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Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra の比較：より安価な方をどう選ぶ

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著者注：短いプロンプトと長いプロンプトの2つのコスト計算を通して、Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra がどのような条件でより安くなるのか、さらにモダリティ、ツール呼び出し、知識カットオフがモデル選定に与える影響を整理します。

「速くて安い」モデルを探すなら、最近の候補は Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra です。Gemini 4 Hydrogen は 2026-11-12 にリリースされ、GPT-6.1 Terra は 2026-11-13 時点で公式モデルページに完全な仕様が掲載されています。表示価格だけを見ると GPT-6.1 Terra のほうが100万トークンあたりの単価は安いものの、この結論が当てはまるのは一部のリクエストに限られます。

これは「単価だけを見て結論を出す」比較ではありません。 GPT-6.1 Terra では入力が272Kトークンを超えるとリクエスト全体に割増が適用され、長いプロンプトの場面ではコスト計算が逆転します。本記事では公式価格を使って2つのコスト計算を行い、さらにモダリティ、ツール呼び出し、知識カットオフ、公式ベンチマークを踏まえて、どの種類の作業でどちらを選ぶべきかを説明します。GPT-6.1 Terra は現在 APIYI apiyi.com で提供されており、同じAPIキーで直接呼び出せます。

この記事のポイント：本記事を読めば、自分のリクエストの長さと入力タイプに応じて、Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra のどちらが本当に安いかを判断できます。

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Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra の主な違い

まず、2つのモデルの基本仕様を並べて比較します。下表のデータは、Google の公開ブログとモデルカード、および OpenAI の GPT-6.1 Terra 公式モデルページに基づいています。

比較項目 Gemini 4 Hydrogen GPT-6.1 Terra 違いのポイント
モデル ID gemini-4-hydrogen gpt-6.1-terra 呼び出し時は正式名を指定
入力モダリティ テキスト、画像、音声、動画 テキスト、画像のみ Terra は音声と動画に対応していません
出力 テキスト テキスト 同じ
コンテキストウィンドウ 合計最大100万（モデルカード） 1,050,000、最大入力922,000 規模は同程度
最大出力 同期のデフォルト6.4万、バックグラウンドの長文出力は最大100万 128,000 算出基準が異なる
知識カットオフ 2026-03 2026-06-01 Terra の方が新しい
推論レベル low / medium / high（デフォルト）/ xhigh none / low / medium（デフォルト）/ high / xhigh / max デフォルトレベルが異なる
料金体系 グローバル標準価格の一律料金 272Kを超える入力ではリクエスト全体に割増 長いプロンプトが分かれ目

コンテキストウィンドウについて、Gemini 4 Hydrogen の2つの公式資料では記述が完全には一致していません。モデルカードには、合計最大100万、同期出力のデフォルトが6.4万、バックグラウンドの長文出力が最大100万と書かれています。一方、公開ブログには、ネイティブ100万入力、出力最大100万とあります。長文出力タスクでは、モデルカードの同期とバックグラウンドの区分に沿って呼び出し方法を設計することをおすすめします。

GPT-6.1 Terra と Gemini 4 Hydrogen のモダリティの違い

モダリティの違いは、単なる1行のパラメータではなく、モデル選定の理由になります。GPT-6.1 Terra の入力はテキストと画像のみで、公式に音声と動画には対応していないと明記されています。パイプラインに、会議録音を文字起こしして分析する処理、ショート動画のコンテンツ審査、音声付きのカスタマーサポート品質チェックなどがある場合、GPT-6.1 Terra はこれらの生入力を処理できません。先に別のモデルやツールで音声・動画をテキストに変換する必要があります。

Gemini 4 Hydrogen のモデルカードには、テキスト、画像、音声、動画の4種類の入力が記載されています。マルチモーダルな入力が混在する業務では、前処理の工程が1つ減ると、呼び出しコストが1回分減り、障害点も1つ減ります。この場合、GPT-6.1 Terra の単価が低くても、一連の処理全体では必ずしも安くなるとは限りません。

GPT-6.1 Terra のツール呼び出しと知識カットオフ

OpenAI が公式に明記しています。GPT-6.1 Terra のツール呼び出しは必ず Responses API を経由します。既存コードが Chat Completions ベースで関数呼び出しを実装している場合は、Responses の書き方へ移行する必要があります。chat エンドポイントでもツール呼び出しが安定して完了するとは、デフォルトでは想定できません。

知識カットオフについては、GPT-6.1 Terra が 2026-06-01、Gemini 4 Hydrogen が 2026-03 です。両者の差は約3か月で、2026年上半期の新しいライブラリ、新しい API、新しい政策を把握する必要がある質問応答タスクでは、GPT-6.1 Terra の方が「知らない」という落とし穴をいくつか避けられます。公式における GPT-6.1 Terra の位置づけは、視覚推論、正確なコンピュータ操作、明快で自然な文章作成です。

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Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra の料金比較：どちらが安いか

料金単位はすべて米ドル / 100万トークンあたりです。確認日は 2026-11-13 です。

料金項目 Gemini 4 Hydrogen（グローバル標準価格） GPT-6.1 Terra（標準価格） 利用可能なプラットフォーム
入力 $1.50 $1（272K超はリクエスト全体で2倍） Hydrogen：Google公式；Terra：OpenAI公式、APIYI apiyi.com
出力 $7.50（推論を含む） $5（272K超はリクエスト全体で1.5倍） 同上
キャッシュ読み取り $0.075 $0.05（272K超はリクエスト全体で2倍） 同上
キャッシュ書き込み $1.875（2027-01-12から有効） 30分 $1.25、12時間 $2.50 同上
その他の料金区分 非グローバル：入力 $1.65、出力 $8.25 公式 Batch / Flex は半額、リージョン処理 +10%、Fast mode 2倍 公式ページを参照

なお、Batch、Flex、リージョン処理、Fast mode はいずれも OpenAI 公式ページに記載された料金区分であり、APIYI にも同名の区分があることを意味するものではありません。

試算1：短いプロンプトで入力10万 + 出力1万

これはほとんどの日常的なリクエストの形で、入力は 272K を超えていないため、GPT-6.1 Terra は標準価格で課金されます。以下はすべてキャッシュなしで計算します。

  • GPT-6.1 Terra：0.1 × $1 + 0.01 × $5 = $0.15
  • Gemini 4 Hydrogen：0.1 × $1.50 + 0.01 × $7.50 = $0.225

このケースでは GPT-6.1 Terra のほうが $0.075 安くなります。272K 以内では、入力・出力とも単価が Gemini 4 Hydrogen より低いため、短いプロンプトのシナリオでは Terra のほうが安いという結論は安定して成り立ちます。

計算2：長いプロンプト 100万入力 + 10万出力

鍵となるのは GPT-6.1 Terra の段階的ルールです。入力が 272K tokens を超えると、請求全体の入力とキャッシュが 2 倍、出力が 1.5 倍で課金されます。超過分だけが値上げされるわけではありません。

  • Gemini 4 Hydrogen（一律価格）：1 × $1.50 + 0.1 × $7.50 = $2.25
  • GPT-6.1 Terra（請求全体に割増）：入力 1 × $1 × 2 = $2、出力 0.1 × $5 × 1.5 = $0.75、合計 $2.75

このケースでは逆に、Gemini 4 Hydrogen の方が $0.50 安くなります。272K を超えると、GPT-6.1 Terra の入力の実質単価は $2 になり、Gemini 4 Hydrogen の $1.50 より高くなります。出力は $7.50 になり、Gemini 4 Hydrogen と同等です。そのため、長いドキュメント、リポジトリ全体のコード、長い会話でコンテキストを積み上げるようなリクエストでは、Gemini 4 Hydrogen の方が安く済みます。

リクエスト形態 Gemini 4 Hydrogen GPT-6.1 Terra 安い方
10万入力 + 1万出力（272K 未満） $0.225 $0.15 GPT-6.1 Terra、$0.075 安い
100万入力 + 10万出力（272K 超） $2.25 $2.75 Gemini 4 Hydrogen、$0.50 安い

Gemini 4 Hydrogen の推論トークンも計算に入れる

Gemini 4 Hydrogen のデフォルトの思考レベルは high で、出力の課金には推論トークンも含まれます。つまり、画面上で見える本文は数百文字程度でも、課金対象の出力トークンはそれより多くなります。コストに敏感なバッチ処理では、思考レベルを low や medium に下げて、品質が十分かどうかを観察してみてください。GPT-6.1 Terra のデフォルトの推論レベルは medium で、こちらも reasoning.effort から下げられます。

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GPT-6.1 Terra と Gemini 4 Hydrogen の公式ベンチマーク比較

次の表は公式モデルカードの GPT-6.1 Terra の列によるもので、対戦相手は最大推論レベル、または入手できる最良の結果を採用しています。SWE-sweep は公開リーダーボードからの数値です。表には Sonnet の成績も一部出ており、あわせて参照用に掲載しています。

ベンチマーク GPT-6.1 Terra Gemini 4 Hydrogen Sonnet
SWE-sweep 5.8% 13.5% —
Terminal-Bench 4.1 数値なし 57.0% 63.9%
Agents’ Last Exam v1.1 69.8% 71.6% —
AutomationBench-AA 60.2% 76.1% —
Vending-Bench 2 $9107 $14549 —
OSWorld-2.1 offline 74.2% 77.6% 83.9%
MKA 43.8% 53.4% —
Chartography 63.2% 66.6% —
Terminal-Bench-Science 0.1 58.3% 51.4% 59.9%
HLE-Diamond 47.3% 58.8% —

この表を読むうえで注意すべき点は3つあります。第一に、スコアが入っているセルの中で、GPT-6.1 Terra はどの項目でも1位を取っていません。第二に、Terminal-Bench 4.1 の Terra は空欄で、公式が数値を出していないため、これを根拠にターミナル能力が劣ると判断することはできません。第三に、Terminal-Bench-Science では GPT-6.1 Terra が Gemini 4 Hydrogen より高く Sonnet より低く、OSWorld-2.1 のコンピュータ操作では両者より低くなっています。

とはいえ、これは Gemini 4 Hydrogen がすべてのタスクで強いという意味ではありません。ベンチマークが対象とするのは特定の基準であり、GPT-6.1 Terra が売りとする「明快で自然な文章」には対応するセルがありません。「速くて安い」というニーズにとって、ベンチマークは明らかな弱点を排除する材料として使うのが適切で、すべてを決めるものではありません。

GPT-6.1 Terra と Gemini 4 Hydrogen のユースケース別おすすめ

GPT-6.1 Terra を選ぶべきシーン

  • 高頻度の短いリクエスト：カスタマーサポートの返信、コピーの書き直し、要約、分類など、1回の入力が272Kを大きく下回るケース。Terraのほうが単価が安く済みます。
  • より新しい知識が必要な場合：2026年3月から6月にかけての新しい情報を扱うなら、カットオフが2026-06-01のTerraが有利です。
  • テキスト＋画像の入力：スクリーンショットのQ&Aや図表の理解など。Terraは画像入力をサポートしており、公式の位置づけにも視覚推論が含まれています。
  • すでに Responses API ベースで開発した Agent：ツール呼び出しはResponses経由が求められるため、新規プロジェクトは最初からこの方式で書いておけばOKです。

Gemini 4 Hydrogen を選ぶべきシーン

  • 1回の入力が272Kを超える場合：契約書全体、コードリポジトリ全体、超長い会話履歴など。Hydrogenは固定価格なので、まとめて課金されて割高になるのを避けられます。
  • 音声・動画の入力：Terraは非対応ですが、Hydrogenのモデルカードにはこの2つのモダリティが記載されています。
  • 自動化や Agent 系のタスク：公式の表では、AutomationBench-AAやVending-Bench 2などの項目でHydrogenのスコアがより高くなっています。
  • 超長い出力：モデルカードには、バックグラウンドでの長文出力が最大100万までと明記されており、長文ドキュメントのバッチ生成に適しています。

APIYI 経由で GPT-6.1 Terra を呼び出す方法

GPT-6.1 Terra は APIYI で提供開始されました。モデル ID は gpt-6.1-terra で、プラットフォームの料金一覧では入力 $1、出力 $5、キャッシュ読み取り $0.05 となっており、公式の標準価格と一致しています。注意点として、料金一覧では 272K の段階が分けて表示されていません。超長リクエストの場合はコンソールでの実際の請求額を基準とし、100 万入力でも $1 で課金されると解釈しないでください。

プラットフォームの一覧表では、この ID のエンドポイントは responses（推奨）と chat です。公式の要件を踏まえ、ツール呼び出しを伴う場合は Responses を使用してください。最も簡単な呼び出し方法は次のとおりです。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_APIYI_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1",  # APIYI の共通インターフェース
)

resp = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    input="用三句话解释什么是整单阶梯计费",
    reasoning={"effort": "low"},
)
print(resp.output_text)

ツール呼び出しも同様に Responses の書き方を使い、上記の client を再利用します。

tools = [{
    "type": "function",
    "name": "get_order_status",
    "description": "查询订单物流状态",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
        "required": ["order_id"],
    },
}]

resp = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-terra",
    input="订单 A1024 现在到哪了？",
    tools=tools,
)
for item in resp.output:
    if item.type == "function_call":
        print(item.name, item.arguments)

導入を決める前に、小さな関数で公式標準価格に基づく 1 回あたりの費用を概算できます。272K のルールを組み込んでください。

def terra_cost(input_m, output_m):
    # 単位：100万トークン；272K を超える入力はリクエスト全体に割増
    over = input_m > 0.272
    return input_m * 1 * (2 if over else 1) + output_m * 5 * (1.5 if over else 1)

def hydrogen_cost(input_m, output_m):
    return input_m * 1.50 + output_m * 7.50

print(terra_cost(0.1, 0.01), hydrogen_cost(0.1, 0.01))  # 0.15  0.225
print(terra_cost(1, 0.1), hydrogen_cost(1, 0.1))        # 2.75  2.25

🚀 クイックスタート：今日から APIYI apiyi.com で同じ APIキーを使って GPT-6.1 Terra を実行できます。モデル ID には gpt-6.1-terra を入力してください。新規ユーザーには無料のテストクレジットがあり、まず実際のリクエスト長でコストを検証するのに適しています。

Gemini 4 Hydrogen は現在 APIYI ではまだ提供されていません。できるだけ早くこのモデルを提供開始する予定です。モデルと価格はプラットフォームのモデル一覧を基準にしてください。なお、プラットフォームのドキュメントと料金 API では、このモデルのグループ名の表記が異なります。グループを選択する際は、コンソールの表示を優先してください。

Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra の比較：意思決定のアドバイス

あなたの状況 推奨 理由
ほとんどのリクエストの入力が 272K 未満 GPT-6.1 Terra 入力・出力の単価がどちらも安い
30万トークン以上を頻繁に入力する Gemini 4 Hydrogen Terra はリクエスト全体に割増、Hydrogen は固定料金
入力に音声や動画が含まれる Gemini 4 Hydrogen Terra はこの2つのモダリティに対応していない
2026年半ばの新しい知識が必要 GPT-6.1 Terra 知識カットオフが 2026-06-01
2種類のリクエストが混在する 長さでルーティング 272K 以内は Terra、それ以上は Hydrogen

最も実用的なのは、リクエストの長さで振り分ける方法です。ゲートウェイ層でまず入力トークン数を見積もり、272K 未満は GPT-6.1 Terra に、超えるものは Gemini 4 Hydrogen に送ります。さらに音声・動画のリクエストは必ず Gemini 4 Hydrogen に固定します。こうすればどちらも安い領域を活用できます。

💡 選択のヒント：上記の見積もり関数を自分のログに当てはめて、リクエスト長の分布が 272K のどちら側に落ちるか確認しましょう。GPT-6.1 Terra 側はまず APIYI apiyi.com の統一インターフェースで動かしてみて、Hydrogen が提供開始されたら切り替えて比較できます。コードはモデル ID を変えるだけです。

よくある質問 FAQ

Q1：Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra は結局どちらが安いのですか？

リクエストの長さ次第です。入力が 272K 以下の場合、GPT-6.1 Terra のほうが安く、たとえば 10 万入力 + 1 万出力では $0.15 対 $0.225 になります。272K を超えると Terra はリクエスト全体が割増になり、100 万入力 + 10 万出力では $2.75 対 $2.25 となって、Gemini 4 Hydrogen のほうが安くなります。

Q2：GPT-6.1 Terra の 272K 割増はどのように計算されるのですか？

1 回の入力が 272K tokens を超えると、そのリクエスト全体の入力とキャッシュは 2 倍、出力は 1.5 倍で課金されます。超過分だけが割増になるわけではありません。そのため、入力が 27 万から 28 万に増えるだけで費用が大きく跳ね上がります。

Q3：GPT-6.1 Terra は音声や動画を扱えますか？

いいえ。公式ページには、GPT-6.1 Terra の入力はテキストと画像のみで、音声・動画には対応せず、出力はテキストと明記されています。音声や動画を直接扱う必要がある場合、Gemini 4 Hydrogen のモデルカードにはこれら 2 種類の入力が記載されています。

Q4：GPT-6.1 Terra のツール呼び出しは Chat Completions で利用できますか？

公式には、GPT-6.1 Terra のツール呼び出しは Responses API 経由が必須です。APIYI の一覧表では、この ID のエンドポイントに responses（推奨）と chat があり、関数呼び出しには responses を使用してください。chat エンドポイントでツール呼び出しを完結させることは推奨しません。

Q5：現在、APIYI 上でこれら 2 つのモデルを呼び出せますか？

GPT-6.1 Terra はすでに公開されており、APIYI apiyi.com でモデル ID `gpt-6.1-terra` を使って呼び出せます。価格は入力 $1、出力 $5、キャッシュ読み取り $0.05 で、超長リクエストについてはコンソールでの実際の課金を基準とします。Gemini 4 Hydrogen はまだ未公開ですが、できるだけ早く公開する予定です。モデル名と価格はプラットフォームのモデル一覧を基準にしてください。

Q6：公式ベンチマークで GPT-6.1 Terra の成績はどうですか？

公式表でスコアが記載されている欄では、GPT-6.1 Terra は 1 位を取っていません。Terminal-Bench-Science では Gemini 4 Hydrogen より高く Sonnet より低く、OSWorld-2.1 のコンピュータ操作では両者より低くなっています。Terminal-Bench 4.1 は空欄なので、これを根拠にターミナル能力が劣ると判断することはできません。

Q7：Gemini 4 Hydrogen の実際の出力費用が予想より高いのはなぜですか？

Gemini 4 Hydrogen のデフォルトの思考レベルは high で、出力の請求には推論 tokens が含まれます。そのため、実際に課金される出力 tokens は目に見える本文より多くなる可能性があります。コストに敏感なタスクでは、思考レベルを下げてから品質を評価するとよいでしょう。

Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra の主要ポイント

  • 短いプロンプトではTerraのほうが安い：入力10万＋出力1万で、$0.15対$0.225。
  • 長いプロンプトではHydrogenのほうが安い：入力100万＋出力10万で、Terraはリクエスト全体に割増がかかって$2.75、Hydrogenは$2.25。
  • 272Kが分岐点：272Kを超えると、Terraはリクエスト全体で入力が2倍、出力が1.5倍になります。
  • モダリティが利用可否を決める：Terraはテキストと画像のみ。音声・動画を入力するならHydrogen一択です。
  • Terraは知識が新しい：知識カットオフは2026-06-01、Hydrogenは2026-03です。
  • Terraのツール呼び出しはResponses経由：旧Chat関数呼び出しコードを移行する際は注意が必要です。
  • 始め方：GPT-6.1 TerraはすでにAPIYIで提供中、Hydrogenは提供開始待ちです。

まとめ

Gemini 4 Hydrogen と GPT-6.1 Terra の比較で「どちらが安いか」は、同じ種類の作業かどうかで変わります。

  1. 短いリクエスト：GPT-6.1 Terraは単価が全体的に低く、高頻度の小規模タスクでコストを抑える選択肢です。
  2. 長いリクエスト：272Kを超えるとGPT-6.1 Terraはリクエスト全体で割増がかかるため、Gemini 4 Hydrogenの一律料金のほうがお得です。
  3. 価格以外の要素：音声・動画入力ならGemini 4 Hydrogen、より新しい知識が必要でテキストと画像が中心ならGPT-6.1 Terraを選びます。

まずは自分のリクエスト長の分布を集計し、どちらか一方に決めるのではなく、272Kを基準にルーティングすることをおすすめします。GPT-6.1 Terraは現在、APIYI（apiyi.com）のOpenAI互換インターフェースから呼び出せます。実際のリクエストでコストを検証するのが最も直接的です。

📚 参考資料

  1. Google ブログ – Introducing Gemini 4 Hydrogen：リリース情報と価格
  2. リンク： blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen

  3. 内容： 公開日、世界標準価格、コンテキストウィンドウに関する説明

  4. Google DeepMind – Gemini 4 Hydrogen モデルカード：仕様とベンチマーク

  5. リンク： deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-hydrogen

  6. 内容： モダリティ、知識カットオフ、思考レベル、出力上限

  7. Vertex AI 生成 AI の料金：Gemini の課金詳細

  8. リンク： cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing

  9. 内容： グローバル価格と非グローバル価格、キャッシュ書き込みの適用開始日

  10. OpenAI – GPT-6.1 Terra モデルページ：仕様、価格、272K の段階制

  11. リンク： developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-terra

  12. 内容： モダリティ、コンテキスト、Responses のツール呼び出し要件

  13. APIYI モデル一覧：プラットフォームに掲載済みのモデルと価格

  14. リンク： docs.apiyi.com/models
  15. 内容： gpt-6.1-terra の価格とエンドポイントの確認

作者：APIYI 技術チーム
技術交流：APIYI の Web サイトトップページからお問い合わせください。その他の接続資料は docs.apiyi.com のドキュメントセンターをご覧いただけます。

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