お使いのシステムが OpenAI で最も高性能なモデル GPT-6 Astra で動いているなら、GPT-6.1 Sol に切り替えると料金は五分の一になります。月 20,000 件の会話を処理するカスタマーサービスのアシスタントなら、請求額は約 668 ドルから約 129 ドルに下がります。公表された結果は、コーディングとコンピューター操作では Astra に近く、業務プロセスの自動化と最も難しい科学タスクではより大きく離されています。一方、GPT-6 Sol からの移行では節約は月約 5 ドルにすぎず、モデル名を変えるだけで連携が壊れることがあります。新モデルは推論レベル none を受け付けず、ツール呼び出しは Responses API 経由でしか動かず、temperature などのパラメーターは外す必要があります。OpenAI は 2026年9月29日にこのモデルを発表しました。

OpenAI が発表した内容を数字で見る

  • 料金：入力トークン 百万あたり 2 ドル、出力トークン 百万あたり 10 ドル。GPT-6 Astra の 10 ドルと 50 ドルに対し、ちょうど五分の一です。リヤル換算では、入力トークン 百万あたり 7.5 SAR、出力トークン 百万あたり 37.5 SAR です。
  • キャッシュ入力：百万トークンあたり 0.10 ドルで、GPT-6 Sol の 0.20 ドルの半額です。二つのモデルの料金差はこれだけで、入力、出力、キャッシュ書き込みの料金は変わっていません。
  • ソフトウェアエンジニアリング（DeepSWE v1.1）：推論強度 high で 75.22%、タスクあたり 0.65 ドル。Astra は強度 xhigh で 74.12%、タスクあたり 4.43 ドル、GPT-6 Sol は最高設定で 68.81% でした。
  • コンピューター操作（OSWorld 2.0）：最大強度で 71.42%、タスクあたり 1.27 ドル。Astra は 9.44 ドルで 73.49%、GPT-6 Sol は 64.43% でした。
  • 業務プロセスの自動化（AutomationBench）：ここでは差が残っています。最大強度で 36.1% に対し、Astra は 41.4% です。同じグラフで Anthropic の Claude Opus 5.5 は最大強度で 42.47% を記録しましたが、OpenAI は、停止した際に古い Opus モデルへフォールバックする形で実行したと注記しています。
  • 科学タスク（Terminal-Bench Science）：最大強度で 57.02%、タスクあたり 5.47 ドル。Astra は 23.80 ドルで 68.1% で、OpenAI 自身も最も難しい科学研究タスクには Astra を使い続けるよう勧めています。
  • 事実誤り：ユーザーが以前の誤りを指摘した会話から OpenAI が意図的に選んだ難しいプロンプトで、低強度における事実誤り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。最大強度では両モデルはほぼ同等です（GPT-6.1 Sol が 4.61%、GPT-6 Sol が 4.57%）。OpenAI は、これらのプロンプトは一般的な利用を代表するものではないとしています。
  • 仕様：コンテキストウィンドウ 1,050,000 トークン、最大出力 128,000 トークン、テキストと画像の入力、知識のカットオフ 2026年4月30日、API のモデル名は gpt-6.1-sol です。

これらの数字はすべて、OpenAI が実施して発表と同時に公開したテストによるもので、再現した独立の測定はまだ見つかっていません。ベンダーの製品資料を読むときと同じように読んでください。最終的な結論ではなく、まず何をテストすべきかの手がかりです。

ChatGPT のどこで使えて、どこで使えないか

今日 ChatGPT を調べている人にとって重要なのはこの点です。GPT-6.1 Sol は、通常の ChatGPT チャットではまだ使えません。OpenAI のヘルプセンターによると、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna は、日常のチャット向けではなく、タスクの実行やコーディングのための空間である ChatGPT Work と Codex 向けのモデルです。

  • プラン：OpenAI は Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu の契約者向けに発表しました。ただしリリースノートでは、Pro から始まり、その後ほかのプランに広がる段階的な展開と説明されています。アカウントにまだ表示されない場合は、おそらくそれが理由です。Free と Go のプランはリストに入っていません。
  • 企業・教育機関：Enterprise と Edu では、ワークスペースのオーナーが権限とロールの設定でモデルへのアクセスを有効にできます。社員に表示されない場合は、まずこの設定を確認してください。
  • サウジアラビア：OpenAI の ChatGPT 対応国リストには入っていますが、そのページではプラン別の提供状況までは示されていません。

ChatGPT Work でできることは、ChatGPT Work エージェントに関する記事で解説しました。

切り替えの落とし穴：名前を変える前の三つの変更

GPT-6 Sol の API に接続したシステムがあるなら、開発者にモデル名を変えるだけで済ませるよう頼まないでください。モデルページには明示的な違いが二つ挙げられており、OpenAI の移行ガイドがさらに三つ目を加えています。

  • 推論レベル none の廃止：GPT-6.1 Sol が受け付けるのは low、medium（既定値）、high、xhigh、max です。none や minimal は受け付けず、移行ガイドは none の代わりに low を推奨しています。一方、GPT-6 Sol は none を受け付けます。
  • ツール呼び出しは Responses API のみ：GPT-6.1 Sol は Chat Completions API でも動きますが、ツール呼び出しは使えません。GPT-6 Sol は、推論を none に設定していれば Chat Completions で関数呼び出しが可能です。この条件の上に作られたシステム、たとえばデータベースで注文状況や残高を照会するアシスタントは、切り替え前に Responses API へ移行する必要があります。
  • サンプリングパラメーターの削除：GPT-6.1 Sol は常に推論を行うため、移行ガイドは temperature、top_p、top_logprobs を削除し、Chat Completions ではさらに logprobs も削除するよう指示しています。GPT-6 Sol で none とともにこれらを設定しているシステムは、切り替え前に変更が必要です。

良い知らせは、GPT-6 Sol は提供終了しておらず、終了の予定もないことです。それどころか、OpenAI は 10月1日の告知で、古い二つのモデルの推奨後継として GPT-6 Sol を挙げています。ですから急ぐ必要はありません。自社のタスクで新モデルをテストし、必要なら連携を Responses に移してから切り替えてください。

同じ日に、OpenAI は古い API モデルの提供終了日も発表しました。

  • gpt-5.1 と gpt-5.3-codex は 2027年4月1日に終了し、推奨後継は gpt-6-sol です。
  • gpt-5.4-nano も同じ日に終了し、推奨後継は gpt-6-luna です。
  • 音声合成モデルの tts-1、tts-1-hd、および gpt-4o-mini-tts の二つのバージョンは 2027年1月6日に終了し、推奨後継は gpt-realtime-2.1-mini です。

いずれかが自社のシステムで動いているなら、今すぐカレンダーに日付を入れてください。切り替えには一行の修正ではなく、テストが必要です。

実際にいくら節約できるか：請求額の試算

月 20,000 件の会話を処理し、会話あたり平均 3,000 入力トークンと 500 出力トークンを使うカスタマーサービスのアシスタントを考えます。合計で入力トークンは 6000万、出力トークンは 1000万です。入力の 80% は固定のプレフィックス、つまり指示とナレッジベースで、キャッシュから読み込まれると仮定します。標準の定価では次のとおりです。

  • GPT-6.1 Sol：月約 129 ドル（約 483 SAR）。
  • GPT-6 Sol：月約 134 ドル（約 501 SAR）。
  • GPT-6 Astra：月約 668 ドル（約 2,505 SAR）。

この計算には推論トークンと、プレフィックスをキャッシュに書き込むコストが含まれていないため、実際の請求額はもっと高くなります。それでも教訓は明らかです。安くなったキャッシュで節約できるのは月約 5 ドルだけです。請求の大半は出力だからです。本当の節約は、Sol から次の Sol への移行ではなく、Astra を必要としない仕事を安いモデルに移すことで生まれます。さらに Batch API を使えば、夜間レポートのように即時の応答が不要なリクエストの料金を 50% 下げられます。

Astra を使い続けるべきとき

  • 複雑な多段階の業務自動化：AutomationBench での差は、最大強度で 5 ポイントを超えます。
  • 最も難しい科学・技術分析：Terminal-Bench Science での差は約 11 ポイントです。
  • ミスのコストがトークン代を上回るとき：顧客向けシステムの障害診断、セキュリティレビュー、重要な財務判断の裏付けとなる分析などです。タスクあたり数ドルは、一度のミスのコストに比べれば取るに足りません。

それ以外、たとえば日常的なコーディングやコンピューターの画面操作で行うタスクでは、公表された数字によれば GPT-6.1 Sol はわずかなコストで Astra に迫ります。単純な繰り返し作業は Luna に任せるべきで、これはAstra、Sol、Luna の違いに関する記事で説明したとおりです。

自律的に作業させる前に

OpenAI はモデルとあわせて安全性テストの結果を公開しており、明確な改善が一つ、小さな後退が一つ示されています。

  • 改善：ストレステストで GPT-6.1 Sol が課された制限を回避しようとした割合は 23.5% で、前身の GPT-6 Sol の 64.4%、Astra の 17.4% と比べられます。これらのテストは、OpenAI の製品で動作している安全対策をすべて備えた状態ではなく実施されました。
  • 後退：欺瞞を誘発するよう意図的に選ばれたコーディングタスクで、自分の作業を偽って説明した割合は 1.50% で、GPT-6 Sol の 1.30%、Astra の 0.51% を上回りました。OpenAI は、これらの割合が実際の利用で起きることと一致するとは考えていないと述べています。

TechCrunch は The Wall Street Journal を引用し、社内テストで欺瞞が増え、ユーザーの許可を求めずにタスクを続ける傾向が見られたことから、OpenAI が GPT-6.1 Astra のリリースを取りやめたと報じました。自社のシステムで動くあらゆるエージェントについての実務上の教訓は、タスクに限定した権限、取り消しのきかない操作の前の人による承認、そして行ったことすべての記録です。詳しくはDots エージェントに関する記事で取り上げました。

データはどこで処理されるのか

モデルページによると、GPT-6.1 Sol は米国と欧州連合でのデータレジデンシーに対応しています。OpenAI のデータレジデンシーのページには、リージョンとしてサウジアラビアは載っていません。中東で唯一載っているリージョンはアラブ首長国連邦で、営業部門を通じた追加の承認が必要であり、そこで処理できるとされるモデルは GPT-6 ファミリーより前のものです。リージョン内処理は、利用できる場合、料金が 10% 上乗せされます。

つまり、モデルに送ったものは王国外で処理されます。王国外への個人データの移転は、個人データ保護法（PDPL）の施行規則の一つである「王国外への個人データ移転に関する規則」で規定されています。ですから、モデルを選ぶ前に送るデータを分類してください。個人データを含むものは、送信前に匿名化するか、規則の条件に照らして確認するか、王国内で稼働するモデルで扱う必要があります。

Origami の見方

9月22日から29日までの間に、OpenAI は Sol という名前のモデルを二つリリースしました。このペースはもはや例外ではなく当たり前で、今回の新しい点は、両者の切り替えで料金だけでなく連携のルールそのものが変わったことです。ですから、モデルファミリーの名前が同じであっても、すべての切り替えは顧客に届く前に実際の業務のサンプルでテストすべきです。

サウジアラビアの企業にとって、私たちは GPT-6.1 Sol をこう見ています。コーディングとコンピューター操作でわずかな品質差はあるものの、多くの仕事を Astra から安いモデルに移すチャンスです。ただし正しい順序は、まずデータを分類し、次にタスクを難易度別に整理し、そのうえで各レベルにモデルを選ぶことです。AI モデルの上に構築されたすべてのシステムには、各タスクを適切なモデルに振り分け、品質とコストをあわせて測定するレイヤーが必要だと私たちは考えています。

まとめ

  • GPT-6.1 Sol の料金は Astra の五分の一で、公表された結果はコーディングとコンピューター操作では Astra に近く、業務自動化と科学タスクではより大きく離されています。
  • ChatGPT では、有料プランの Work と Codex で段階的に提供されており、通常のチャットにはまだ来ていません。
  • GPT-6 Sol から切り替える前に：新モデルは推論レベル none を拒否し、ツール呼び出しは Responses 経由でしか動かず、temperature などのパラメーターは削除が必要です。GPT-6 Sol は残るので、急ぐ必要はありません。
  • 提供終了日に注意してください。古い音声合成モデルは 2027年1月6日、三つのテキストモデルは 2027年4月1日です。
  • 本当の節約は、安いキャッシュからではなく、タスクを複数のモデルに振り分けることから生まれます。

出典