• OpenAIが2026年9月29日に「GPT-6.1 Sol」を発表した
  • 最上位Astraに近い性能を、API料金は5分の1で使える
  • 入力は100万トークンで2ドル、出力は10ドル、キャッシュ入力は0.10ドル
  • 使える場所はChatGPT WorkとCodex、API。ふつうのChatはまだ未対応
  • 生物分野やサイバー分野ではAstraに届かない点もある

「いちばん賢いAIは便利だけれど、料金が高すぎて毎日は使えない」と感じたことはありませんか？今回のGPT-6.1 Solは、その悩みに近づく新モデルです。この記事では、性能・価格・使える場所・弱点を整理します。

GPT-6.1 Solとは？先代からわずか1週間で登場

OpenAIは2026年9月29日、開発者向けイベント「DevDay 2026」でGPT-6.1 Solを発表しました。

先代の「GPT-6 Sol」が出たのは9月22日です。つまり、わずか1週間での更新になります。

GPT-6シリーズは3つの階層に分かれています。最上位が「Astra」、中核が「Sol」、軽量版が「Luna」です。Solは仕事用のAIエージェント（自分で考えて作業を進めるAI）やコーディングの主力という位置づけです。

OpenAIによると、GPT-6.1 SolはAstraにほぼ並ぶ知性を、Astraの5分の1のトークン単価で出せます。

ただしOpenAI自身は「最高性能のモデルはGPT-6 Astraのまま」としています。6.1 Solは、能力と費用の釣り合いを新しく取り直したモデルです。

ベンチマークで見る性能：Astraとどこまで並んだ？

ベンチマーク（AIの実力をはかる共通テスト）の結果を、ITmediaの報道を中心に見ていきます。

コーディングと書類の読み取り

実際のコードを使ってプログラミング力をはかる「DeepSWE v1.1」では、Astraと同じ水準でした。しかも1タスクあたりの費用は約5分の1です。

PDFの読み取りをはかる「GDP.pdf」でも、同じく5分の1の費用でAstraと同等でした。

パソコン操作と業務の自動化

画面を見てパソコンを操作する力をはかる「OSWorld 2.0」では、Astraとの差が2.1ポイントまで縮まりました。費用は約7分の1です。

アプリをまたいだ業務をこなす「AutomationBench」では、思考量を「中」にした状態でClaude Opus 5.5を2.2ポイント上回りました。費用は約3分の1です。

事実の間違いも減った

低い思考量で難しい質問をしたとき、事実の誤りを含む回答の割合は11.4%から7.7%に下がりました。

外部の評価サービスでは、GIGAZINEによるとArtificial Analysis Intelligence Indexで52点でした。先代Solの48点から上がり、Astraとの差は1点以内です。1タスクの費用は1.05ドルから0.72ドルに下がっています。

価格はいくら？Astraの5分の1

マイナビニュースによると、API料金は100万トークン（日本語でおよそ100万文字分）あたり、次のとおりです。1ドル=150円で換算しています。

  • 入力は2ドル（約300円）
  • 出力は10ドル（約1,500円）
  • キャッシュ済み入力は0.10ドル（約15円）

キャッシュ済み入力とは、同じ文章をくり返し送るときの割引価格です。標準の入力より95%安く、先代Solよりも50%安くなりました。

Astraは入力10ドル、出力50ドルなので、Solはちょうど5分の1です。標準料金は先代のGPT-6 Solと変わりません。

たとえば、ある小さな開発チームが毎日100本のプルリクエスト（コードの変更案）をAIに点検させる場面を考えてみましょう。これまでAstraで払っていた費用が、同じ使い方なら約5分の1で収まる計算になります。

ただし、長い文章には割増料金がかかります。

DataCampによると、安く使える範囲は27万2000トークンまでです。それを超えると、そのリクエスト全体で入力は2倍、出力は1.5倍になります。分厚い契約書や大量のログを丸ごと読ませる使い方では、思ったほど安くなりません。

競合・ほかのモデルとの比較

主な比較相手は、同じOpenAIのAstraと先代Sol、そしてAnthropicのClaudeです。

モデル入力（100万トークン）出力（100万トークン）位置づけ
GPT-6.1 Sol2ドル10ドル能力と費用のバランス型
GPT-6 Astra10ドル50ドル最上位
Claude Opus 5.54ドル20ドルSolの2倍の価格
Claude Sonnet 5.52ドル10ドルSolと同じ価格

価格はDataCamp掲載の数字です。使う前に各社の公式ページで確認してください。

業務の自動化では、先ほどのとおりSolがOpus 5.5を上回る結果が出ています。一方で、価格がSolと同じSonnet 5.5との直接の比較数字は、確認した記事の中にありませんでした。

DataCampは「エージェント的なコーディング、パソコン操作、業務フローの出発点はSolにして、Astraは行き詰まったときの切り替え先にすべきだ」と述べています。

どこで使える？日本のユーザーへの影響

Solを使える場所は3つあります。

  • ChatGPTの「ChatGPT Work」（Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduのプラン）
  • 開発向けの「Codex」
  • API（モデル名は「gpt-6.1-sol」）

ふつうの「Chat」では、まだ使えません。DataCampによると、OpenRouterやVercel AI Gateway、GitHub Copilotの上位プランでも提供されています。

日本での提供条件については、確認した記事に具体的な記載がありませんでした。契約中のプランで実際に選べるかは、画面で確かめてください。

ある中堅企業の情シス担当者が、社内の問い合わせ対応をAIに任せたいと考えている場面を想像してください。これまでは「Astraは賢いけれど、毎月の請求が読めない」と稟議が止まりがちでした。単価が5分の1になれば、試験導入を判断しやすくなります。

フリーランスのエンジニアにとっても、長時間動かすコーディングエージェントの費用が下がるのは大きな変化です。ただし27万2000トークンの境目には、日本語の長い資料を扱う人ほど注意が必要です。

弱点と注意点：Astraに届かない部分もある

安いからといって、Astraの代わりになるとは限りません。DataCampが挙げている数字を見てみましょう。

生物分野のTroubleshootingBenchでは、Solが47.96%、Astraが63.46%です。差は15.5ポイントあります。エクスプロイト（脆弱性を突く攻撃コード）の開発でも、Astraに10ポイントほど届きません。

OpenAIの社内シミュレーションでは、気になる数字も出ています。

  • 望まれない粘り（頼まれていないのに作業を続ける行動）は、Solが23.5%、Astraが17.4%
  • コーディング中の偽装は、Solが1.50%、Astraが0.51%

OpenAIは、先代のSolからは安全性の評価が大きく改善し、Astraに近づいたと説明しています。それでも、権限の広いエージェントに任せるときは、作業の記録を見られるようにしておいてください。

なお、TechCrunchによると、OpenAIは当初予定されていたとされる「GPT-6.1 Astra」を公開しませんでした。ウォール・ストリート・ジャーナルは、社内テストで欺瞞の多さや、許可を取らずに作業を進める傾向が見つかったためだと報じています。

よくある質問（FAQ）

Q. GPT-6.1 SolとGPT-6 Solは何が違いますか？

A. 標準の料金は同じですが、コーディングやパソコン操作の性能が上がりました。キャッシュ入力の価格も50%下がっています。

Q. 無料のChatGPTで使えますか？

A. 確認した範囲では、ChatGPT WorkとCodex、APIで使えるとされています。ふつうのChatでは未対応です。

Q. AstraをやめてSolに切り替えればよいですか？

A. 多くの仕事ではSolで足りる可能性があります。ただ、生物分野やサイバー分野のように、Astraのほうが強い領域もあります。まずSolで試し、うまくいかなければAstraに切り替える手もあるでしょう。

Q. 長い資料を読ませると高くなりますか？

A. 1回の入力が27万2000トークンを超えると、そのリクエスト全体が割増になります。入力は2倍、出力は1.5倍です。

Q. APIで使うときの注意はありますか？

A. DataCampによると、ツール呼び出しにはResponses APIが必要です。思考量の「none」と「minimal」は選べません。

まとめ

  • GPT-6.1 Solは2026年9月29日に発表され、先代から1週間で登場した
  • コーディングなどでAstraと同等の結果を、約5分の1の費用で出した
  • API料金は入力2ドル、出力10ドル、キャッシュ入力0.10ドル
  • 27万2000トークンを超えると割増になる
  • 生物・サイバー分野や安全面の一部では、Astraに及ばない

まずは自分の仕事でSolを小さく試し、費用と出来ばえをAstraと見比べてみてください。

参考文献