// ベンダーをまたぐモデル比較

Grok 4.7vsGPT-6.1 Terra

Q: 両方を GPTProto 経由で呼び出せますか？

はい、呼び出せます。[Grok 4.7](/model/grok/grok-4.7) と [GPT-6.1 Terra](/model/openai/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。

GPTProto2026年10月27日更新

GPT-6.1 Terra は、OpenAI が 2026年10月末に公開したモデルで、その後の価格まとめはそれを Grok 4.7 と並べました。プロバイダの定価カードと GPTProto のテキスト料金は同じ数字ではありません。このカタログでは、入力で安いモデルが自動的に出力でも安いモデルにはなりません。このページは両方の料金をその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、知能の勝者も判定しません。

短い答え：GPT-6.1 Terra は入力が 33% 低く、Grok 4.7 は出力が 10% 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。短く確認できる結果は入力料金に有利です。長い返信は節約分を使い得ます。デフォルトを選ぶ前に、実際に送る組み合わせを実行してください。

GPTProto で Grok 4.7 を見る GPTProto で GPT-6.1 Terra を見る

Grok 4.7↗Grok · grok-4.7

向いている用途出力料金が費用の大半を占める対話型チャットとエージェントのループ向けの、xAI の Grok 4.7。

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力~~$2.00~~$1.20/M−40%

出力~~$6.00~~$3.60/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2026年10月に公開された OpenAI の GPT-6.1 Terra。より低い入力料金での、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%

モデルページを見る

// 並べて比較

Grok 4.7 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

Grok 4.7

GPT-6.1 Terra

プロバイダ

Grok

OpenAI

モデル ID

grok-4.7

gpt-6.1-terra

可用性

99.7%

直近 7 日

100%

10月27日から 1 日分のトラフィック

入力

$1.20~~$2.00~~ 公式定価

$0.80~~$1.00~~ 公式定価

出力

$3.60~~$6.00~~ 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

$0.30~~$0.50~~ 公式定価

$0.04~~$0.05~~ 公式定価

力を発揮するところ

出力料金が入力料金より重要なチャットとエージェントのループ

入力料金が制約になる、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

出力価格が支配するほど長い、利用者向けの返信

長いプロンプトと、短く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": "grok-4.7",
    "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。

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

Grok 4.7Grok

入力$2.00

入力−40%$1.20

出力$6.00

出力−40%$3.60

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

安い側返信とともに入れ替わる。

ライブの GPTProto テキスト料金では、Grok 4.7 は入力 100 万トークンあたり $1.20、出力 100 万トークンあたり $3.60 です。GPT-6.1 Terra は $0.80 と $4.00 です。横に保存されたプロバイダ定価は、Grok 4.7 が $2.00/$6.00、GPT-6.1 Terra が $1.00/$5.00 です。GPT-6.1 Terra は入力が 33% 低いです。Grok 4.7 は出力が 10% 低いです。短いプロンプトで勝つモデルは、長い答えで勝つモデルではありません。

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 $0.0156 が Grok 4.7、$0.012 が GPT-6.1 Terra になります。この例は入力と出力だけで、この組み合わせはほとんどが入力です。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。数千トークンの返信は順序を逆にし得ます。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 Grok 4.7 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

// チャージ

一つの残高。
両方のモデル。

同じ GPTProto 残高から Grok 4.7 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

$100

+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。

Grok 4.7 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 $960 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。

Grok 4.7grok-4.7

返信が長いときは Grok 4.7 を選ぶ

答えそのものが高い部分であるときは Grok を使ってください。表示されている出力料金は GPT-6.1 Terra より 10% 低くなっています。
入力トークンと再試行を数えるまでは、低い出力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。Terra に使うのと同じセットを実行してください。
欠けている知能の行を、引き分けとしても勝ちとしても扱わないでください。表がスコアを示すのは、取得が両方のモデルについて持っているときだけです。

GPTProto で Grok 4.7 を試す

GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra

プロンプトがコストそのもののときは GPT-6.1 Terra を選ぶ

結果が短い視覚チェック、フォーム入力、その他のコンピュータ使用のステップには Terra を使ってください。表示されている入力料金は Grok 4.7 より 33% 低くなっています。
返信が長くなると、低い入力料金は負けます。チャットのルートを移す前に、その組み合わせに値段をつけてください。
ウィンドウサイズだけで Terra を選ばないでください。コンテキストの行は、取得が長さを返したときだけ現れます。

GPTProto で GPT-6.1 Terra を試す

呼び出しの形で振り分ける

長いプロンプトで結果が短いステップはより低い入力料金へ、長い返信はより低い出力料金へ送ってください。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

Grok のウィンドウを読んでください。Terra のは待ってください。

Grok 4.7 は 50万トークンのコンテキストと 45万トークンの出力を表示しています。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。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、取得が長さを返したときだけ Terra の長さを示し、カタログから丸めたラベルを借りません。

// 決め方

組み合わせに値段をつける実際に送るもの。

定価カードが両側で低いからといって Terra を選ばず、GPTProto の出力料金の一つが低いからといって Grok を選ばないでください。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、短く確認できる結果を伴う長いプロンプトで、視覚チェックやフォームなどです。もう一つは、返信が長いチャットまたはエージェントのステップです。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。その組み合わせが実際になるまでは、トークンあたりの勝者はヒントにすぎません。

// 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。

Grok 4.7 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

Grok 4.7 と GPT-6.1 Terra。まっすぐな答え。

01GPTProto では、どちらが安いですか？+

どちら側かによります。GPT-6.1 Terra は 100 万トークンあたり入力 $0.80、出力 $4.00 です。Grok 4.7 は $1.20 と $3.60 です。GPT-6.1 Terra は入力が 33% 低く、Grok 4.7 は出力が 10% 低いです。カタログのプロバイダ定価は、Grok 4.7 が $2.00/$6.00、GPT-6.1 Terra が $1.00/$5.00 です。長い返信は、入力で節約した分を消し得ます。

02どちらのモデルのスコアが高いですか？+

このページはそれには判定を下しません。2026年10月の価格まとめは二つのモデルを同じ買い物リストに載せ、公開済みのベンチマーク構成を一つ共有してはいません。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、その後で実行する仕事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。取得が返したとき、Grok の取得した長さは表にあります。Terra の長さも、取得が一つ返したときだけ現れます。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。

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。Grok 4.7 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

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。

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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。

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