GPT-6.1 Terra の computer use でできること
GPT-6.1 Terra は、AI にソフトウェアを速く、無理のないコストで操作させたい場合に試す価値があります。画面を読み、次の行動を判断し、接続したツールでクリック、入力、スクロール、アプリの切り替えを行います。OpenAI は請求書入力、フォーム記入、動画編集、技術図面の処理を例示しています。成果は操作手順の説明ではなく、実際に変更された画面や保存されたファイルです。
注目すべき数字は、Agents' Last Exam でのタスク完了が GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol より 3 倍以上速いという OpenAI の発表です。標準 API の入力・出力単価も Sol の半額です。ただし、すべての作業が 3 倍速くなる、人間を全面的に上回る、という意味ではありません。
u/ExplanationSenior104 は、Codex の一部タスクが約 1 分で終わり、Sol より待ち時間が短かったと報告しています。入力条件を統一した実験ではありません。本稿では図面品質の低下や文書作業の中断という報告も確認し、最後に Tabbit Browser での評価方法を示します。
要点
Terra が視覚理解と行動選択を担い、接続したブラウザーやデスクトップ環境が実行します。
公式の速度比較は専門的なコンピューター作業の結果で、人間との比較や毎秒トークン数ではありません。
2026 年 10 月 27 日確認の標準短文脈 API 料金は、100 万トークン当たり入力 $1、キャッシュ読み取り $0.05、出力 $5 です。
確認済みの表や保存済み下書きなど、完了条件が明確な作業から始めます。
人の確認、再試行、修正にかかる時間も含めて判断します。
全体的な選び方は Terra レビュー、料金詳細は Terra 料金ガイド、関連資料はモデルページ (English)にあります。本稿の対象はソフトウェア操作です。
なぜ速さが選択を変えるのか
自分で入力するより AI に任せる方が遅ければ、委託の手間が増えます。実行が速くなると、バックグラウンド処理だけでなく、その場で待つ対話的な支援も使いやすくなります。
BestBlogs に掲載された a16z の対談では、OpenAI の Ari Weinstein と James Sun が、API のない既存ソフトでも画面を通じて操作できる点を説明しています。当時の製品は平均的な利用者より速く、熟練者の速さにも近づいているという見解です。予定表の招待、Sentry ログ、調達、会計照合などが例に挙がっています。
この対談は主に GPT-6 Astra と当時の OpenAI 製品についての話です。Terra と人間の条件をそろえた比較ではありません。BestBlogs の編集要約と文字起こしにはアクセスでき、元の動画へのリンクもあります。今回、動画自体は読み込めなかったため、対談の紹介は閲覧できた文章に基づいています。
エージェントの総時間 = 指示 + 実行 + 確認 + 修正
削減時間 = 人だけで完了する時間 - エージェントの総時間カーソルが速くても、ファイルが保存されていなかったり、請求額が間違っていたりすれば、その修正時間が必要です。
能力・速度・料金の一覧
以下は OpenAI の 10 月 26 日の発表に基づきます。比較対象と設定が異なるので、倍率を掛け合わせて一般的な節約率にしてはいけません。
| 評価・料金 | 公表された結果 | 判断に使えること |
|---|---|---|
| Agents' Last Exam の完了時間 | Astra、Sol より 3 倍以上速い | 待ち時間を含めて任せる価値があるか |
| 同試験、推論強度 medium | GPT-5.6 Terra より 15 ポイント高く、タスク費用は約 3 分の 1 | 旧 Terra から移行するか |
| medium で Astra と比較 | 同程度の成績、トークン単価は約 10 分の 1 | Astra の他の能力が必要か |
| max で Opus 5.5 と比較 | タスク費用は約 9 分の 1 | この試験に限った費用比較 |
| OSWorld 2.1 | Terra medium が旧 Terra の最高成績を上回る | 複数手順のデスクトップ操作の進歩 |
| 標準短文脈 API、100 万トークン | 入力 $1／キャッシュ読み取り $0.05／出力 $5 | 自分の費用計算の基礎 |
メーカーによる評価であり、本稿の実測ではありません。特定のタスク、ツール、設定に依存し、人間との普遍的な速度比も示しません。点数だけで自分の保存ファイルの正しさは確認できません。旧 Terra のガイドは過去の情報として参照してください。
どの作業で役立つか
画面を読んで情報を入力する
請求書なら、書類の情報を読み、会計ソフトの対応欄を探し、入力して確認します。フォームや管理画面でも似た流れが考えられます。OpenAI は用途として挙げていますが、すべての会計画面での成功を保証していません。
AI エージェントにはツール、観察結果、進捗確認が必要です。モデルは Terra、権限や実行環境はアプリ側が提供します。
視覚的なアプリを操作する
公式評価には建築図面からの 3D モデル作成や、アニメーションをショットごとに見てタイムコード付き修正メモを作る作業があります。画像理解とソフト操作の両方が必要です。
モデルカードの入力はテキストと画像、出力はテキストです。動画編集ソフトを操作できることと、API が動画を直接入力・出力できることは別です。
繰り返し作業の費用を抑える
観察と操作を繰り返すほどトークンが増えます。低い単価なら、大量処理を検討しやすくなります。成果条件を決め、文書上の既定値 medium から試し、確認結果がよくなる場合に強度を上げてください。
難しい開発では OpenAI は引き続き Sol や Astra を勧めています。Sol レビューと Astra レビューで比較できます。
実際の費用をどう計算するか
標準の短文脈リクエストでは、トークン費用の一部を次のように計算できます。
トークン費用 USD = 未キャッシュ入力 × 1 / 1,000,000
+ キャッシュ読み取り × 0.05 / 1,000,000
+ 出力 × 5 / 1,000,000未キャッシュ入力 20,000、出力 4,000 トークンなら $0.04 です。実測タスクではなく計算例で、キャッシュ書き込み、ツール、環境、人の確認は含みません。同じ入力の半分がキャッシュ読み取りなら小計は $0.0305 です。
モデルカードには、入力 272K トークン超のリクエスト全体への加算やサービス階層別の調整もあります。画面画像が多ければ入力も増えます。ChatGPT Work、Codex、Tabbit 会員の利用枠は別制度なので、API 単価から回数は算出できません。
合格した成果 1 件の費用 = 実行と確認の総費用 / 合格した成果数失敗した試行も費用に含めます。安く実行できても全部手作業でやり直すなら、得られる効果は小さくなります。
利用者の評価と失敗例
速さが分かる具体例
X の Somi は、rohit によるブラウザーのお絵描きアプリの実演を共有し、加速なしで 2 分未満の粗い肖像画と説明しています。時間とモデル名は投稿者の主張で、独立計測ではありません。今回は投稿と録画プレビューを確認し、動画の全フレームは検証していません。
先述の Codex 利用者も短い待ち時間を報告しています。入力、推論設定、合格基準は統一されておらず、約 1 分という体験を一般的な速度比にはできません。
品質と継続性を確認する
u/Used_Growth_4068 は、工学・建築図面の再現が速い一方、Sol より品質が低かったと述べています。所要時間だけでなく、寸法、ラベル、保存物を確認すべき作業です。
u/NewConfusion9480 は PDF の根拠索引づくりが何度も止まり、Sol へ切り替えると完了したと報告しています。モデル、Work の実行管理、セッション状態のどれが原因かは特定できませんが、長い処理の継続性を試す理由にはなります。
もう一つはアクセスと制御です。公式統合ガイドでは、実行環境、動作処理、観察、結果確認が必要です。モデル呼び出しだけではデスクトップ権限は得られません。画面内の悪意ある指示にも備え、権限と承認を環境側で適用します。
Tabbit で試すための評価手順
作業がタブ内で完結するなら、Tabbit Browser のタスク機能とページ文脈を利用する方法があります。エージェント型ブラウザーの説明、Tabbit のタスクガイド、活用例を参照してください。
まず、自分のアカウントと必要なタスクモードで GPT-6.1 Terra を選べるか確認します。本稿では Terra を選択した Tabbit 実行は検証できていません。以下は評価案であり、遅延、成功率、Tabbit の料金を実測したものではありません。
固定の公開ページ 2 件と空のローカル表を用意し、同じ 4 項目を抽出します。表示されたモデル名、ツール、入力、期待値、出力を記録してください。可能なら各例を 3 回実行し、項目と出典を確認します。計測には人の確認と修正も含めます。
指定した 2 ページを読み、製品名、表示価格、利用可否、出典 URL の 4 列の表を作成する。
ページ上に見える事実だけを使い、不明な項目は「記載なし」とする。
登録、購入、メッセージ送信、フォーム送信は行わない。
各行を出典と照合し、未完了の手順を列挙して、結果をローカルの下書きに保存する。出典を確認しやすい方法ですが、ネイティブアプリの対応や全地域での Terra 提供は証明しません。採用前にアカウントと会員条件を確認してください。
作業別の判断
| 作業 | 試す候補 | 依存する前の確認 |
|---|---|---|
| 項目が決まった反復入力 | Terra を評価 | 正確さ、保存状態、重複防止 |
| 視覚的な下書きや時間コード付きメモ | Terra を評価 | 品質と修正時間 |
| 無言で止まっては困る長い処理 | 固定例で検証してから移行 | 継続性、復旧、未完了の報告 |
| 最も複雑な開発・調査 | Sol または Astra と比較 | 実際の合格基準での品質 |
| 自分で環境を作らない複数タブ作業 | Tabbit のタスクを評価 | モデル提供、権限、出典確認 |
Terra は、速く低コストなコンピューター作業を試す十分な理由を示しています。まず対象の明確な視覚作業で評価しましょう。人間を常に上回るという主張は証拠の範囲外です。実際の作業を計時し、保存物を確認して、確認後も時間が節約できる方法を選んでください。
Tabbit Browser
よくある質問
GPT-6.1 Terra はコンピューターで何ができますか？
画面を解釈し、接続した環境を通じてクリック、入力、スクロール、ドラッグなどを選択します。OpenAI は請求書、フォーム、動画編集、技術図面を例示しています。実行にはツールと環境が必要です。
Terra は人間より速いのですか？
OpenAI は Agents' Last Exam で Astra と Sol より3倍以上速いと報告しています。別の対談は当時の製品が平均的な人より速く熟練者に近いと説明しています。Terra と人間の条件を統一した比較ではありません。
Terra のコンピューター操作はいくらですか？
2026年10月27日確認の標準短文脈 API は100万トークン当たり未キャッシュ入力 $1、キャッシュ読み取り $0.05、出力 $5 です。ツール、環境、キャッシュ書き込み、サービス階層、長文脈は追加費用になり得ます。サブスクリプションと Tabbit 会員は別制度です。
API を呼ぶとパソコンへアクセスできますか？
いいえ。アプリがブラウザーやデスクトップ環境を用意し、許可した行動を実行する必要があります。公式文書ではツール呼び出しに Responses API が必要です。
自動化には Terra と Sol のどちらを選びますか？
範囲と確認基準が明確な視覚作業では Terra を評価できます。最も複雑な開発では OpenAI は Sol や Astra を勧めています。同じ作業で保存物、人の介入、費用を比較してください。
Tabbit Browser で Terra を使えますか？
アカウント、地域、必要なタスクモードのモデル一覧を確認してください。本稿では Terra を選択した Tabbit 実行を検証していません。評価案と画像は操作方法の説明であり、Terra の性能測定ではありません。