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ついに会計freeeの自動仕訳の消込権限のAPIが開放されました。これで記帳業務はさらに効率化されるのは間違いないでしょう。私の月次も夜間Botでほとんど終わるんじゃないかなと思います。
そして思うのが、「もう会計事務所のスタッフいらなくね?」というところです。入力だけのスタッフはもういらないですし、そもそもスタッフのための福利厚生やオフィスなんかも不要になる時代になるんだろうなと、ひしひしと感じます。
Replying to @_ryu15_
このグラフだと凄いんですが⤴️
こっちは微妙です⤵️サテハテ。
6.1solの軽が6.1terraの中と同じくらいかな?codexでそこそこ安く動かしたいけどルナだと頭悪すぎな時は出番ありそう。アストラ並みってのはさすがに言い過ぎ。
OpenAI has released GPT-6.1 Terra, pushing the cost efficiency frontier. It is the first Terra-class model since GPT-5.6, and is more intelligent for less than a third of the cost
Pricing per token is half or less that of GPT-5.6 Terra - at $1/$5 per million input/output tokens vs $2/$12 for the previous model. Cache write has also halved, now at $1.25 per million tokens. Cached input is one quarter at $0.05 vs $0.20 per million tokens.
Key takeaways:
➤ Pareto-optimal for Intelligence vs Cost at low and medium effort: At max effort, GPT-6.1 Terra gains 6 points in the Artificial Analysis Intelligence Index over GPT-5.6 Terra, at less than a third of the cost per task ($0.40 vs $1.40). At lower effort levels the gain is larger, between 7 and 13 points. The low and medium effort levels are Pareto-optimal for cost efficiency, while the other effort levels sit behind the frontier. At max effort, the model scores 4 points below GPT-6.1 Sol and 10 points above GPT-6 Luna in the Intelligence Index.
➤ Pushes the Coding Agent Index cost efficiency frontier: With a score of 48 in the newly released Artificial Analysis Coding Agent Index v2.0, the model is 6 points below GPT-6.1 Sol (54) and 17 points above GPT-6 Luna (31). The xhigh and low effort settings sit on the frontier of cost efficiency in the Coding Agent Index, while other effort levels are behind the frontier.
➤ 50 point drop in hallucination rate: GPT-6.1 Terra guesses 38% of the time when it does not know the answer to a question in AA-Omniscience, our private knowledge and hallucination benchmark. Previously, GPT-5.6 Terra's hallucination rate was 88%. This significant reduction in hallucination is coupled with a 2 point increase in AA-Omniscience accuracy - meaning the model simultaneously answers more questions correctly.
➤ 20 point jump in Terminal-Bench 4.0, small improvements across most evaluations: The model makes significant progress in the terminal-based agentic benchmark, Terminal-Bench 4.0, with a gain of ~20 points, now rivaling GPT-6.1 Sol at max effort. Gains across most other evaluations are smaller, for example, 5 points in GDP.pdf.
Congratulations @OpenAI and @sama on the launch!
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GPT-6.1 Terraが先ほどリリース。6.1solを越えたコスパかと思ったら。コーディングではDeepSeek v4.1 Flashがテラソルをまあまあ上回ってます。DeepSeekのハーネスで動かすとかなり良いという話でしたがベンチマークも大きく塗り変え。ホントにこの通りなら6.1solへの浮気は1ヶ月で終わりそうです💔
とりあえずDeepSeekハーネスをインストールします。
Metaの出したdotsみたいなアプリ、リリースされました。無料登録で10億トークン貰える招待コードです。
参加後48時間以内に[設定]から以下のコードの入力を。
コード: 1IGCLK
⤵️アクセスはここから。
muse.ai/join
自分はインスタのアプリが一旦開いてから、クロームを選んだらサイトが開きました。画面右下の二本線→設定→一般を開くと入力画面が出ます。
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本当の自動化、AI化はAIエージェントも開かない、これが理想形です😌
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社内の警告があったのに優先順位を間違えた、という話は言い訳でなく必要な説明なのでいいんですが、インターネット全般に話を広げるのは普通に責任のがれなのでやめた方がいいですね。言う必要が無いです。
国に助けを求めるのもやってもいいですけど公言する必要がないです。なんかずれてますね。
劇場型ハッキングで社長がパニくってしまうのは分かりますが、これは周りの役員もナニやってんの?変な発信止めないの?という話に。
本日の執筆セミナー、Googleドライブの入稿フォルダをMeta Museに読み込ませて、過去記事をどう直しているか?を分析。3290箇所の直しについてどこをどのように編集しているか?を整理して書き手が失敗しがちな箇所を解説。AIアシスタントと言いながらこんなことまで。
ドライブにあるものをそのまま読めるのが便利です。AIエージェントはまだ基本がローカルなので。というかこれはdotsを無料にしないとホントにAIがMuse起点になってしまう。
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Replying to @ikedanob
金余りの今、政治家の大好きな呼び水すら要りません。失敗しても補助金の分だけ儲かるなら付き合うか、と都合よく利用されるだけです。
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結論ファーストで、失敗した。
「結論から話せ」と教わってきた人ほど、一度はつまずく。ある上司には結論から話して褒められ、別の上司には「経緯が分からない」と返される。
私がこの壁にぶつかったのは、ある企業について記事を書いたときだ。冒頭に自分の結論を置いて出すと、担当の方が、理由を添えて丁寧に教えてくれた。
担当者「読む方の多くは、この出来事をまだご存じありません。事実を先に、結論は後にしましょう」
私は最初、結論から書くほうが読み手に親切だと思っていた。でも説明を聞くと、すっと腑に落ちる。何が起きたかを知らないまま結論を出されても、何の話なのかが分からない。
上司ごとに言うことが違うのも、同じ理由だ。案件をよく知っている上司には結論から、知らない上司には経緯から。話し方が下手なわけではない。相手の頭に、前提が入っているかどうかが違う。
「結論から」は、前提を知っている相手にしか届かない。













