// ベンダーをまたぐモデル比較

Claude Haiku 5.5vsGPT-6.1 Terra

GPTProto2026年10月28日更新

GPT-6.1 Terra は、OpenAI が 2026年10月末に公開したモデルで、その後の価格ページはそれを Claude Haiku 5.5 と並べました。同じ製品ではありません。Haiku は、短く採点できるステップ向けの小さいモデルです。Terra は新しいコンピュータ使用と視覚のモデルで、GPTProto ではずっと高い料金を表示しています。このページは両方の料金を GPTProto テキストカタログから出します。OpenRouter からトークン価格をコピーせず、公開指数の一つを勝者と扱いません。

短い答え：コストの確認は Claude Haiku 5.5 から始めてください。ライブの GPTProto 料金では、入力が 89% 低く、出力が 89% 低いです。取り消し線の数字は、同じカタログのプロバイダ定価です。その差が、短い呼び出しに Haiku を残す理由です。ステップに Haiku が最初のモデルではない視覚またはコンピュータ使用の作業が必要なときは呼び出しを Terra に移し、ベンチマークの行は両方のスコアがあるときだけ読んでください。

GPTProto で Claude Haiku 5.5 を見る GPTProto で GPT-6.1 Terra を見る

Claude Haiku 5.5↗Claude · claude-haiku-5-5

向いている用途より低いカタログ料金での、分類、抽出、短いエージェントのステップ向けの Anthropic の小さい Haiku 5.5

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力~~$0.10~~$0.09/M−10%

出力~~$0.50~~$0.45/M−10%

モデルページを見る

GPT-6.1 Terra↗OpenAI · gpt-6.1-terra

向いている用途2026年10月に公開された OpenAI の GPT-6.1 Terra、小さいモデルの料金より上のコンピュータ使用と視覚タスク向け

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力~~$1.00~~$0.80/M−20%

出力~~$5.00~~$4.00/M−20%

モデルページを見る

// 並べて比較

Claude Haiku 5.5 と GPT-6.1 Terraひと目で。

GPTProto の価格は、ライブのテキストからテキストへのカタログ料金です。レイテンシ、コンテキスト、ベンチマークは、OpenRouter の取得が両方のモデルについて返したときだけ現れます。

項目

Claude Haiku 5.5

GPT-6.1 Terra

プロバイダ

Claude

OpenAI

モデル ID

claude-haiku-5-5

gpt-6.1-terra

OpenRouter モデル

anthropic/claude-haiku-5.5

openai/gpt-6.1-terra

可用性

99.10%

直近 7 日

99.99%

直近 7 日

リリース日

2026年10月7日

2026年10月26日

入力

$0.09~~$0.10~~ 公式定価

$0.80~~$1.00~~ 公式定価

出力

$0.45~~$0.50~~ 公式定価

$4.00~~$5.00~~ 公式定価

節約

−10%カタログ定価との差

−20%カタログ定価との差

キャッシュ読み取り

$0.009~~$0.01~~ 公式定価

$0.04~~$0.05~~ 公式定価

キャッシュ書き込み

$0.1125~~$0.125~~ 公式定価

$1.00~~$1.25~~ 公式定価

コンテキストウィンドウ

100万トークン

105万トークン

最大出力トークン

12.8万トークン

入力形式

テキスト画像ファイル

ファイル画像テキスト

出力形式

テキスト

力を発揮するところ

トークン料金が制約になる、短く確認できるステップ

小さいモデルが最初の送り先ではない、視覚チェックとコンピュータ使用のステップ

最初に試すべきテスト

振り分けられたサブステップ。分類、抽出、または下書きをして、それから採点する

確認できる結果があるスクリーンショット、フォーム、またはデスクトップのステップ

カタログ掲載

2026年10月

API の使い方

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-haiku-5-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

GPTProto カタログの、100 万トークンあたりの価格です。OpenRouter の数値の取得は 2026年11月3日です。GPTProto の SLA ではありません。

入力と出力の価格 · 100万トークンあたり · 各ペアはそれぞれの公式定価に合わせて縮尺

公式GPTProto

Claude Haiku 5.5Claude

入力$0.10

入力−10%$0.09

出力$0.50

出力−10%$0.45

GPT-6.1 TerraOpenAI

入力$1.00

入力−20%$0.80

出力$5.00

出力−20%$4.00

// 価格比較

小さいモデルの料金ずっと低い。

ライブの GPTProto テキスト料金では、Claude Haiku 5.5 は入力 100 万トークンあたり $0.09、出力 100 万トークンあたり $0.45 です。GPT-6.1 Terra は $0.80 と $4.00 です。横に保存されているプロバイダ定価は、$0.10/$0.50 が Claude Haiku 5.5、$1.00/$5.00 が GPT-6.1 Terra です。Claude Haiku 5.5 は入力が 89%、出力が 89% 低いため、返信が長くなっても安い方のモデルは逆転しません。

未キャッシュの入力トークン 10,000 と出力トークン 1,000 のリクエストでは、これらの GPTProto 料金は約 $0.0014 が Claude Haiku 5.5、$0.012 が GPT-6.1 Terra になります。この例は入力と出力だけです。キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み、ツール呼び出し、再試行は別です。プロンプトが長さのしきい値を超えると、ベンダーの価格カードは上がることがあります。このページが示すのは、一つのテキストからテキストへのカタログ料金であり、第二の料金帯ではありません。

本番ルートの予算を組む前に、ライブの Claude Haiku 5.5 と GPT-6.1 Terra のページを確認してください。この比較は、それらのページが使うのと同じカタログを読みます。OpenRouter から価格をコピーしていません。

// 節約計算機

自分の数字で計算してください。私たちの数字ではありません。

見込む入力トークンと出力トークンに、ライブの GPTProto 料金を掛けてください。その後、実際のセットを実行してください。役に立つ予算には、キャッシュ、ツール、再試行、そして各モデルが正しく終えるリクエストの割合が含まれます。

料金モデル

月間入力トークン（百万）

百万トークン

月間出力トークン（百万）

百万トークン

年間で残る額

$54.00

月間ランニングコスト公式GPTProto節約

入力$20.00$18.00$2.00

出力$25.00$22.50$2.50

年間$540.00$486.00$54.00

このページに読み込まれたカタログ料金での、入力トークンと出力トークンだけです。キャッシュ、ツール、再試行は別です。

チャージ枠を見る

// 速度とアクセス

どれだけ速いか。どう呼ぶか。スナップショットが示すもの。

レイテンシとスループットは OpenRouter プロバイダの中央値です。欠けている行は取得に無く、推測せずに省いています。

項目

Claude Haiku 5.5

GPT-6.1 Terra

対応パラメータ

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputs

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs

ツール利用

掲載あり

OpenRouter プロバイダの p50 の中央値。取得は 2026年11月3日です。GPTProto の SLA ではありません。

// チャージ

一つの残高。
両方のモデル。

同じ GPTProto 残高から Claude Haiku 5.5 と GPT-6.1 Terra を、それぞれのモデルページの料金でテストしてください。

$15

等額入金 · ボーナスなし

まず試す用。エンドポイントの確認と、新しいモデルの試し打ちに。

いちばん人気

$100

+4% ボーナスクレジット

個人の開発や、これから本番に出す小さなプロジェクト向け。

最大のお得 · +6%

$1,000

+6% ボーナスクレジット

本番の仕事を回しているチーム向け。割引済みの料金に、ボーナスが上乗せされます。

GPT-6.1 Terra で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $240 安くなります（ボーナスクレジット適用前）

// 品質とベンチマーク

指数が示すもの。それが決められないもの。

両方のモデルにあるスコアだけを表示します。高い指数は候補を絞る合図です。あなたのタスクは決めません。

項目

Claude Haiku 5.5

GPT-6.1 Terra

知能指数

36.2Claude Haiku 5.5 (Max)

51GPT-6.1 Terra (Max)

OpenRouter の取得が運ぶ Artificial Analysis のスコア。取得は 2026年11月3日です。

// 結論

どのモデルが合うかいちばん多く出す呼び出しは？

失敗の仕方をすでに説明できるモデルを使ってください。

Claude Haiku 5.5claude-haiku-5-5

ステップが短いときは Haiku 5.5 を選ぶ

採点できる分類、抽出、その他の短いステップには Haiku を使ってください。表示されている入力料金は GPT-6.1 Terra より 89% 低く、出力料金は 89% 低くなっています。
トークン料金が低いことは、再試行を数えるまでは、完了したタスクあたりのコストが低いことにはなりません。Terra に使うのと同じセットを実行してください。
ウィンドウサイズだけで Haiku を選んだり、退けたりしないでください。両方の長さが表にあるときは、コンテキストの行を使ってください。

GPTProto で Claude Haiku 5.5 を試す

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra

視覚のステップには GPT-6.1 Terra を選ぶ

小さいモデルの料金が選んだ理由ではないとき、終わりがはっきりしたスクリーンショット、フォーム、その他のコンピュータ使用のステップには Terra を使ってください。
知能指数一つを決定として扱わないでください。この一組の公開比較は努力設定とともに変わり、表が示すのは、取得が両方のモデルについて返した構成だけです。
自分のプロンプトを測ってください。このページのレイテンシ数値は OpenRouter プロバイダの中央値であり、あなたのルートについての約束ではありません。

GPTProto で GPT-6.1 Terra を試す

ブランドではなく、ステップで振り分ける

短く確認できるステップは、より低い GPTProto 料金に送り、採点器がすでに好む視覚とコンピュータ使用のステップには Terra を残してください。切り替えが結果を変えるときを書き留めてください。両方のモデルは一つの GPTProto 残高にあるので、分け方はモデル名の変更です。

// コンテキストと出力

ウィンドウを出す両方にあるときだけ。

OpenAI の公開ノートは、Terra を 100 万トークン級のモデルと説明しています。この表は、長さが両方のモデルにあるときにコンテキストの行を示します。Terra のセルがカタログのラベルから埋まっている場合、表の注記がそう示し、そのラベルは丸められています。大きいウィンドウは長いプロンプトの余裕であり、より低い入力料金ではありません。

Claude Haiku 5.5 は 100万トークンのコンテキストと 12.8万トークンの出力を表示しています。GPT-6.1 Terra は 105万トークンと 12.8万トークンを表示しています。

// 決め方

短いステップを残すより低い料金に。

新しいモデルだからといってすべての呼び出しを Terra に送らず、トークン料金が低いからといってスクリーンショットのタスクを Haiku にだけ送らないでください。すでに動かしている作業を分けてください。一つのセットは、分類、抽出、または採点がはっきりした別の短いステップです。もう一つは、視覚チェック、フォーム、またはコンピュータ使用のステップです。同じ指示と採点器を両方に送ってください。タスクの成功、トークン合計、再試行、最後のトークンまでの時間を記録してください。残す数字は、成功したタスクあたりのコストです。トークンあたりの差は、再試行一回では自動的に消えないほど大きいです。

// はじめる

一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。

各モデルページには、現在の料金、API の例、Playground があります。自分のプロンプトを実行し、品質、レイテンシ、予算で勝つ振り分けルールを残してください。同じテストに三つ目の候補が必要なら、モデルカタログを見るを開いてください。

Claude Haiku 5.5 の API と料金を見る GPT-6.1 Terra の API と料金を見る

// よくある質問

Haiku 5.5 と GPT-6.1 Terra。まっすぐな答え。

01GPTProto では、Claude Haiku 5.5 は GPT-6.1 Terra より安いですか？+

ライブの GPTProto 料金では、はい、そうです。Haiku は 100 万トークンあたり入力 $0.09、出力 $0.45 で、Terra は $0.80 と $4.00 です。入力は 89%、出力は 89% 少なくなります。カタログのプロバイダ定価は、$0.10/$0.50 が Claude Haiku 5.5、$1.00/$5.00 が GPT-6.1 Terra です。キャッシュと再試行で、請求全体は変わり得ます。

02どちらのモデルの知能が上ですか？+

このページはそれには判定を下しません。2026年10月の記事は、示す設定で Terra の知能指数を Haiku より高く公開しており、それらの設定は同じ努力レベルではありません。知能の行は、OpenRouter の取得が両方のモデルのスコアを持つときだけ現れます。候補を絞るために使い、その後で自分のタスクをテストしてください。

03どちらが速く応答しますか？+

レイテンシとスループットの行を読んでください。これらは OpenRouter プロバイダの p50 の中央値で、取得日は表の注記にあります。GPTProto のレイテンシ目標ではありません。短いチャットはレイテンシを重視します。長い補完はスループットを重視します。

04コンテキストウィンドウは同じですか？+

コンテキストの行を読んでください。長さが両方のモデルにあるときだけ現れます。大きいウィンドウは長いリクエストの余裕として扱い、送る長さで品質をテストしてください。ウィンドウサイズだけでどちらのモデルも選ばないでください。

05これらは OpenRouter の価格ですか？+

いいえ、違います。金額は、テキストからテキストへのシーン向け GPTProto カタログ料金で、カタログが横に保存しているプロバイダ定価も含みます。OpenRouter はレイテンシ、スループット、コンテキスト、出力上限、Artificial Analysis のスコアの出典で、それぞれ取得時刻が付いています。

06両方を GPTProto 経由で呼び出せますか？+

はい、呼び出せます。Claude Haiku 5.5 と GPT-6.1 Terra は、それぞれ料金、API の例、Playground のあるモデルページを持っています。モデルの切り替えは、同じ残高でのモデル名の変更です。

// 利用者の声

私たちの言葉だけではない。利用者の声。

実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。

Blogstra

Reddit · r/Bloggers

#Routing

For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.

X (Twitter) · @ChillaiKalan__

#Cost

I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.

Sanskriti Naruka

X (Twitter) · @snskritinaruka

#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

Caden Flux

X (Twitter) · @Caden_Flux

#Video

I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.

Zara

X (Twitter) · @ZaraIrahh

#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

Many-Operation2625

Reddit · r/LLMDevs

#Integration

What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.

// ブログから

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Claude Haiku 5.5vsGPT-6.1 Terra

Claude Haiku 5.5 と GPT-6.1 Terraひと目で。

小さいモデルの料金ずっと低い。

自分の数字で計算してください。私たちの数字ではありません。

どれだけ速いか。どう呼ぶか。スナップショットが示すもの。

一つの残高。両方のモデル。

指数が示すもの。それが決められないもの。

どのモデルが合うかいちばん多く出す呼び出しは？

ブランドではなく、ステップで振り分ける

ウィンドウを出す両方にあるときだけ。

短いステップを残すより低い料金に。

一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。

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