OpenAIのChatGPTとCodexの責任者であるTibo氏が11月2日、Xに2件の投稿を出した。個人向けエージェントdotsの駆動モデルに、旗艦のGPT-6 Astraへ加えてTerraが入る。要点は料金ではなく、1つの仕事を工程ごとに別のモデルへ振り分けるという設計のほうだ。
何が変わるのか
これまでは1つのモデルを選び、最後まで走らせた。次のdotsは作業の段ごとに得意なモデルを呼ぶ。速さが要る手順は軽いモデル、判断が要る工程は旗艦に任せる。
dotsは9月29日のDevDayで発表された。クラウド上の計算機を持ち、常時稼働で長い作業を続ける。発表時の頭脳はAstraだけだった。
Terraはどれくらい速く、どれくらい安いのか
第三者の評価基盤Vals.aiの総合でTerraは60.17%、28モデル中10位。順位は高くない。一方でOpenAIは、コンピュータ操作の評価でAstraとSolの3倍以上の速さで課題を終えると説明する。
単価の差は大きい。標準APIの入力と出力で、AstraはTerraの10倍、Solは2倍。ただしAPIの単価とdotsの月額は別物で、1件の仕事の総額とも違う。
3倍という数字は単独の評価の話だ。実際の仕事は障害物の入った駅伝で、工程間の受け渡しが遅ければ全体は縮まらない。画面を見て表を埋め、ボタンを押す部分は速くなる。考える工程は旗艦のままなので、そこで縮む時間は限られる。
| 指標 | Astra | Sol | Terra |
|---|---|---|---|
| API単価（標準の入力と出力） | Terraの10倍 | Terraの2倍 | 基準 |
| コンピュータ操作の速度 | 基準 | 基準 | AstraとSolの3倍以上 |
| Vals.aiの総合 | 公表なし | 公表なし | 60.17%（28モデル中10位） |
なぜモデルを選ばせないのか
Tibo氏は10月のポッドキャストで、利用者がモデルと推論の設定を選ぶ手間を、モデル選択器の博士号が必要だと表現した。dotsは最初から選択器を外し、選ぶのは話す経路だけにした。今回の変更は、選ぶ単位を仕事から工程へ細かくしたものだ。
例に挙がっているのは遅延の報告書作りだ。文書から進捗と予算を抜き、表の数字を突き合わせ、遅れの原因を分析し、最後にスライドへまとめる。4つの工程の難易度は同じではない。
過去に何が起きたのか
2025年8月7日のGPT-5は、質問ごとにモデルを自動で振るルーティングを売りにした。初日に振り分けが止まり、アルトマン氏がルーターが落ちてGPT-5が愚かに見えたと認めている。数日後にモデルメニューが戻った。
今回のほうが難しい。質問1回の振り分けではなく、同じ長い仕事の中で交代させる。前の工程の資料を次のモデルが引き継げるか、途中で数値の定義が変わったとき古い前提が残らないか。工程が増えるほど継承の誤りも増える。
利用条件はどうなるのか
dotsは現在、月100ドル以上のPro向けで、20ドルのPlusでは使えない。Tibo氏はTerraでより多くの人に届けると書いた。新機能を追うTestingCatalogは実測待ちとだけ返した。
判断の材料は4つある。複雑な仕事を終えるまでの時間、1回あたりの消費、人手で直す回数、出てきた成果物をそのまま出せるか。一覧にTerraが増えたことより、この4つが実務では効く。
よくある質問
Q. TerraはAstraより賢いのか。
総合評価ではAstraが上だ。Terraは画面操作の速さと単価の低さで選ばれている。役割が違う。
Q. dotsは誰が使えるのか。
現時点では月100ドル以上のPro契約者に限られる。Plusへの開放は明言されていない。
編集部の見解
モデルを選ばせない設計は、利用者には楽で、監査の観点では厄介だ。どの工程を誰が処理したかが見えないと、誤りの原因を追えない。
業務で使うなら、工程ごとの記録が取れるかを契約の前に確かめたい。安いモデルに振られた工程で静かに品質が落ちる、という失敗が一番見つけにくい。
my-best.ai 編集部
出典：36Kr「OpenAIの個人エージェントに新しい相棒、旗艦より3倍速く、単価は10分の1」（寄稿：新智元、2026年11月3日）
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