向いている用途長時間のコーディングエージェントと、多くのステップをまたいで判断を保たなければならない作業向けの、Anthropic のフラッグシップ。
100 万トークンあたり · カタログ料金
入力$4.00$3.60/M−10%
出力$20.00$18.00/M−10%
// ベンダーをまたぐモデル比較モデルページを見る
Claude Opus 5.5vsGPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terra は、OpenAI が 2026年10月末に公開したモデルで、公開ノートはタスクあたりのコストを Claude Opus 5.5 と並べています。同じ製品ではありません。Opus は、コーディングエージェントが多くのステップをまたいで判断を保たなければならないとき、チームがすでに使っているフラッグシップです。Terra は、繰り返す視覚チェック、フォーム、その他のコンピュータ使用のステップ向けの、新しい、より低い料金です。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 GPT-6.1 Terra から始めてください。ライブの GPTProto 料金では、入力が 78% 低く、出力が 78% 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。この差は、繰り返す呼び出しを移すのに十分な大きさです。誤った答えのコストがトークン差額より大きい呼び出しは Opus に残し、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。
モデルページを見る
向いている用途2026年10月に公開された OpenAI の GPT-6.1 Terra。より低いカタログ料金での、大量のコンピュータ使用と視覚タスク向けです。
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%
// 並べて比較
Claude Opus 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 Opus 5.5
GPT-6.1 Terra
プロバイダ
Claude
OpenAI
モデル ID
claude-opus-5-5
gpt-6.1-terra
可用性
98.6%
直近 7 日100%
10月27日 から 1 日分のトラフィック入力
$3.60$4.00 公式定価
$0.80$1.00 公式定価
出力
$18.00$20.00 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
$0.18$0.20 公式定価
$0.04$0.05 公式定価
キャッシュ書き込み
$4.50$5.00 公式定価
$1.00$1.25 公式定価
力を発揮するところ
長時間のエージェント型コーディング、難しいレビュー、オープンエンドな知識作業
トークン料金が制約になる、繰り返す視覚とコンピュータ使用のステップ
最初に試すべきテスト
大きなコードベースをまたいで一つのタスクに留まるコーディングエージェント
スクリーンショット、フォーム、または確認できる結果がある大量のステップ
カタログ掲載
2026年9月
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-opus-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10月20日 です。GPTProto の SLA ではありません。
// 価格比較
フラッグシップ料金新しい方に対して。
ライブの GPTProto テキスト料金では、GPT-6.1 Terra は入力 100 万トークンあたり $0.80、出力 100 万トークンあたり $4.00 です。Claude Opus 5.5 は $3.60 と $18.00 です。横に保存されているプロバイダ定価は、$1.00/$5.00 が GPT-6.1 Terra、$4.00/$20.00 が Claude Opus 5.5 です。GPT-6.1 Terra は入力が 78%、出力が 78% 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 $0.012 が GPT-6.1 Terra、$0.054 が Claude Opus 5.5 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、再試行は別料金です。この差は大きく、二回目の試行でも自動的には消えません。再試行はそれでも数えてください。
OpenAI の公開ノートは、トークン料金だけでなく、完了したタスクあたりのコストも比較しています。このページはその数字を繰り返しません。より少ないトークンを書くモデル、またはより少ない再試行で済むモデルは、請求をどちら側にも変え得ます。本番ルートの予算を組む前に、ライブの Claude Opus 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
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$1,080
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$200$160$40
出力$250$200$50
年間$5,400$4,320$1,080
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。
// チャージ一つの残高。
一つの残高。
両方のモデル。
同じ GPTProto 残高から Claude Opus 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
まずはここから。エンドポイントの確認や、新しいモデルの試用に向いています。
いちばん人気
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+4% ボーナスクレジット
個人の開発や、本番に出す小さなプロジェクトに向いたバランスです。
最大のお得 · +6%
$1,000
+6% ボーナスクレジット
本番のワークロードを回すチーム向けです。割引済みのモデル料金に、ボーナスクレジットが上乗せされます。
Claude Opus 5.5 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 $480 安くなります（ボーナスクレジット適用前）
// 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 Opus 5.5claude-opus-5-5
判断を保たなければならないときは Opus 5.5 を選ぶ
- 長時間のコーディングエージェント、難しいレビュー、そして見逃したステップのコストがトークン差より大きいオープンエンドな作業には、Opus 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。
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
呼び出しが繰り返されるときは GPT-6.1 Terra を選ぶ
- 終わりがはっきりした視覚チェック、フォーム入力、その他のコンピュータ使用のステップ、特に呼び出しが繰り返されるときは Terra を使ってください。表示されている入力料金は Claude Opus 5.5 より 78% 低く、出力料金は 78% 低くなっています。
- 再試行を数えるまでは、低いトークン料金が完了したタスクあたりの低いコストにはなりません。Opus 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 Terra 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。
ブランドではなく、ステップで振り分ける
繰り返す視覚とコンピュータ使用のステップは、GPTProto 料金が低い方のモデルに送り、採点器がすでに好む長時間のステップには Opus 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。この表が使うのは、取得した長さだけです。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。
// 決め方
繰り返すステップを分ける難しい方から。
トークン料金が低いからといって Opus のルートを Terra に移さず、フラッグシップだからといってすべての呼び出しを Opus に残さないでください。すでに出している呼び出しを分けてください。一つのセットは、終わりがはっきりした視覚チェック、フォーム、または別のコンピュータ使用のステップです。もう一つは、誤った変更が高くつくコーディングまたはレビューのステップです。同じ指示、ツール、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。
// 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。
// よくある質問
Opus 5.5 と GPT-6.1 Terra。まっすぐな答え。
01GPTProto では、GPT-6.1 Terra は Claude Opus 5.5 より安いですか？
ライブの GPTProto 料金では、はい、そうです。Terra は 100 万トークンあたり入力 $0.80、出力 $4.00 で、Opus は $3.60 と $18.00 です。入力は 78%、出力は 78% 少なくなります。カタログのプロバイダ定価は、Claude Opus 5.5 が $4.00/$20.00、GPT-6.1 Terra が $1.00/$5.00 です。キャッシュと再試行で、請求全体は変わり得ます。
02Terra は Opus を置き換えられますか？
デフォルトとしては、違います。OpenAI の公開ノートと Artificial Analysis の比較は、トークン価格で Terra を Opus よりかなり下に置き、より難しいコーディングとエージェントのタスクはフラッグシップに残しています。まず繰り返す、確認できるステップを移してください。失敗した試行が高くつくところは Opus を残してください。
03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、Artificial Analysis を含め、示す設定で Opus の知能指数を Terra 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。
04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。
05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。
06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。
07両方を GPTProto 経由で呼び出せますか？
はい、呼び出せます。Claude Opus 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。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
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.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
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.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
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.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
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.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// ブログから
記事をすべて見る →AI モデルガイド。実用的な API チュートリアル。
モデルの比較、API の設定、画像と動画の実務での使い方をまとめています。
// 始める
次の 1 億トークンは定価である必要はありません。
ブラウザで画像や動画を作るか、一つの API キーでテキスト、画像、動画のモデルをアプリに組み込めます。対象モデルの割引も確認できます。
- ✓OpenAI 互換
- ✓200以上のモデル
- ✓公式より 10–30% 安い
- ✓高い稼働率、自動フェイルオーバー
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