「GPT‑6 Astra」に迫る性能を、その5分の1の料金で使えるモデルが登場しました。OpenAIが2026年9月29日（米国時間、日本時間30日）に発表した「GPT‑6.1 Sol」です。前身の「GPT‑6 Sol」（9月22日発表）からわずか7日でのアップグレードで、コーディング・PC操作（Computer Use）・専門業務・科学研究・回答の正確性を強化しています（公式発表・2026-09-30時点）。
コーディングやPC操作の自動化、専門業務でAIを日常的に使っている人ほど乗り換えの価値が大きく、たまにチャットで質問する程度の使い方ならGPT‑6のままで十分です。ここでの「GPT‑6」は単体のモデル名ではありません。OpenAIの「GPT‑6」世代には役割の異なる兄弟モデル（Astra・Sol・Luna）が並んでおり、企画で言う「GPT‑6」はSol系の前バージョン「GPT‑6 Sol」を指します。まずこの前提を押さえてください。
今日できる最初の一歩は、ChatGPTの「Work」タブか「Codex」を開き、モデル選択欄にGPT‑6.1 Solが表示されているかを確認することです（Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの全プランが対象。通常のChatではまだ使えません）。
ここで示す数値は公式発表・公式料金ページ・独立系ベンチマーク集計サイト（Artificial Analysis）の記載に基づきます。実際にコードを書かせて応答時間を測るような、動作の実測は行っていません。
GPT‑6.1 Solとは — GPT‑6 Solからわずか7日での更新
GPT‑6.1 Solは、9月22日に発表された「GPT‑6 Sol」のアップグレード版です。OpenAIの開発者向けイベント「DevDay 2026」に合わせて公開されました。総合性能では引き続き「GPT‑6 Astra」が最上位モデルという位置づけで、GPT‑6.1 Solは「重要な業務を頻繁にこなす」「アプリケーションを大規模に運用する」といった、性能とコストのバランスを重視する用途向けと公式に説明されています。
提供範囲は、ChatGPTのPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduの全プランで「ChatGPT Work」と「Codex」からのみです。通常のChat画面ではまだ使えません（公式発表・2026-09-30時点）。開発者向けにはOpenAI APIからgpt-6.1-solという名前で呼び出せます。
GPT‑6から何が変わったか — ベンチマークで見る進化
GPT‑6.1 Solは、前身のGPT‑6 Solから複数の評価（ベンチマーク）で明確に性能が上がっています。数値はすべてOpenAIの公式発表によるものです。
- コーディング（DeepSWE v1.1）: 実際のコードベースを使った評価で、GPT‑6 Solの最高スコアを6.4ポイント上回りました。少ない思考量・低コストでの達成という点も公式が強調しています。GPT‑6 Astraとの比較では、約5分の1のコストで同等の性能に達しています。
- 専門業務・PDF理解（GDP.pdf）: 表やグラフを含む複雑なPDF文書から専門的な質問に答える評価です。フォールバック設定のClaude Opus 5.5より高いスコアを半分未満のコストで達成し、コストを約5分の1に抑えながらGPT‑6 Astraの性能に迫ったと公式は説明していますが、この評価に限っては絶対スコア（%などの具体数値）は公式発表に記載がありません。
- 業務自動化（AutomationBench）: 営業・マーケティング・財務・人事などの業務ワークフローを評価します。思考量を「中」に設定した場合、GPT‑6 Solを4.8ポイント上回り、AnthropicのClaude Opus 5.5を約3分の1のコストで2.2ポイント上回ったとされています。
- PC操作（OSWorld 2.0）: アプリ操作を伴う長期タスクの評価です。思考量を最大にした場合、GPT‑6 Solを7ポイント上回り、GPT‑6 Astraとの差は2.1ポイントまで縮まりました。コストは約7分の1です。
- 科学研究（Terminal-Bench Science 0.1）: 科学分野の複雑な課題を解く評価です。思考量最大の設定で、GPT‑6 Solの2倍を超えるスコアを記録しました。ただし同じ評価でGPT‑6 Astraは68.1%のスコアで依然最高位を維持しており、公式も「最も難しい科学タスクにはAstraを推奨する」と明記しています。この評価での思考量最大時の平均タスクコストは、GPT‑6.1 Solが5.47ドル、Claude Opus 5.5が23.21ドル、GPT‑6 Astraが23.80ドルです（いずれも公式発表・2026-09-30時点）。
まとめると、コストを大きく抑えながらGPT‑6 Solより明確に賢くなり、一部の評価ではGPT‑6 Astraとの差をかなり縮めた、というのが公式発表の骨子です。
価格を実額で示す — Sol・Astra・Lunaの3列比較
実際にどれくらいの価格差になるか、公式料金ページ（2026-09-30確認）の数値を並べます。
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 | 円換算（参考） |
|---|---|---|---|---|
| GPT‑6.1 Sol | $2.00 | $0.10（95%引き） | $10.00 | 入力約314円・出力約1,570円 |
| GPT‑6 Astra | $10.00 | $1.00 | $50.00 | 入力約1,570円・出力約7,850円 |
| GPT‑6 Luna（参考・軽量タスク向け） | $0.10 | $0.01 | $0.50 | — |
※100万トークンあたり、コンテキスト長272K未満の標準料金（バッチ処理は-50%、データレジデンシー/リージョン別処理は+10%のオプションあり。公式料金ページ・2026-09-30確認）。円換算は概算レート（2026-09-30時点の参考値）で、正確な為替レートの一次ソースではありません。
通常の入出力ではGPT‑6.1 SolはGPT‑6 Astraの5分の1、繰り返しの多いエージェント処理で効くキャッシュ入力では10分の1です。エージェントを頻繁に走らせたり、大量のリクエストをAPIで処理したりする用途ほど、この差が月々のコストに直結します。
なお、Artificial Analysisの分析（gizmodo.jp経由の引用・公式未確認）によれば、キャッシュ入力の割引率は前身のGPT‑6 Solの90%引きから95%引きへ上がったとされています。GPT‑6 Sol自体は現在の公式料金表からすでに外れているため、この比較値をOpenAIの公式ページで直接確認することはできませんでした。
Astraとの近さ — 事実の正確性と、まだ届かない領域
思考量（Reasoning Effort）を「超高」に設定した場合の事実の正確性（誤った内容を含む回答の割合）は、GPT‑6 Solの4.5%からGPT‑6.1 Solで4.1%に下がり、GPT‑6 Astraの4.0%にかなり近づきました（公式発表）。タスクあたりのコストはAstraより約83%低いとされています。
一方で、総合性能では引き続きGPT‑6 Astraが最上位です。最も難しい科学研究タスク（Terminal-Bench Science 0.1）ではAstraが68.1%のスコアで依然トップで、公式もそうしたタスクにはAstraの使用を推奨しています。ChatGPT Proプランでも上位モデルの機能が常に全面利用できるわけではない点は、以前取り上げた記事でも確認した通りです。Astraに近づいたSolでも「Astraそのもの」ではないことは踏まえておく必要があります。
第三者のベンチマーク集計サイトArtificial Analysisの評価(Intelligence Index・OpenAI公式値ではない)では、GPT‑6.1 Sol（最大思考量設定）が52、GPT‑6 Astraが53と、差はわずか1ポイントです。前身のGPT‑6 Solは48だったため、4ポイントの伸びになります。
GPT‑6.1 Sol Ultrafastという選択肢
高速版「GPT‑6.1 Sol Ultrafast」も同日提供が始まりました（公式発表・2026-09-30時点）。Codexでは最大8倍（毎秒300トークン）、APIでは最大6倍の速度で動作します。利用できるのはAPIと、新設された月額500ドルの「Pro」ティア、Enterpriseプランです。GPT‑6 Astraとほぼ同じAPIコストで、Astraに迫る性能を最大8倍速で使える計算になります。
なお、同時に発表された「GPT‑6 Astra Ultrafast」という別モデルも存在し、こちらはAPIで本日から提供が始まっています。名前が近いため混同しやすい点は注意してください。
もう一点、公式ページ間で表現の食い違いが見つかりました。「GPT‑6.1 Sol のご紹介」ページは「GPT‑6.1 Sol Ultrafastも提供開始します」としていますが、同日公開の「DevDay 2026の振り返り」ページでは「GPT‑6.1 Sol Ultrafastも近日中に登場予定です」と書かれています（いずれも2026-09-30時点で確認）。どちらの表記が正確かは公式発表からは判断できないため、利用を検討する場合は自分の契約プランで実際に呼び出せるかを確認することをおすすめします。
使い分けの判断軸 — 誰が乗り換えるべきか
コーディング: 頻繁にAIにコードを書かせる、Codexでエージェント的な開発を回している人は乗り換え価値が大きい方です。DeepSWE v1.1で前身を6.4ポイント上回り、Astra比約5分の1のコストで同等性能に達しているため、実行回数が多いほどコスト差が効きます。たまにコード生成を試す程度なら、GPT‑6 Solのままでも大きな差は出にくいでしょう。コーディング用途でサブスクの選び方に迷っているなら、Claude Code Pro/Maxの料金実測も参考になります。GPT系とAnthropic系、両方のコスト感をつかんだうえで判断できます。
PC操作（Computer Use）: ブラウザ操作やアプリ操作を自動化する用途で使っている人にも乗り換え価値があります。OSWorld 2.0でGPT‑6 Solを7ポイント上回り、コストは約7分の1に抑えられています。ただしAstraとの差はまだ2.1ポイント残っているため、操作の精度を最優先する場面ではAstraが候補になります。
専門業務（PDF理解・自動化ワークフロー）: 複雑な文書を読ませたり、複数ステップの業務フローを回したりする用途では、GDP.pdfで約5分の1のコストでAstraに迫る性能、AutomationBenchでClaude Opus 5.5を約3分の1のコストで上回るという結果が出ています。日常的にこうした業務を任せているなら、コスト面での乗り換え価値は明確です。
一方で、科学研究のように最高精度が求められるタスクや、たまにチャットで相談する程度の軽い使い方では、GPT‑6.1 SolよりGPT‑6 Astra（精度優先）かGPT‑6のまま（コスト最小）のほうが合っている場合があります。
標準料金でAstraの5分の1、キャッシュ入力なら10分の1という価格差は、エージェントを頻繁に動かすAPI利用ほど実際のコストに直結します（公式料金ページ・2026-09-30確認）。
GPT-6.1 SolのAPI料金は入力$2・出力$10（100万トークン）、Astraの1/5
OpenAI API（GPT-6.1 Sol） の料金プランを確認する（公式）今日試せる範囲 — 呼び出し可否を確認する手順
ChatGPTの契約がある場合、まず確認すべきはモデル選択欄です。「Work」タブと「Codex」の画面を開き、モデル一覧にGPT‑6.1 Solが表示されているかを見てください。Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduのいずれのプランでも、この2つの画面からは本日より利用できるはずです（通常のChat画面では表示されません）。
Codexはchatgpt.com/codexから直接アプリ画面に入れるとは限らず、製品紹介ページに着地する経路もあります。実際にアプリを開く場合は、ChatGPTのサイドメニューからCodexを選ぶ経路を使ってください。
APIを使っている場合は、モデル名をgpt-6.1-solに変更するだけで呼び出せます。既存のAstra向けコードをそのまま流用でき、料金は前述の表の通り自動的に安くなります。
この記事では、呼び出し可否の確認手順のご案内までを扱っており、実際にコーディングタスクを1つ試して応答時間を測る、という実測は行っていません。試す場合は、まず上記の画面確認から始めてください。
もっと詳しく
OpenAIの次世代最上位モデル「GPT‑6.1 Astra」（2026年10月投入予定）は、安全性評価を理由に発表が見送られたと報じられています。海外メディア（9to5google）とitmediaの報道が一致して伝えているのは、アライメント評価での逸脱の増加・意図しない行動の増加・許可されていない範囲までタスクを広げる動きが見られた、という内容です。OpenAIの安全システム責任者Saachi Jain氏がWall Street Journalに延期を認めたと報じられていますが、WSJ本紙の記事は有料壁のため直接確認できていません。GPT‑6.1 Sol自体の性能・提供には影響しておらず、あくまで次の最上位モデルに関する周辺情報です。
なお、公式料金表には軽量タスク向けの「GPT‑6 Luna」（入力$0.10／キャッシュ入力$0.01／出力$0.50）も同時に掲載されています。GPT‑6.1 Solとの使い分けを検討する対象ではありませんが、簡単な用途しかないなら参考になる価格帯です。
まとめ
GPT‑6.1 Solは、コーディング・PC操作・専門業務でAIをよく使う人にとって、GPT‑6 Astraに近い性能をより低いコストで使える選択肢です。逆に、たまにチャットで質問する程度の使い方であれば、GPT‑6のままでも体験に大きな差は出ません。まずはChatGPTのWorkタブかCodex画面、またはAPIのモデル名指定で、自分の契約から呼び出せるかを確認するところから始めてください。
