この記事の章立て ひとことで言うと 何が発表されたのか これまでの流れ 発表された機能・アップデートの全容 性能・ベンチマーク 競合サービスとの比較 料金・提供プラン 日本から使う方法 誰にどう効くのか まとめ ひとことで言うと
GitHub Copilotの中で、OpenAIの新しいAIモデル「GPT-6.1 Terra」を選んで使えるようになりました。いつものエディタの中で、AIの「頭脳」を取り替えられるイメージです。普段のコーディングやターミナル作業を、上位モデルより低いコストで任せたい開発者にとって、選択肢が一つ増えたことになります。
なお、この発表全体の解説はOpenAIがGPT-6.1 Terraを発表 コスト半減でPC操作と視覚理解を高速化 をご覧ください。この記事では、GitHub Copilot側の話に絞ります。
何が発表されたのか
GitHubの変更履歴(Changelog)は2026年10月26日付で、GPT-6.1 TerraをGitHub Copilotで一般提供(GA)にしたと伝えています。同日にOpenAIの公式ブログも、GPT-6.1 TerraをChatGPT WorkとCodex、APIで提供開始すると発表しました。
GitHubは、このモデルを「日常的なエージェント型コーディングとターミナル作業向け」で、GPT-6.1 Solより低コストと位置づけています。エージェント型とは、AIが自分で手順を考えて作業を進める使い方のことです。研究段階やプレビューではなく、一般提供という点がポイントです。ただし展開は段階的で、「まだ表示されない場合は後で確認を」という注意書きがあります。
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サイソクは10月27日に、ChatGPT側の対象プランや使い方を整理したChatGPTで新モデルGPT-6.1 Terraは使える？ を報じています。そこでは、有料プランやCodexでの提供状況、従来モデルとの利用枠の違いを扱いました。
10月8日には、DevDay 2026で示されたコスト最適化の考え方をOpenAIが示すAIコスト最適化の最適解 として紹介しました。トークン単価ではなく「タスク単価」で見る、という視点です。今回のCopilot対応は、その流れを日常の開発環境に持ち込む動きと見られます（編集部の見立て）。ChatGPTやCodexに続き、Copilotでも同じモデルが選べるようになった、というのが前進した点です。
発表された機能・アップデートの全容
日常のコーディングとターミナル作業向けの位置づけ
GitHubによると、GPT-6.1 Terraは日常的なエージェント型コーディングとターミナル作業を想定しています。GPT-6.1 Solより低コストで使える点が売りです。最難関のコーディングについては、OpenAIの公式ブログが「GPT-6.1 SolとGPT-6 Astraのほうが適する」と述べています。
初期テストの結果と得意な動き方
GitHubは、初期テストでターミナルとC#のコーディング課題を、GPT-5.6 Terraより「noticeably more」、つまり明らかに多く解けたとしています。具体的な件数や比率は、Changelogには記載がありません。また、範囲の明確な課題では「焦点を絞ったまとまった手順」で作業すると説明しています。要するに、小回りの利く実務向けの挙動ということです。
選べる場所の広さ
モデルピッカー(モデル選択メニュー)で選べる環境は次のとおりです。
Visual Studio Code
Visual Studio
Copilot CLI
GitHub Copilotクラウドエージェント
GitHub Copilotアプリ
github.com
iOS・Android向けのGitHub Mobile
JetBrains IDEs
Xcode
Eclipse
主要なエディタがほぼ網羅されています。ここがポイントで、普段の環境を変えずに試せます。
管理者によるアクセス制御
CopilotのBusinessとEnterpriseの管理者は、Copilot設定のモデルポリシーでアクセスを管理できます。既定では、管理者がグローバル既定を無効にしたか、このモデルを明示的に無効にしない限り、新モデルは自動で有効になります。会社で使う場合は、この設定が使えるかどうかを左右します。
性能・ベンチマーク
GitHubのChangelog自体には、数値のベンチマークはありません。参考として、OpenAIの公式ブログに載っている数値を、出典つきで整理します。いずれもOpenAIが測った値で、条件は各ベンチマークによって異なります。
項目
数値
出典
Terminal-Bench 4.0（最大推論エフォート）
GPT-6.1 Terraは50.3%、GPT-5.6 Terraは公表値21.5%
OpenAI公式ブログ
誤りを誘う問題での誤り率（低推論エフォート）
53.6%から16.7%へ低下
OpenAI公式ブログ
同（最大エフォート）
4.3%（18ポイント低下）
OpenAI公式ブログ
ターミナル・C#課題
GPT-5.6 Terraより多く解決（数値なし）
GitHub Changelog
Terminal-Benchは、コマンドライン上で問題を解くコーディングエージェントの力を測る指標です。Copilotでの体感に直結しやすい項目ですが、Copilot上の設定が同じ条件とは限りません。公式発表には記載がありません。
競合サービスとの比較
Copilotの強みは、同じ画面から複数社のモデルを選べる点です。ただし、他社モデルの対応状況はChangelogに書かれていないため、一般的な知識での整理にとどめます（編集部注）。
観点
GitHub Copilot + GPT-6.1 Terra
他社の単体コーディングツール（編集部注）
対応環境
VS Code、JetBrains、Xcode、Eclipseなど10環境
特定のエディタやCLI中心のものが多い
モデル選択
モデルピッカーで切り替え
自社モデル中心の傾向
管理機能
モデルポリシーで組織管理
製品により異なる
課金
プロバイダー定価の従量課金
製品により異なる
弱みとして、展開が段階的で、全員がすぐ使えるとは限りません。また、Copilot上での具体的な性能や消費量は、公式発表に記載がありません。
料金・提供プラン
GitHubによると、このモデルは「usage-based billing(使用量ベースの課金)」のもとで、プロバイダーの定価(provider list pricing)で課金されます。詳細は「Models and pricing for GitHub Copilot」を参照とのことです。Copilotでの倍率やクレジット消費の具体値は、公式発表には記載がありません。
参考までに、OpenAIのAPI標準価格は、入力100万トークンあたり1ドル、キャッシュ入力は0.05ドル、出力は5ドルです。これはOpenAI APIの価格で、Copilot上の請求は上記の仕組みに従います。
対象プランはCopilot Pro、Pro+、Max、Business、Enterpriseです。Free プランの扱いは、公式発表には記載がありません。
日本から使う方法
対象のCopilotプラン(Pro、Pro+、Max、Business、Enterprise)に加入していることを確認する
VS Codeなど対応環境で、モデルピッカー(モデル選択メニュー)を開き、GPT-6.1 Terraを探す
表示されない場合は、段階展開のため時間をおいて再確認する
BusinessやEnterpriseの場合は、管理者に、Copilot設定のモデルポリシーで有効かを確認してもらう
日本語対応や日本でのリージョン制限は、公式発表には記載がありません
課金は使用量ベースなので、最初は小さなタスクで消費量を確かめるのが無難です
誰にどう効くのか
エンジニア
普段のエディタのまま、GPT-5.6 Terraから乗り換えて比較できます。ターミナル操作やC#の作業が多い人は、まず試す価値があります。複雑な設計や難しいバグには、より上位のモデルとの使い分けを考えるとよいでしょう（編集部の見立て）。
企画・マーケ
Copilotを日常的に使う機会は少ないかもしれません。ただ、開発チームがコストの低いモデルを選べることは、内製ツールの開発コストに間接的に効いてきます。
経営層
Business・Enterpriseでは、新モデルが既定で自動的に有効になる設定があります。コスト管理や社内ルールの観点から、モデルポリシーの確認と、使用量ベース課金の見通しを早めに持つことが大切です。
まとめ
GPT-6.1 TerraはCopilotで一般提供になりましたが、展開は段階的です。まず自分のプランが対象か、モデルピッカーに表示されているかを確認してください。次に、小さな実タスクでGPT-5.6 Terraと比べ、品質と消費量を見るのが近道です。組織で導入する場合は、管理者がモデルポリシーを先に確認しておきましょう。
