GPT-6.1 Terra vs GPT-6.1 Sol：同じプロンプトを 12 回実行した比較

TL;DR

• 大量処理やコスト圧縮なら GPT-6.1 Terra：単価は Sol の半額（$0.25 / $1.25 対 $0.50 / $2.50）で、構造化抽出のような短いタスクでは 1 回あたりのコストがちょうど半減する。
• 速い応答が必要なら GPT-6.1 Sol：同じ 6 回のタスクで、Sol は毎回 Terra より先に完了した。
• 両モデルはすでに HiAPI で提供中。同じキー、同じインターフェースで、model を変えるだけで切り替えられる。Terra モデルページを開くとすぐ試せる。

ひと目でわかる比較

	GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
モデル ID	gpt-6.1-terra	gpt-6.1-sol
入力 / 出力（100 万トークンあたり）	$0.25 / $1.25	$0.50 / $2.50
キャッシュ読み取り	$0.0125	$0.025
推論レベル	none、low、medium、high、xhigh、max	low、medium、high、xhigh、max
推論をオフにできるか	できる（none）	できない。最低は low
コンテキスト / 最大出力	1.05M / 128K	1.05M / 128K
インターフェース	Responses（デフォルト）、Chat Completions	Responses（デフォルト）、Chat Completions

HiAPI の価格、2026 年 10 月 29 日確認。

同じプロンプトを両方で 1 回ずつ実行

3 問とも medium レベルを使い、中国語と英語でそれぞれ 1 回ずつ、Terra と Sol で各 1 回実行し、合計 12 回。

問題	言語	Terra コスト / 所要時間	Sol コスト / 所要時間
顧客メールから注文を抽出	中国語	$0.0003 / 11 秒	$0.0006 / 9 秒
顧客メールから注文を抽出	英語	$0.0003 / 23 秒	$0.0006 / 7 秒
コードのバグを探す	中国語	$0.0033 / 56 秒	$0.0035 / 42 秒
コードのバグを探す	英語	$0.0019 / 70 秒	$0.0031 / 48 秒
商品のセールスコピーを書く	中国語	$0.0019 / 59 秒	$0.0010 / 21 秒
商品のセールスコピーを書く	英語	$0.0009 / 20 秒	$0.0008 / 13 秒

コストがいつも半減するわけではない。中国語のセールスコピーの問題では、Terra は 1,411 個の推論トークンを使い、Sol は 293 個だけだったため、Terra のほうが高くついた。単価が半額でも、実際のコストはモデルが今回どれだけ考えたかによる。

第 1 グループ：顧客メールから注文を抽出（厳密な JSON）

以下の顧客メールから注文情報を抽出してください。

メール：こんにちは、先週の火曜日（10 月 20 日）に注文しました。注文番号は HX-20481 で、ダークグレーのフーディー L サイズを 2 枚と、黒のスポーツパンツ M サイズを 1 本購入し、合計 ¥586 支払いました。今日届いた商品を確認したところ、フーディーがライトグレーでした。パンツは問題ありません。フーディー 2 枚をダークグレーに交換したいです。在庫がなければ返金してください。電話番号は 138-0000-1234 で、午後に連絡していただけると助かります。——王さん

リクエストには同じ JSON schema（注文番号、日付、商品、金額、問題、要望、電話、連絡時間）を含め、両方とも有効な JSON を返した。

GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
"color":"ダークグレー（ライトグレーが届いた）"	"color":"ダークグレー"
"requested_action":"フーディー 2 枚をダークグレー L サイズに交換。在庫がなければ返金。"	"requested_action":"フーディー 2 枚をダークグレーに交換。在庫がなければ、フーディー 2 枚の代金を返金。"
その他のフィールド：HX-20481、10月20日、¥586、138-0000-1234、午後	その他のフィールドは完全に同じ

目に見える違い：注文番号、金額、電話、連絡時間は両方とも一字一句同じ。Terra は「届いた色」を color フィールドに入れてしまい、DB 登録前に一手間クリーニングが必要。Sol の color は注文した色だけを書き、問題は issue に置いている。英語版では両方のフィールド値が完全に一致した。

第 2 グループ：商品のセールスコピーを書く

以下のパラメータに基づいて、タオバオ商品詳細ページのセールスコピーを書いてください：セールスポイント 3 つ、それぞれ 25 文字以内、さらに 15 文字以内のタイトルを 1 つ。「極致」「頂級」のような言葉は使わないこと。

パラメータ：ポータブルジューサーカップ、容量 380ml、USB-C 充電、満充電で 15 杯分搾れる、6 枚の 304 ステンレス刃、カップ本体は Tritan 素材、重さ 420g、IPX7 防水で丸ごと洗える。

GPT-6.1 Terra	GPT-6.1 Sol
タイトル： ポータブルジューサーカップ、いつでも搾りたて	タイトル： 新鮮さをいつも手元に
380ml Tritan カップ、420g の軽量ポータブル設計	380ml の随身カップ、Tritan カップ本体はわずか 420g
USB-C 充電、満充電で 15 杯分搾れる	USB-C で手軽に充電、満充電で 15 杯分搾れる
6 枚の 304 ステンレス刃、IPX7 防水で丸ごと洗える	6 枚の 304 ステンレス刃、IPX7 防水で丸ごと洗える

目に見える違い：両方とも文字数を守り、禁止語も使っていない。Terra のタイトルはカテゴリを直接書いており検索向き。Sol のタイトルはスローガン寄り。

第 3 グループ：コードのバグを探す

お題は 3 つのバグを仕込んだ Python：可変デフォルト引数、ページングのスライスで 1 件少ない、空リストでのゼロ除算。両方ともすべて見つけ、さらにリストが外部と共有される問題も指摘した。違いは順序と観点：

• Terra は「平均価格の分母が間違っている」を 1 位に直接置き、総件数で計算すべきだと断定。
• Sol はまず分母が正しいかは業務が「注文あたり平均」か「商品あたり平均」かで決まると説明し、両方の書き方を示してから影響度順に並べた。

直接的な結論が欲しいなら Terra の書き方が楽。要件自体に曖昧さがある場合は、Sol が曖昧さを先に提示する。

シーン別の選び方

• 一括抽出、分類、タグ付け：Terra を選ぶ。1 回あたりのコストは Sol の半額。
• 推論をオフにして最速・最安のバッチ処理をしたい：Terra を選ぶ。none モードがあるのは Terra だけ。
• ユーザーがオンラインで返答を待つ対話、カスタマーサポート：Sol を選ぶ。今回の 6 問はすべて先に完了した。
• コードレビューや要件分析のような長い回答：コストはほぼ同じ。直接的な結論が欲しいか、前提を明確に列挙したいかで選ぶ。
• 迷ったとき：まず Terra で一批を実行し、結果を抜き取り確認。不満なら Sol に回す。

切り替えコスト

両モデルは同じ HiAPI キー、同じ POST /v1/responses インターフェースを使い、リクエストボディは model の 1 フィールドだけ変える。唯一注意すべきは推論レベル：Sol には none がないため、Terra から切り替える際、reasoning.effort が none なら low に変更する。

{"model": "gpt-6.1-sol", "input": [...], "stream": true, "store": false, "reasoning": {"effort": "low"}}

よくある質問

Terra は Sol の安価版ですか？

価格は半額で、能力範囲はほぼ同じ：同じ 1.05M コンテキスト、厳密な JSON とツール呼び出しも同様にサポート。Terra には none モードがもう 1 つあり、Sol は今回のテストでより速く応答した。

毎回のタスクで必ず半額になりますか？

いいえ。短い構造化タスクではほぼ半減するが、回答が長く推論の多いタスクでは、モデルが今回どれだけ推論トークンを使ったかによる。本文の中国語コピーの問題では Terra のほうが高かった。

混在して使えますか？

はい。同じキーで両方呼び出せるので、タスクごとにルーティングすればよい。

価格の詳細は GPT-6.1 Terra API 価格、導入コードは GPT-6.1 Terra API 導入ガイド を参照。上記の注文メールのプロンプトをコピーし、Terra モデルページを開くに貼り付けて一度試してみよう。