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GPT-6.1 Terra の API 価格：100万トークンあたり入力 $1、出力 $5

OpenAI の新しい GPT-6.1 Terra の価格が20ステップのエージェントタスクに何をもたらすかを、旧 GPT-5.6 Terra の価格とより安いモデルと並べて解説します。

投稿者: CheapTokens Team公開日 読了時間 5 分

カバー：GPT-6.1 Terra の API 価格を GPT-5.6 Terra と比較
このページの内容
  1. 価格ページで変わったこと
  2. 20ステップのエージェントタスクにかかるコスト
  3. どのモデルをどの仕事に
  4. 自分のタスクで試す

GPT-6.1 Terra は OpenAI の API 価格ページに 入力 100 万トークンあたり $1.00、出力 100 万トークンあたり $5.00 で掲載されています（2026年10月27日時点）。従来の Terra である GPT-5.6 Terra は同じページに $2.00 と $12.00 で掲載されています。コーディングエージェントが GPT-5.6 Terra で動いているなら、GPT-6.1 Terra に移すことで同じタスクの請求額がほぼ半減します。以下では、典型的なエージェントタスクでどれだけ下がるか、そしてより安いモデルでどこまで行けるかを見ていきます。

価格ページで変わったこと#

GPT-6.1 Terra は OpenAI の価格ページ（2026年10月27日時点）に API ID gpt-6.1-terra で掲載されています。入力は旧価格の半分に下がりました。出力は $12.00 から $5.00 になりました。この2つ目の数字は見た目以上に重要です。エージェントは大量に書き込み、出力こそが高くつく側だからです。

ただし、ページには複数の行があり、間違った行を選ぶのが請求書で驚く最も簡単な方法です：

ペアを合わせる

価格ページの各ティアを料金に対応させる

  • 標準、入力 272K トークンまで100万あたり入力 $1.00、出力 $5.00
  • 入力 272K トークン超100万あたり入力 $2.00、出力 $7.50
  • バッチ / Flex100万あたり入力 $0.50、出力 $2.50
  • Fast100万あたり入力 $2.00、出力 $10.00

キャッシュされた入力は標準ティアで 100 万あたり $0.05 として別途掲載されており、エージェントの各ステップが同じ長いプレフィックスを再送する場合に役立ちます。この記事の残りでは標準ティアとキャッシュなしを使うので、数字を簡単に再計算できます。

GPT-5.6 Terra と GPT-6.1 Terra の API 価格を並べて比較
100万トークンあたりの価格、標準ティア。出典：OpenAI 価格ページ、2026年10月27日。

20ステップのエージェントタスクにかかるコスト#

エージェントが1つのチケットを20ステップで解決するとします。各ステップではタスク、開いたファイル、これまでのツール結果を送信し、平均で約30,000入力トークン、そして約1,500トークンを書き戻します（計画、パッチ、コマンド）。これは一見普通の仮定ですが、エージェントを高くするのはまさにこれです。入力は毎ステップ再送されます。（この部分が初めてなら、AI エージェントがなぜこんなに多くのトークンを使うのかで詳しく説明しています。）

すると1タスクは 20 × 30,000 = 600,000 入力トークンと 20 × 1,500 = 30,000 出力トークンになります。各ステップは 272K のラインをはるかに下回るので、標準料金が適用されます。

  • GPT-6.1 Terra：入力 0.6 × $1.00 = $0.60、出力 0.03 × $5.00 = $0.15、1タスクあたり $0.60 + $0.15 = $0.75。
  • GPT-5.6 Terra：入力 0.6 × $2.00 = $1.20、出力 0.03 × $12.00 = $0.36、1タスクあたり $1.20 + $0.36 = $1.56。

これをスケールさせましょう。このようなタスクを1日に100件こなすチームは、新モデルで 100 × $0.75 = 1日 $75、旧モデルで 100 × $1.56 = $156 を支払います。実際の削減であり、コードの変更はモデル ID だけです。

当社が提供するモデルで同じタスクを、実際の価格で（1ステップは入力30,000・出力1,500、×20ステップ）：

モデル リクエストあたり 20 リクエスト OpenRouter、20 リクエスト
GLM-5.3-Flash $0.00066 $0.0132 $0.0271
DeepSeek-V4-Flash $0.0006 $0.012 $0.0332
MiniMax-M2.7 $0.0017 $0.0345 $0.216

リクエストあたり 30,000 入力トークンと 1,500 出力トークン。100万トークンあたりの価格は現行のもので、当社の料金体系に合わせて変動します。OpenRouter 列は同じワークロードの参考価格を示しています。

タスク全体で、DeepSeek-V4-Flash は $0.012、GLM-5.3-Flash は $0.0132、MiniMax-M2.7 は $0.0345 になります。表にはそれぞれの OpenRouter 価格も示しており、入力と出力を合計すると、CheapTokens の方が安い側です。

パイプライン全体を移す前に、自分のチケットをいくつか候補モデルに送り、usage ブロックのトークン数と上の表を比較してください。

どのモデルをどの仕事に#

価格の下落に引かれて Terra を検討しているなら、まず自分のループが実際に何を必要としているかを問いましょう。長い履歴、長い回答、厳しい予算：これらは3つの異なる仕事であり、それぞれにモデルがあります。

ケースを選ぶ

自分の仕事に最も近いものを選ぶ

長いコーディングエージェントループ

DeepSeek-V4-Flash を選びましょう。380K のコンテキストを持ち、1回答あたり最大 32,768 出力トークンを書き、1日のどの時間帯でも同じコストです。多くのファイルを読み、その後大きなパッチを書くエージェントに適しています。

日常のコーディングとチャット

GLM-5.3-Flash を選びましょう。390K のコンテキストを持ち、最大 8,192 トークンを回答し、同じトークンなら合計で OpenRouter より安いです。

厳しい予算でのエージェント作業

MiniMax-M2.7 を選びましょう。180K のコンテキストを持ち、最大 8,192 トークンを回答し、同じトークンなら合計で OpenRouter より安いです。

3つとも1つの残高の背後にあり、OpenAI と Anthropic の両方の API に対応しているので、切り替えはモデル ID の1行変更だけです。

自分のタスクで試す#

実際のプロンプトの1つをより安いモデルに送り、回答の usage ブロックを読んでください。正確な入力トークンと出力トークンがわかり、上で仮定した入力30,000・出力1,500のステップと比較できます。リクエスト例（コピーすべきはアドレスとモデル ID です。キーは環境変数に保持してください）：

bash
curl https://api.cheaptokens.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CHEAPTOKENS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a unit test for a function that parses ISO dates."}],
    "max_tokens": 800
  }'

完全なセットアップは CheapTokens のドキュメントに、最新の価格表は価格ページにあり、AI エージェントのコストを見積もる方法では、自分のログをこの記事の出発点である2つの数字に変える方法を示しています。

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