短かった

1件につき7項目すべてが正解と一致した場合を「成功」として採点しました。「要確認」にすべき項目を適切に扱えたかも含みます。

3回それぞれの所要時間も示します。

計測区間は、テストページの読み込み開始から、10件目の入力保存までです。画像の読み取り、推論、画面操作、ツールや通信の待ち時間を含みます。

APIそのものの応答速度や、文章の生成速度を測った数字ではありません。 また、試行には並行実行が含まれ、共有環境の影響を分離していません。今回の結果だけで、あらゆる仕事での速度順位までは判断できません。

注目したのは「分からない情報を埋めなかった」こと

今回、3モデルとも、番号の一部が隠れている請求書を「要確認」としました。支払期限が未記載の書類でも、日付を補って入力することはありませんでした。

転記作業では、欄がすべて埋まっていても、その中身が推測なら確認の負担が増えます。今回の条件では、3モデルとも「読めた情報」と「確認が必要な情報」を区別できました。

一方、操作がすべて一度で通ったわけではありません。

Terraは各試行の最初に、合計欄を指定する操作が別の入力欄にも一致するエラーに遭遇しました。その後、自力で指定方法を修正し、保存まで完了しています。この修正時間も、結果の所要時間に含めています。

入力結果だけでなく、途中でつまずいても作業を続けられるかを見ることも、実務では大切です。

この結果から、Terraをどんな仕事で試す？

今回分かったのは、今回用意した定型転記では、TerraもSol・Astraと同じ正解に到達したということです。

画像から情報を読み、対応する欄へ入力するような、手順と正解が明確な仕事では、Terraを最初に試す理由があります。API単価も低いため、実際の業務で必要な精度を満たせるなら、選択肢になりそうです。

ただし、今回は勘定科目の判断、取引先の照合、重複請求の検出、仕訳の作成までは試していません。これらは今回の転記とは異なる難しさがあります。

公式の位置づけも踏まえると、使い分けの出発点は次のようになります。

この使い分け全体を今回実証したわけではありません。自分の仕事で比べる際の目安です。出典：公式モデル選択ガイド

どこで使える？ChatGPT WorkとCodexが対象

GPT-6.1 Terraは、ChatGPT WorkとCodexで提供されています。公式案内の対象プランはPlus、Pro、Business、Enterprise、Eduで、通常の「Chat」では利用できません。

ChatGPTのデスクトップアプリやWeb版Workでは、「Advanced」のモデル一覧から選ぶ案内になっています。利用できるモデルや操作機能は、プラン、利用環境、管理者設定などによって変わります。出典：ChatGPT公式アップデート

なお、今回の比較はCodexの検証用エージェントで実施したものです。ChatGPT Workの製品画面で同じ所要時間になることを示すものではありません。

導入前に、自分の書類でも確かめたい

今回の請求書は、英語の活字で作った単一ページの合成画像です。日本語、手書き、傾いたスキャン、複数ページ、複数税率の書類は検証していません。市販の会計ソフトへの入力や、登録・支払の確定も対象外です。

そのため、結果の100％を、そのまま実務の成功率と考えることはできません。

実際に導入するなら、普段扱っている書類を使い、入力結果に加えて、人が確認・修正する時間まで比べてみてください。

今回の検証では、定型的な転記でTerraを試す価値が見えました。次に確かめたいのは、自分の業務でも、その正確さと速さが再現するかです。