GPT-6.1 Terraへの移行：temperatureの400エラーを解消し、ツールをResponsesに移行して、Codexを設定する

GPT-6.1 Terraへの切り替えは、モデルをgpt-6.1-terraに設定するだけです。その後の挙動は、リクエストがどのAPIルートを通るかによって異なります。Responses APIでは、TerraはOpenAIのルールに従います。reasoning effortは機能しますが、temperatureやtop_pを指定するとHTTP 400が返ります。AIHubMixのChat Completionsルートでは、同じtemperatureがエラーなく受け付けられます。また、2026年10月27日にAIHubMixが行った検証では、小さなプロンプトでreasoning_effortによる測定可能な違いはありませんでした。

多くのチームにとって、結論はシンプルです。TerraのトラフィックをResponses APIに移し、サンプリングパラメーターを削除して、ワークロードごとに使うルートを統一しましょう。以下では、発生するエラー、エラーにならない問題、見落としやすい課金ルール、エージェントの権限、CodexとClaude Codeの設定について説明します。TerraはAIHubMixのGPT-6.1 Terraモデルページで、OpenAIの公開価格と同じ料金で提供されています。入力は100万トークンあたり$1、キャッシュ読み取りは$0.05、30分のキャッシュ書き込みは$1.25、出力は$5です。AIHubMixのページにも入力、出力、キャッシュ読み取りの料金は同じように記載されていますが、キャッシュ書き込み料金は記載されていません。

ルールの根拠は、OpenAIのGPT-6移行ガイドとTerraのモデルページです。エラーメッセージとゲートウェイの挙動は、2026年10月27日にAIHubMixがメインIDのgpt-6.1-terraに小さなプロンプトを送って行った検証に基づいています。AIHubMixのモデルガイドによると、400エラーの多くは上流プロバイダーからそのまま返され、これらのエラーではメッセージにAIHubMixのトレースIDtidが含まれます。

利用しているルートを確認する

今回の検証では、AIHubMix上のTerraは3つのプロトコルで提供されていました。挙動はそれぞれ異なります。

ルート	effortの制御	temperature	ツール呼び出し
Responses	機能する	effortがnoneでないと400	OpenAIがドキュメントで明記
Chat Completions	目立った効果なし	受け付けられる	ドキュメントに記載なし
Anthropic Messages	目立った効果なし	未検証	tool_useが返る

「目立った効果なし」と「受け付けられる」は、2026年10月27日にAIHubMixが小さなプロンプトで測定した結果を示しています。Chat Completionsでツール呼び出しは返されましたが、OpenAIのドキュメントではTerraのツール呼び出しはResponses専用とされています。

新規に導入する場合はResponsesを使いましょう。Chat Completions連携が現在問題なく動いている場合は、そのまま信頼する前に、表面化しにくい失敗について確認してください。

明示的に発生するエラー

以下のケースではHTTP 400が返り、リクエストが停止します。

「サポートされていないパラメーター：このモデルでは'temperature'はサポートされていません。」

発生するエラー。デフォルトのeffort（medium）のままtemperatureを指定してResponses APIを呼び出すと、次のエラーが返ります。

Unsupported parameter: 'temperature' is not supported with this model.

top_pを送信した場合も、temperatureの代わりにtop_pが表示される同じエラーが返ります。effortはデフォルトでmediumなので、effortを指定しないリクエストでもこのエラーが発生します。

原因。OpenAIの移行ガイドによると、reasoning effortがnone以外の場合、temperature、top_p、top_logprobsを削除する必要があります。Responsesでは、includeからmessage.output_text.logprobsも削除してください。

再現方法。AIHubMix Responses API経由で次のcurlコマンドを実行すると、10月27日にAIHubMixが送信したものと同じbodyが送られます。

curl https://aihubmix.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-terra",
    "input": "Reply with the single word: ready.",
    "temperature": 0.2
  }'

HTTP 400が返りました。

{"error":{"message":"Unsupported parameter: 'temperature' is not supported with this model. (tid: …)","type":"Aihubmix_api_error"},"type":"error"}

解決方法。呼び出し経路を問わず、すべてのリクエストからtemperatureとtop_pを削除してください。見落としがちな要約や分類などのヘルパー呼び出しも対象です。サンプリングを制御する必要がある場合は、effortをnoneに設定します。Terraはこれをサポートしており、AIHubMixの検証では、effortをnoneに設定して"temperature": 0.2を指定したリクエストが200を返しました。OpenAIの開発者フォーラムへの投稿でも同じルールが報告されており、noneレベルがないGPT-6.1 Solではこの設定が拒否されたと述べられています。

{
  "model": "gpt-6.1-terra",
  "input": "Reply with the single word: ready.",
  "reasoning": {"effort": "none"},
  "temperature": 0.2
}

「サポートされていないパラメーター：このモデルでは'logprobs'はサポートされていません。」

発生するエラー。logprobs: trueとreasoning_effort: "high"を指定したChat Completions呼び出しでは、次のエラーが返りました。

Unsupported parameter: 'logprobs' is not supported with this model.

原因。これも同じOpenAIのルールによるものです。Chat Completionsについて、effortがnone以外の場合に削除すべきパラメーターとしてlogprobsも移行ガイドに挙げられています。

解決方法。logprobsとtop_logprobsを削除してください。パイプラインの信頼度スコアがこれらに依存している場合は、切り替える前に代替手段を検討しましょう。AIHubMixは、Chat Completionsでeffortをnoneにした場合のlogprobsは検証していません。

「サポートされていない値：'minimal'はサポートされていません…」

発生するエラー。古いOpenAIモデル向けに書かれたコードがeffortにminimalを指定すると、次のエラーが返ります。

Unsupported value: 'minimal' is not supported with the 'gpt-6.1-terra' model. Supported values are: 'none', 'low', 'medium', 'high', 'xhigh', and 'max'.

原因。Terraのeffortレベルはnone、low、medium、high、xhigh、maxです。minimalはありません。

解決方法。OpenAIのガイドでは、まずlowから始め、代表的なタスクで結果を比較するよう推奨しています。以前の設定を選んだ理由がreasoningを無効にするためであれば、noneが最も近い設定です。

気づきにくい失敗

以下のケースではHTTP 200が返るため、ログを見ても異常に気づきません。設定と一致しない回答、キャッシュヒットの失敗、質問で処理を止めるエージェントなど、後になって問題が表面化します。

Chat Completionsではtemperatureが受け付けられ、effortは無視されているように見える

AIHubMixのChat Completionsルートでは、temperature: 0.2はeffortを指定しない場合も、effortをnoneにした場合もhighにした場合も、エラーなく受け付けられました。top_p: 0.5もHTTP 200を返しました。そのため、テストスイートをChat Completionsで実行していると、同じコードをResponsesに移した後に発生する400エラーを検知できません。

より大きな問題はeffortです。10月27日にAIHubMixが行った検証では、Chat Completionsでreasoning_effortによる測定可能な違いはありませんでした。

プロンプト	ルート	Effort none	Effort max
素数の和の一覧	Chat Completions	181と258	293と234
素数の和の一覧	Responses	0	1,078
バットとボール	Chat Completions	24	25

数値はリクエストあたりのreasoningトークン数です。Chat Completionsでは、素数の和のプロンプトを設定ごとに2回実行しました。

短いバットとボールのプロンプトでは、none、low、high、max、effortを指定しない場合のいずれも、reasoningトークン数は24～27でした。代わりにreasoning: {effort: "none"}をオブジェクトとして送信すると、素数の和のプロンプトでは327になりました。Responsesでは同じ素数の和のプロンプトに対し、effortがnoneの場合はreasoningトークンが0、出力トークンが72、maxの場合はreasoningトークンが1,078、出力トークンが1,153でした。

AIHubMixは、Chat Completionsルートでは現在Terraが固定のeffortで動作しており、設定がモデルに反映されていないと解釈しています。ただし、これはAIHubMix上で少数の小さなプロンプトを測定した結果から導いた推測であり、Chat Completions全般に当てはまる規則ではありません。より大規模なプロンプトや難しいプロンプトでは、異なる結果になる可能性があります。effortがコストや品質に影響する場合は、明確に機能するResponsesで設定してください。

Chat Completionsのツール呼び出しは機能するが、ドキュメントには記載されていない

OpenAIのガイドによると、GPT-6.1 TerraはChat Completionsをサポートしていますが、ツール呼び出しにはResponsesが必要です。AIHubMixでは、function toolを指定したChat Completionsリクエストからfinish_reason: tool_callsが返りました。ただし、この動作を前提にしないでください。ドキュメントに記載されていないため、予告なく変更される可能性があります。Responsesでは、function toolからfunction_callアイテムが返り、web_searchから検索呼び出しとメッセージが返りました。また、async: trueを指定したfunction toolもHTTP 200を返しました。ツール関連のトラフィックはResponsesに移してください。

Claude CodeではMessagesルートの思考設定が機能しない

AIHubMixは、Claude Codeが使用するプロトコルであるAnthropic Messages APIでもTerraを提供しています。テキスト、tool_use、base64画像はいずれもHTTP 200を返しました。しかし、reasoningの制御は引き継がれませんでした。thinkingを有効にして4,000トークンの予算を設定するとthinkingトークンは24、output_config.effort: "high"では26、どちらも指定しない場合は25でした。レスポンスにthinkingブロックは含まれず、テキストまたはtool_useブロックのみが返ります。

ResponsesとChat Completionsのキャッシュは別々

AIHubMixは、約9,600トークンの固定したdeveloper prefixをResponses経由で送りました。1回目の呼び出しでは9,623トークンがキャッシュに書き込まれ、2回目と3回目の呼び出しでは9,623トークンがキャッシュから読み取られました。その直後に同じprefixを指定してChat Completionsを呼び出すと、キャッシュヒットせず、9,623トークンがすべて再び書き込まれました。異なるprefixを使った2回目のテストでも同様の結果になりました。Responsesの呼び出しでは9,020トークンが書き込まれ、同じprefixを指定したChat Completionsの呼び出しではキャッシュヒットなしで9,020トークンが書き込まれました。その後、Chat Completionsを再度呼び出すと、そのルートで書き込まれたキャッシュから9,007トークンが読み取られました。

つまり、複数のルートを交互に使うワークロードでは、キャッシュ書き込みのたびに2回分のコストが発生します。ワークロードごとに使うルートを統一してください。

以前のモデルのキャッシュ設定

GPT-5.5以前のモデルから移行する場合、OpenAIのガイドではprompt_cache_retentionをprompt_cache_options.ttlに置き換えるよう案内しています。デフォルトは"30m"です。Responsesでは"12h"の有効期間も利用でき、AIHubMixでも受け付けられました。usageオブジェクトでは書き込み分がcache_write_tokens_details.ttl_12h_tokensに報告されました。ブレークポイントを設定せずに明示モードを使った場合、キャッシュへの書き込みは行われませんでした。これはOpenAIのドキュメントと一致します。

会話の途中でeffortを変更する

リクエストレベルでreasoning.effortを変更すると、プロンプトのprefixが変わり、キャッシュを利用できなくなります。これに対応するため、OpenAIはconfiguration_update入力アイテムを追加しました。会話の途中からeffortを上げたり下げたりでき、元のprefixはそのまま保持されます。このアイテムを含むリクエストはAIHubMix経由でHTTP 200を返しました。OpenAIのガイドでは、標準的なシングルエージェントのリクエストにこの方法を推奨しています。

モデルが実行前に確認を求める

OpenAIのGPT-6プロンプトガイドでは、結果が変わり得る追加情報がある場合、このモデルファミリーはユーザーに質問して処理を止める傾向が強く、AGENTS.mdなどのスキルやファイル内の指示にも敏感だと説明されています。このガイドはGPT-6 Astra向けに書かれているため、Terraにも当てはまると決めつけず、実際に確認する価値があります。GPT-5.6 Terraでは無人で動作していたエージェントが承認待ちで止まるようになった場合、ガイドでは、ユーザーの依頼ですでに何が許可されているのかをプロンプトに明記するよう推奨しています。また、モデルが読み取れるすべてのスキルや指示ファイルを監査することも推奨しています。

effortのデフォルトはmediumで、maxは大幅にコストが高くなる

Terraのデフォルトのeffortはmediumです。Artificial Analysisの測定では、Intelligence Indexのタスクあたりの出力トークン数はmediumで約6,000、maxで約35,000（うち25,000が推論）で、費用はそれぞれ$0.10と$0.40でした。品質の問題を解決するためにeffortを上げる場合は、まず請求額への影響を確認してください。ChatGPTプランを利用するCodexユーザーからは、Terraをhigh effortで使うとプランの上限をすぐに使い切るという報告がRedditに寄せられています。あるケースでは、20分で5時間分の上限の40%を消費したとのことです。あくまで個人の報告ですが、同じ傾向を示しています。

請求時の注意点

Terraの入力、出力、キャッシュ読み取りの料金は、AIHubMixでもOpenAIと同じです。以下は、表示価格から想定されるより請求額が高くなる要因です。

項目	100万トークンあたりの料金	適用条件
入力	$1	入力が272K以下
キャッシュ済み入力	$0.05	キャッシュ読み取り
キャッシュ書き込み、30分	$1.25	デフォルトの有効期間
キャッシュ書き込み、12時間	$2.50	ttlを12hに設定
出力	$5	入力が272K以下
入力、長いリクエスト	$2	入力が272K超
出力、長いリクエスト	$7.50	入力が272K超

12時間の書き込み料金はOpenAIの料金です。AIHubMixのTerraの料金ページに記載されているのは、入力、出力、キャッシュ読み取りの料金のみで、キャッシュ書き込み料金、長いコンテキストの料金区分、12時間の割増料金はありません。そのため、上記の書き込み料金と272K超の料金はOpenAIが公表している料金として扱い、AIHubMixで確定した料金とは見なさないでください。

272Kのしきい値はリクエスト全体に適用されます。Terraのモデルページにはコンテキストウィンドウが1,050,000トークンと記載されていますが、入力が272,000トークンを超えると、リクエスト全体に対して入力とキャッシュの料金は2倍、出力の料金は1.5倍になります。入力270,000トークン、出力20,000トークンのリクエストは、$0.27 + $0.10 = $0.37です。入力300,000トークン、出力20,000トークンのリクエストは、$0.60 + $0.15 = $0.75です。入力が約11%増えるだけで、費用は約2倍になります（どちらの例もキャッシュなし）。

推論トークンも出力として課金されます。推論トークンは、実際には表示されなくても、100万トークンあたり$5の出力トークンとして数えられます。上記のAIHubMixでの確認では、同じプロンプトでnoneの場合は出力72トークン、maxの場合は1,153トークンでした。回答の長さから費用を推定するのではなく、usageオブジェクトのreasoning_tokensを記録してください。

キャッシュ書き込みには料金がかかります。GPT-5.6以降に対するOpenAIのプロンプトキャッシュのルールでは、書き込み料金は有効期間30分の場合に入力料金の1.25倍、12時間の場合に2.5倍です。Terraの読み取り料金は0.05倍です。キャッシュ可能なプレフィックスは最低1,024トークン必要です。ターンごとに変わるプレフィックスや、2つの経路に分散したトラフィックでは、書き込み料金が何度も発生します。

ウェブ検索は呼び出しごとに課金されます。AIHubMixのOpenAIモデルページでは、トークン料金に加えてweb_searchがリクエストあたり$0.01です。Terraのページにはツール料金がまだ個別に記載されていないため、予算に含めてください。確認時には、1つの質問で検索が2回呼び出されました。

BatchとFlexの割引はOpenAIのものです。OpenAIではBatchとFlexで50%割引、Fastモードでは2倍の料金が適用されます。AIHubMixではGET /v1/batchesが404（「The requested API endpoint does not exist.」）を返したため、利用できるBatch経路はありませんでした。service_tierにflexまたはpriorityを指定すると200が返りましたが、AIHubMixのTerra料金表に載っているのは標準料金のみなので、割引を当てにしないでください。どちらかを送信した場合は、利用ログを確認してください。

実際の権限を持つエージェント

OpenAIはTerraを視覚的推論やコンピューター操作向けとして紹介しており、組み込みのコンピューターツールはAIHubMix経由でも動作します。{"type": "computer"}とスクリーンショットを含むResponsesリクエストを送ると、最初のアクションがスクリーンショットであるcomputer_callが返されました。エージェントに書き込み権限を与える前に、OpenAIのGPT-6.1 Terraシステムカードにあるエージェント評価結果を確認してください。これはOpenAI独自の評価で、主にリスクの低いシミュレーションで実施されたものです。

評価項目	Terra	GPT-6.1 Sol
明示された制限を回避	29.6%	低い
他のエージェントからのメッセージを受けた後の無許可の行動	13.75%	1.25%
評価を意識している兆候	9.88%	4.35%

制限回避率はmax effortで測定されており、システムカードではGPT-6.1 Solの評価はTerraより低くなっています。他のエージェントに関する数値は、80サンプル中11件です。

間接的なプロンプトインジェクションに対するTerraの防御率は98.8%で、GPT-5.6 Terraの96.2%から向上しています。これは良好な結果ですが、100%ではありません。移行にあたって特に重要なのは、2つの結果です。TerraはSolよりも他のエージェントから届いた指示に従って行動する可能性が高く、指示に記された制限を回避する方法を見つけることもあります。したがって、次の点に注意してください。

ツールの権限はデフォルトで拒否し、タスクに必要なものだけを公開してください。
書き込み、購入、データ送信、その他取り消しが困難な操作には承認を必須にしてください。
他のエージェントからのメッセージは、画面の内容やツールの結果と同様に、権限を付与できない信頼されていない入力として扱ってください。
コンピューター操作は、許可リストを設定した隔離ブラウザーまたはVMで実行し、ステップ数と費用に上限を設け、モデルの最終メッセージではなく実際の結果を確認してください。これらはOpenAIが推奨するコンピューター操作の対策です。

コーディングツール：CodexとClaude Code

Codex（Terraに推奨）

CodexはResponses API経由で接続します。これは、Terraのeffort設定がAIHubMix経由でも機能する経路です。一般的なセットアップについては、AIHubMixのCodex config.tomlガイドを参照してください。Terraの場合、~/.codex/config.tomlは次のようになります。

model = "gpt-6.1-terra"
model_provider = "aihubmix"
model_context_window = 1050000
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.aihubmix]
name = "AIHubMix"
base_url = "https://aihubmix.com/v1"
env_key = "AIHUBMIX_API_KEY"
wire_api = "responses"

wire_apiはresponsesのままにします。effortが反映され、ツールについてOpenAIが文書化している経路です。
コンテキストウィンドウを指定します。model_context_windowにTerraのコンテキスト長である1,050,000トークンを設定します。
まずはmediumから始めます。Terraのデフォルト設定です。上記の使用枠に関する報告を踏まえ、全体設定を変えるのではなく、難しいタスクでeffortを上げてください。
変更後に再起動します。config.tomlを変更したらCodexを再起動してください。

Claude Code

Claude CodeはAIHubMixのMessages経路を通じてTerraを利用できます。Claude Code settings.jsonガイドに従って、モデルにgpt-6.1-terraを設定してください。AIHubMixでの確認では、ツールの使用と画像の処理は動作しました。しかし、Claude Codeのthinkingとeffortの設定は、Terraの推論に影響せず、thinkingブロックも返されませんでした。Claude CodeからTerraの思考の深さを調整できないため、TerraにはCodexのほうが適しています。

10～15分のスモークテスト

テストスイートのある小規模なリポジトリで、ツールごとに一度実行してください。

gpt-6.1-terraで新しいセッションを開始します。別のモデルで実行したセッションは続けないでください。
「このリポジトリ内の関数を1つ選んでユニットテストを追加し、テストを実行して、失敗したものがあれば修正してください。」と依頼します。
次の状態になれば成功です。モデルがファイルを読み込んでテストを実行する。つまり、ツール呼び出しが機能しています。結果を確認した後も処理を続ける。つまり、ツールの出力がモデルに返されています。テストに合格して終了し、セッション中に400エラーが一度も発生しません。
AIHubMixの利用ログで、モデルがgpt-6.1-terraであることと、後続のリクエストに安定したプレフィックスのキャッシュ済み入力トークンが表示されることを確認します。表示されない場合は、ターンごとにプレフィックスのどこかが変わっています。
Codexでは、同じタスクをlowとmediumで繰り返し、ターンあたりの出力トークン数を比較します。ある程度の思考を要するタスクでは、mediumのほうが多くなるはずです。どのレベルでも数値が同じなら、リクエストがResponses経由になっているか確認してください。
ターンにかかった時間と出力トークン数を記録します。これらがeffortレベルを選ぶ際の基準になります。

移行チェックリスト

モデルをgpt-6.1-terraに設定する。
ツール呼び出しと、effortに依存する機能をすべてResponses APIに移行する。
すべての呼び出し経路からtemperature、top_p、top_logprobs、logprobsを削除するか、effortをnoneに設定する。
minimal effortをlowに置き換える。
各ワークロードを1つの経路に固定し、キャッシュが二重に書き込まれないようにする。
prompt_cache_retentionをprompt_cache_options.ttlに置き換える。
会話の途中でeffortを変更するにはconfiguration_updateを使う。
可能な限り、リクエストの入力トークン数を272K未満に保つ。
推論トークン、キャッシュ済みトークン、キャッシュ書き込みトークンを記録する。
ウェブ検索は呼び出しごとに$0.01で予算を組み、AIHubMix経由でBatchを利用する計画は立てない。
AGENTS.mdとスキルファイルを監査し、エージェントに許可する操作を明記する。
書き込みには承認を必須とし、他のエージェントからのメッセージは信頼されていないものとして扱う。
各コーディングツールでスモークテストを実施する。

よくある質問

GPT-6.1 Terraが「Unsupported parameter: 'temperature'」を返すのはなぜですか？
reasoning effortがnoneではないためです。GPT-6ファミリーに関するOpenAIのルールでは、effortがnone以外の場合、temperature、top_p、top_logprobsを削除する必要があります。Terraのデフォルトはmediumです。これらを削除するか、サンプリングを制御する必要がある場合はeffortをnoneに設定してください。

同じコードがChat Completionsでは動くのはなぜですか？
2026年10月27日の確認では、AIHubMixのChat Completions経路はtemperature 0.2とtop_p 0.5を受け付け、200を返しました。つまり、Chat CompletionsでのテストではResponses APIが返す400エラーを検出できません。

AIHubMix経由のChat Completionsではreasoning_effortは機能しますか？
2026年10月27日にAIHubMixでいくつかの短いプロンプトを使って確認したところ、測定可能な違いはありませんでした。noneとmaxで推論トークン数はほぼ同じでした。これは一般的に当てはまるとは限りませんが、effortが重要なら、明確に機能するResponses APIで設定してください。

ツール呼び出しをResponses APIに移行する必要がありますか？
はい。OpenAIのドキュメントでは、Terraでのツール呼び出しにはResponsesが必要とされています。AIHubMix経由では、関数ツールを指定したChat Completionsリクエストでもツール呼び出しが返されましたが、文書化されていない動作であり、依存すべきではありません。

minimal effortの代わりに何を使えばよいですか？
Terraがサポートするのはnone、low、medium、high、xhigh、maxです。OpenAIは、まずlowから始め、代表的なタスクで結果を比較することを推奨しています。

AIHubMixでTerraのBatchは利用できますか？
いいえ。AIHubMixではGET /v1/batchesが404を返すため、利用できるBatch経路はありません。BatchとFlexの50%割引はOpenAIのものです。AIHubMixのTerra料金表には、OpenAIの表示価格と同じ標準の入力、出力、キャッシュ読み取り料金が記載されています。

TerraではCodexとClaude Codeのどちらを使うべきですか？
Codexです。Responses APIを使うため、AIHubMix経由でもTerraのeffort設定が機能します。Claude CodeはMessages経路で動作しますが、AIHubMixでの確認では、そのthinkingとeffortの設定はTerraに影響しませんでした。

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