料金プラン+7% ボーナス
// ベンダーをまたぐモデル比較

GPT-6.1 TerravsGemini 3.8 Flash

GPTProto

GPT-6.1 Terra と Gemini 3.8 Flash は、アプリケーションに必要な入力から始まります。Terra を、視覚的推論、精密なコンピュータ使用、自然な文章の、OpenAI 形式のワークフローでの最初のテストとして選んでください。Gemini 3.8 Flash を、タスクがネイティブの音声、動画、または PDF 入力を含む場合と、Google の文書化されたグラウンディングとツール機能を使う場合に選んでください。どちらもテキストを生成し、大きいコンテキストの作業に対応します。現在のプロモーション価格と、基本のカタログ料金の両方を比較してください。

短い答え：ライブの GPTProto カタログ料金では、GPT-6.1 Terra から始めてください。入力は 11% 低く、出力は 11% 低いです。これが基本のカタログ比較です。Gemini に表示されているプロモーションはそれを逆転させ得て、価格の節はその料金をプロモーションが開いている間だけ述べます。両方のモデルが実行できるタスクには、同じ素材と受け入れチェックを使ってください。

GPTProto で GPT-6.1 Terra を見るGPTProto で Gemini 3.8 Flash を見る
// 並べて比較

GPT-6.1 Terra と Gemini 3.8 Flash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
GPT-6.1 Terra
Gemini 3.8 Flash
プロバイダ
OpenAI
Google
モデル ID
gpt-6.1-terra
gemini-3.8-flash
OpenRouter モデル
openai/gpt-6.1-terra
google/gemini-3.8-flash
可用性
99.99%
直近 7 日
100%
直近 7 日
リリース日
2026年10月26日
2026年9月2日
入力
$0.80$1.00 公式定価
$0.90$1.50 公式定価
出力
$4.00$5.00 公式定価
$4.50$7.50 公式定価
節約
−20%カタログ定価との差
−40%カタログ定価との差
キャッシュ読み取り
$0.04$0.05 公式定価
$0.09$0.15 公式定価
キャッシュ書き込み
$1.00$1.25 公式定価
$0.60$1.00 公式定価
コンテキストウィンドウ
105万トークン
1,048,576 トークン
最大出力トークン
12.8万トークン
65,536 トークン
入力形式
ファイル画像テキスト
テキスト画像動画ファイル音声
出力形式
テキスト
テキスト
力を発揮するところ
確認できる結果があるスクリーンショット、技術図面、コンピュータ使用のステップ
ソースが音声、動画、または PDF であるタスク、または Google の文書化されたツールが必要なタスク
最初に試すべきテスト
既存の OpenAI 形式のルート上の、テキストまたは画像のタスク
Terra と突き合わせて採点できる混合メディアのリクエスト
カタログ掲載
2026年10月
2026年9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": "gpt-6.1-terra",
    "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": "gemini-3.8-flash",
    "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
GPT-6.1 TerraOpenAI
入力$1.00
入力−20%$0.80
出力$5.00
出力−20%$4.00
Gemini 3.8 FlashGoogle
入力$1.50
入力−40%$0.90
出力$7.50
出力−40%$4.50
// 価格比較

まずカタログ料金。次にプロモーション。

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、これらのカタログ料金では、返信が長くなっても安い方のモデルは逆転しません。

表示されている 0.5× のプロモーションは 2026年12月31日 までで、Gemini 3.8 Flash は入力 100 万トークンあたり $0.45、出力 100 万トークンあたり $2.25 です。そのプロモーション入力は $0.80 の GPT-6.1 Terra より 44% 低く、プロモーション出力は $4.00 より 44% 低いです。実際に実行するルートと請求期間に表示される価格を使ってください。プロモーションが閉じると、この文はページから外れ、上のカタログ比較は残ります。

未キャッシュの入力トークン 100 万と、請求される出力トークン 200,000 のバッチでは、カタログ料金は GPT-6.1 Terra が $1.60、Gemini 3.8 Flash が $1.80 になります。入力の部分は $0.80 対 $0.90 です。出力の部分は $0.80 対 $0.90 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、メディア料金は別です。

プロモーション料金では、同じバッチは Gemini 3.8 Flash が $0.90 で、入力が $0.45、出力が $0.45 です。GPT-6.1 Terra のカタログのバッチは $1.60 のままです。二回目の試行、またはツール料金が、これほど小さい差を消すことがあります。

本番ルートの予算を組む前に、ライブの GPT-6.1 Terra と Gemini 3.8 Flash 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
GPT-6.1 Terra
Gemini 3.8 Flash
対応パラメータ
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputs
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputs
ツール利用
掲載あり
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 GPT-6.1 Terra と Gemini 3.8 Flash 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
GPT-6.1 Terra
Gemini 3.8 Flash
知能指数
51GPT-6.1 Terra (Max)
30.5Gemini 3.8 Flash (High)

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送る入力は？

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。

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
テキストと画像には GPT-6.1 Terra を選ぶ
  • 終わりがはっきりしたスクリーンショット、図面、文章、コンピュータ使用のステップには Terra を使ってください。カタログ料金では、入力は Gemini 3.8 Flash より 11% 低く、出力は 11% 低くなっています。
  • Terra の none の努力設定は、ルートのテストに含める具体的な違いです。Gemini の思考レベル名を OpenAI のリクエストにコピーしないでください。
  • ネイティブの音声、動画、または PDF の入力に Terra を選ばないでください。そのメディアを先に変換するなら、前処理のコストを足してください。
GPTProto で GPT-6.1 Terra を試す
Gemini 3.8 Flashgemini-3.8-flash
混合メディアには Gemini 3.8 Flash を選ぶ
  • 音声、動画、または PDF の入力がタスクであるとき、または文書化されたグラウンディングとツール呼び出しが必要なときは、Flash を使ってください。リクエスト形式はモデルページで確認してください。
  • プロモーションが開いている間は、価格の節でプロモーション料金を読み、終了日を控えてください。このページのカタログ表が示すのは基本料金です。
  • トークン料金が低いことは、再試行、ツール、メディア料金を数えるまでは、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。
GPTProto で Gemini 3.8 Flash を試す

ブランドではなく入力で振り分ける

ネイティブの音声、動画、PDF のタスクは Gemini に送ってください。採点器がすでに確認するテキストと画像のステップには Terra を残してください。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。プロモーションが終わったら、価格のルートを再テストしてください。

// コンテキストと出力

入力を合わせる。次に上限を読む。

GPT-6.1 Terra は 105万トークン のコンテキストを表示しています。Gemini 3.8 Flash は 1,048,576 トークン のコンテキストと 65,536 トークン の出力を表示しています。Flash の長さは取得した整数であり、丸めた 100 万のラベルではありません。OpenAI は、ここに示すコンテキスト長とは別の、最大入力と出力の上限を文書化しています。この表は、取得が一つ返したときに Terra の出力上限を示します。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。

Terra の文書化された入力はテキストと画像で、出力はテキストです。Google は Gemini 3.8 Flash について、テキスト、画像、動画、音声、PDF の入力と、テキスト出力を文書化しています。画像生成と音声生成は別のモデルです。Terra を中心にした音声または動画のワークフローでは、前のステップが文字起こし、抽出したフレーム、または他の対応素材を渡す必要があり、そのステップはコストに入ります。

Terra は none、low、medium、high、xhigh、max の努力に対応しています。Gemini は low、medium、high の思考レベルに対応しています。各モデル自身のリクエストフィールドを使ってください。OpenAI は Terra のツール呼び出しに Responses API を要求します。Google の文書は、関数呼び出し、コード実行、検索グラウンディング、ファイル検索、URL コンテキスト、そして Preview のコンピュータ使用を挙げています。GPTProto では、選んだモデルの API Usage の例から始め、そのルートで各ツールをテストしてください。

// 決め方

入力で振り分けるそしてツールで。

どちらのモデルも画像を受け取り、テキストを返します。Terra の公式の例には、商品写真の照合、技術図面の解釈、アプリケーション画面上の操作が含まれます。Gemini は、より広いマルチモーダルのインターフェースの中で画像を受け取ります。抽出した識別子、寸法、ラベル、または次の操作を、検証済みの答えと突き合わせて採点し、アプリケーションに小さい文字や曖昧な参照が出るときはそれらも含めてください。

Google は Gemini 3.8 Flash を、長期のソフトウェアエンジニアリング、自律エージェント、企業ワークフロー向けに位置づけています。OpenAI は Terra を、効率的な視覚的推論、精密なコンピュータ使用、文章向けに位置づけています。コーディングのタスクでは、最終パッチとテスト結果を確認してください。企業ワークフローでは、書き込まれたデータ、必要な承認、完了状態を確認してください。請求がタスク全体になるよう、繰り返した呼び出しを記録してください。

アプリケーションに両方の種類の作業がある場合は、ネイティブの混合メディアのタスクを対応する Gemini のルートに送り、画像またはテキストのステップでは Terra を評価してください。作業がテキストと画像、コンピュータ上の操作、文章、または既存の OpenAI 形式の連携であるときは、Terra を先に選んでください。音声、動画、または PDF の入力が中心のとき、またはアプリケーションに文書化された Google のツールが必要なときは、Gemini を先に選んでください。プロモーション料金を使うコスト見積もりの横に、プロモーションの終了日を記録してください。

// 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。現在の GPTProto 料金を比較する。

GPT-6.1 Terra の API と料金を見るGemini 3.8 Flash の API と料金を見る
// よくある質問

Terra と Gemini 3.8 Flash。まっすぐな答え。

01GPT-6.1 Terra と Gemini 3.8 Flash では、どちらが安いですか？+

ライブのカタログ料金では、GPT-6.1 Terra は 100 万トークンあたり入力 $0.80、出力 $4.00 で、Gemini 3.8 Flash は $0.90 と $4.50 です。入力は 11%、出力は 11% 少なくなります。価格の節は、その期間が開いている間だけ、Gemini の表示されているプロモーションを述べます。実際に実行する請求期間を比較してください。

02GPT-6.1 Terra と Gemini 3.8 Flash の入力で、主な違いは何ですか？+

Terra はテキストと画像を受け取ります。Google は Gemini 3.8 Flash について、テキスト、画像、動画、音声、PDF を文書化しています。どちらもテキストを返します。選んだ GPTProto ルートが対応するリクエスト形式を使ってください。

03出力上限が大きいのはどのモデルですか？+

Gemini 3.8 Flash は 65,536 トークン の出力を表示しています。OpenAI は Terra についても出力の上限を公開しています。このページは、取得が長さを返したときに Terra の出力の行を示します。要求する出力の予算を設定し、最終成果物を検証してください。

04どちらのモデルも画像または音声を直接生成できますか？+

これらのモデルはテキストを返します。Google は Gemini 3.8 Flash について、画像生成と音声生成を非対応と挙げています。Terra のネイティブな出力モダリティはテキストです。画像または音声のファイルには、専用の生成モデルを選んでください。

05両方に同じ推論パラメータを使えますか？+

各ルートが対応する制御を使ってください。Terra は none を含む六つの努力レベルを提供します。Gemini は low、medium、high の思考レベルを提供します。選んだモデルの API Usage の例から始めてください。

06コンピュータ使用の性能は、どう比較すればよいですか？+

同じ環境で、権限、タイムアウト、最終状態のチェックを揃えて、同じ操作を実行してください。成功した完了、無効な操作、回復のステップ、経過時間、タスク全体のコストを記録してください。

07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。

// 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
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.

KK
K
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.

SNSanskriti Naruka
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…"

CFCaden Flux
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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

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

MO
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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