TL;DR
GPT-6.1 Sol は OpenAI の September 2026 における GPT-6 Sol のアップグレードで、先進的なコーディング、コンピュータ操作、ドキュメント処理、マルチステップのエージェントワークフローを運用する開発者向けに構築されています。標準の短コンテキスト API 料金は入力 $2/百万 tokens、出力 $10/百万 tokens を維持しつつ、OpenAI が報告する評価で能力とタスク効率を改善しています。コンテキストウィンドウは 1.05 million tokens のままで、最大 128,000 output tokens をサポートします。
Key Takeaways
- OpenAI は 2026年9月29日に、複雑なコーディング、コンピュータ操作、プロフェッショナル向けワークフローに向けて GPT-6.1 Sol をリリースしました。
- 1,050,000-token のコンテキストウィンドウと 128,000-token の出力上限を維持し、入力はテキストと画像、出力はテキストです。
- 標準の短コンテキスト API レートは、入力 $2、キャッシュ済み入力 $0.10、キャッシュ書き込み $2.50、出力 $10（いずれも/百万 tokens）；より大きなプロンプトや処理モードによって請求は変わります。
- 公式評価では、GPT-6 Sol を上回り、いくつかのテスト済みワークロードで Astra に近い性能を示します。なお、ベンチマークのタスクコスト比はトークン価格比とは異なります。
- ツール呼び出しには Responses API を使用します。ローンチ時点では、API、Codex、ChatGPT Work の対象有料プランで利用可能でしたが、通常の Chat では未提供でした。
What Is GPT-6.1 Sol?
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。
この位置づけは本番エージェントで重要です。大規模なコーディング、ドキュメント処理、ワークフロー自動化、コンピュータ操作のシステムでは、推論負荷の高いリクエストが数百・数千回と実行されます。フロンティア級の能力に近づきながら、タスクあたりのコストが低いモデルは、すべての難問を Astra に回すより実用的になり得ます。
移行上の重要事項が1点あります。GPT-6.1 Sol は none や minimal の推論負荷をサポートしません。最小は low です。GPT-6 Sol から移行する開発者は、ルーティングロジックとリクエストパラメータを見直してください。
How Does GPT-6.1 Sol Perform on Benchmarks?
以下の結果は OpenAI のローンチ評価によるものです。これは普遍的なモデル序列ではなく、特定のタスクと構成を測定しています。OpenAI は研究環境または API を用いてモデルを評価しており、システムプロンプト、ツール、推論設定は本番の ChatGPT と異なる場合があります。競合他社の結果は公開レポートから引用されています。タスクあたりコストと標準トークン価格は別の尺度です。前者はトークン数、推論、ツール、評価プロトコルに依存します。アナウンスに完全なハーネスや構成が明記されない場合、数値は独自再現ではなく報告上の比較として扱うべきです。
Agentic Coding Performance on DeepSWE v1.1
DeepSWE v1.1 は実際のコードベースで長期的なソフトウェア工学タスクを評価します。OpenAI は、GPT-6.1 Sol がおよそ5分の1のコストで GPT-6 Astra に匹敵し、より低い推論負荷とコストで GPT-6 Sol の最高スコアを6.4ポイント上回ると報告しています。
これは、リポジトリの調査、ファイルの変更、ツールの実行、テストの実行、失敗のデバッグを繰り返すようなコーディングエージェントに特に関係します。単なるコード断片生成ではなく、反復的な開発ループに強みが出ます。
Business Workflow Performance on AutomationBench
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。
このベンチマークは、セールス、マーケティング、オペレーション、サポート、ファイナンス、HR に跨る47のツールを使用し、単純なQAテストよりもエンタープライズ自動化に近い代表性があります。
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。
この OSWorld の結果は、v2026.08.08 リリースのオフラインセットにおける部分報酬を用いています。この比較にはメトリクス、バージョン、最大負荷設定を必ず付随させてください。他リリースや異なる報酬定義の結果は直接比較できません。
この改善は、テキスト生成にとどまらず GUI と対話する必要があるブラウザエージェント、デスクトップ自動化、ソフトウェア操作、およびそのようなワークフローにとって重要です。
Scientific Workflow Performance on Terminal-Bench Science
Terminal-Bench Science 0.1 は、コードとターミナルツールを通じて、データ分析、シミュレーション、モデルフィッティング、定理証明などの科学的ワークフローを評価します。OpenAI は、最大の推論負荷で GPT-6.1 Sol が GPT-6 Sol のスコアを2倍以上にし、タスクあたりコストも半分以下と報告しています。
| Model | Average task cost at maximum effort |
|---|---|
| GPT-6.1 Sol | $5.47 |
| Opus 5.5 | $23.21 |
| GPT-6 Astra | $23.80 |
この評価においては GPT-6 Astra が 68.1% で最高スコアを維持しているため、GPT-6.1 Sol がすべての最先端研究ワークロードで Astra の代替になると解釈すべきではありません。その利点は、その能力に近づくために必要なタスクコストが大幅に低い点にあります。
Factuality on Difficult Prompts
OpenAI は、低い推論負荷で GPT-6 Sol に対する最大のファクト性改善を報告しています。事実誤りを含む回答の割合が 11.4% から 7.7% に低下し、約 32% の削減となりました。テストされた推論設定全体で、GPT-6.1 Sol は GPT-6 Astra に対して 1.9 ポイント以内に留まり、タスクあたりコストは5分の1未満でした。
この評価は、意図的に難しく、匿名化された会話を用いており、ユーザーが以前に事実誤りを指摘したものです。したがって、これらのパーセンテージを通常のハルシネーション率として扱うべきではありません。
OpenAI の公式ファクト性グラフィックは、平均シミュレート遅延に対するエラー率をプロットしています。これはシステムカード補遺からの直接転載であり、選ばれた困難な会話であるため、通常利用におけるエラー率を確立するものではありません。
OpenAI 公式のファクト性評価：ユーザーがフラグ付けした会話におけるエラー率
GPT-6.1 API Pricing
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。
| Standard pricing | OpenAI GPT-6.1 Sol | CometAPI GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Input | $2.00 / 1M tokens | $1.60 / 1M tokens |
| Cached input | $0.10 / 1M tokens | $0.08 / 1M tokens |
| Cache write | $2.50 / 1M tokens | $2.00 / 1M tokens |
| Output | $10.00 / 1M tokens | $8.00 / 1M tokens |
Cached Input and Cache Writes
GPT-6.1 Sol では、キャッシュの影響が見出しの入力価格以上に重要です。
キャッシュ済み入力 $0.10 は、未キャッシュ入力 $2 の 5% に過ぎません。アプリケーションが同じシステムプロンプト、ツール定義、リポジトリ指示、長い参照ドキュメントを再利用する場合、繰り返し使うコンテキストが大幅に安くなります。キャッシュ書き込みは $2.50/百万 tokens で、標準の未キャッシュ入力レートの 1.25× です。
長時間稼働するエージェントでは、コストはどれだけコンテキストを再利用できるかに大きく依存します。大きな安定プロンプトを繰り返し送るワークフローは、毎回全コンテキストを再構築するワークフローとは実効コストが大きく異なり得ます。
Long-Context Pricing
GPT-6.1 Sol は 1.05 million-token のコンテキストウィンドウをサポートしますが、入力が 272,000 tokens を超えるリクエストは、OpenAI の長コンテキスト料金階層に移行します。
リクエスト全体に対して、レートは次のようになります。
| Long-context pricing | OpenAI GPT-6.1 Sol | CometAPI GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| Input | $4.00 / 1M tokens | $3.20 / 1M tokens |
| Cached input | $0.20 / 1M tokens | $0.16 / 1M tokens |
| Cache write | $5.00 / 1M tokens | $4.00 / 1M tokens |
| Output | $15.00 / 1M tokens | $12.00 / 1M tokens |
言い換えると、プロンプトが 272K 入力 tokens を超えた時点で、OpenAI はリクエスト全体に対して入力・キャッシュ価格を 2×、出力価格を 1.5× 適用し、閾値を超過した部分だけに適用するわけではありません。
これは、大規模コードベース、ドキュメント分析システム、常駐エージェントにおけるコンテキスト管理を重要にします。閾値直上のリクエストは、検索・要約・プロンプト分割によって閾値以下に抑えたリクエストより、費用が有意に高くなる可能性があります。
Batch, Flex, and Fast Modes
OpenAI は処理モードに応じて GPT-6.1 Sol の価格も変更します。
Batch と Flex は Standard より 50% 低価格で、レイテンシよりコストが重要な場合に有用です。短コンテキスト料金では、入力およそ $1/百万、キャッシュ済み入力 $0.05/百万、キャッシュ書き込み $1.25/百万、出力 $5/百万 になります。
Fast モードは逆方向に動作し、Standard の 2× の価格です。短コンテキストでは、入力およそ $4/百万、キャッシュ済み入力 $0.20/百万、キャッシュ書き込み $5/百万、出力 $20/百万 となります。このモードは、低レイテンシの価値が高く、より高いトークンコストを許容できるワークロード向けです。
地域処理が可能な場合、さらに 10% のプレミアムが加わることがあります。
実務上の選択は明快です。通常のインタラクティブなワークロードには Standard、コスト優先なら Batch または Flex、レイテンシ短縮にビジネス価値があり Standard の約2倍の料金を正当化できる場合のみ Fast を使います。
What Makes GPT-6.1 Sol Different?
GPT-6.1 Sol は、ハイエンドのデプロイメントにおける二つの選択肢の分離をより鮮明にします。GPT-6 Astra は能力優先の選択肢であり、GPT-6.1 Sol は先進作業向けの効率優先の選択肢になります。
この区別はハイブリッドルーティングを支えます。要求の厳しい本番作業にはまず GPT-6.1 Sol を試し、異常に難しい案件や失敗時のみ Astra にエスカレーションします。これにより、すべてのリクエストでフラッグシップ級のコストを払うことなく、最大能力へのアクセスを維持できます。
Near-Astra Performance Without Astra-Level Cost
中心となる特徴は、能力対コスト比です。OpenAI は、GPT-6.1 Sol がいくつかの困難なプロフェッショナルワークロードで Astra に近い性能を示しつつ、標準の入力・出力トークン価格は Astra の5分の1だと述べています。
本番システムでは、これは小さなベンチマーク差より重要になり得ます。タスクあたりコストが低いことで、再試行、検証ステップ、より大きなコンテキスト、同予算内でのリクエスト増を許容できます。
Better Agentic Coding
DeepSWE の結果は、今回のアップグレードがより長いコーディングループを狙っていることを示唆します。リポジトリ規模のデバッグ、複数ファイルの変更、テスト実行と修復、シェルベース開発ワークフロー、エージェント型のソフトウェア保守などです。
Stronger Computer Use
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 |
| Best fit | Existing Sol workloads | High-volume advanced agents | Hardest frontier workloads |
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。
When Should You Still Use GPT-6 Astra?
GPT-6.1 Sol は Astra の代替ではありません。OpenAI は GPT-6 Astra を引き続き最高能力モデルとして位置づけており、Astra は Terminal-Bench Science のような困難な評価で依然としてリードしています。
- トークンコストよりタスク成功がはるかに重要である。
- 仕事が異常に複雑または研究寄りである。
- 最高の推論上限が必要である。
- 失敗した試行のコストが高く、モデルコストの違いが二次的である。
- 小さな品質差が不釣り合いに大きなビジネス価値を生む。
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)
より難しいコーディング、リサーチ、またはエージェントタスクでは、推論負荷を high、xhigh、max に上げることができます。低コスト作業には low がありますが、none と minimal はサポートされていません。
Use GPT-6.1 Sol Through CometAPI
CometAPI quickstart に従ってアカウントと API キーを作成します。COMETAPI_KEY にキーを保存し、pip install openai で OpenAI Python SDK をインストールし、以下のようにゲートウェイを設定します。
カタログには現在 gpt-6.1-sol が掲載されています。このテキストのみの例は、documented Responses endpoint を使用します。ツールには追加のリクエスト設定が必要です。モデル一覧でカタログの掲載を確認し、あなたのキーでの成功リクエストでアカウントのアクセス権を確認してください。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.responses.create(
model="gpt-6.1-sol",
input="このアーキテクチャをレビューし、設計上のリスクを3つ挙げてください。",
reasoning={"effort": "medium"},
)
print(response.output_text)
推論負荷は low、medium、high、xhigh、max から選択します。none や minimal を送らないでください。認証失敗時はキーとアカウント残高を確認し、モデルやルートのエラー時は最新のカタログとエンドポイントを再確認してください。本番トラフィックを切り替える前に小規模なスモークテストを実行してください。
What Do OpenAI's GPT-6.1 Sol Safety Evaluations Show?
OpenAI の GPT-6.1 Sol system-card addendum は、GPT-6 Sol に対するアラインメント改善を報告しており、壊れたツールの透明性、明示的制限、非許可のアウトカム、コンピュータ操作の安全性といった困難な評価における失敗率の低下を含みます。
OpenAI は Preparedness Framework の下で、サイバーセキュリティ能力を Critical、生物・化学能力を High として GPT-6.1 Sol を扱い、GPT-6 Astra と同じセーフガードスタックを適用しています。
これらの評価は意図的に失敗を誘発する困難なシナリオを用いているため、その率は典型的利用を代表するものではありません。
FAQ
Is GPT-6.1 Sol a replacement for GPT-6 Sol?
GPT-6.1 Sol は全く別方向の製品ではなく、新しいアップグレードです。GPT-6 Sol と同じ先進的なコーディングおよびエージェント型ワークロードを対象にしつつ、ソフトウェア工学、コンピュータ操作、マルチステップ自動化といった分野で性能を改善しています。
Is GPT-6.1 Sol as powerful as GPT-6 Astra?
すべてのワークロードで同等というわけではありません。GPT-6 Astra は最も難しいタスク向けのより高能力な選択肢であり、GPT-6.1 Sol は大規模本番利用における効率性を重視して性能差を縮めるよう設計されています。
Who should use GPT-6.1 Sol?
GPT-6.1 Sol は、コーディングエージェント、自動化システム、ドキュメントワークフロー、コンピュータ操作エージェント、その他、強い推論を大規模に繰り返し使う必要がある開発者やチームに最も関係します。
What is the biggest improvement in GPT-6.1 Sol?
最大の改善は、より大きなコンテキストウィンドウや新しい入力モダリティではありません。コスト帯を GPT-6 Sol と同程度に保ちながら、特にコーディング、コンピュータ操作、プロフェッショナルワークフローでの実世界のエージェント性能が強化されたことです。
Conclusion
GPT-6.1 Sol は、GPT-6 の生の仕様を拡張することよりも、高度な推論をコストカーブの下に移すことに重点を置いています。コンテキストウィンドウ 1.05M と出力上限 128K を維持しつつ、コーディングエージェント、ビジネスワークフロー、コンピュータ操作、科学ワークフロー、ファクト精度で GPT-6 Sol を上回ります。
同時に、標準の入力/出力価格は $2/$10/百万 tokens のままで、Astra の $10/$50 と比べて低価格です。
開発者にとって、これは有用なデプロイ層を生みます。最大能力が必要なときには Astra が残り、一方で GPT-6.1 Sol は、すべてのリクエストをフラッグシップ級の経済性に押し上げることなく、高度な本番ワークロードのより大きな割合を処理できます。ただし、最も意味のあるベンチマークは常にあなた自身のワークロードであることに変わりありません。