GPT-6.1 Sol は、GPT-6 ファミリーにおける効率重視のアップグレードモデルです。OpenAI は、GPT-6 Sol のアップグレードとして、エージェント型コーディング、コンピュータ操作、プロフェッショナルワークで GPT-6 Astra にほぼ匹敵しつつ、標準の入力・出力トークンレートでは Astra の5分の1のコストだと説明しています。
このアップデートは生のコンテキスト上限拡大ではなく、1ドルあたりにこなせる有用な仕事量の向上に重点があります。すでに CometAPI の GPT-6 Sol API を使っているチームにとっては、標準の $2/$10 入出力価格を維持しつつ、キャッシュ済み入力の価格を半減した能力向上版と理解するのが最もわかりやすいでしょう。
AutomationBench は、エージェントがビジネスアプリケーションを跨ぐマルチステップワークフローを完了できるかを測定します。中程度の推論負荷で、OpenAI は GPT-6.1 Sol がおよそ3分の1のコストで Opus 5.5 を2.2ポイント上回り、同設定で GPT-6 Sol に対して4.8ポイント改善したと報告しています。
ローンチレポートは AutomationBench 1.0.6 を特定しており、Opus との比較は medium の推論負荷で行われています。これは OpenAI の報告結果であり、GPT-6.1 Sol がすべてのエンタープライズワークフローで勝るという主張ではありません。開発者はワークロード特化の比較のために Claude Opus 5.5 API in CometAPI へもアクセスできます。
Computer-Use Performance on OSWorld 2.0
OSWorld 2.0 のオフラインセットでは、最大の推論負荷で GPT-6.1 Sol が GPT-6 Sol を7ポイント上回り、タスクあたりのコストは半分以下でした。Astra に対しては、およそ7分の1のタスクコストで 2.1 ポイント差まで迫ります。
GPT-6.1 Sol は見出しの Standard 入出力レートを GPT-6 Sol と同一に保ちつつ、キャッシュ済み入力レートを $0.20 から $0.10/百万 tokens に引き下げています。OpenAI はコンテキスト長と処理モードによって異なる価格設定を行うため、本番コストは見出しトークンレートだけでなく、リクエストパターン全体から見積もる必要があります。
Standard Pricing
OpenAI Standard 処理では、GPT-6.1 Sol は入力 $2/百万 tokens、出力 $10/百万 tokens です。キャッシュ済み入力は $0.10/百万 tokens、キャッシュ書き込みは $2.50/百万 tokens に設定されています。
OSWorld の改善は、推論と GUI 操作の統合が強化されたことを示します。これにより、ブラウザやデスクトップの自動化において GPT-6.1 Sol の関連性が高まります。
Better Professional Document Work
GDP.pdf では、GPT-6.1 Sol はテストされた推論設定全体で fallbacks を含む Opus 5.5 を上回り、タスクコストは半分以下、Astra に対してはおよそ5分の1のコストで近づきます。
これは、財務報告、法務文書、医療資料、研究論文、その他の複雑なプロフェッショナル PDF を扱うワークフローに有望です。
Deep Tool Integration
Responses API を通じて、GPT-6.1 Sol は web search、file search、image generation、Code Interpreter、hosted shell、Apply Patch、Skills、computer use、MCP、tool search をサポートします。
GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra
Category and official model specifications
GPT-6 Sol
GPT-6.1 Sol
GPT-6 Astra
Positioning
Complex coding and agentic workflows
Near-Astra performance at lower cost
Highest capability for demanding work
Context window
1.05M
1.05M
1.05M
Max output
128K
128K
128K
Standard input / 1M
$2
$2
$10
Cached input / 1M
$0.20
$0.10
$1.00
Cache write / 1M
$2.50
$2.50
$12.50
Output / 1M
$10
$10
$50
Lowest reasoning effort
None
Low
Low
Agentic coding
Baseline for the reported DeepSWE improvement
6.4 points above Sol's best score; matches Astra in the reported comparison
Matches Sol 6.1 in the reported DeepSWE comparison
Computer use
Baseline for the reported OSWorld comparison
7-point gain vs Sol; 2.1 points below Astra at max effort on the specified offline set
Leads Sol 6.1 by 2.1 points in that reported comparison
価格差は、GPT-6 Astra API in CometAPI と比較すると特に明確です。OpenAI 公式価格は Astra が入力 $10、出力 $50/百万 tokens に対し、GPT-6.1 Sol は $2 と $10 です。
Which GPT-6 Model Should You Choose?
GPT-6.1 Sol は、ほとんどの高度な本番ワークロードにおける最有力のデフォルト選択肢です。 入力 $2、出力 $10 の価格は GPT-6 Sol と同じまま、エージェント型コーディング、コンピュータ操作、プロフェッショナルワークフローを改善し、GPT-6 Astra に大きく近づきます。
既存のワークフローがすでに良好に動作し、新しいエージェント機能の改善を必要としないなら、GPT-6 Sol を選びます。
パフォーマンスとコストの最適バランスが必要で、特にコーディングエージェント、自動化、コンピュータ操作、高ボリュームの推論ワークロードで優位性を求めるなら、GPT-6.1 Sol を選びます。
コストより最大能力が重要な場合は GPT-6 Astra を選びます。OpenAI 公式価格は Astra が入力 $10、出力 $50/百万 tokens、GPT-6.1 Sol は $2 と $10 です。GPT-6 Astra API in CometAPI は、日常的な大規模展開ではなく、最難度または高付加価値タスクにより適しています。
実務的なルーティング戦略は、要求の厳しい本番作業の大半を GPT-6.1 Sol に任せ、最大能力が追加コストを正当化するエスカレーション経路にのみ Astra を予約することです。
Is GPT-6.1 Sol Cheaper Than GPT-6 Astra in Real Workloads?
標準トークンレートではイエスです。GPT-6.1 Sol は入力・出力ともに Astra の5分の1です。ただし、本番の経済性はトークンあたりコストだけでなく、成功タスクあたりコストで評価すべきです。
エージェントが繰り返しの推論、ツール呼び出し、再試行を必要とする場合、安いモデルでも試行回数が大幅に増えると経済的ではないことがあります。逆に、あなたのワークロードで GPT-6.1 Sol が Astra とほぼ同じ完了率に達するなら、5倍のトークン価格差は大きな節約につながり得ます。
Where Can You Use GPT-6.1 Sol?
2026年9月29日のローンチ時点で、GPT-6.1 Sol は Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu の ChatGPT Work および Codex、OpenAI API で利用可能でした。通常の Chat ではまだ提供されていませんでした。実際の利用可否はプラン、クライアント、地域、ワークスペース設定に依存します。2026年9月30日時点で確認したところ、CometAPI live model catalog は gpt-6.1-sol を /v1/responses と /v1/chat/completions の両ルートで掲載しています。ツールワークフローには Responses を使用し、デプロイ前に API キーのモデルアクセスと課金設定を確認してください。
How Do You Use the GPT-6.1 Sol API?
Responses API for tool calling を使用してください。GPT-6.1 Sol は、ツールなしの Chat Completions リクエストもサポートしますが、ツール依存のエージェントは両エンドポイントで同じツール動作を仮定すべきではありません。以下の最小 Python 例は OpenAI のエンドポイントと資格情報を使用します。
公式の OpenAI Python SDK をインストールし、環境に OPENAI_API_KEY を設定し、モデルにアクセス可能な API プロジェクトを使用します。次のテキストのみの例は、Responses API リクエストを1回送信し、そのテキスト出力を表示します。エージェントツール自体は有効化していません。
from openai import OpenAI
client = OpenAI() # Reads OPENAI_API_KEY from the environment
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
input="このソフトウェアアーキテクチャをレビューし、リスクが最も高い設計判断を3つ特定してください。",
reasoning={"effort": "medium"},
)
print(response.output_text)
