GPT-5.6 Terra は OpenAI の GPT-5.6 ファミリーのバランス型ミドルティアで、モデルページでは知能とコストのバランスを取る GPT-5.6 モデルと説明されています。
- 入力
- テキスト 画像 $2/M
- 出力
- テキスト $12/M
- キャッシュ読み取り
- $0.2/M
- コンテキスト
- 1.1M
- GPT-4o 比
- 約 60% 割安
- 知識カットオフ
- 2026-02
入力が 272K トークンを超える場合、リクエスト全体が入力 $4/M・出力 $18/M で課金されます
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2026-02 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | 5〜10 分、最大 1 時間 |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| デフォルト | medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | Responses API では reasoning.mode も指定でき、standard(デフォルト)または pro を取ります。mode とエフォートは独立したダイヤルです。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
- 知能とコストのバランスを取るワークロード向けのミッドティア。
- OpenAI はこれを、フラッグシップより低い価格帯で大量のビジネスタスク向けに位置づけています。
- 1.05M コンテキスト / 128k 最大出力。
- 入力 272k トークンを超えるプロンプトは入力 2 倍 / 出力 1.5 倍で課金されます。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
GPT-5.6 Terra 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate additional internal analysis tokens and perform more computation before producing the final answer, increasing usage per request. Those extra tokens are billed like other model output or are reflected in higher-priced reasoning-model rates, so even unchanged user traffic can cost substantially more. The bill doubled because average cost per request rose, likely from longer reasoning traces, more complex model routing, or both.
出力 120 tok (+31 思考) レイテンシ 2.4 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
GPT-5.6 Terra 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that `cur` and `best` were counting adjacent *matches* rather than the number of items in a run: a run of one item has zero matching adjacent pairs, and a run of length `n` has only `n - 1` such pairs. Initializing both counters to `1` for a nonempty list and resetting `cur` to `1` when the value changes makes them represent actual run lengths. Updating `best` on every iteration also ensures a run that continues through the final element is included.
出力 196 tok レイテンシ 2.6 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-5.6 Terra 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
出力 149 tok (+103 思考) レイテンシ 2.3 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
GPT-5.6 Terra 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, our API gateway introduces cross-provider prompt caching, reducing repeated token processing while preserving your existing model routing. Teams can store reusable system prompts, policy blocks, and long context prefixes once, then serve them to supported providers with consistent cache keys and observability. The feature tracks hit rates, latency savings, and estimated cost reductions in the dashboard you already use for requests. Why pay to recompute identical context on every call? Configure cache policies by route, tenant, model, or TTL, and fall back automatically when a provider lacks compatible caching. Built-in controls help protect sensitive data through encryption, regional settings, and explicit expiration. Start with a single endpoint, compare results across providers, and scale prompt reuse without rewriting application logic.
出力 631 tok (+475 思考) レイテンシ 6.0 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で GPT-5.6 Terra を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.6-terra",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.6-terra",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.6-terra",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.6-terra")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-5.6 Terra について
- OpenAI はこれを、カスタマーサポート、社内ツール、ドキュメント分析といった大量のビジネスタスク向けに位置づけ、価格ではフラッグシップの下に置いています。
- OpenAI 自身のティア対応表は、Terra が以前の GPT-5 ファミリーの mini モデルティアにおおむね対応するとしており、選択ガイドはフラッグシップより低い価格で強い性能が欲しいときに勧めています。
- ファミリーの 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ(ベンダー仕様)、128K の最大出力トークン、画像入力、推論トークンへの対応、そしてウェブ検索からコンピュータ使用や MCP に至るホストされたツールスイートを共有し、知識カットオフは 2026 年 2 月です。
- 推論エフォートは省略時に medium となり、この世代の新しい max レベルまで届きます。
- Responses API の pro モードとベータのマルチエージェントによるサブエージェントのオーケストレーションも、GPT-5.6 全体と同様にここで利用できます。
- キャッシュ入力は表示入力価格の 10 分の 1 で、キャッシュへの書き込みは 1.25 倍、入力が 272K トークンを超えるプロンプトはリクエスト全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されます。
- GPT-5.5 を既定として採用したチームにとって、Terra はそのまま置き換えられる低コストの選択肢です。
- Synthorai では、GPT-5.6 Terra は他のモデル群と同じ OpenAI 互換 API の背後にあります。
よくある質問
GPT-5.6 Terra API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $2/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを GPT-5.6 Terra に約 62 回送れます。
GPT-5.6 Terra は何が得意ですか？
GPT-5.5 に匹敵する性能を 2 分の 1 のコストで、大量処理のビジネスワークロード向けに構築、1,050,000 トークンのフルコンテキストとホストされたツール。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
GPT-5.6 Terra の料金はいくらですか？
Synthorai での GPT-5.6 Terra の料金は、入力 100 万トークンあたり $2、出力 100 万トークンあたり $12 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.2/M で課金されます。
GPT-5.6 Terra のコンテキスト長はどれくらいですか？
GPT-5.6 Terra のコンテキストウィンドウは 1.1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 128,000 トークンです。
GPT-5.6 Terra はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい、自動で有効です。OpenAI 経由のプロンプトはコード変更なしでキャッシュされます。キャッシュ済み入力トークンは $0.2/M（未キャッシュは $2/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL 5〜10 分、最大 1 時間）。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-5.6 Terra を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-5.6-terra" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-5.6 Terra の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-5.6 Terra の知識カットオフは 2026-02 です（2026-07-10 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。