GPT-6.1 Terraは無料で使える？ほぼコストゼロでコーディングエージェントを動かす方法

GPT-6.1 Terraは無料で利用できるのでしょうか？結論から言うと、無料ではありません。OpenAIは10月26日、ChatGPT WorkおよびCodex内のPlus、Pro、Enterprise、Eduユーザー向けにこのモデルをリリースしました。FreeプランやGoプランは対象外で、APIにも無料枠はなく、OpenRouterにも無料エンドポイントは提供されていません。しかし、Terraの真の魅力は、OpenAIのミドルレンジモデルとして過去最安の価格設定にあります。複数のコーディングエージェントを運用しているチームなら、ルーチンワークにかかるコストをほぼゼロに抑えることが可能です。

本記事では、エージェント環境でGPT-6.1 Terraを動かすためのルートや各ルートのコスト、そして「実質0円」の選択肢がどこにあるのかを解説します。APIキーなしでGPT-6.1 Solを動かす方法についての記事と同じ構成になっているため、2つのモデルの利用環境を項目ごとに直接比較していただけます。

TL;DR

GPT-6.1 Terraを完全に無料で動かすルートはありません。利用可能な最も低コストな方法は以下のとおりです。

1. Computer上のCodexにPlus以上のChatGPTプランでサインインし、そこで実行されるすべてのAgentで共有する。
2. APIキーを利用する（100万トークンあたり入力1ドル、キャッシュ入力0.05ドル、出力5ドル）。
3. そのAPIキーでBatchまたはFlexを利用し、半額（入力0.50ドル、出力2.50ドル）に抑える。
4. プロンプトキャッシングを活用し、繰り返されるコンテキストのコストを100万トークンあたり0.05ドルまで下げる。
5. Runtimeではなく人間が直接利用する形であれば、ChatGPT FreeプランのGPT-6 Lunaを0ドルで利用する。

プラットフォーム側については、現在Sharklyは5人までの組織であれば無料で利用できます。モデルの利用料金はご自身のアカウント側で発生します。

GPT-6.1 Terraを利用する全ルートと、エージェントを実行可能なルート

ここで言う「Runtime」とは、SharklyがComputer上で検出し、Taskを割り振るCodexやClaude Codeなどのコーディングエージェントツールのことです。「Computer」はそれが実行されるホストを指します。表の右端の列は、そのルートを利用することで、キーボードの前に誰もいない状態でもツールが自律して使える認証情報が得られるかどうかを示しています。

この表には注意すべき落とし穴が2つあります。まず、「GPT-6 Terra」というモデルは存在せず、GPT-6.1 TerraがGPT-5.6 Terraの後継として直接置き換わったという点です。また、OpenAIの発表文言に記載されているのはPlus、Pro、Enterprise、Eduのみです。一部のメディアではBusinessプランが含まれると報じられていますが、OpenAIの公式発表文には記載がないため、導入を計画する前にご自身のプランを確認してください。

ルート1：CodexでChatGPTプランを利用する

多くの小規模チームにとって、これが最も安価に利用を開始できる方法です。すでにアカウントシートの費用を支払っていれば、Codex CLI 0.159.0以降でフラグを1つ指定するだけでこのモデルにアクセスできます。

codex --version          # 0.159.0 or later
codex -m gpt-6.1-terra   # opens a session on Terra

OpenAIによると、WorkやCodexにおける利用枠は、GPT-5.6 Terraのときと比べてTerraのほうが「より長持ちする」とのことです。これはOpenAIの公式見解ではなく弊社の見立てですが、トークンあたりの単価がSolの半分であり、平均速度もSolの3倍以上であることから、TerraはGPT-6.1 Solと比べてもプランの上限枠をはるかに効率よく使えるはずです。本格的に運用へ組み込む前に、実際のタスクで1週間ほどテストしてみることをおすすめします。

注意点はSolの記事で解説した内容と同じです。同一のChatGPTアカウントでサインインしている場合、すべてのComputer上のすべてのAgentがそのアカウントの利用枠を共有して消費し、個別の割り当て枠は存在しません。そのため、週の運用を始める前に、Sharklyが備えている制御機能（Agentごとの最大並列Task実行数、Taskごとのタイムアウト、Computerごとの同時実行制限）を使って適切にリソースの配分を設定しておきましょう。

Sharklyでは、モデルの選択はAgent側で行います。Agentsのドキュメントには、Agentは「デフォルトでRuntimeのモデルに従う」とあり、「AgentまたはRuntimeのCustom argumentsでモデルを指定できる」と記載されています。Solでの実行履歴と混ざらないよう、既存のCodex Agentのバリアントを新規作成し、そこに次の引数を追加してください。

Runtime:           Codex on build-01
Custom arguments:  --model gpt-6.1-terra

ルート2：APIキーの活用と、コストをゼロに近づける方法

スケジュールされた自動化処理、夜間のキュー処理、プランの所有者が就寝中にチームメンバーが割り当てたTaskなど、プランの上限によって処理を停止させたくない場合はAPIキーを使用します。OpenAIの料金ページによると、Terraは100万トークンあたり入力1ドル、キャッシュ入力0.05ドル、出力5ドルと記載されています。これはGPT-6.1 Sol（入力2ドル、キャッシュ0.10ドル、出力10ドル）のちょうど半額です。

ここからさらに請求額を下げるためのレバーが3つあります。

キャッシング： エージェントの実行ではステップごとに同一のリポジトリコンテキストを再送信するため、基本料金よりもキャッシュ入力の単価が重要になります。キャッシュされたトークンは0.05ドルで、新規入力の20分の1のコストで済みます。30分のキャッシュ書き込みには100万トークンあたり1.25ドルかかりますが、多数のステップでコンテキストを再利用する実行では大幅なコスト削減効果が現れます。

BatchとFlex： どちらもStandardの半額で利用できます。Batchは、未解決のLintエラーを夜間に一括チェックするなど、納期に余裕があるタスクに適しています。Flexは、対話形式のリクエストにおいて速度を犠牲にして価格を下げるオプションです。お使いのRuntimeがこれらのティアに対応しているかはツール側の仕様によるため、事前にドキュメントを確認してください。

Effort（推論労力）： Terraではnone、low、medium、high、xhigh、maxを指定できます。GPT-6.1 Solではnoneが廃止されましたが、Terraで復活しました。推論トークンは出力として課金されるため、リネームや依存関係の更新、チェンジログの作成などをnoneやlowで実行することで、請求額の中で最も高価な項目を抑えることができます。

以下は、入力200万トークン（うち80%がキャッシュ済み）、出力10万トークンという典型的なエージェントの実行例です。

この計算にはキャッシュの書き込みコストは含まれていません。また、コンテキストサイズにも注意が必要です。GPT-6.1 Terraのモデルページによると、プロンプトの入力トークンが27万2,000を超えると、リクエスト全体に対して入力およびキャッシュの料金が2倍、出力料金が1.5倍になります。これにより、Standard料金は入力2ドル、キャッシュ0.10ドル、出力7.50ドルに跳ね上がります。長いTaskはコンテキストを絞った小さめのTaskに分割することで、この制限未満に抑えることができます。

ルート3：唯一の0ドル枠となるGPT-6 Luna

予算が本当にゼロであるなら、選ぶべきモデルはTerraではありません。OpenAIはFreeおよびGoユーザーに対し、ChatGPTデスクトップアプリ内のGPT-6 Lunaを案内しています。しかしこれはWorkやCodexで人間が作業するためのシートであり、Runtimeが無人環境で使用できる認証情報ではありません。このルートの制約については、Crew向けの無料・低価格プランで解説しています。

APIキーを使用した場合、Lunaのコストは入力0.10ドル、出力0.50ドルと、Terraの10分の1です。GPT-6 LunaガイドではRuntimeとしてのセットアップ方法を解説しており、定型業務の8割をこなすLunaでは得意とするTaskについて取り上げています。

Terraで動かすべきエージェントとは

コストが安くても、期待どおりの成果物が得られなければ意味がありません。OpenAIはTerraをコンピュータの操作、文章作成、視覚理解向けに設計しており、極めて複雑なコーディング作業には引き続きGPT-6.1 SolまたはGPT-6 Astraを推奨しています。サードパーティによるベンチマーク結果もこれを裏付けています。Artificial AnalysisのCoding Agent Indexでは、Terraが48、GPT-6.1 Solが54、GPT-6 Lunaが31というスコアになっています。AA-Omniscienceでのハルシネーション率は、GPT-5.6 Terraの88%から38%へと大幅に低下しました。また、Artificial Analysisによる推論労力最大（max effort）時のタスクあたりコストは、GPT-5.6 Terraの1.40ドルに対して0.40ドルとなっています。

ご自身の環境で検証を始めるための役割分担の目安は以下のとおりです。

リーダー役の行にSolを指定している理由は、Crewリーダーガイドで解説しているとおりです。リーダーが判断を誤ると、すべてのメンバーが間違ったゴールに向かってしまうためです。手動エスカレーションパスを含めたルーティングルールの詳細については、Crew向けのモデルルーティングを参照してください。

「無料」の真の境界線

プラットフォームの利用料は0円に抑えることができます。Sharklyの料金ページによると、「Freeプランは最大5人の組織まで対応」しており、それ以上の規模ではTeamプランが年払いで1人あたり月額7ドルとなります。Agent、Crew、Computer、Runtimeはシート数を消費しません。「Sharklyはトークンを販売していない」ため、モデルの利用料はご自身のプランまたはAPIキーから直接支払われます。これこそがBYOK（Bring Your Own Key）の狙いです。

しかし、レビューのコストには最初から無料枠など存在しません。エージェントが調査、実行、テスト、報告を行い、人間が方針を決め、権限を与え、結果を承認します。変更にかかるコストが半減すれば、実行できる変更の数は2倍になりますが、そのすべてが最終的には人間の確認待ちになります。Crewを2倍に増やす前に、まずはレビュー待ちキューの状況を確認してください。この問題についてはボトルネックとなる人間によるレビューで取り上げており、プランとAPIキーの費用を並行して追跡する方法についてはコーディングエージェントのコスト管理で解説しています。

次の一歩として、まずは1台のComputerでCodexをアップデートし、Sharklyで1つのAgentのTerraバリアントを追加して、これまでSolに任せていた定型的なTaskを3つ割り当ててみてください。

FAQ

GPT-6.1 TerraはChatGPTで無料で使えますか？

いいえ、使えません。OpenAIはChatGPT WorkおよびCodexにおいて、Plus、Pro、Enterprise、Eduを対象としています。FreeおよびGoユーザーには代わりにGPT-6 Lunaが提供されます。

GPT-6.1 TerraのAPIに無料枠はありますか？

いいえ、ありません。API料金は100万トークンあたり入力1ドル、出力5ドルで無料枠は存在せず、OpenRouterにも無料エンドポイントは登録されていません。

GPT-6.1 Terraエージェントを最も安く運用する方法は何ですか？

すでに契約しているChatGPTプランを使い、Computer上のCodexにサインインする方法です。トークン従量課金を利用する場合は、100万トークンあたり0.50ドルおよび2.50ドルのBatchまたはFlexが最安水準となります。

「GPT-6 Terra」というモデルはありますか？

いいえ、ありません。GPT-6.1 TerraはGPT-5.6以来のTerraモデルであり、OpenAIのミドルレンジモデルとしてGPT-5.6を直接置き換えるものです。

TerraはGPT-6.1 Solよりも安価ですか？

はい、すべての項目で半額です（Solの2ドル、0.10ドル、10ドルに対し、Terraは1ドル、0.05ドル、5ドル）。またOpenAIによると、TerraはSolやGPT-6 Astraと比べて平均で3倍以上高速に動作します。

Sharkly側でモデルの利用料金は請求されますか？

いいえ、請求されません。Sharklyはトークンを販売していません。実行コストは、Computer上に設定されたCodexプランまたはAPIキーに対して課金されます。