GPT-6.1 Solとは？料金・性能・使い方とAstraとの違いを徹底解説
OpenAIが2026年9月29日、最上位モデルのGPT-6 Astraに迫る性能を持つGPT-6.1 Solを発表しました。前モデルのGPT-6 Solの公開からわずか1週間での更新で、API料金はAstraの5分の1に抑えられています。
高性能なAstraを毎日の資料作成や開発に使うと、利用枠やAPIの費用がすぐに膨らみます。GPT-6.1 Solは、Astraに迫る性能を低い費用で使うためのモデルです。この記事では、GPT-6.1 Solの性能・料金・使える場所・使い方と、Astra・Lunaとの使い分けを解説します。
記事を読めば、自分の仕事にどのモデルを使えばよいかを判断できます。普段の仕事と開発はGPT-6.1 Solを基本にして、最も難しい研究と失敗が許されないコンピューター操作をAstraに任せる使い方がおすすめです。
GPT-6.1 Solとは？GPT-6 Solから1週間で登場した改良版
GPT-6.1 Solは、OpenAIのGPT-6シリーズに属する中位のAIモデルです。9月22日に公開されたGPT-6 Solを改良し、難しい仕事での性能を最上位のGPT-6 Astraに近づけています。GPT-6.1 Solの概要は、以下の3点に分けると理解しやすくなります。
- 2026年9月29日のDevDayで発表されたGPT-6 Solの改良版
- Astraに迫る性能をAstraの5分の1の料金で使える
- GPT-6シリーズの中でのGPT-6.1 Solの位置付け
2026年9月29日のDevDayで発表されたGPT-6 Solの改良版
GPT-6.1 Solは、OpenAIの開発者向けイベント「DevDay 2026」で2026年9月29日に発表されました。GPT-6 Solのアップグレード版で、エージェント型のコーディング・コンピューター操作・専門業務の3分野を特に強化しています。
エージェント型のコーディングとは、AIがコードを読み、修正し、テストの実行まで自分で進める使い方です。GPT-6.1 Solは、1回の質問に答えるだけでなく、複数の手順が続く仕事を最後まで進める用途に向けて設計されています。
GPT-6シリーズの公開の流れは、以下のとおりです。
| 公開日 | モデル | 内容 |
|---|---|---|
| 2026年9月3日 | GPT-6 Astra | GPT-6シリーズの最上位モデル |
| 2026年9月22日 | GPT-6 Sol・GPT-6 Luna | 費用を抑えた中位・軽量モデル |
| 2026年9月29日 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Solの改良版 |
GPT-6.1 Solは、ChatGPT WorkとCodexで発表当日から段階的に提供されています。開発者はOpenAI APIからgpt-6.1-solの名前で呼び出せます。
Astraに迫る性能をAstraの5分の1の料金で使える
GPT-6.1 Solの最大の特徴は、Astraに近い性能を低い料金で使える点にあります。APIの標準料金は100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルで、Astraの入力10ドル・出力50ドルの5分の1です。
トークンは、AIが文章を処理するときの単位です。APIは、自社のアプリやシステムからAIを呼び出すための仕組みを指します。
GPT-6.1 Solは、日常の重要な仕事を、能力と費用の釣り合いがよい形でこなすためのモデルです。利用者は、同じ予算でより多くの仕事をAIに任せられます。
総合的な能力では、GPT-6 Astraが引き続きOpenAIの最高のモデルです。GPT-6.1 SolはAstraを置き換えるモデルではありません。重要な仕事を頻繁にこなしたい人や、AIを使ったサービスを大規模に運用する企業に向けた選択肢です。
GPT-6シリーズの中でのGPT-6.1 Solの位置付け
GPT-6シリーズは、性能と料金の異なる複数のモデルで構成されています。各モデルの役割とAPI料金は、以下の表のとおりです。
| モデル | 役割 | 入力(100万トークン) | 出力(100万トークン) |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 最も難しい仕事に使う最上位モデル | 10ドル | 50ドル |
| GPT-6.1 Sol | Astraに迫る性能を低い料金で使うモデル | 2ドル | 10ドル |
| GPT-6 Sol | GPT-6.1 Solの前モデル | 2ドル | 10ドル |
| GPT-6 Luna | 大量の定型処理に向く軽量モデル | 0.10ドル | 0.50ドル |
GPT-6.1 SolとGPT-6 Solは、入力と出力の標準料金が同じです。同じ料金で性能が上がったため、GPT-6 Solを使っている人は切り替えを検討する価値があります。
GPT-6 Lunaは、文書の要約や情報の抜き出しのような大量の定型作業に向くモデルです。複雑な判断が必要な仕事はGPT-6.1 Sol、処理量が多く手順の決まった仕事はLunaと分けて考えます。
GPT-6 Astraとは？料金・性能・使い方と第三者評価を徹底解説
GPT-6.1 SolはGPT-6 Solから何が変わった？5つの分野の進化
GPT-6.1 Solは、コーディングから業務の自動化、コンピューター操作まで、幅広い仕事でGPT-6 Solを上回っています。OpenAIが公表した評価で性能が伸びた分野は、以下の5つです。
- コーディングはDeepSWEでAstraと同等の性能
- PDF読解と業務自動化でClaude Opus 5.5を上回る
- コンピューター操作でGPT-6 Solを7ポイント上回る
- 科学研究の作業でGPT-6 Solの2倍を超える得点
- 難しい質問での事実誤認の割合が減った
コーディングはDeepSWEでAstraと同等の性能
GPT-6.1 Solは、ソフトウェア開発の評価であるDeepSWE v1.1で、約5分の1の費用でGPT-6 Astraと同等の性能を達成しました。DeepSWEは、実際のコードベースで長い時間のかかる開発課題をAIに解かせる評価です。
GPT-6 SolのDeepSWEでの最高得点は68.8%でした。GPT-6.1 Solは、より低い推論レベルと低い費用で、GPT-6 Solの最高得点を6.4ポイント上回りました。推論レベルとは、AIが回答の前に考える量の設定です。
コーディングの性能が上がると、AIに任せたコード修正のやり直しが減ります。開発の現場では、1回の依頼で完成に近い修正が返ってくるほど、人が確認と手直しに使う時間を減らせます。
評価の点数は、実際の業務での成功率をそのまま示す数字ではありません。自社のコードで小さな修正を依頼し、結果を確認してから任せる範囲を広げましょう。
PDF読解と業務自動化でClaude Opus 5.5を上回る
GPT-6.1 Solは、複雑なPDFの読解と、複数の手順が続く業務の自動化で、AnthropicのClaude Opus 5.5を上回りました。業務自動化の評価では、推論レベルmediumのGPT-6 Solも4.8ポイント上回っています。専門業務の2つの評価の結果は、以下の表のとおりです。
| 評価 | 内容 | GPT-6.1 Solの結果 |
|---|---|---|
| GDP.pdf | 表・グラフ・小さな文字を含むPDFへの専門的な質問に答える | 試したすべての推論レベルで、フォールバックを使うClaude Opus 5.5を上回り、1タスクあたりの費用は半分未満 |
| AutomationBench 1.0.6 | 営業・財務・人事など47個のツールを使った業務を最後まで完了する | 推論レベルmediumでOpus 5.5を2.2ポイント上回り、費用は約3分の1 |
フォールバックは、AIがうまく答えられないときに別のモデルへ切り替える仕組みを指します。GDP.pdfは、金融・医療・法務など10の専門分野で使われる実務のPDFを題材にした評価です。GPT-6.1 Solは、1タスクあたりの費用を約5分の1に抑えながら、GPT-6 Astraの性能にも迫っています。
契約書や決算資料のようなPDFの確認、複数のアプリをまたぐ事務作業をAIに任せたい人にとって、関係の深い改善です。
コンピューター操作でGPT-6 Solを7ポイント上回る
GPT-6.1 Solは、パソコン上のアプリを操作する仕事でも性能を伸ばしました。コンピューター操作の評価であるOSWorld 2.0のオフラインセットでは、推論レベルmaxのGPT-6.1 SolがGPT-6 Solを7ポイント上回っています。
コンピューター操作とは、AIが画面を見ながらクリックや入力を行い、人がパソコンでする作業を代わりに進める機能です。GPT-6.1 Solは、GPT-6 Solの半分未満の費用で高い点数を出しています。
GPT-6 Astraとの差は2.1ポイントまで縮まりました。GPT-6.1 Solの1タスクあたりの費用は、Astraの約7分の1です。
コンピューター操作の分野では、GPT-6 AstraがGPT-6.1 Solより高い性能を持っています。失敗が許されない操作はAstraを選び、繰り返しの多い操作はGPT-6.1 Solで費用を抑える使い分けが現実的です。
科学研究の作業でGPT-6 Solの2倍を超える得点
科学研究の評価であるTerminal-Bench Science 0.1で、推論レベルmaxのGPT-6.1 Solは、GPT-6 Solの2倍を超える点数を出しました。Terminal-Bench Scienceは、データ分析・シミュレーション・定理証明などの研究作業を、AIにコードとターミナルで完遂させる評価です。
費用の差は大きく出ています。推論レベルmaxでの1タスクあたりの平均費用は、以下の表のとおりです。
| モデル | 1タスクあたりの平均費用 |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 5.47ドル |
| Claude Opus 5.5 | 23.21ドル |
| GPT-6 Astra | 23.80ドル |
GPT-6.1 Solの費用は、Opus 5.5やAstraより75%以上低くなっています。
最高点を出したのはGPT-6 Astraで、点数は68.1%でした。OpenAIも、最も難しい科学研究の作業にはAstraの使用を推奨しています。
難しい質問での事実誤認の割合が減った
GPT-6.1 Solは、事実の正確さも改善しています。最も大きく改善したのは推論レベルlowで、事実誤認を含む回答の割合はGPT-6 Solの11.4%から7.7%に下がりました。約32%の減少です。
試したすべての推論レベルで、GPT-6.1 Solの事実誤認の割合はGPT-6 Astraとの差が1.9ポイント以内に収まっています。1タスクあたりの費用は、Astraの5分の1未満です。
事実の正確さの評価の題材は、以前のモデルの誤りを利用者が指摘した会話です。誤りが起こりやすい質問を意図的に集めた評価のため、普段の利用での誤りの割合をそのまま示す数字とは異なります。
事実誤認の割合が下がっても、AIの回答が常に正しいわけではありません。数字や固有名詞を含む回答は、元の資料と照らし合わせてから社外に出してください。
GPT-6.1 SolとGPT-6 Solを8つの仕事で比べた結果
公式の評価だけでは、普段の仕事でどれほど違うのかがわかりません。Touch AI編集部は2026年9月30日、ChatGPT Workで同じ依頼をGPT-6.1 SolとGPT-6 Solに1回ずつ出し、結果を比べました。推論レベルは両方ともmedium(画面の表記は「中」)にそろえています。
8つの依頼と比べた結果は、以下の表のとおりです。
| 依頼 | 確かめたこと | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol |
|---|---|---|---|
| 売上データの分析 | 合計と前年同期比の計算 | 全問正解 | 全問正解 |
| 日程調整 | 60分の空き枠を見つける | 正解 | 正解 |
| プログラムの作成 | 区分ごとの税率で税込合計を計算する関数 | 仕様どおり | 仕様どおり |
| 研修の案内メール | 誤った曜日に気づくか | 気づいて修正 | 気づいて修正 |
| 議事メモの整理 | 決定事項と未決事項の区別 | 正しく区別 | 正しく区別 |
| スライドの作成 | 5枚の研修用スライド | 5分50秒で完成 | 11分3秒で完成 |
| バナー画像の作成 | 指定した文字の正確さ | 3つの文言が正確 | 3つの文言が正確 |
| SEO記事の企画 | 検索意図と見出しの網羅 | H2が7本・H3が29本 | H2が6本・H3が18本 |
売上分析・日程調整・プログラム・案内メールの曜日・議事メモの5つは、両方のモデルが正しく答えました。差が出たのは、根拠や項目の示し方、成果物を仕上げるまでの時間、企画の細かさです。依頼の種類ごとの結果は、以下の4つです。
- 計算と日程調整は両方とも正解で根拠の示し方に差
- 案内メールと議事メモはGPT-6.1 Solが項目を整理して示した
- スライドはGPT-6.1 Solが約半分の時間で仕上げた
- SEO記事の企画はGPT-6.1 Solの構成が詳しい
計算と日程調整は両方とも正解で根拠の示し方に差
売上データの分析は、3商品の半年分の売上から合計と前年比を求める依頼です。GPT-6.1 SolとGPT-6 Solはどちらも、全体の前年同期比8.5%増、最も伸びた商品Cの35.2%増などの数字をすべて正しく計算しました。
日程調整では、5人の予定から60分の会議枠を探す依頼を出しました。正解は16時15分から17時15分の1枠だけで、両方のモデルが正しく答えています。
差が出たのは、答えの理由の説明です。GPT-6.1 Solは、全員が空いている時間が15時15分からの30分と16時15分からの60分の2つだと示し、前者は時間が足りないと説明しました。GPT-6 Solの説明は、午前と午後の予定で空き時間が分かれるという概略にとどまっています。
プログラムの作成では、商品の区分ごとの税率で税込合計を計算する関数を依頼しました。両方のモデルが仕様どおりの計算で正しい戻り値を示しています。GPT-6.1 Solは、価格・数量・区分のどれが不正なのかをエラーの文面で分けて伝える作りにしていました。
根拠が具体的に書かれていると、人がAIの答えを確かめる時間が短くなります。
案内メールと議事メモはGPT-6.1 Solが項目を整理して示した
研修の案内メールでは、日時を「2026年10月15日(水)」と指定しました。実際の10月15日は木曜日で、曜日の誤りに気づけるかを確かめる依頼です。
両方のモデルが曜日の誤りに気づき、木曜日に直したことを注記しました。GPT-6.1 Solは、研修名・日時・場所・対象・申込締切・問い合わせ先の6項目を本文にすべて並べています。GPT-6 Solは、対象部署を宛名に、研修名と申込締切を本文中に入れ、項目としては日時・場所・問い合わせ先の3つを並べました。
議事メモの整理では、決まったことと検討中のことが混ざったメモを渡しました。両方のモデルが、法人向けの価格と展示会への出展を未決事項に分けています。「来週の金曜日」の期限も、両方が10月9日と正しく読み替えました。
GPT-6.1 Solは、担当者が決まっていないメルマガ配信を「担当未定」の作業として表に加えました。期限を10月9日と読み替えた前提も、注記で示しています。
スライドはGPT-6.1 Solが約半分の時間で仕上げた
スライドの作成では、新入社員向けに生成AIを安全に使う3つのルールを5枚で説明する依頼を出しました。GPT-6.1 Solは、5分50秒でPowerPointのファイルを完成させています。
GPT-6.1 Solのスライドは、表紙・ルール3枚・まとめの構成です。3つのルールは「入力する情報を選ぶ」「回答を確認してから使う」「会社が認めた環境で使う」でした。各ルールのスライドには、短い見出し・具体例・イラストが1つずつ入り、詳しい説明は発表者ノートに分けてあります。
GPT-6.1 Solが作成したスライドは、以下のとおりです。
GPT-6 Solも5枚のスライドを完成させましたが、かかった時間は11分3秒で、GPT-6.1 Solの約2倍でした。GPT-6 Solは3つ目のルールを「実行前に人が確認する」とし、AIに送信や削除を任せる前の確認を取り上げています。
GPT-6 Solが作成したスライドは、以下のとおりです。
バナー画像の作成は、セミナーの告知バナーに3つの文言を正確に入れる依頼です。両方のモデルが「はじめての生成AI活用」「2026年10月20日(火)20時〜 オンライン開催」「参加無料」を一字も違えずに描いています。
GPT-6.1 Solが作成したバナーは、以下のとおりです。
GPT-6 Solが作成したバナーは、以下のとおりです。
両方のモデルとも、ChatGPTの画像生成の機能を使ってバナーを作っています。違いが出たのは配置と強調の仕方で、GPT-6.1 Solのバナーは「参加無料」を大きなボタン型で目立たせ、GPT-6 Solのバナーは見出しと日時を主役にした落ち着いた配置でした。
SEO記事の企画はGPT-6.1 Solの構成が詳しい
SEO記事の企画では、ローカルLLMのおすすめを検索する人向けに、検索意図・タイトル案・見出し構成・リード文を依頼しました。両方のモデルがWeb検索で最新の情報を確かめてから企画を作っています。
GPT-6.1 Solは、検索意図を7つに分けた表を作り、H2を7本・H3を29本立てました。必要なパソコンの性能を4つのH3で詳しく扱い、よくある質問も5つ入れています。紹介するモデルはシリーズ名にとどめ、具体的な版は公式情報と実機の検証で確定するよう注記しました。
GPT-6.1 Solが出したタイトル案と見出し構成は、以下をクリックすると表示されます(文言は回答のまま)。
GPT-6.1 Solの回答(タイトル案と見出し構成)を見る
GPT-6 Solは、H2を6本・H3を18本立て、Qwen3.5やGemma 4などの具体的なモデル名を見出しに入れました。具体的な分だけ読者には伝わりやすい反面、記事にする前にモデル名が正しいかを確かめる手間が増えます。
GPT-6 Solが出したタイトル案と見出し構成は、以下をクリックすると表示されます(文言は回答のまま)。
GPT-6 Solの回答(タイトル案と見出し構成)を見る
今回の比較は、依頼ごとに1回ずつの試行です。AIの回答は試すたびに変わるため、1回の結果だけで優劣は決められません。自社の仕事で使う前に、普段の依頼を数件ずつ両方のモデルに出して比べましょう。
GPT-6.1 Solの料金はいくら？APIとChatGPTの費用
GPT-6.1 Solの費用は、APIで使う場合とChatGPTのプランで使う場合で考え方が異なります。料金を判断するときに押さえたい点は、以下の3つです。
- API料金は入力2ドル・出力10ドル・キャッシュ済み入力0.10ドル
- 1タスクあたりの費用はAstraより大幅に低い
- ChatGPTではプランの利用枠から消費する
API料金は入力2ドル・出力10ドル・キャッシュ済み入力0.10ドル
GPT-6.1 SolのAPIでは、100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルの標準料金がかかります。料金の内訳は、以下の表のとおりです。
| 料金の種類 | 100万トークンあたりの料金 |
|---|---|
| 入力 | 2ドル |
| キャッシュ済み入力 | 0.10ドル |
| キャッシュの書き込み | 2.50ドル |
| 出力 | 10ドル |
キャッシュ済み入力とは、前のリクエストで送った内容を再利用するときの割引料金です。GPT-6.1 Solのキャッシュ済み入力は標準の入力料金から95%安く、GPT-6 Solの0.20ドルの半額になりました。
AIエージェントは、同じ指示や資料を何度も読み込みながら作業を進めます。キャッシュの料金が下がると、長い作業を続けるほど費用を抑えやすくなります。
処理方式ごとの料金の違いは、以下のとおりです。
- 高速処理のFastモードは標準料金の2倍
- 急ぎでない処理向けのBatchとFlexは標準料金の50%
- データの処理地域を指定する場合は標準料金に10%加算
急ぎでない大量の処理は、BatchやFlexを使うと費用を半分に抑えられます。
1タスクあたりの費用はAstraより大幅に低い
GPT-6.1 Solは、トークンの単価だけでなく、1つの仕事を終えるまでの費用もAstraより大幅に低くなっています。OpenAIが公表した評価ごとの費用の比較は、以下の表のとおりです。
| 評価 | GPT-6.1 Solの費用の目安 |
|---|---|
| DeepSWE v1.1(コーディング) | Astraの約5分の1 |
| GDP.pdf(PDF読解) | Astraの約5分の1 |
| OSWorld 2.0(コンピューター操作) | Astraの約7分の1 |
| Terminal-Bench Science 0.1(科学研究) | 1タスク5.47ドルで、Astraの23.80ドルより75%以上低い |
| 事実の正確さの評価 | Astraの5分の1未満 |
1タスクあたりの費用は、トークンの単価に使ったトークンの量をかけて決まります。トークン単価ではAstraの5分の1ですが、OSWorld 2.0の1タスクあたりの費用は約7分の1まで下がります。
表の費用は、OpenAIの評価用の課題での数字です。自社の仕事での費用は、依頼の内容や資料の量で変わります。API料金の請求額を見積もるときは、実際の依頼を数件試し、使ったトークン量を記録してから計算しましょう。
ChatGPTではプランの利用枠から消費する
ChatGPTでGPT-6.1 Solを使う場合、APIのような従量課金ではなく、契約中のプランの利用枠から消費します。ChatGPT Workの利用枠の仕組みは、Codexと同じです。
利用枠を使い切ったあとも作業を続けたい場合は、対象のプランでクレジットを購入できます。クレジットは、Codex・ChatGPT Work・ChatGPT for Word・ChatGPT for Excel・ChatGPT for PowerPointの対象機能で使える追加の利用分です。
ChatGPTのProプランは、2026年9月30日時点で以下の3種類です。
| プラン | 月額料金 | 特徴 |
|---|---|---|
| Pro 100 | 100ドル | 3種類の中で最も少ない利用枠 |
| Pro 200 | 200ドル | Pro 100より多い利用枠 |
| Pro 500 | 500ドル | 最も多い利用枠とUltrafastを含む |
CodexにChatGPTのアカウントでサインインした場合は、ChatGPTのプランの利用枠が使われます。自分のAPIキーでCodexを使った場合は、API料金で請求されます。同じGPT-6.1 Solでも、サインインの方法で請求先が変わる点に注意が必要です。
Codexの料金を徹底解説！無料でできることとプランの選び方も紹介
GPT-6.1 Solを使えるプランと場所
GPT-6.1 Solは、ChatGPTのすべての画面で使えるわけではありません。使える場所と条件は、以下の5つに分けて確認します。
- ChatGPT WorkとCodexで使えて通常のChatは対象外
- 対象はPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduの有料プラン
- APIではgpt-6.1-solとして呼び出せる
- GitHub Copilotでも段階的に提供が始まった
- Ultrafastは提供される場所がプランで異なる
ChatGPT WorkとCodexで使えて通常のChatは対象外
GPT-6.1 Solは、ChatGPT WorkとCodexで使えるモデルです。質問にすばやく答える通常のChat(チャット)では、2026年9月30日時点で選べません。ChatGPTの3つの画面の違いは、以下の表のとおりです。
| 画面 | 向いている使い方 | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Chat | 質問・検索・アイデア出しなどの短いやり取り | 選べない |
| Work | 調査・分析・文書や表計算・スライドの作成など時間のかかる仕事 | 選べる |
| Codex | コードの作成・修正・テスト・レビューなどの開発作業 | 選べる |
ChatGPT Workは、複数の手順が続く仕事を完成まで進めるためのエージェントです。Chatより回答までの時間が長くなる代わりに、資料や成果物を仕上げる作業に向いています。
GPT-6.1 Solは、2026年9月29日から対象の有料プランへ順番に提供が始まりました。利用できる時期は、プラン・ワークスペースの設定・提供の段階によって異なります。
対象はPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduの有料プラン
GPT-6.1 Solを使えるのは、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの有料プランの利用者です。対象プランと主な条件は、以下の表のとおりです。
| プラン | 利用者 | 確認すること |
|---|---|---|
| Plus | 個人 | ChatGPT WorkとCodexから利用する |
| Pro | 個人 | 月額100ドル・200ドル・500ドルで利用枠が異なる |
| Business | 法人のチーム | 管理者のモデル設定で使えるかが決まる |
| Enterprise・Edu | 大企業・教育機関 | ワークスペースの権限で使えるかが決まる |
無料プラン(Free)とGoプランは、GPT-6.1 Solの対象に入っていません。GPT-6 Solの発表時点では、FreeとGoの利用者はChatGPTのデスクトップアプリでGPT-6 Lunaを使えます。
BusinessやEnterpriseでは、管理者がワークスペースの設定でWorkとCodexの初期モデルや推論レベルを決められます。社員がGPT-6.1 Solを選べない場合は、まず管理者に設定を確認してもらいましょう。
APIではgpt-6.1-solとして呼び出せる
開発者は、OpenAI APIからgpt-6.1-solのモデル名でGPT-6.1 Solを使えます。APIでの主な仕様は、以下の表のとおりです。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデル名 | gpt-6.1-sol |
| コンテキストウィンドウ | 105万トークン(入力は最大92万2,000トークン) |
| 最大出力 | 12万8,000トークン |
| 知識のカットオフ | 2026年4月30日 |
| 入力できるもの | テキスト・画像 |
| 出力できるもの | テキスト |
| 対応するAPI | Responses・Chat Completions・Batch |
コンテキストウィンドウとは、AIが1回の処理で読み込める情報量の上限です。105万トークンあれば、長い契約書や大量の資料をまとめて読み込ませる使い方ができます。
GPT-6.1 Solは、Web検索・ファイル検索・画像生成・コード実行・コンピューター操作・MCPなどのツールに対応しています。音声と動画の入力には対応していません。
利用できるリクエスト数には、アカウントの利用段階(ティア)ごとの上限があります。最初のティア1では、1分あたり500リクエスト・50万トークンまでです。
GitHub Copilotでも段階的に提供が始まった
GPT-6.1 Solは、開発支援サービスのGitHub Copilotでも2026年9月29日から使えるようになりました。対象はCopilot Pro+・Max・Business・Enterpriseの利用者で、提供は段階的に進んでいます。
GPT-6.1 Solを選べるGitHub Copilotの主な環境は、以下のとおりです。
- Visual Studio CodeとVisual Studio
- Copilot CLIとGitHub Copilotのコーディングエージェント
- github.comとGitHub Mobile
- JetBrainsのIDE・Xcode・Eclipse
BusinessとEnterpriseでは、管理者がCopilotの設定でモデルの利用を許可または停止できます。新しいモデルは初期設定で自動的に有効になるため、社内で使わせたくない場合は管理者が停止する必要があります。
Ultrafastは提供される場所がプランで異なる
UltrafastはOpenAIの高速処理の選択肢です。先に提供が始まったGPT-6 Astra Ultrafastは、標準のGPT-6 Astraと比べてChatGPT WorkとCodexで最大8倍、APIで最大6倍の速度で回答を生成します。
GPT-6.1 Sol Ultrafastは数日以内に提供予定で、Codexでは標準速度の最大8倍の速さで回答を生成します。
2026年9月30日時点で確認できたUltrafastの提供状況は、以下のとおりです。
- GPT-6 Astra UltrafastはAPI・ChatGPT Work・Codexで提供中
- ChatGPT WorkとCodexで使えるのは月額500ドルのPro 500と条件を満たすEnterprise・Edu
- Plus・Pro 100・Pro 200・BusinessはUltrafastの対象外
- GPT-6.1 Sol Ultrafastは提供開始前
GPT-6.1 SolのUltrafastを使いたい場合は、提供開始後に自分のアカウントのモデル選択画面に表示されるかを確認してください。
GPT-6.1 Solの使い方
GPT-6.1 Solは、ChatGPT WorkやCodexのモデル選択画面から選んで使います。目的に合わせた使い方は、以下の3つです。
- ChatGPT Workで資料作成や調査を任せる
- CodexのアプリとCodex CLIでGPT-6.1 Solに切り替える
- 推論レベルを仕事の難しさで使い分ける
ChatGPT Workで資料作成や調査を任せる
プログラミングをしない人は、ChatGPT WorkでGPT-6.1 Solを使うのが基本です。ChatGPT Workでは、調べもの・資料の分析・文書やスライドの作成を、指示から完成までAIに任せられます。
Webブラウザやスマートフォンで使う場合の手順は、以下のとおりです。
- ChatGPTを開き、画面上部でWorkを選ぶ
- モデル選択でGPT-6.1 Solを選ぶ
- 仕事に使う資料を添付し、作りたい成果物を具体的に書く
- 途中で出る質問や確認に答え、重要な操作を承認する
- 完成した成果物を確認し、直したい点を同じ会話で伝える
モデル選択では、おまかせの「Default」か、特定のモデルを選べます。推論レベルの指定は、GPT-6.1 Solのような特定のモデルを選んだときに使える機能です。
依頼文に書く内容は、成果物の形式・読む人・守ってほしい条件です。「先月の売上データから、部長会議向けに5枚のスライドを作ってほしい」のように目的と読み手を具体的に伝えると、手直しが少なくなります。
ChatGPTのデスクトップアプリでWorkを使うと、許可したパソコン内のファイルやアプリも作業に使えます。Webやスマートフォンで使うWorkはクラウド上で動くため、パソコン内のファイルは直接読めません。
CodexのアプリとCodex CLIでGPT-6.1 Solに切り替える
開発者は、CodexのアプリやCodex CLIでGPT-6.1 Solを選べます。Codexは、コードの作成・修正・テストの実行を任せられるOpenAIの開発支援AIです。Codexでは、多くの利用者向けの推奨モデルとしてGPT-6.1 Solが選ばれています。
Codex CLIでGPT-6.1 Solに切り替える方法は、以下の3つです。
- 起動時にcodex --model gpt-6.1-solと入力する
- 作業中の画面で/modelと入力し、GPT-6.1 Solを選ぶ
- 毎回使う場合は設定ファイルのconfig.tomlにmodel = "gpt-6.1-sol"と書く
Codexは、手動で選んだモデルを次回以降も保持します。
Codexにモデルが表示されない場合は、Codex CLIやデスクトップアプリを最新版に更新してから、もう一度確認しましょう。
Codex CLIの使い方を徹底解説！インストールから基本操作まで紹介
推論レベルを仕事の難しさで使い分ける
GPT-6.1 Solは、回答の前に考える量(推論レベル)を選べます。APIで指定できる推論レベルと向いている仕事は、以下の表のとおりです。
| 推論レベル | 向いている仕事 |
|---|---|
| low | 手順が決まった短い作業 |
| medium(初期設定) | 普段の資料作成や調べもの |
| high | 計画が必要な開発や分析 |
| xhigh | 複数の手順が続く難しい仕事 |
| max | 最も難しい研究やコンピューター操作 |
推論レベルを上げるほど回答の質は上がりやすくなりますが、時間と費用も増えます。GPT-6 Solで選べた推論なしの設定(none)は、GPT-6.1 Solでは指定できません。
まず初期設定のmediumで試し、結果が物足りない仕事だけhighやxhighに上げる進め方が効率的です。OpenAIの業務自動化の評価でも、GPT-6.1 Solは推論レベルmediumでOpus 5.5を上回っています。
GPT-6.1 Sol・GPT-6 Astra・GPT-6 Lunaの使い分け
GPT-6シリーズのモデルは、仕事の難しさと処理量で選び分けます。GPT-6.1 Solの登場で、多くの仕事はAstraを使わなくても高い品質で進められるようになりました。モデルの選び方は、以下の4つの観点で整理できます。
- 普段の仕事と開発はGPT-6.1 Solを基本にする
- 最も難しい研究と失敗が許されないコンピューター操作はGPT-6 Astraに任せる
- 大量の定型処理はGPT-6 Lunaで費用を抑える
- Claude Opus 5.5やFable 5.1と比べるときは評価の条件をそろえる
普段の仕事と開発はGPT-6.1 Solを基本にする
資料作成・調査・コードの修正といった普段の仕事は、GPT-6.1 Solを最初に選ぶモデルにするのが合理的です。GPT-6.1 Solは、コーディングとPDF読解でAstraに近い性能を出しながら、費用はAstraの約5分の1に収まります。
GPT-6.1 Solに向いている仕事は、以下のとおりです。
- 資料を読み込んで提案書や報告書を作る
- 複数のアプリをまたぐ事務作業を自動化する
- 既存のコードを修正してテストまで実行する
- 長い契約書やPDFから必要な情報を探す
ChatGPTのプランで使う場合も、Astraを使う仕事を絞るほど、プランの利用枠を長く使えます。PlusとBusinessの標準の席(Business Standard)では、Astraを使える量が限られています。
最も難しい研究と失敗が許されないコンピューター操作はGPT-6 Astraに任せる
GPT-6 Astraは、総合的な能力でOpenAIの最高のモデルです。GPT-6.1 Solとの差が残る分野では、Astraを選ぶ価値があります。
Astraを選びたい仕事は、以下のとおりです。
- 高度な科学計算や定理証明のような研究作業
- 失敗が許されないコンピューター操作
科学研究の評価で最高点を出したのはAstraで、点数は68.1%でした。コンピューター操作の評価でも、AstraはGPT-6.1 Solより2.1ポイント高い点数でした。
同じ仕事をGPT-6.1 SolとAstraの両方に任せて結果を比べると、Astraが必要な仕事を見分けられます。Astraでなければ質が足りない仕事だけをAstraに回すと、費用を抑えながら品質を保てます。
大量の定型処理はGPT-6 Lunaで費用を抑える
GPT-6 Lunaは、手順が決まった仕事を大量にこなす用途に向く軽量モデルです。APIの料金は100万トークンあたり入力0.10ドル・出力0.50ドルで、GPT-6.1 Solの20分の1に収まります。
Lunaに向いている仕事は、以下のとおりです。
- 大量の文書の要約
- 問い合わせ内容の分類
- 決まった形式での情報の抜き出し
あいまいな指示から計画を立てる仕事や、判断が必要な仕事はGPT-6.1 Solに任せ、Lunaは結果を確認しやすい定型作業に使いましょう。
Claude Opus 5.5やFable 5.1と比べるときは評価の条件をそろえる
OpenAIは、GPT-6.1 SolがいくつかのClaudeの評価を上回ったと発表しています。ただし、競合モデルの点数は公開レポートから引用された数字です。
Claudeと比べるときに確認したい点は、以下のとおりです。
- 競合モデルの点数と費用がどの資料から引用されたか
- 推論レベルや使ったツールがそろっているか
- 費用にフォールバックの分が含まれているか
AutomationBenchの比較では、Claude Fable 5.1の費用に、別のモデルへ切り替えるフォールバックの分が含まれていません。フォールバックは約40%の課題で起きており、Fable 5.1の実際の費用は表示より高くなります。
発表資料の比較は、モデルを選ぶ目安として使うのが適切です。自社の仕事で同じ依頼を両方のモデルに出し、品質と費用を比べてから決めましょう。
Claude Fable 5.1とは？料金・性能をFable 5と16課題で比較
GPT-6.1 Solの安全性と会社で使う前の注意点
GPT-6.1 Solは性能が高い分、会社で使う前に安全面の特徴を知っておく必要があります。OpenAIが公表した安全性の情報と、利用前に決めたいことは以下の3つです。
- サイバー能力はAstraと同じCriticalとして扱われる
- 限界を正直に伝える力がGPT-6 Solより改善した
- 業務で使う前に社内ルールとデータの扱いを決める
サイバー能力はAstraと同じCriticalとして扱われる
OpenAIは、GPT-6.1 Solのサイバーセキュリティの能力を、社内の安全基準で最も高い段階の「Critical」として扱っています。生物・化学の分野は「High」の扱いです。
OpenAIには、AIの危険な能力を段階で評価し、段階に応じた安全対策を決める社内の仕組みがあります。GPT-6.1 Solには、この評価に基づいてGPT-6 Astraと同じ安全対策が適用されています。
GPT-6.1 Solの訓練に使われたデータと方法は、GPT-6 Astraと同じ種類です。料金が安いモデルでも、安全上の区分と安全対策はAstraと同じ扱いを受けます。
会社で使う場合は、AIに渡す権限の範囲に注意が必要です。社内システムの管理者権限や本番環境への接続をAIに与える前に、作業の範囲と人の承認が必要な操作を決めておきましょう。
限界を正直に伝える力がGPT-6 Solより改善した
GPT-6.1 Solは、自分の限界をより正直に伝え、利用者の意図と安全上の制約をより確実に守るように改善されています。安全性の評価では、GPT-6 Solより失敗の割合が下がりました。
検索ツールが動かないときに、推測で答えずに不具合を伝えられるかを調べた評価の結果は、以下の表のとおりです。
| モデル | 不具合を伝えなかった割合 |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | 2.08% |
| GPT-6 Sol | 4.92% |
安全性の自動チェックを回避しようとする動きは、GPT-6.1 SolでもGPT-6 AstraやGPT-6 Solと同じく見られませんでした。明示的な制限を守ることや、許可のない操作をしないことでも、GPT-6.1 SolはGPT-6 Solより低い失敗率を示しています。
安全性の評価は、失敗が起こりやすい状況を意図的に作って測ったものです。普段の利用での失敗率を示す数字ではないため、AIの作業結果は人が確認する前提で使ってください。
業務で使う前に社内ルールとデータの扱いを決める
GPT-6.1 Solを業務で使う前に、AIに入力してよい情報と、AIに任せてよい作業の範囲を社内で決めておくことが重要です。ルールがないまま使い始めると、顧客情報や機密資料が意図せずAIに入力される恐れがあります。
利用前に決めておきたい項目は、以下のとおりです。
- AIに入力してよい情報と禁止する情報
- AIに任せてよい作業と人が承認する作業
- 利用するプランとワークスペースの管理者
- AIの成果物を確認する担当者と確認の手順
ChatGPTのWorkでは、パソコン内のファイルを使う場合でも、メッセージや作業の内容がクラウドに保存される場合があります。機密性の高い資料は、Workに渡す前に社内ルールで扱いを確認してください。
生成AIの社内ルールの作り方を徹底解説！盛り込む項目とひな形も紹介
GPT-6.1 Solに関するよくある質問
GPT-6.1 Solを使い始める人から出やすい質問は、以下の4つです。
- GPT-6.1 Solは無料で使える？
- GPT-6 Solを使っている場合は切り替えるべき？
- GPT-6.1 Solがモデル一覧に表示されないときは？
- GPT-6.1 Solの日本語の性能は上がった？
GPT-6.1 Solは無料で使える？
GPT-6.1 Solは、ChatGPTの無料プランでは使えません。GPT-6.1 Solの対象は、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの有料プランです。
GPT-6 Solの発表時点では、FreeとGoの利用者もChatGPTのデスクトップアプリでGPT-6 Lunaを使えます。GPT-6.1 Solを試したい場合は、Plus以上の有料プランに加入するか、OpenAI APIを従量課金で使います。
GPT-6 Solを使っている場合は切り替えるべき？
GPT-6 Solを使っている人は、GPT-6.1 Solへの切り替えを検討する価値があります。APIの入力と出力の標準料金は同じで、コーディング・業務自動化・コンピューター操作・科学研究・事実の正確さの評価でGPT-6.1 Solが上回っています。
キャッシュ済み入力の料金も、GPT-6 Solの半額になりました。同じ資料を何度も読み込むAIエージェントでは、切り替えるだけで費用が下がる可能性があります。
GPT-6 Solの推論なしの設定(none)を使っているシステムは、GPT-6.1 Solではnoneを指定できません。APIで切り替える前に、推論レベルの設定をlow以上に変更して動作を確認してください。
GPT-6.1 Solがモデル一覧に表示されないときは？
GPT-6.1 Solは対象プランに順番に提供されているため、すぐには表示されない場合があります。モデル一覧に表示されないときに確認したい点は、以下のとおりです。
- 通常のChatではなくWorkかCodexを開いているかを確認する
- 契約中のプランがPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduのどれかを確認する
- ChatGPTのデスクトップアプリとCodex CLIを最新版に更新する
- BusinessとEnterpriseでは管理者にモデルの設定を確認してもらう
- 時間をおいて、もう一度モデル一覧を確認する
GPT-6.1 Solを使えるかどうかは、プラン・ワークスペースの設定・提供の段階によって決まります。
GPT-6.1 Solの日本語の性能は上がった？
2026年9月30日時点で、OpenAIはGPT-6.1 Solの日本語の性能について個別の評価を公表していません。公表された評価は、コーディング・PDF読解・業務自動化・コンピューター操作・科学研究・事実の正確さが中心です。
日本語での使い勝手は、実際の仕事で確かめる方法が確実です。普段使っている日本語の資料で、要約や文書作成をGPT-6 SolとGPT-6.1 Solの両方に依頼し、読みやすさと誤りの数を比べると違いがわかります。
GPT-6.1 Solを普段の仕事の基本にし、最も難しい仕事はAstraに任せよう
GPT-6.1 Solは、GPT-6 Astraに迫る性能をAstraの5分の1のAPI料金で使えるOpenAIの新しいモデルです。コーディングやPDF読解ではAstraと同等か近い性能を出し、1タスクあたりの費用は大きく下がりました。
GPT-6.1 Solを使い始めるための要点は、以下のとおりです。
- ChatGPT WorkとCodexで使い、通常のChatでは選べない
- 対象はPlus以上の有料プランとAPI
- 推論レベルは初期設定のmediumから試す
- 最も難しい研究と失敗が許されないコンピューター操作はAstraに任せる
- 会社で使う前に社内ルールとデータの扱いを決める
GPT-6.1 Solを基本のモデルにすれば、AIに任せられる仕事の量を費用を抑えながら増やせます。まずはChatGPT WorkかCodexでGPT-6.1 Solを選び、普段の仕事を1つ任せて結果を確かめましょう。
参考にしたページは、以下のとおりです(いずれも2026年9月30日確認)。
- OpenAI「Introducing GPT-6.1 Sol」
- OpenAI「Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Sol」
- OpenAI API「GPT-6.1 Sol」
- OpenAI API「GPT-6 Astra」
- OpenAI API「GPT-6 Sol」
- OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」
- OpenAI「DevDay 2026 Recap」
- OpenAI Help「ChatGPT Work and Codex」
- OpenAI Help「About ChatGPT Pro tiers」
- Codex「Models」
- GitHub Changelog「GPT-6.1 Sol in GitHub Copilot」
