GPT-6.1 Terra APIの使い方：Python・JavaScriptコードとFlexの料金

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GPT-6.1 Terraは、OpenAI APIではgpt-6.1-terra、OpenRouterではopenai/gpt-6.1-terraとして利用できます。この記事では、2026年10月26日に実行したPythonとJavaScriptのコード例を紹介します。テストでは、請求書から定型スキーマのJSONを抽出し、メール用の短い文章も作成しました。OpenRouter経由でOpenAIの3つのモードを測定したところ、請求書1件あたりの費用はStandardで0.00097 USD、Flexで0.00049 USDでした。今回の測定ではFlexのほうが速い結果でした。

GPT-6.1 Terra APIでできること

OpenAIのモデルドキュメントに記載された情報を、2026年10月26日に確認しました。Responses APIで利用できるツールには、web_search、file_search、code_interpreter、computer_use、mcp、apply_patchなどがあります。APIアカウントを初めて作成する場合は、OpenAI API：キー、料金、最初のリクエストもご覧ください。

Pythonで請求書をJSONに変換する

OpenAIは請求書の読み取りをTerraの用途の一つとして挙げています。そこで、クリニック向けの印刷会社の請求書を使いました。入力には請求書番号、日付、ハイフン付きのポーランドの納税者番号、明細3件、金額が含まれています。出力はJSONスキーマに合わせます。"strict": Trueを指定すると、モデルが項目を追加したり省略したりできません。以下はrequestsライブラリとOpenRouterを使ったコードです。なお、実際のテストはポーランド語で行いました。コード内の指示文は、テストに使ったポーランド語の原文を日本語に訳した例であり、日本語で再テストしたものではありません。

import os, json, requests

URL = ("https://openrouter.ai/api/v1"
       "/chat/completions")
KEY = os.environ["OPENROUTER_API_KEY"]

schema = {
  "type": "object",
  "properties": {
    "number": {"type": "string"},
    "date": {"type": "string"},
    "seller_tax_id": {"type": "string"},
    "items": {"type": "array",
      "items": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "name": {"type": "string"},
        "net": {"type": "number"}},
      "required": ["name", "net"],
      "additionalProperties": False}},
    "gross": {"type": "number"},
    "due_date": {"type": "string"}},
  "required": ["number", "date",
    "seller_tax_id", "items",
    "gross", "due_date"],
  "additionalProperties": False}

def invoice(text, mode="openai"):
    body = {
      "model": "openai/gpt-6.1-terra",
      "messages": [
        {"role": "system", "content":
         "請求書からデータを抽出します。日付は"
         " YYYY-MM-DD、納税者番号からハイフンを除きます。"},
        {"role": "user",
         "content": text}],
      "reasoning": {"effort": "low"},
      "response_format": {
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {"name": "invoice",
          "strict": True,
          "schema": schema}},
      "provider": {"only": [mode]},
      "usage": {"include": True}}
    r = requests.post(URL, json=body,
        timeout=120, headers={
        "Authorization": f"Bearer {KEY}"})
    r.raise_for_status()
    j = r.json()
    msg = j["choices"][0]["message"]
    data = json.loads(msg["content"])
    return data, j["usage"]

テストに使った請求書の一部は、「販売者：リパ印刷工房有限会社（…）、納税者番号946-27-18-305」「発行日：2026年10月26日」「支払期限：2026年11月9日」という内容でした。以下はTerraの回答を、明細2件を省略して示したものです。元のテストはポーランド語で行っており、表示文はそのテスト内容の翻訳です。

{
 "number": "FV/10/2026/118",
 "date": "2026-10-26",
 "seller_tax_id": "9462718305",
 "items": [
  {"name": "A5チラシ 170 g",
   "net": 950.0}, ...],
 "gross": 1923.72,
 "due_date": "2026-11-09"
}

日付はISO形式に変換され、納税者番号からハイフンが取り除かれました。税込金額はポーランド語の原文における「支払額 1,923.72 ポーランド通貨単位」の行から抽出され、小数点表記に変換されています。処理量は入力 384 トークン、出力 120 トークンで、費用は 0.000984 USDでした。同じ条件で請求書を 1,000 件処理すると、約 0.98 USDです。

設定で押さえておきたい点は次の3つです。

• "reasoning": {"effort": "low"}：項目抽出にはlowで十分でした。mediumでは推論トークンが増え、その分も出力と同じ料金で課金されます。推論レベルの比較はGPT-6.1 Terra：low、medium、maxを比較をご覧ください。
• "provider": {"only": ["openai"]}：これを指定しないと、OpenRouterが別のエンドポイントに切り替えることがあります。ここではopenai、openai/flex、openai/fastからモードを選びます。
• "usage": {"include": True}：レスポンスにUSD建ての費用が含まれるため、自分で計算する必要がありません。

Standard・Flex・Fastの料金と速度を比較

OpenRouterでは、TerraにOpenAIのエンドポイントが3種類あります。同じ請求書を各モードに5回ずつ、2026年10月26日21時45分ごろに順番に送信しました。テストに使った請求書と指示文はポーランド語で、日本語のテストではありません。

15件すべてで納税者番号と税込金額が正しく抽出されました。Flexが最速でしたが、これは10月26日の夜に行った5回の測定結果であり、常に同じ順になるとは限りません。負荷が違えば結果も変わる可能性があります。FastはStandardの2倍の料金でしたが、今回の測定ではFlexより速くありませんでした。バックグラウンド処理ならFlexかBatch（料金は同じく入力0.5 USD／出力2.5 USD）、リアルタイムの応答ならStandardを選びます。

JavaScriptでメールの件名を作成する

次はNode.jsを使った例です。Node.js 18以降ではfetchが組み込まれています。Flexを選び、推論レベルはmediumにしました。元のテスト指示はポーランド語で、コードの文面はその日本語訳です。日本語で再テストした結果ではありません。

const URL = "https://openrouter.ai" +
  "/api/v1/chat/completions";
const KEY =
  process.env.OPENROUTER_API_KEY;
const r = await fetch(URL, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"},
  body: JSON.stringify({
    model: "openai/gpt-6.1-terra",
    reasoning: { effort: "medium" },
    provider: { only: ["openai/flex"] },
    usage: { include: true },
    messages: [{ role: "user", content:
      "請求書FV/10/2026/118、金額489.60 USDの" +
      "支払いを促すメールの件名を3つ作成してください。" +
      "感嘆符は使わないでください。" }]
  })});
const j = await r.json();
const msg = j.choices[0].message;
console.log(msg.content);

以下はTerraの回答を日本語に訳したものです。元の回答はポーランド語でした。

1. 請求書FV/10/2026/118のお支払いについて
   金額489.60 USD
2. 請求書FV/10/2026/118のお支払いのお願い
3. 489.60 USDのお支払いについて
   請求書FV/10/2026/118

入力47トークン、出力77トークンで、費用は0.000216 USDでした。感嘆符を使わず、各件名に請求書番号と金額が含まれていました。

GPT-6.1 Terra APIの料金で注意する点

• 272,000トークンのしきい値：1回のリクエストで入力トークンがこの数を超えると、全体に入力2 USD、出力7.50 USD（100万トークンあたり）の料金が適用されます。長い文書は分割するとよいでしょう。
• キャッシュ：同じ指示やスキーマなど、リクエストの冒頭部分が繰り返される場合、料金は100万トークンあたり0.05 USDです。通常の入力料金は1 USDです。
• リージョン別処理：データを指定したリージョンで処理する場合、料金が10%上がります。

料金の詳細はGPT-6.1 Terraの料金をご覧ください。ポーランド語で行ったタスクの結果については、GPT-6.1 Terraの概要で紹介しています。ポーランド語の結果は、日本語での性能を示すものではありません。

よくある質問

GPT-6.1 TerraのAPIモデル名は何ですか？

OpenAI APIではgpt-6.1-terra、OpenRouterではopenai/gpt-6.1-terraです。OpenRouterでは日付付きのopenai/gpt-6.1-terra-20261026も利用できます。

TerraはChat Completionsで使えますか？

はい。ResponsesとBatchに加えて利用できます。computer useやウェブ検索などのツールにはResponses APIが必要です。

Terraで請求書を1件読み取る費用はいくらですか？

今回の測定では、Standardが0.000972 USD、Flexが0.000492 USDでした。入力約380トークン、出力約120トークンで、推論レベルはlowです。テストはポーランド語で行いました。

参照元と確認日

• OpenAI API：GPT-6.1 Terraモデル：エンドポイント、ツール、コンテキスト、上限、料金（2026年10月26日確認）
• OpenAI：GPT-6.1 Terraの紹介：用途としての請求書読み取り（2026年10月26日確認）
• OpenRouter：GPT-6.1 Terraのエンドポイント：openai、openai/flex、openai/fastの各モードと料金（2026年10月26日確認）
• 実測環境：Python 3.13、requests、Node.js 26、OpenRouter。2026年10月26日21時40分ごろから21時50分ごろまで測定。

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