// ベンダーをまたぐモデル比較

Gemini 3.8 FlashvsGPT-6.1 Terra

GPTProto2026年10月28日更新

GPT-6.1 Terra is the model OpenAI released at the end of October 2026, and the pricing roundups that followed put it next to Gemini 3.8 Flash. They are not the same product. Flash is the high-volume Gemini route. Terra is the new computer-use and visual model. Public comparisons of this pair mix effort settings, so this page does not award an index. It prices both from the GPTProto text catalog, and it does not copy a token price from OpenRouter.

The short answer: start the cost check with GPT-6.1 Terra. On the live GPTProto rates its input is 11% lower and its output is 11% lower. The struck-through figures are the provider list rates from the same catalog. The gap is small enough that retries can erase it. Keep both models in the test, and read a benchmark row only when both scores are present.

GPTProto で Gemini 3.8 Flash を見る GPTProto で GPT-6.1 Terra を見る

Gemini 3.8 Flash↗Google · gemini-3.8-flash

向いている用途Google's Gemini 3.8 Flash for high-volume prompts where a Flash-class model is the one you already grade.

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力~~$1.50~~$0.90/M−40%

出力~~$7.50~~$4.50/M−40%

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OpenAI's GPT-6.1 Terra, released October 2026, for computer use and visual tasks at the catalog's newer rate.

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

Gemini 3.8 Flash vs 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

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

プロバイダ

Google

OpenAI

モデル ID

gemini-3.8-flash

gpt-6.1-terra

OpenRouter モデル

google/gemini-3.8-flash

openai/gpt-6.1-terra

可用性

100%

直近 7 日

99.99%

直近 7 日

リリース日

2026年9月2日

2026年10月26日

入力

$0.90~~$1.50~~ 公式定価

$0.80~~$1.00~~ 公式定価

出力

$4.50~~$7.50~~ 公式定価

$4.00~~$5.00~~ 公式定価

節約

−40%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

$0.09~~$0.15~~ 公式定価

$0.04~~$0.05~~ 公式定価

キャッシュ書き込み

$0.60~~$1.00~~ 公式定価

$1.00~~$1.25~~ 公式定価

コンテキストウィンドウ

1,048,576 トークン

105万トークン

最大出力トークン

65,536 トークン

12.8万トークン

入力形式

テキスト画像動画ファイル音声

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

Repeated prompts that already run on a Gemini Flash route

Visual checks and computer-use steps where the catalog rate still has to clear the bar

最初に試すべきテスト

A high-volume step you can grade against Terra

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": "gemini-3.8-flash",
    "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

Gemini 3.8 FlashGoogle

入力$1.50

入力−40%$0.90

出力$7.50

出力−40%$4.50

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

A small gap両側とも。

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。Gemini 3.8 Flash は $0.90 と $4.50 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、$1.50/$7.50 が Gemini 3.8 Flash です。GPT-6.1 Terra は入力が 11%、出力が 11% 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。

For a request with 10,000 uncached input tokens and 1,000 output tokens, those GPTProto rates come to about $0.012 for GPT-6.1 Terra and $0.0135 for Gemini 3.8 Flash. That illustration is input plus output only. Cache reads, cache writes, tool calls, and retries are extra, and a second attempt can erase the gap. Vendor price cards can step up once a prompt passes a length threshold. This page shows the one text-to-text catalog rate, not a second tier.

本番ルートの予算を組む前に、ライブの Gemini 3.8 Flash 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

$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

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

対応パラメータ

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_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 Gemini 3.8 Flash 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。

Gemini 3.8 Flash 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 $720 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

Gemini 3.8 Flash

GPT-6.1 Terra

知能指数

30.5Gemini 3.8 Flash (High)

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。

Gemini 3.8 Flashgemini-3.8-flash

Choose Gemini 3.8 Flash for the route you already grade

Use Flash when the prompt already runs on Gemini and you can grade the result against Terra.
Do not treat one intelligence index as the decision. Published comparisons of this pair mix effort settings, and the table shows a score only when the harvest has it for both models.
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。実際に出す呼び出しの時間を測ってください。

GPTProto で Gemini 3.8 Flash を試す

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra

Choose GPT-6.1 Terra when the rate is the constraint

Use Terra for visual checks, form filling, and other computer-use steps with a clear finish line. The listed input rate is 11% below Gemini 3.8 Flash, and the output rate is lower by 11%.
A lower token rate is not a lower cost per completed task until you count retries. Run the same set you use for Flash.
Do not pick Terra on window size alone. If its context cell is a catalog label, the table note says so.

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

Send the repeated, checkable steps to the model with the lower GPTProto rate, and keep Flash on the prompts your Gemini grader already prefers. Write down when the switch changes the result. Both models are on one GPTProto balance, so the split is a model-name change.

// コンテキストと出力

Read Flash's window.Terra のは待ってください。

Gemini 3.8 Flash lists 1,048,576 トークン of context and 65,536 トークン of output. That length is the harvested integer, not a rounded million label. A larger window is room for a long prompt, not a lower input rate. OpenAI's launch note describes Terra as a million-token-class model. If Terra's context cell is filled from the catalog label, the table note says so, and that label is rounded.

// 決め方

Grade the new modelon the work Flash already runs.

Do not pick Terra because it is new, or Flash because the route is already Gemini, until the same set has run on both. Use work you already trust: a high-volume prompt, a visual check, and a case that must reject a bad input. Send the same instructions, tools, and grader. Record task success, total tokens, retries, and time to the last token. Cost per successful task is the number to keep. A small token gap loses when it needs the extra try.

// 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。

Gemini 3.8 Flash 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

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra.まっすぐな答え。

01Is GPT-6.1 Terra cheaper than Gemini 3.8 Flash on GPTProto?+

On the live GPTProto rates, yes. Terra is $0.80 input and $4.00 output per million tokens, against $0.90 and $4.50 for Flash. That is 11% less on input and 11% less on output. The provider list rates in the catalog are $1.50/$7.50 for Gemini 3.8 Flash and $1.00/$5.00 for GPT-6.1 Terra. Cache and retries can change a full bill.

02どちらのモデルのスコアが高いですか？+

This page does not award that. A published comparison of these names uses a non-reasoning Terra setting against a high-effort Flash setting, so the indexes are not the same test. The intelligence row appears only when the OpenRouter harvest has a score for both models. Use it to shortlist, then test the jobs you will run.

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？+

Read the context row. Flash's harvested length is the integer the harvest returned, which is not a rounded million label. If Terra's cell is filled from the catalog label, the table note says so. Treat a larger window as room for a long request, and test quality at the lengths you will send.

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。Gemini 3.8 Flash 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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Gemini 3.8 FlashvsGPT-6.1 Terra

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terraひと目で。

A small gap両側とも。

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

Read Flash's window.Terra のは待ってください。

Grade the new modelon the work Flash already runs.

一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。

Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra.まっすぐな答え。

私たちの言葉だけではない。利用者の声。

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