要点
GPT-6.1 Solは、2026年9月29日のOpenAIのDevDayで、GPT-6 Solのちょうど1週間後に公開されました。先週のSolは、新しいバージョン番号をまとめた値下げでした。今回はその逆で、価格は同じ$2/$10のまま、性能は実際に大きく向上しています。
- Astraに迫ります。 OpenAIによると、DeepSWEのコーディングではGPT-6 Astraに並び、コストは約5分の1です。コンピューター操作のOSWorld 2.0ではAstraに2.1ポイント以内に迫り、タスクあたりのコストは約7分の1です。
- 価格はほとんど動かず、一部は安くなりました。 標準のAPI料金は100万トークンあたり入力$2、出力$10のままですが、キャッシュ入力は半額の100万あたり$0.10になりました。
- 注意点は小さいものの、実在します。 推論努力の
noneがなくなり、Chat Completionsはツール呼び出しなしで動作し、通常のChatGPTのChatにはまだなく、Ultrafast階層は「近日公開」です。
私の見立てでは、ほとんどのチームにとってGPT-6.1 SolによってAstraは標準ではなく、専門家向けのツールになります。サポートの問い合わせ窓口を運用しているなら、賢いモデルでもあなたの返金ポリシーは知りません。解決率を動かすのは、その周りを固めるAIヘルプデスクエージェントであり、それがeeselの仕事です。まず自社の過去のチケットでテストします。
GPT-6.1 Solとは何か
GPT-6.1 Solは、OpenAIのGPT-6ファミリーのミッドティアモデルのアップグレードです。ファミリーは今、最上位にAstra、中間に6.1 Sol、最下位にGPT-6 Lunaという構成です。OpenAIが選んだキャッチコピーは「5分の1の価格でAstraに近い知能」で、公開時の価格カードにもこの文言がそのまま印刷されています。
私がAIモデルについて書く内容の多くは検索の側から来ており、ここでの検索意図は読み取りやすいものです。公開の翌日に「GPT-6.1 Sol」と検索する人は、言語モデルとは何かを知りたいわけではなく、ただ一つのことを聞いています。まだAstraにお金を払う必要があるのか、ということです。そこで、この記事はその問いを軸に組み立てました。
モデルページを見ると、スペック表は前モデルとほぼ同じです。モデルIDはgpt-6.1-sol、コンテキストウィンドウは1,050,000トークン、最大出力は128,000トークン、知識のカットオフは2026年4月30日（GPT-6 Solの4月20日より10日新しい）です。入力はテキストまたは画像で、返ってくるのはテキストです。Responses APIでは、ウェブ検索、ファイル検索、コードインタープリター、ホスト型シェル、apply patch、スキル、コンピューター操作、ツール検索、MCPに対応しています。米国とEUのデータレジデンシーもありますが、EUレジデンシーを選ぶとFastモードは使えません。
1週間後、GPT-6 Solから何が変わったか
GPT-6 Solが9月22日に出たとき、正直な要約は「GPT-5.6 Solと同じ知能を半額で」でした。Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは、GPT-5.6 Solより約1ポイント高いだけで、それ以上ではありませんでした。GPT-6.1 Solは、性能が実際に動き始めたリリースです。
OpenAIの公開記事によると、GPT-6 Solとの差分は次のとおりです。
- コーディング： DeepSWE v1.1で、GPT-6 Solの最高スコアを6.4パーセントポイント上回ります。しかも推論努力とコストは低くなっています。
- 業務ワークフロー： AutomationBenchで、中程度の努力でGPT-6 Solより4.8ポイント上です。
- コンピューター操作： OSWorld 2.0のオフラインセットで、最大努力でGPT-6 Solを7ポイント上回り、コストは半分未満です。
- 科学： Terminal-Bench Science 0.1で、最大努力でのGPT-6 Solのスコアを2倍以上にしています。
- 事実性： 低努力時、事実誤りを含む回答の割合は11.4%から7.7%に下がり、約32%の削減です。
安全面でも動きがありました。システムカードの補遺によると、検索ツールが壊れているとき、GPT-6.1 Solがユーザーにそれを伝えないのは2.08%のケースで、GPT-6 Solの4.92%より少なくなっています。顧客向けのものを作るなら、「調べられないときにそう認めるモデル」は、数ポイントのベンチマークよりも価値があります。
一つだけ小さな後退がありました。これは注意点のセクションで改めて触れますが、最低の推論設定はnoneではなくlowになりました。
Astraにどこまで迫るのか
主力モデルに払い続けるかどうかを決めるのは、この部分です。OpenAIは「ほぼ並ぶ」と表現しており、数字も大部分はそれを裏付けています。
DeepSWE v1.1では、OpenAIによると6.1 Solは約5分の1のコストでGPT-6 Astraに並びます。OSWorld 2.0では、最大努力でAstraに2.1ポイント以内に迫り、タスクあたりのコストは約7分の1です。そして、テストしたすべての推論設定で、事実誤り率はAstraの1.9ポイント以内に収まり、タスクあたりのコストは5分の1未満です。
Anthropicとの比較でも良好です。複雑なPDFから専門的な質問に答えるテストGDP.pdfでは、OpenAIによると6.1 Solはフォールバック付きのClaude Opus 5.5より高いスコアで、タスクあたりのコストは半分未満です。AutomationBenchでは、中程度の努力でOpus 5.5を2.2ポイント上回り、コストは約3分の1です。
コスト差が最も広がるのは科学分野の作業です。Terminal-Bench Scienceの最大努力で、OpenAIは6.1 Solを平均タスクあたり$5.47としており、Opus 5.5は$23.21、Astraは$23.80です。
これらすべてに、公平な注意点が一つあります。上の数字はすべてOpenAI自身の評価であり、競合の数字は、公開記事の脚注によると「公開されているレポート」から取ったものです。OpenAIはまた、Astraが依然として最高の科学スコアである68.1%を出しており、「最も難しい科学研究タスクにはこれを使うべき」だと述べています。つまり差は小さいものの、ゼロではありません。良い知らせは、以下の独立した数字がほぼ同じ話をしていることです。
独立したテストと初期ユーザーの声
Artificial Analysisは公開当日に数字を出しており、正直に言って、OpenAIの主張を私の予想以上に裏付けています。最大努力で、GPT-6.1 SolはIntelligence Indexで51.8を記録し、GPT-6 Solは47.5、GPT-6 Astraは52.7です。タスクあたり$0.72で、Astraの$3.26に対して、主力モデルのコストの約22%、スコアはおよそ1ポイント低いだけです。
"GPT-6.1 Sol replaces GPT-6 Sol after just 7 days. It scores 1 point below GPT-6 Astra in the Intelligence Index at less than one quarter of the Cost per Task"
私にとって彼らのデータで最も役立つのは努力ごとの表です。上に行くほど曲線が急に平らになるからです。
| 努力 | Intelligence Index | タスクあたりコスト | タスクあたり時間 |
|---|---|---|---|
| low | 42.1 | $0.13 | 56s |
| medium | 47.8 | $0.21 | 131s |
| high | 50.2 | $0.32 | 205s |
| xhigh | 51.0 | $0.39 | 271s |
| max | 51.8 | $0.72 | 569s |
出典：Artificial Analysis。xhighなら、maxの1ポイント以内に収まり、コストは約半分、待ち時間も半分です。Artificial Analysisは、Coding Agent Indexでxhighがmaxを3ポイント上回り、Astraを1ポイント上回ったことも確認しており、それは「for less than 15% of the Cost per Task」でした。コーディングエージェントを動かすなら、xhighが最適点のようです。
同じデータには、率直な注意点が二つあります。第一に、GPT-6 Solより遅いことです。毎秒67トークン対76トークン、最大努力でのタスクあたり569秒対408秒で、出力トークンを多く書くためです。第二に、ハルシネーション率は60%から54%に改善しましたが、それでも主力モデルの51%には届いていません。
Hacker Newsの公開スレッドでは、コストについてはおおむね好意的で、仕上がりについては意見が分かれ、キャッシュ価格への反応が最も大きいものでした。
"This is the actual big announcement. 50% cheaper cache than GPT-6 Sol will get you far more mileage on Codex."
ある開発者は、同じ画像からHTMLを作る作業を6.1 SolとClaude Opus 5.5で実行し、公平で評価の分かれる結論を持ち帰りました。
"Overall, opus executes a bit better than 6.1 sol, which surprises me. [...] It's not bad by any means, but I think where Opus really wins is the motion animation of the svgs / final polish [...] Still, it executed quick and was quite cheap to run."
Xでは、最もよく見かけた意見はもっと率直なものでした。
"OpenAI just launched GPT-6.1 Sol, and for coding it can replace Astra outright at 1/5 the price."
唯一の苦い声は、モデル自体よりサブスクリプションに関するものでした。Hacker Newsのコメントの一人は、ChatGPTプランの利用枠も同時に削られたため、「even in the best case scenario it's about 2.5 times cheaper for Codex users.」と述べています。これはユーザーの主張であってOpenAIの数字ではありませんが、APIではなくプラン経由でSolを使っているなら、5倍の節約を前提にする前に、自分の利用量メーターを確認する価値があります。
GPT-6.1 Solの料金
要点は単純で、何も上がっていません。API料金ページでは、GPT-6.1 SolがメインのテーブルでGPT-6 Solに置き換わり、標準料金は同じ$2/$10です。変わったのはキャッシュ入力の1行だけで、100万あたり$0.20から$0.10に下がり、キャッシュなしの料金の5%になりました。
| 階層 | 入力 | キャッシュ入力 | キャッシュ書き込み | 出力 |
|---|---|---|---|---|
| Standard（入力272Kまで） | $2.00 | $0.10 | $2.50 | $10.00 |
| Standard（入力272K超） | $4.00 | $0.20 | $5.00 | $15.00 |
| Batch / Flex | $1.00 | $0.05 | $1.25 | $5.00 |
| Fast | $4.00 | $0.20 | $5.00 | $20.00 |
| Ultrafast | 近日公開 |
価格はすべて100万トークンあたり。出典：OpenAI API料金。リージョン処理（データレジデンシー）には10%の割増が加わります。
このキャッシュ入力の値下げは、一見よりも重要です。エージェントは毎回の呼び出しで同じ長いシステムプロンプトとツール定義を再利用し、その上に会話履歴が乗るため、入力のうちキャッシュされる割合は大きくなりがちです。OpenAIも記事の中でこれを直接指摘しており、この値下げは開発者に「more room to build and run capable agents that reuse context across requests.」を与えると述べています。
ファミリー全体で見ると、出力はLunaからSolで20倍、SolからAstraで5倍に上がります。
| モデル | 入力 / 出力（100万あたり） | キャッシュ入力 | 向いている用途 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | $0.01 | 大量で重要度の低い作業 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 / $10.00 | $0.10 | 実務の新しい標準 |
| GPT-6 Astra | $10.00 / $50.00 | $1.00 | 最も難しい研究と長期のタスク |
出典：OpenAI API料金。画像・音声モデルを含む完全なカタログは、OpenAI API料金ガイドにすべて載っています。
SolとAstra：どちらを使うべきか
実際のプロジェクトで二つから選ぶとき、答えは作業の難しさと実行時間の長さで決まり、どのモデルが最新かでは決まりません。最も近いものを選んでください。
どんな作業ですか？
見出しには載らない注意点
この公開は強力ですが、既存の連携を移行する人がつまずく細かい点が四つあります。
- 推論努力
noneがありません。 モデルページによると、努力はlow、medium（デフォルト）、high、xhigh、maxに対応し、noneとminimalは非対応です。GPT-6 Solはnoneに対応していました。推論ゼロの上にレイテンシが重要な経路を作っているなら、切り替える前にテストしてください。 - Chat Completionsにはツール呼び出しがありません。 OpenAIは、ツール呼び出しにはResponses APIを使うよう述べており、Chat Completionsはツール呼び出しなしでサポートされます。Chat Completions上にある古いエージェントコードは移行が必要になります。
- 通常のChatGPTのChatにはまだありません。 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu向けのChatGPT WorkとCodexにはありますが、OpenAIは「not yet available in Chat.」と述べています。FreeとGoのユーザーは使えません。
- Ultrafastは約束であって、製品ではありません。 DevDayのまとめによると、UltrafastはCodexで最大8倍（毎秒300トークン）、APIで最大6倍速く動き、「GPT-6.1 Sol Ultrafast is coming soon.」とのことです。現時点でUltrafast価格があるのはAstraだけです。
どれも単独では致命的ではありません。ただ、事前に誰も教えてくれなければ、「モデルIDを差し替えるだけ」の移行が半日のデバッグに変わる類の小さな変更です。
アクセス方法
- API： Responses APIでモデルID
gpt-6.1-solを使います。無料枠はないので、Tier 1が下限で、毎分500リクエストと500,000トークンから、Tier 5では毎分15,000リクエストと4,000万トークンまで拡大します。ティアの上がり方はレート制限ガイドで説明しています。 - ChatGPT WorkとCodex： Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduのユーザーが公開日から利用できます。エージェント型コーディングをCodexで行っているなら、これが切り替え先のモデルです。プランの利用枠はCodex料金の内訳で扱っています。
- BusinessとEnterprise： ChatGPT EnterpriseとBusinessのワークスペースは、PlusやProと同じく初日からChatGPT WorkとCodexで利用できます。
開発者にとっての意味
すでにGPT-6 Solを使っているなら、これは今年で最も簡単なアップグレードです。価格は同じで、性能が上がり、さらにキャッシュコンテキストも安くなります。まず上の四つの注意点を確認してから、連携先をgpt-6.1-solに向けてください。
より大きな判断はAstraについてです。1週間前なら、コーディングエージェントにAstraを選ぶのはまだ擁護しやすいものでした。今日、DeepSWEでSolが並んだ以上、Astraに5倍払っているほとんどのチームは、両方で自分のテストセットを走らせ、Solが実際にどこで足りないのかを確認すべきです。長いタスクでは、AIエージェントのコストの大半は出力トークンであり、5倍の差があるのはまさに出力です。
こうしたワークフローをターミナルから動かしたいなら、eesel CLIは知っておく価値があります。ダッシュボードと同じeeselのチームメイトとワークスペースを操作でき、eesel chatを手動で実行したり、eesel activityをスクリプト化して各実行でエージェントが何をしたか読み戻したり、--dry-runで書き込みが送信される前に正確に何を送るかを確認したり、Claude Code、Codex、Cursorなどのコーディングエージェントに直接呼び出させたりできます。さらに、すべてのワークスペースがMCPサーバーを公開しているので、GPT-6.1 Solで動くCodexセッションが、UIをクリックして回る代わりに、あなたのサポートチームメイトをツールとして操作できます。
サポートチームを運営しているなら
ここからは直感に反する話です。モデルがコーディングのベンチマークでAstraに近いことは、公開の印象ほどにはサポートの窓口を変えません。
事実性の向上は本物で、歓迎すべきことです。自信満々の誤答が減ることは、まさにサポートが必要としているものだからです。しかしサポートでは、誤答の大半はモデルが作り話をすることから来るのではなく、そもそもモデルに与えられた知識から来ます。ZendeskにeeselをセットアップしたあるB2B車両テレマティクスのサポートチームは、これに早い段階でぶつかりました。ヘルプセンターに「すべてのモデルに対応しています」と書かれていたため、データベースにないブランドでも、ボットは「私の車種に対応していますか」に「はい」と答えたのです。モデルは情報源を忠実に読んだだけで、間違っていたのは情報源でした。モデルをアップグレードしても、これは直りません。チームも、初期のセットアップは試行錯誤だったと述べています。
だから私は、新しいモデルはサポートチームの優先順位の最下位に置きます。解決率を動かすのはモデルの周りの層、つまり過去のチケットでの学習、すでに使っているヘルプデスクとの接続、そして本番前に自社の履歴に対して回答をテストすることです。ハルシネーションが心配なら、その対策も多くはこの層にあります。優れたAIエージェントはモデルに縛られないので、GPT-6.1 Solのようなより良いモデルが出ても、プラットフォームを乗り換えずにそのまま受け継げます。
eeselを試す
GPT-6.1 Solに本当に求めているのが、窓口のチケットを減らすことなら、自分で仕組みを組む必要はありません。GPT-6.1 Solはインフラであり、eeselは従業員です。eeselのAIヘルプデスクチームメイトは、過去のチケットとヘルプセンターから学び、Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなどすでに使っているヘルプデスクに接続し、過去の実際のチケットでシミュレーションを実行します。顧客に一件返信する前に、その回答を自分のチームが実際に送ったものと比べられます。
料金は月額固定のクレジットプランで、チケットまたはチャット1件が1クレジットです。すべての機能と無制限のシートが含まれ、カード不要で100クレジットの無料プランもあります。トークン単位の課金はないので、裏側のモデルがGPT-6.1 Solでも次のリリースでも、請求額は予測しやすいままです。窓口の一部でeeselを試して、自分のチケットでの回答を確かめてください。
よくある質問
GPT-6.1 Solとは何ですか？
GPT-6.1 Solの料金はいくらですか？
GPT-6 SolとGPT-6.1 Solの違いは何ですか？
noneはなくなり、lowが下限になっています。以前のモデルについては、元のGPT-6 Solの記事をご覧ください。GPT-6.1 SolはGPT-6 Astraと同じくらい優れていますか？
GPT-6.1 SolはChatGPTで使えますか？
gpt-6.1-solを使い、無料枠ではアクセスできません。GPT-6.1 SolにはUltrafastモードがありますか？
GPT-6.1 Solのレート制限はどうなっていますか？
カスタマーサポートの自動化にGPT-6.1 Solを使うべきですか？
Article by
Kurnia Kharisma
Kurnia is a software engineer and writer at eesel AI with two years of SEO experience, writing about AI tools, helpdesk software, and customer support. He pairs a developer's understanding of how these products are built with search-driven research into what actually ranks and resonates with the people searching for them.
