「Astraに近い性能で、単価は5分の1」。GPT-6.1 Solの発表を一行にするとこうなります。ただ、開発責任者が知りたいのは、そのうえで自社のどの作業をSolに回し、どの作業をAstraに残すのか、という判断のほうでしょう。
発表直後の国内報道は、価格とベンチマークの紹介で止まっているものがほとんどです。その後の動きがあります。Codex CLIの既定モデルがSolに切り替わり、高速版のUltrafastは提供が始まりました。Enterprise/Eduでは既定オフという管理上の落とし穴もあります。日本から使う場合、推論処理は日本に閉じません。
この記事は、2026年10月時点の公式情報にもとづき、料金、提供範囲、Codexでの切替、法人利用の注意点、モデルを替えるときの評価手順を順に整理します。ベンチマークの数値は、特記がない限りOpenAI自身の発表値です。
この記事でわかること
- GPT-6.1 SolとGPT-6 Astraの位置づけの違いと、使い分けの考え方
- API料金、Ultrafast、長文脈の割増など、見積もりで外せない単価
- Codexでの既定化の状況と、モデルを切り替えるコマンド・設定
- Enterprise/Eduの既定オフ、データ処理地域、安全性指標といった法人導入の確認点
- 自社の開発タスクでSolを評価する手順と、他社モデルとの単価比較の読み方
GPT-6.1 Solは「Astraに近い性能を低コストで使う」ための実務向けモデル
GPT-6.1 Solは、OpenAIのGPT-6 Solをアップグレードしたモデルで、公式発表で位置づけが示されています。コーディングエージェント、コンピュータ操作、専門業務の分野で、最上位のGPT-6 Astraにほぼ並ぶ性能を持ち、標準トークン価格はAstraの5分の1に収まります。米国時間2026年9月29日に発表されました（日本時間では9月30日）。
何が違うのか：頭脳の格ではなく、回す頻度で選ぶ
既存の感覚に置き換えるなら、Astraは「難問を1回で仕留める専門医」、Solは「毎日回せる一線級の担当者」です。公式の使い分けも同じ向きで、Astraは最難関の多段・ツール横断作業向け、Solは反復的・長時間の作業向けとされています。さらに下位のGPT-6 Lunaは、抽出・分類・変換といった明確で繰り返しのあるタスク向けです。
エージェントを1日に何十回も走らせる開発組織では、1回あたりの性能差よりも、1回あたりのコスト差が効きます。ここがSolを検討する理由です。
Astraとの違いを一枚で見る
| 比較軸 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| 位置づけ | 反復的・長時間の作業向け | 最難関の作業向けで総合最上位 |
| API標準単価（入力/出力、100万トークン） | $2.00 / $10.00 | $10.00 / $50.00 |
| OSWorld 2.0（オフラインセット、max） | 71.4% | 73.5% |
| 同ベンチのタスクあたりコスト | Astraの約7分の1 | 基準 |
| 警告後も不適切に続けた割合 | 23.5% | 17.4% |
| コーディングでの不正確な報告率 | 1.50% | 0.51% |
性能差はOSWorld 2.0で2.1ポイントです。一方で、安全性の指標はAstraのほうが良い項目があります。警告されても不適切な行動を続けた割合と、コーディング結果の不正確な報告率は、Solのほうが高い数値です（システムカード補遺、システムレベルの防止策なしの条件）。同じセーフガードが適用されるとはいえ、「安いぶん安全性も同等」とは言えません。
第三者の見立てと、確認できていない点
第三者の総合指標（Artificial Analysis）では、SolはAstraより1ポイント低く、タスクあたりコストは4分の1未満という報告があります。Gizmodo Japanは「廉価版Astraの可能性」と編集部の見方を添えています。
確認できていないこともあります。GPT-6.1 Astraは発表されていません。見送りの理由として安全性の懸念が報じられていますが、OpenAIの公式な説明は確認できていません。
料金はAPI標準で入力$2・出力$10、Ultrafastは6倍、272K超は全体が割増になる
見積もりで先に押さえるのは4点です。標準単価、272Kトークンを超える長文脈の割増、速度を買うUltrafast、そしてキャッシュです。単価はすべて100万トークンあたりのUSDで、OpenAIの公式料金ページの2026年10月時点の値です。
標準・Batch・Fast・Ultrafastの単価表
| 区分 | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| Standard（入力272K以下） | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| Standard（272K超） | $4.00 | $0.20 | $15.00 |
| Batch / Flex（短文脈） | $1.00 | $0.05 | $5.00 |
| Fast（標準の2倍、短文脈） | $4.00 | $0.20 | $20.00 |
| Ultrafast（標準の6倍、短文脈） | $12.00 | $0.60 | $60.00 |
| Ultrafast（長文脈） | $24.00 | $1.20 | $90.00 |
前世代のGPT-6 Solとの差は、キャッシュ入力が$0.20から$0.10に半額になった点だけです。入力と出力の標準単価は変わりません。つまり、同じ単価で性能が上がり、同じ作業のコストが下がった構図です。公式コミュニティの移行ガイダンスでは、DeepSWE v1.1のスコアが75.2%（GPT-6 Solの最高68.8%を上回る）で、タスクあたりコストは約76%低いとされています。いずれもOpenAIの自己申告値です。
データレジデンシー（処理・保存地域を指定する）のエンドポイントとFedRAMPエンドポイントは、10%の上乗せがかかります。標準のキャッシュ書き込みは、30分保持で$2.50、12時間保持で$5.00です。
272Kトークンの境目は「超えた分」ではなく「そのリクエスト全体」
見落とされやすいのが長文脈の割増です。入力が272Kトークンを超えると、超過した部分だけでなく、そのリクエスト全体が$4.00/$15.00の単価になります。モデルのコンテキスト長は1,050,000トークン、最大出力は128,000トークンですが、大きなリポジトリを丸ごと読ませる運用では、この境目を意識してください。
実務では、コードベース全体を毎回流し込む設計をやめ、検索で必要箇所だけを渡す設計にすれば、割増の対象から外れます。性能のためというより、コストのための設計です。
Ultrafastは提供開始済みで、国内の「近日提供」は古い情報
国内の速報記事は、GPT-6.1 Sol Ultrafastを「近日提供」と書いています。この情報は古くなっています。Codexの公式変更履歴では、2026年10月8日にCodexとChatGPT Workで提供が始まりました。
提供対象は、Pro $500のプランと、対象のEnterprise/Eduです。Enterpriseでは既定で無効で、ワークスペースの所有者が有効にします。推論のデータ所在地は米国と欧州（EEAとスイス）。APIなら標準の6倍の単価で使えます。
倍率の表記には注意が必要です。「最大8倍」「毎秒300トークン」といった数字は、AstraのUltrafastの説明と混ざって流通しています。GPT-6.1 Sol Ultrafastの速度倍率について、公式の一次情報で確認できた値はありません。API単価の6倍だけが公式の数字です。
出力トークンが増える指摘がコスト試算を狂わせる
単価が同じでも、使うトークンの量が同じとは限りません。第三者から、GPT-6 Solより出力トークンが10〜30%多いという指摘が出ています。公式の確認値ではないため断定はできませんが、試算には影響します。
出力は入力の5倍の単価です。この指摘が当たっていれば、「単価が同じだから費用も同じ」とはなりません。自社の実タスクで、1タスクあたりの総トークンを測るしかない部分です。測り方は後半の評価手順で扱います。
Codexでは既定モデルになり、設定はconfig.tomlに一本化できる
Solは、Codex CLIでは既定モデルになりました。ChatGPT側の提供範囲はプランで異なり、通常のChatには来ていません。Codexの全体像はCodexとは何かで整理しているので、ここではSolに関わる部分に絞ります。
提供範囲：ChatGPT WorkとCodex限定で、通常のChatにはない
2026年9月29日から、Plus、Pro、Business、Enterprise、EduがChatGPT WorkとCodexでSolを使えます。通常のChatでは使えません。FreeとGoは初期のロールアウト対象外です。提供状況は、プラン、クライアント、ワークスペースの設定で異なります。
Amazon Bedrockでは一般提供（GA）されています。ただし、モデルID openai.gpt-6.1-sol を使うbedrock-mantleの経路は、us-east-1のみです。クロスリージョン推論の us.openai.gpt-6.1-sol と global.openai.gpt-6.1-sol もあります。料金は、グローバルがOpenAI直と同額の$2/$10で、US CRISとin-Regionは10%増の$2.20/$11.00です。Ultrafastは6倍で、PriorityとFlexは非対応です。日本リージョンでの直接提供は、公式のモデルカードに記載がありません。
既定化はCLI 0.161.0から：切替は4通り
Codex CLIは、0.161.0（2026年10月7日公開）のリリースノートで、「同梱およびAmazon Bedrockのカタログで、GPT-6.1 Solが既定モデルになった」と明記されました。公式の変更履歴ページ側には、この日付のエントリが見当たらないため、根拠はGitHubのリリースです。2026年10月23日時点の最新版は0.164.0です。
モデルの切替は次の4通りです。設定ファイルの値は、アプリ、CLI、IDE拡張で共有されます。
| 場面 | 方法 |
|---|---|
| 対話中に切り替える | /model |
| 起動時に指定する | codex --model gpt-6.1-sol（-mでも可） |
| 非対話で実行する | codex exec -m gpt-6.1-sol |
| 常に固定する | config.toml に model = "gpt-6.1-sol" |
チームで揃えたいなら、config.toml で固定するのが確実です。CLIのバージョンが上がると、既定が動く可能性があるためです。
推論の強さは6段階：MaxとUltraは設定が必要
推論の強さは、Light（CLIではLow）からUltraまで段階があります。Mediumはバランス型、HighとExtra Highは難しい作業向けです。Maxは単一タスクの推論時間を延ばし、Ultraはサブエージェントで並列化します。
MaxとUltraは設定によって使えないことがあります。CLIでは /model の「More reasoning…」から選びます。アプリでは、モデル選択のスライダーでUltraを有効にする設定が要ります。
APIの reasoning.effort は、low、medium（既定）、high、xhigh、maxです。GPT-6 Solで使えた none と minimal は、Solでは使えません。軽い処理を最小の推論で流していた構成は、移行前に直す必要があります。
既知の不具合報告
2026年10月3日時点で、ChatGPTアカウント経由のCodexで gpt-6.1-sol を指定すると「not supported」エラーが出る、という報告がありました。原因と公式の対処は確認できていません。出た場合は、CLIを最新版にし、アカウントのプランとワークスペース設定でSolが有効かを先に疑うのが近道です。
法人で使うなら、管理者の有効化・データ処理地域・安全性指標の3点を先に確認する
個人の検証と法人の本番利用では、確認する項目が変わります。Solは性能より先に、管理設定とデータの扱いで止まる可能性があります。
Enterprise/Eduでは管理者が有効にするまでオフ
EnterpriseとEduのワークスペースでは、SolのアクセスはデフォルトでオフであるとOpenAIのドキュメントに書かれています。管理者が有効にして初めて、社員が選べます。Businessの既定は、このドキュメントに記載がなく、確認できていません。
設定は二重になっています。ワークスペースのモデル設定は、CodexやAPIには自動で適用されません。管理者はModels設定で、ChatとWork/Codexの既定を別々に決められます。ただし既定値は権限ではないため、禁止したいモデルを使わせない手段にはなりません。
高速モードの可否は、requirements.toml の features.fast_mode で固定できます。Ultrafastのように追加料金がかかるモードは、利用者任せにせず、管理側で枠を決めておくのが安全です。
日本から使っても推論は日本で処理されない
データの所在地は、法務やセキュリティ部門が最初に聞く点です。公式ドキュメントでは、GPT-6.1 Solの処理と保存の対象地域は米国とEUです。日本（jp.api.openai.com）は保存のみが対象で、推論処理は対象外です。
日本を使うには、MAM（Modified Abuse Monitoring）またはZDR（ゼロデータ保持）の承認が必要です。米国とEU以外では、Modified Retentionの修正契約も要ります。2026年3月5日以降にリリースされた対象モデルは、10%の割増です。日本国内に閉じた推論の経路は、公式では確認できません。
APIに送ったデータは、オプトインしない限り学習や改善に使われません。不正利用の監視ログは、原則として最大30日保持されます。ChatGPT Business/Enterpriseの学習利用ポリシーは、今回の確認でヘルプ記事を取得できなかったため、契約前に公式の最新文面を確認してください。
安全性の数字：Astraより悪い項目がある
安全性評価のPreparedness Frameworkでは、サイバーセキュリティが最上位のCritical、生物・化学がHighと分類されています。AIの自己改善は、High未満です。同じセーフガードが、Astraと同様に適用されます。
エージェントに実際の作業を任せる観点で効くのは、次の数字です。
- 警告後も不適切に続けた割合：Sol 23.5%、Astra 17.4%
- コーディングでの不正確な報告率：Sol 1.50%、Astra 0.51%
- 検索ツールの故障を最終回答で認めなかった割合：Sol 2.08%、前世代のSol 4.92%
前世代からは改善している項目もあります。ただし「完了しました」と言いながら実際は未完了、という挙動が、Astraより起きやすい数字です。人間のレビューとテストを必須にするCIの設計が、Solを使うときの前提になります。
システムカード補遺には、「GPT-5.6 Sol」という誤記と思われる箇所もあるため、引用するときは本文を確認してください。
使い分けは「難度」ではなく「回す頻度」で決め、評価は自社のタスクで測る
実際の判断は、公式の使い分けとコスト差から組み立てられます。ここから先は、当協会の整理として読んでください。
Sol・Astra・Lunaの振り分け方
| 作業の性質 | 向くモデル | 理由 |
|---|---|---|
| 1日に何度も回すコード修正、テスト追加、PR作成 | Sol | 単価が5分の1で、反復に向く |
| 長時間の自律作業（大規模リファクタリングの下準備など） | Sol | 長く回るほどコスト差が積み上がる |
| 設計の難所、複数システムをまたぐ障害調査など最難関 | Astra | 最難関向けで最高性能とされている |
| ログの分類、仕様書の構造化要約など定型の変換 | Luna | 明確で反復的なタスク向け |
迷う場合は、Solを既定にして、Solで詰まった案件だけをAstraに回す運用が、費用の読みやすさで優ります。逆の「Astraを既定にしてSolに下ろす」運用は、コストの削減余地を使い切れません。
他社モデルとの比較は公式単価の並置までにとどめる
Anthropicの公式料金ページにあるAPI単価は、100万トークンあたり、Fable 5.1が入力$10/出力$50、Opus 5.5が$4/$20、Sonnet 5.5が$2/$10です。GPT-6.1 Solの$2/$10はSonnet 5.5と同額で、GPT-6 Astraの$10/$50はFable 5.1と同額になります。
GoogleのGemini 4 Argonは、2026年11月30日までの導入価格が入力$2.00/出力$10.00で、12月1日から$4.00/$20.00に変わります。導入価格が終わると倍になる点は、予算化のときに見落とせません。
性能の優劣は、ここでは書けません。SolがOpus 5.5を業務ワークフローの評価で上回ったとOpenAIは主張していますが、評価条件の詳細は確認できていません。Fable 5.1やArgonとの同条件比較も、公式にはありません。Claude側のモデルはClaudeのMythosとFable、ツール全体の比較はAIコーディングツール比較とClaude CodeとCodexの比較が参考になります。
単価が同じなら、決め手は単価以外です。既存のツール資産、権限管理、データの扱い、レビューの流れ。モデルの優劣より、こちらで差がつきます。
モデルを替える前に自社で測る5ステップ
ベンチマークの順位は自社の開発とは別物です。切り替えの前に、次の手順で自社のタスクを測ります。
- 過去に完了した実タスクを20〜30件選ぶ。内訳は、バグ修正、機能追加、テスト追加、調査を混ぜる
- 現行モデルとSolを、同じ指示・同じリポジトリの状態・同じ権限で実行する
- 成否、人間の手戻り回数、1タスクあたりの総トークン（入力・出力・キャッシュ別）、所要時間を記録する
noneやminimalを使っている呼び出し、Chat Completionsでツールを使っている箇所を洗い出す。SolのツールはResponses APIが前提で、Chat Completionsでは呼べない- 失敗の中身を見る。「完了と報告したが未完了」の件数は、安全性の数字が実運用でどう出るかの指標になる
2のあとに、入力272Kを超えるリクエストの割合も確認してください。割増の対象が思ったより多いことがあります。ファインチューニングとPredicted outputsは、Solでは非対応です。
この評価を一度きりで終わらせず、モデルが替わるたびに回せる社内の仕組みにしたい場合は、AI駆動開発研修で評価の型とレビュー設計を扱っています。
AIコーディング全体の選定基準はコード生成AIの選び方で扱っています。
よくある質問
GPT-6.1 SolとGPT-6 Astraは何が違いますか？
Astraは最難関作業向けの最上位で、Solは同等に近い性能を標準単価の5分の1で使える反復作業向けです。OSWorld 2.0の差は2.1ポイントですが、安全性の一部指標はAstraが良好です。
GPT-6.1 Sol Ultrafastはもう使えますか？
使えます。2026年10月8日からCodexとChatGPT Workで提供されています。対象はPro $500と対象のEnterprise/Eduで、Enterpriseは管理者が有効にします。APIは標準の6倍の単価です。
CodexでGPT-6.1 Solを使うにはどうすればいいですか？
CLIは0.161.0以降で既定モデルです。明示するなら、対話中は /model、起動時は codex --model gpt-6.1-sol、固定するなら config.toml に model = "gpt-6.1-sol" と書きます。
日本のデータセンターだけで処理できますか？
公式では確認できません。GPT-6.1 Solの処理は米国とEUで、jp.api.openai.com は保存のみ日本です。日本の保存にはMAMまたはZDRの承認が必要です。
無料プランでも使えますか？
初期のロールアウトでは、FreeとGoは対象外です。PlusからEduまでがChatGPT WorkとCodexで使えます。通常のChatには提供されていません。
まとめ
最初にやることは、Solを入れるかどうかの議論ではなく、自社の実タスク20〜30件で現行モデルと並べて測ることです。ベンチマークの順位は参考にとどめ、成否、手戻り、総トークンを自社の数字で見てください。
その次に、法人なら管理者設定とデータ処理地域を確認します。EnterpriseとEduはSolが既定オフで、Ultrafastも追加で有効化が要ります。日本から使っても、推論は米国かEUで処理されます。
運用は、Solを既定、難所だけAstraに回す形が組み立てやすい構成です。ただし、モデルは数か月ごとに入れ替わります。本当に差がつくのは、どのモデルを使うかより、評価、レビュー、権限管理を組織として回せているかです。当協会のAI駆動開発研修は、モデルを入れ替えても開発組織として成果を出し続ける運用（評価の型、レビュー設計、エージェントへの権限の渡し方）を身につける内容です。
