先月時点で、OpenAI と Anthropic の双方が強力な新ミドルティアモデルを揃えました。
GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 はいずれも各社のフラッグシップの一段下に位置し、日常使いの主力として位置づけられています。対話的に使える十分な速さを持ちながら、大規模運用にも耐える価格です。
とはいえ、トレードオフもあります。Terra はトークン単価が約半分で、タスクあたりのトークン使用量も大幅に少なめ。一方で Sonnet 5.5 はより強力で、特にコード生成やコンピュータ操作タスクで高いエフォート設定にすると差が開きます。
本記事では、GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 をスペック、価格、ベンチマーク、速度、タスクあたりのコストで比較し、どちらがワークロードに適しているかを検討します。
GPT-6.1 Terra とは？
OpenAI のラインナップは小から大へ Luna、Terra、Sol、Astra の4ティアになりました。Terra は 9月の GPT-6 アップデートで外れた GPT-5.6 Terra の後継で、価格は従来比50%引きです。
6.1 Terra の重点分野は3つあります。
コンピュータ操作： 画面上の内容を理解し、アプリをまたいで操作するビジュアル推論： 画像、チャート、技術図面を解釈するライティング： より明確で自然な表現
OpenAI は事実誤りの大幅な減少も報告しています。難易度の高い内部プロンプト集合で、最大エフォート時の Terra のエラー率は 4.3% と、GPT-5.6 Terra の 22.3% から低下し、GPT-6.1 Sol とほぼ同水準です。
Terra は ChatGPT（Plus、Pro、Enterprise、Edu）、Codex、API の gpt-6.1-terra として利用可能です。GitHub Copilot や Amazon Bedrock でも順次展開されています。
Claude Sonnet 5.5 とは？
Claude Sonnet 5.5 は Anthropic の Claude 5.5 ファミリーで2つ目のモデルで、Claude Opus 5.5 を補完する、より高速・低コストの位置づけです。Sonnet 5 からの進化は大きく、ツール呼び出しのバッチ化もあり、処理速度は30%以上向上、タスクあたりコストも最大30%低下とされています。
いくつかのベンチマークでは、Sonnet 5.5 は Opus 5.5 に肉薄しています。例えば GDPval-AA（知的労働）では 1844 と、Opus に2ポイント差まで迫ります。ただし総合的には、複雑でオープンエンドな作業では Opus 5.5 が明確に優位だと分かっています。
Anthropic は Sonnet 5.5 の強みとして、コーディングとバグ修正、エージェント的なターミナル作業、デザイン、スライド、スプレッドシートを挙げています。
Sonnet 5.5 は Claude アプリ、Claude Code、Claude API（claude-sonnet-5-5）に加え、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Azure で利用できます。
GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 のスペックと価格
GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 リリース日 October 26, 2026 September 28, 2026 入力価格（100万トークンあたり） $1.00（272K 超で $2.00） $2.00 出力価格（100万トークンあたり） $5.00（272K 超で $7.50） $10.00 キャッシュ済み入力（100万トークンあたり） $0.05 $0.10 コンテキストウィンドウ 1.05M tokens 1M tokens 最大出力 128K tokens 128K tokens エフォートレベル none, low, medium, high, xhigh, max low, medium, high, xhigh, max 入力 テキスト、画像 テキスト、画像
定価ベースでは、通常のプロンプトに対するトークン単価は Terra が半額です。超長文プロンプト（272K トークン超）になると Terra のレートが上がり、この差は消えます。
ただしトークン単価は半分の話にすぎません。後述のとおり、同じタスクを完了するまでに使うトークン数が両モデルで大きく異なります。
ベンチマーク：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
ベンダー公表の結果
OpenAI のローンチ資料では、各エフォートレベルで2つのエージェント系ベンチマークについて Terra と Sonnet 5.5 を直接比較しています。この記事の着想の一部もそこにあります。
ベンチマーク エフォート GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 OSWorld 2.1（コンピュータ操作） Medium 66.7% 65.9% High 68.7% 73.3% Max 74.2% 83.9% Terminal-Bench 4.0（エージェント的コーディング） Medium 35.8% 28.8% High 41.8% 43.0% Max 50.3% 70.6%
傾向は明確です。中エフォートでは Terra は Sonnet 5.5 に肩を並べるか上回ります。エフォートが上がるにつれて Sonnet が差を広げ、最大エフォートでは 10～20 ポイント程度のリードになります。
独立系の結果
Artificial Analysis は両モデルを同一のテストスイートで検証しています。最大エフォート時は次のとおりです。
ベンチマーク GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 Artificial Analysis Intelligence Index 48 56 GDPval-AA（知的労働、Elo） 1476 1838 Terminal-Bench 4.0 56% 64% Humanity's Last Exam 46% 55% SciCode 55% 61% AA-LCR（長文コンテキスト推論） 83% 83%
Sonnet 5.5 が多くで勝利し、特に実務タスクを測る GDPval-AA で大きくリードします。長文コンテキスト推論では両者同点です。
ここでもエフォートレベルが効きます。Intelligence Index では、低エフォートで両モデルとも 36、中エフォートで 41。Sonnet が差をつけるのは高エフォート以上です。
タスクあたりコストとトークン効率：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
この点では Terra が有利です。最大エフォートの Sonnet 5.5 は「よく考える」傾向があり、Artificial Analysis によればタスクあたり約 197,000 トークン、Terra は約 35,000 トークンでした。
これに Terra の低単価が重なると、タスクあたりコストの差は非常に大きくなります。
エフォート Terra の指数（タスクあたりコスト） Sonnet 5.5 の指数（タスクあたりコスト） Low 36 ($0.05) 36 ($0.35) Medium 41 ($0.10) 41 ($0.48) High 44 ($0.13) 47 ($0.88) Max 48 ($0.40) 56 ($5.46)
中エフォートでは、Terra はコストが約5分の1で同じ指数スコアを出します。最大エフォートでは Sonnet が 8 点高いものの、タスクあたりコストは 13 倍超です。
OpenAI 自身のグラフも同様です。最大エフォート時、OSWorld のタスクは Terra が $1.19、Sonnet が $5.74、Terminal-Bench は $1.84 対 $10.44 でした。
速度：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
速度は何を測るかで様相が変わります。
出力速度： Sonnet 5.5 はトークン生成が速く、約 141 トークン/秒。Terra は約 91 トークン/秒。タスク所要時間： Terra は出力トークンが少ないためタスク完了は速め。Artificial Analysis Index では平均 384 秒に対し Sonnet は 878 秒でした。
したがって、長文をストリーミング表示するなら Sonnet のほうが速く感じられます。エージェント的タスクをエンドツーエンドで回すなら Terra のほうが先に終える見込みです。
GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 の実地テスト
両モデルに同一プロンプトで4週間のワークアウトプラン作成を依頼し、高い推論エフォート、1回勝負で比較しました。
対象は肩を痛めている経験者で、次の制約を課しました。
禁止種目： オーバーヘッドプレス、ディップス、首後ろ系、バーベルベンチプレスを不可。矛盾する要望： 胸が弱点のため、プレス系は続けたい。2つの環境： 月・木はフルジム。火・土は自宅で 30kg までのダンベル、フラットベンチ、懸垂バー、バンドのみ。バランスの取れたトレーニング： ヒンジ、スクワット/ランジ、水平プッシュ、垂直プッシュ、水平プル、垂直プルの6パターンを各週2回以上。形式： 4週間、各回約60分、1000語以内。漸進的負荷： セット・レップ・重量・難度などが増していくこと。
ポイントは、垂直プッシュが通常は頭上へのプレスを指し、これは禁止事項に当たることです。
両プランの比較は次のとおりです。
GPT-6.1 Terra Claude Sonnet 5.5 禁止種目 使用なし 使用なし チェストプレス ダンベル、マシン、フロアプレス 同様。週あたり約20セット 垂直プッシュ 削除して理由を説明。代わりに三頭筋種目を追加 頭より下で止める角度付きプレスで維持 自宅日の器具 自宅器具のみ 自宅器具のみ 週ごとの進行 1つのレップ帯＋重量追加のルール 各週のセット・レップを明示 セッション時間 5～6種目で60分に収まる 7種目で60分はタイト 今回の実行コスト $0.024 $0.16 総合スコア（5点満点） 4.8 4.8
6.1 Terra の自宅セッションでは、太字のとおり三頭筋種目が垂直プッシュの代替になっています。
種目 パターン セット×レップ（週1～3） ダンベル・ルーマニアンデッドリフト ヒップヒンジ 3 × 8–12 ダンベル・スプリットスクワット 膝主導 2 × 8–12/脚 ニュートラルグリップ・ダンベル・フロアプレス 水平プッシュ 3 × 8–12 懸垂（必要に応じバンド補助） 垂直プル 3 × 6–10 片手ダンベルロウ（ベンチ支持） 水平プル 2 × 10–15/側 バンド・トライセプスプレスダウン（懸垂バー高所固定） 下方プッシュ／垂直プッシュの代替 2 × 10–15
Sonnet 5.5 は太字のとおり、頭より下の高さで行う垂直プッシュを組み込みました。
種目 パターン W1 W2 W3 W4 片脚ダンベル RDL ヒップヒンジ 3×10 3×12 4×12 2×10 リアフットエレベーテッド・スプリットスクワット 膝主導 3×10 3×12 4×12 2×10 ニュートラルグリップ・ダンベル・フロアプレス 水平プッシュ 3×12 3×14 4×14 2×12 片手ダンベルロウ（ベンチ支持） 水平プル 3×12 3×14 3×14 2×12 ハーフニーリング・バンドプレス（低所固定、45°） 垂直プッシュ 3×12 3×14 3×14 2×12 チンアップ 垂直プル 3×6 3×8 4×8 2×6 バンド・チェストフライ（下→上） 補助（胸） 2×15 2×15 3×15 1×15
どちらのプランも安全で実用的です。垂直プッシュを安全に維持する方法を見つけた点で、Sonnet 5.5 の判断が優れていました。一方 Terra はこれを外しました。
Terra のプランは引き締まっており、コストは約6分の1。ただし、セット・レップ・重量・難度のいずれかを増やすという最終要件を全体として無視しており、Sonnet 5.5 のほうが 3×10 → 3×12 → 4×12 といった明確な進行が示されています。
どちらを使うべきか：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
GPT-6.1 Terra を選ぶべきケース
高ボリュームのワークロード を回し、タスクあたりのコスト重視であるメール、要約、文書、短い Q&A などの日常的な知的作業 が中心
低～中エフォート が主で、Terra が大幅に安価で Sonnet に匹敵するビジュアル推論 や中程度の難易度でのコンピュータ操作 を速く安く行いたいOpenAI エコシステム （ChatGPT、Codex、Copilot）に既にいる
Claude Sonnet 5.5 を選ぶべきケース
長時間のエージェント的コーディング や難しいデバッグを行う複雑で多段のコンピュータ操作 で最良の結果が必要分析、スライド、スプレッドシートなどのプロ品質の納品物 が仕事に含まれ、GDPval-AA で Sonnet が優位
より良い結果のために高いエフォート設定 に追加コストを払う意思がある
Anthropic エコシステム （Claude Code、Claude アプリ）に既にいる
まとめ
Sonnet 5.5 はより能力が高く、高エフォートの難しいコーディングやコンピュータ操作で大きくリードします。Terra はより効率的で、中エフォートではごく一部のコストで Sonnet に匹敵します。
筆者の高エフォートでの実地テストでは、どちらも難しい肩のケガに配慮した安全なプランを作りましたが、判断と完成度は Sonnet 5.5 に分があると感じました。とはいえ Terra も十分良く、コストはその一部でした。最適な選択は、実際に使うエフォートレベルで自分のタスクのサンプルを両モデルに走らせ、品質とタスクあたりコストを今回のように比較することです。
先月時点で、OpenAI と Anthropic の双方が強力な新ミドルティアモデルを揃えました。
GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 はいずれも各社のフラッグシップの一段下に位置し、日常使いの主力として位置づけられています。対話的に使える十分な速さを持ちながら、大規模運用にも耐える価格です。
とはいえ、トレードオフもあります。Terra はトークン単価が約半分で、タスクあたりのトークン使用量も大幅に少なめ。一方で Sonnet 5.5 はより強力で、特にコード生成やコンピュータ操作タスクで高いエフォート設定にすると差が開きます。
本記事では、GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 をスペック、価格、ベンチマーク、速度、タスクあたりのコストで比較し、どちらがワークロードに適しているかを検討します。
GPT-6.1 Terra とは？
OpenAI のラインナップは小から大へ Luna、Terra、Sol、Astra の4ティアになりました。Terra は 9月の GPT-6 アップデートで外れた GPT-5.6 Terra の後継で、価格は従来比50%引きです。
6.1 Terra の重点分野は3つあります。
OpenAI は事実誤りの大幅な減少も報告しています。難易度の高い内部プロンプト集合で、最大エフォート時の Terra のエラー率は 4.3% と、GPT-5.6 Terra の 22.3% から低下し、GPT-6.1 Sol とほぼ同水準です。
Terra は ChatGPT（Plus、Pro、Enterprise、Edu）、Codex、API の
gpt-6.1-terraとして利用可能です。GitHub Copilot や Amazon Bedrock でも順次展開されています。Claude Sonnet 5.5 とは？
Claude Sonnet 5.5 は Anthropic の Claude 5.5 ファミリーで2つ目のモデルで、Claude Opus 5.5 を補完する、より高速・低コストの位置づけです。Sonnet 5 からの進化は大きく、ツール呼び出しのバッチ化もあり、処理速度は30%以上向上、タスクあたりコストも最大30%低下とされています。
いくつかのベンチマークでは、Sonnet 5.5 は Opus 5.5 に肉薄しています。例えば GDPval-AA（知的労働）では 1844 と、Opus に2ポイント差まで迫ります。ただし総合的には、複雑でオープンエンドな作業では Opus 5.5 が明確に優位だと分かっています。
Anthropic は Sonnet 5.5 の強みとして、コーディングとバグ修正、エージェント的なターミナル作業、デザイン、スライド、スプレッドシートを挙げています。
Sonnet 5.5 は Claude アプリ、Claude Code、Claude API（
claude-sonnet-5-5）に加え、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Azure で利用できます。GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 のスペックと価格
定価ベースでは、通常のプロンプトに対するトークン単価は Terra が半額です。超長文プロンプト（272K トークン超）になると Terra のレートが上がり、この差は消えます。
ただしトークン単価は半分の話にすぎません。後述のとおり、同じタスクを完了するまでに使うトークン数が両モデルで大きく異なります。
ベンチマーク：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
ベンダー公表の結果
OpenAI のローンチ資料では、各エフォートレベルで2つのエージェント系ベンチマークについて Terra と Sonnet 5.5 を直接比較しています。この記事の着想の一部もそこにあります。
傾向は明確です。中エフォートでは Terra は Sonnet 5.5 に肩を並べるか上回ります。エフォートが上がるにつれて Sonnet が差を広げ、最大エフォートでは 10～20 ポイント程度のリードになります。
独立系の結果
Artificial Analysis は両モデルを同一のテストスイートで検証しています。最大エフォート時は次のとおりです。
Sonnet 5.5 が多くで勝利し、特に実務タスクを測る GDPval-AA で大きくリードします。長文コンテキスト推論では両者同点です。
ここでもエフォートレベルが効きます。Intelligence Index では、低エフォートで両モデルとも 36、中エフォートで 41。Sonnet が差をつけるのは高エフォート以上です。
タスクあたりコストとトークン効率：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
この点では Terra が有利です。最大エフォートの Sonnet 5.5 は「よく考える」傾向があり、Artificial Analysis によればタスクあたり約 197,000 トークン、Terra は約 35,000 トークンでした。
これに Terra の低単価が重なると、タスクあたりコストの差は非常に大きくなります。
中エフォートでは、Terra はコストが約5分の1で同じ指数スコアを出します。最大エフォートでは Sonnet が 8 点高いものの、タスクあたりコストは 13 倍超です。
OpenAI 自身のグラフも同様です。最大エフォート時、OSWorld のタスクは Terra が $1.19、Sonnet が $5.74、Terminal-Bench は $1.84 対 $10.44 でした。
速度：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
速度は何を測るかで様相が変わります。
したがって、長文をストリーミング表示するなら Sonnet のほうが速く感じられます。エージェント的タスクをエンドツーエンドで回すなら Terra のほうが先に終える見込みです。
GPT-6.1 Terra と Claude Sonnet 5.5 の実地テスト
両モデルに同一プロンプトで4週間のワークアウトプラン作成を依頼し、高い推論エフォート、1回勝負で比較しました。
対象は肩を痛めている経験者で、次の制約を課しました。
ポイントは、垂直プッシュが通常は頭上へのプレスを指し、これは禁止事項に当たることです。
両プランの比較は次のとおりです。
6.1 Terra の自宅セッションでは、太字のとおり三頭筋種目が垂直プッシュの代替になっています。
Sonnet 5.5 は太字のとおり、頭より下の高さで行う垂直プッシュを組み込みました。
どちらのプランも安全で実用的です。垂直プッシュを安全に維持する方法を見つけた点で、Sonnet 5.5 の判断が優れていました。一方 Terra はこれを外しました。
Terra のプランは引き締まっており、コストは約6分の1。ただし、セット・レップ・重量・難度のいずれかを増やすという最終要件を全体として無視しており、Sonnet 5.5 のほうが 3×10 → 3×12 → 4×12 といった明確な進行が示されています。
どちらを使うべきか：GPT-6.1 Terra vs. Claude Sonnet 5.5
GPT-6.1 Terra を選ぶべきケース
Claude Sonnet 5.5 を選ぶべきケース
まとめ
Sonnet 5.5 はより能力が高く、高エフォートの難しいコーディングやコンピュータ操作で大きくリードします。Terra はより効率的で、中エフォートではごく一部のコストで Sonnet に匹敵します。
筆者の高エフォートでの実地テストでは、どちらも難しい肩のケガに配慮した安全なプランを作りましたが、判断と完成度は Sonnet 5.5 に分があると感じました。とはいえ Terra も十分良く、コストはその一部でした。最適な選択は、実際に使うエフォートレベルで自分のタスクのサンプルを両モデルに走らせ、品質とタスクあたりコストを今回のように比較することです。