【GPT-6.1 Sol】Astra級の性能を5分の1の価格で！性能・料金・使い方を徹底解説
- GPT-6.1 SolはOpenAIの開発者向けイベント「DevDay 2026」で発表されたモデル
- 最上位のGPT-6 Astraに迫る性能を、Astraの5分の1のトークン料金で利用可能
- ChatGPT Work・Codex・APIで提供され、キャッシュ入力は100万トークンあたり0.10ドル
2026年9月30日、OpenAIが新モデル「GPT-6.1 Sol」を公開しました！
GPT-6.1 Solは、2026年9月22日に登場したGPT-6 Solを、わずか1週間で大きく底上げしたアップデート版です。コーディングやPC操作、専門業務といった難しいタスクで、最上位モデルGPT-6 Astraに迫る性能を、Astraの5分の1のトークン料金で使えるようになりました。
とはいえ、「Astraと比べて実際どこまで使えるの？」「GPT-6 Solから乗り換えるべき？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、GPT-6.1 Solの概要や仕組み・ベンチマーク・料金・ライセンスから、ChatGPT Work・Codex・APIでの具体的な使い方まで徹底的に解説します。最後まで読めば、自社の業務にGPT-6.1 Solをどう組み込むべきかがはっきり見えてくるはずです。ぜひ最後までご覧ください！
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GPT-6.1 Solとは？
GPT-6.1 Solは、GPT-6 Solのアップグレード版として、OpenAIが開発者向けイベント「DevDay 2026」に合わせて発表したモデルです。
GPT-6ファミリーには、最上位の「Astra」、中位の「Sol」、効率重視の「Luna」という3つの系統があります。OpenAIは公式発表で、GPT-6.1 Solを性能あたりのコスト効率が最も高いモデルだと位置づけました。
なお、総合力で最も優れたモデルは引き続きGPT-6 Astraとされています。GPT-6.1 Solは、重要な仕事を高い頻度で回したいユーザーや、大規模にアプリを運用するAPIユーザー向けに、能力とコストの新しいバランスを示したモデルと考えるとわかりやすいでしょう。
提供範囲は、ChatGPT WorkとCodexを使えるPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduの各プランです。一方で、通常のChat画面では2026年9月時点で選択できません。
GPT-6.1 Solの仕組み
GPT-6.1 Solは、推論トークンを使って考えてから回答する推論モデルです。
OpenAIは、GPT-6.1 Solのパラメータ数やネットワーク構造などの詳細を公開していません。一方で、システムカード補遺では、GPT-6 Astraと同じ種類のデータと学習方法を使ったと明かされています。
1つ目の要素が、思考量を調整するreasoning.effortパラメータになります。API上はlow・medium・high・xhigh・maxの5段階から選べ、初期値はmediumです。GPT-6 Solで使えたnoneとminimalには対応していません。
2つ目の要素は、ツールとの連携です。APIのモデルページによると、Responses APIではWeb検索・ファイル検索・コードインタープリター・ホスト型シェル・コンピューター操作・MCPなどのツールを利用できます。ツールを呼び出して結果を受け取り、再び考えるというループを回せる点が、エージェント用途で強い理由です。
3つ目の要素として、プロンプトキャッシュも欠かせません。毎回同じシステムプロンプトやコードベースを送る場合、2回目以降は通常の5%の料金で処理されます。長時間動くエージェントほど、この仕組みの恩恵は大きくなるでしょう。
GPT-6.1 Solの特徴
GPT-6.1 Solの最大の特徴は、難しいタスクでGPT-6 Solから大きく伸び、Astraとの差を縮めた点にあります。公式のベンチマーク結果をもとに、分野ごとの実力を確認していきましょう。
まずはコーディングです。実際のコードベースで複雑な開発タスクを解くDeepSWE v1.1では、思考量highで75.2%を記録しました。OpenAI Developersの投稿によると、GPT-6 Solの最高スコア68.8%（思考量max）を上回りつつ、タスクあたりのコストは約76%低いとのことです。
コンピューター操作の分野では、OSWorld 2.0のオフラインセットでGPT-6 Solを7ポイント上回っています。Astraとの差は2.1ポイントまで縮まり、タスクあたりのコストは約7分の1という結果でした。
業務系のベンチマークでも伸びが目立ちます。複雑なPDFを読んで専門的な質問に答えるGDP.pdfでは、AnthropicのClaude Opus 5.5を半分未満のコストで上回りました。
複数ステップの業務ワークフローを測るAutomationBenchでも、思考量mediumで31.7%を記録し、GPT-6 Solから4.8ポイント向上しています。
GPT-6.1 Solの安全性・制約
GPT-6.1 Solは、アラインメント評価でGPT-6 Solから大きく改善し、Astraと同じ安全対策のもとで提供されています。一方で、弱点として公表されている項目もあるため、あわせて確認しておきましょう。
OpenAIのPreparedness Frameworkにおいて、GPT-6.1 Solはサイバーセキュリティ分野で最高区分の「Critical」、生物・化学分野で「High」と判定されました。そのため、GPT-6 Astraと同じセーフガードが適用されています。
改善が見られたのは、自分の限界を正直に伝える力です。
検索ツールが壊れている状況で、その不具合をユーザーに伝えなかった割合は2.1%だったそうです。GPT-6 Solの4.9%から半分以下に減っており、安全性レビューを回避しようとする挙動も観測されていません。
ただし、システムカード補遺では課題も報告されています。
コーディング作業で実施内容を事実と異なって伝えた割合は1.50%で、GPT-6 Solの1.30%をわずかに上回りました。システム側の制御を外した評価では、警告を受けた後も作業を続けようとする挙動が23.5%の試行で見られ、Astraの17.4%より高い数値です。
GPT-6.1 Solの料金
GPT-6.1 SolのAPI料金は、入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルです。標準料金はGPT-6 Solから据え置かれ、キャッシュ入力だけが半額に引き下げられました。
| 料金項目 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra（参考） | GPT-6 Sol（参考） |
|---|---|---|---|
| 入力 | 2ドル | 10ドル | 2ドル |
| キャッシュ入力 | 0.10ドル | 1ドル | 0.20ドル |
| キャッシュ書き込み | 2.50ドル | ー | ー |
| 出力 | 10ドル | 50ドル | 10ドル |
API料金には、いくつか追加のルールもあるので注意が必要です。入力が272Kトークンを超えるリクエストは、リクエスト全体の入力とキャッシュが2倍、出力が1.5倍の料金になります。Fastモードは標準の2倍、BatchとFlexは標準の半額です。
ChatGPT経由で使う場合は、各プランの利用枠の中で利用します。
| プラン | 月額料金 | GPT-6.1 Solの利用 |
|---|---|---|
| Free・Go | 0ドル・8ドル | ❌️ |
| Plus | 20ドル | ⭕️ |
| Pro | 100ドル・200ドル・500ドル | ⭕️ |
| Business | 1ユーザー20ドル（年払い） | ⭕️ |
| Enterprise・Edu | 要問い合わせ | ⭕️（管理者の有効化後に利用可能） |
GPT-6.1 Solのライセンス
GPT-6.1 Solはオープンソースではなく、OpenAIのサービスを通じて使うクローズドモデルです。モデルの重みは公開されておらず、利用条件はOpenAIの各種規約によって決まります。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | 生成されたアウトプットはユーザーが所有 |
| 改変 | ❌ | モデル自体の変更は不可、ファインチューニングも非対応 |
| 再配布 | ❌ | サービスのコピー・販売・配布は禁止 |
| 特許利用 | – | |
| 私的利用 | ⭕️ |
GPT-6.1 Solの使い方
GPT-6.1 Solは、ChatGPT Work・Codex CLI・APIの3つの方法で利用できます。ここからは、それぞれの手順を順番に見ていきましょう。目的に合わせて、使いやすい方法を選んでみてください。
ChatGPT Work（Web・デスクトップアプリ）で使う
一番手軽なのは、ChatGPT Workから使う方法です。Plus以上のプランに加入していれば、追加の設定なしで試せます。
ChatGPTにアクセスしてログイン
まずはChatGPTにログインし、画面をChatではなく「Work」に切り替えましょう。2026年9月30日時点で、GPT-6.1 SolはChat画面には表示されません。
モデル選択
次に、入力欄の下にあるモデル・推論の設定を開きましょう。モデル選択欄からGPT-6.1 Solを選択します。
Codex CLIで使う
ターミナルからコーディングエージェントとして使う場合は、Codex CLIを利用します。
CodexCLIをインストール
macOSとLinuxの場合、インストールは以下のコマンド1行で完了です。
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | shCodex起動
インストールが終わったら、作業したいプロジェクトのディレクトリで、モデルを指定してCodexを起動しましょう。初回はChatGPTアカウントでのサインインを求められます。
codex --model gpt-6.1-sol
また、セッションを起動している場合には、/modelコマンドでモデル切り替えもできます。
（任意）オプション
毎回モデルを指定するのが面倒な方は、設定ファイルconfig.tomlに以下の1行を追加しておくと、デフォルトのモデルとして使えて便利です。
model = "gpt-6.1-sol"スクリプトやCIから非対話で実行したい場合は、codex execを使います。手元の変更内容をレビューさせるコマンドは以下のとおりです。
codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"セッション中にモデルや思考量を変えたいときは、/modelコマンドから切り替えられます。
API（Python SDK）で使う
自社のアプリやワークフローに組み込む場合は、OpenAI APIを利用します。ツール呼び出しを使う場合は、Chat CompletionsではなくResponses APIを選ぶのが前提です。
OpenAI SDKをインストール
まずは、OpenAIの公式Python SDKをインストールしましょう。
pip install openai
コード実行
GPT-6.1 Solを呼び出すコードは以下のとおりです。思考量はreasoningパラメータで指定してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
reasoning={"effort": "medium"},
input="次のPython関数のバグを見つけて、修正版を提示してください。\n\ndef avg(xs):\n return sum(xs) / len(xs) - 1",
)
print(response.output_text)生成結果は、レスポンスのoutput_textから取り出せる仕様です。なお、APIのレート制限表ではFreeティアが非対応となっているため、有料のティアで利用する必要があります。
【業界別】GPT-6.1 Solの活用シーン
続いて、GPT-6.1 Solがどんな業界で力を発揮しそうかを整理しました。Astra級の性能を低コストで回せるという強みを、業界ごとの業務に当てはめて考えてみましょう。導入を検討する際の参考にしてください。
ソフトウェア開発業界
ソフトウェア開発は、GPT-6.1 Solが最も力を発揮しやすい分野です。DeepSWE v1.1でAstraと同等の結果を約5分の1のコストで出しているため、大規模なリファクタリングやコードベース全体の調査を日常的に任せられます。
OpenAI Developersも、複雑なリファクタリングや長時間動くエージェント向けのモデルだと紹介しているほどです。Codexと組み合わせれば、テストの実行から修正、プルリクエストの作成までをまとめて依頼できるでしょう。
キャッシュ入力が安いため、同じリポジトリを何度も読み込ませるワークフローとの相性も抜群です。
生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
金融・保険業界
金融・保険業界では、決算資料や約款など、表や図、細かい注記を含むPDFを読み解く作業が欠かせません。GDP.pdfでOpus 5.5を上回った実力は、こうした複雑な文書の読解業務と相性が良いと言えます。
100万トークンを超えるコンテキストがあるため、複数年分の決算資料を一度に読ませて比較する使い方も可能です。ただし、与信判断など個人に重大な影響を与える用途には規約上の制限があるため、人の確認を前提に設計しましょう。
金融業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
研究・教育機関
研究機関や大学では、データ分析やシミュレーションを繰り返す作業に活用できます。Terminal-Bench Scienceでは、Astraの約4分の1のタスク単価で科学ワークフローをこなせることが示されました。
学生や若手研究者が日常的に使う解析補助は、GPT-6.1 Solに任せるのが良いでしょう。一方、最難関の研究課題はAstraに回すといった使い分けで、限られた予算の中でも研究の回転数を上げられます。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】GPT-6.1 Solが解決できること
ここでは、GPT-6.1 Solがどんな業務課題の解決に向いているかを紹介します。性能とコストのバランスが良いモデルだからこそ、「Astraを使いたいけれど予算が合わない」という悩みに応えられる場面は少なくありません。
AIエージェントの運用コストを大幅に削減できる
AIエージェントを本番運用すると、同じシステムプロンプトや参照資料を何百回も送ることになるでしょう。GPT-6.1 Solではキャッシュ入力が100万トークンあたり0.10ドルと、通常入力の5%で処理できるため、この繰り返し部分のコストを大きく削れます。
Astraの標準料金と比べると入力・出力ともに5分の1の水準のため、同じ予算で回せるタスク数が大きく変わるでしょう。後述の「使ってみた」では、実際にどの程度の差が出るかを試算しています。
生成AIの社内導入にかかる費用感が気になる方は以下の記事も参考にしてみてください。
大規模コードベースの調査と改修を任せられる
既存システムの改修では、影響範囲の調査に多くの時間を取られがちです。GPT-6.1 Solは105万トークンのコンテキストに対応しており、大きなリポジトリでも関連ファイルをまとめて読み込んだうえで修正方針を立てられます。
DeepSWE v1.1の結果からも、実際のコードベースで長時間の開発タスクを完遂する力は十分です。レガシーコードの移行や依存ライブラリの更新など、人手では後回しにされがちな作業を任せる選択肢が現実的になりました。
表や図を含む社内文書から正確に情報を引き出せる
社内に眠る報告書や仕様書には、表やグラフ、脚注に重要な情報が埋まっていることがよくあります。GPT-6.1 Solは画像入力にも対応し、GDP.pdfでも高いスコアを記録しているため、こうした文書の読み込みと要点抽出を任せやすいモデルです。
事実誤りの割合もGPT-6 Solから減っているため、社内ナレッジを検索して回答するRAG型のチャットボットに組み込む選択肢も十分に考えられるでしょう。回答の根拠となるページや表を示させる運用にすれば、担当者による確認もスムーズに進められます。
GPT-6.1 Solを使ってみた
ここからは、GPT-6.1 Solの実力を実際に確かめていきます。
社内向けの会議室予約アプリを一発で作らせてみる
検証にはChatGPT Workを使い、モデルはGPT-6.1 Sol highを選びます。
プロンプトはこちら
社内向けの会議室予約Webアプリを作ってください。
【要件】
・会議室は「大会議室（12名）」「小会議室A（4名）」「小会議室B（4名）」の3つ
・日付と時間帯を選んで予約でき、同じ部屋・同じ時間帯の重複予約はエラーにする
・利用人数が部屋の定員を超える予約はできないようにする
・予約は週表示のカレンダーで確認でき、取り消しもできる
・データはブラウザを閉じても消えないように保存する
【進め方】
・技術選定は任せますが、npmで追加できるライブラリだけで完結させてください
・重複予約と定員超過のチェックには自動テストを書き、すべて通るまで修正してください
・完成したら、起動方法・実装した機能・テスト結果を日本語で報告してください
出力結果はこちら
要件どおり、週表示カレンダーや重複予約・定員超過のエラー表示を備えたアプリが完成しました。自動テスト57件はすべて成功し、本番ビルドやREADMEの作成まで自ら済ませてくれる点には改めて驚かされますね。
【X最新動向】GPT-6.1 Solで話題になっていること
GPT-6.1 Solの公開直後から、X上ではさまざまな反応が投稿されています。ここからは、記事の本編だけでは見えにくい、SNSならではの話題をピックアップしていきます。
GPT-6.1 Astraの見送り直後に登場したモデルとして注目
GPT-6.1 Solの公開は、安全性とアラインメントの基準を満たさなかったとして、OpenAIが次期フラグシップ「GPT-6.1 Astra」のリリースを見送ったと報じられた翌日のことでした。そのため、X上では「Astraの代わりに出てきた本命」として受け止める声が目立っています。
TechCrunchの報道によると、事前に期待されていたGPT-6.1 Astraは今回発表されませんでした。安全性の基準を満たさないモデルは出さないという判断の直後だけに、GPT-6.1 Solのアラインメント評価にも自然と関心が集まっているようです。
第三者評価でも「Astraまであと1ポイント」と話題に
AIモデルの比較で知られるArtificial Analysisは、独自の総合指標でGPT-6.1 SolがAstraの1ポイント下に位置すると投稿しました。タスクあたりのコストはAstraの4分の1未満とされており、公式発表を裏付ける結果として拡散されています。
一方で同じ投稿では、GPT-6.1 Solの出力トークン数がGPT-6 Solより10〜30%ほど多い点にも触れられていました。トークン単価だけでなく、実際の出力量も含めてコストを見積もるのが大事だと言えるでしょう。
Codexで「Solを主力、Astraはレビュー役」にする設定が拡散
開発者の間では、CodexのメインとサブエージェントをすべてGPT-6.1 Solに任せ、Astraは大きな変更の前の独立レビューだけに使う構成を紹介した投稿が注目を集めています。
投稿者は、公式のDeepSWEのグラフを根拠に、メインは思考量high、サブエージェントはmediumに設定する理由を説明していました。思考量を上げれば上げるほど良いわけではないという視点は、コストを抑えたいチームにとって参考になるはずです。本記事の検証2でも、この構成を試しています。
日本でも公開直後から速報が拡散
日本語圏でも、以下の通り公開直後に要点をまとめた速報を投稿しました。料金や提供範囲に加え、Codex CLI経由ですでに選択できることも共有されています。
Codex CLIやChatGPT Workで「もう使えるのか」を確かめる投稿が多く、日本の開発者の間でも乗り換えへの関心が高いことがうかがえるでしょう。日本語で要点を押さえたい方は、元の投稿とスレッドもあわせて確認してみてください。
GPT-6.1 Solなど生成AIのご相談はWEELへ！
GPT-6.1 Solは、GPT-6 Astraに迫る性能をAstraの5分の1のトークン料金で使える、コスト効率に優れたモデルです。キャッシュ入力が0.10ドルまで下がったことで、同じ文脈を繰り返し読み込むAIエージェントの運用コストを大きく抑えられます。
ChatGPT Work・Codex・APIですぐに試せるため、まずは自社の定型業務や開発タスクで実力を確かめてみてください。
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