GPT-6.1 Sol、料金はAstraの5分の1｜Work・Codex・APIの使い分け

OpenAIは2026年9月29日、新しいモデル「GPT-6.1 Sol」を発表しました。コードの作成から文書の理解、複数ステップの業務まで、GPT-6 Solから大幅に性能が上がり、評価のいくつかでは上位モデルのGPT-6 Astraに迫る性能を出しており、標準の入力・出力トークン料金はAstraの5分の1です。使えるのはAPIと、ChatGPTのChatGPT Work・Codexです。発表時点では、通常のChatでは使えません。

この記事は、社内で使うAIを業務ごとに決める立場の経営者や担当者に向けたものです。読み終わる頃には、自社でSolを試すかどうか、試すならどの作業で比べるかを決められる状態を目指します。

扱うのは、公式発表で確認できる内容と導入の判断手順です。ChatGPT・Gemini・Claudeの中から選ぶ話は、ChatGPT・Gemini・Claudeの役割分担の決め方で解説しています。

Contents / 目次

1. GPT-6.1 Solで変わったこと。料金・使えるサービス・Astraとの違い
2. GPT-6.1 Solを自社で試す手順。Work・Codex・APIの選び方から比較テストまで
3. 発表の数字を読み違えて起きる失敗と防ぎ方
4. 社内に入れるときに決めること。切り替えの基準と確認の担当
5. GPT-6.1 Solについてよくある質問

GPT-6.1 Solで変わったこと。料金・使えるサービス・Astraとの違い

大きく変わったのは料金です。Astraに近い性能のモデルを、Astraの5分の1の標準料金で使えるようになりました。OpenAIの公式発表「Introducing GPT-6.1 Sol」で確認できる内容は、次の表のとおりです。

項目	公式発表の内容
発表日	2026年9月29日
位置付け	GPT-6 Solのアップグレード版。エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務でGPT-6 Astraに迫る性能
得意な作業	エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務（コードの作成とデバッグ、文書の理解、複数ステップの業務ワークフロー）
APIでの名前	gpt-6.1-sol
ChatGPTで使える機能	ChatGPT WorkとCodex。対象はPlus・Pro・Business・Enterprise・Edu。発表時点では通常のChatでは使えない
API料金（100万トークンあたり）	入力2ドル、キャッシュ済み入力0.10ドル、出力10ドル（2026年10月2日時点）
提供地域・利用上限・データの扱い	発表には記載なし

トークンとは、AIが文章を読み書きするときの単位です。料金は、AIに渡した文章の量（入力）と、AIが返した文章の量（出力）で決まります。キャッシュ済み入力は、標準の入力料金（2ドル）より95%安い0.10ドルで計算される入力です。

性能面では、実際のコードベースで難しいソフトウェア開発の課題を解かせる評価「DeepSWE v1.1」で、約5分の1のコストでGPT-6 Astraと同等の性能を出しました。GPT-6 Solの最高スコアも6.4ポイント上回っています。

この発表で費用の見通しが変わるのは、APIでAstraを使ってコードの作成や文書の読み取りを大量に処理している会社です。無料プランは、発表で対象として挙がっているプランに入っていません。日本で使えるかどうかは発表に書かれていないので、公式の案内や自社アカウントのモデル選択で確かめてください。

データの扱いも発表には書かれていません。社員が個人の判断でChatGPTを使い始めていて、どのプランに何を入力してよいかがまだ決まっていない場合は、経営者と社員が一緒に学ぶ120分のAI研修で、情報の扱い方を先に決める進め方もあります。

この章の結論。Solが候補になるのは、Astraを使っていて費用を抑えたい作業と、Astraでは費用が見合わず使っていなかった作業です。どちらに当たるかで、次の手順で比べる相手が決まります。

GPT-6.1 Solを自社で試す手順。Work・Codex・APIの選び方から比較テストまで

試す手順は4つです。ChatGPT Work・Codex・APIのどれで使うかを選び、Solに回す作業を決め、月の料金を試算してから、自社の過去の作業10件で今のモデルと比べます。

ステップ1。ChatGPT WorkとCodexか、APIかを選ぶ

使い方によって、契約が必要なものが変わります。次の表で、自社に当てはまる行を選んでください。

使い方	使うサービス	事前に確かめること
社員がChatGPTの中でSolを試す	ChatGPT Work（機能と使える画面はOpenAIの公式ヘルプで確認）	契約がPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduのどれか
開発担当がコードを書かせる・修正させる	Codex	同上
自社のシステムや自動処理に組み込む	OpenAI API（gpt-6.1-sol）	APIの契約と、月の利用額の上限設定

画面のメニュー名や切り替え方は変わることがあるので、操作はOpenAIの公式ヘルプで確認してください。

ステップ2。Solに回す作業とAstraに残す作業を分ける

今Astraで行っている作業を書き出し、次の基準で分けます。

• Solで先に試す作業：件数が多い、出力を社内ですぐ確認できる、誤りに気づいたら修正すれば済む作業（コードの修正、契約書や報告書の要点の抜き出し、定型の資料作成など）
• Astraと並べて比べる作業：誤りが社外に出ると影響が大きい作業、1件ごとに難しい判断が要る作業
• どちらも使わない作業：入力してよい情報かどうかが社内で決まっていない作業

ステップ3。月の料金を試算する

APIで使う場合は、月の件数と1件あたりのトークン数から料金を出せます。表計算ソフトに次の式を入れると、数字を変えながら比べられます。

A2：月の件数（例 3000）
B2：1件あたりの入力トークン（例 20000）
C2：入力のうちキャッシュ済みになる割合（例 0.5）
D2：1件あたりの出力トークン（例 2000）

月の料金（ドル）
=A2*B2*(1-C2)/1000000*2 + A2*B2*C2/1000000*0.1 + A2*D2/1000000*10

仮にキャッシュなし（C2が0）で計算すると、入力6,000万トークンで120ドル、出力600万トークンで60ドル、合計180ドルです。1ドル150円と仮定すると約27,000円になります。同じ量をAstraで処理すると、標準料金ではこの5倍です。

入力のどの部分がキャッシュ済み入力として扱われるかは、発表には書かれていません。OpenAIのプロンプトキャッシュの公式ドキュメントで条件を確認してから、C2の値を決めてください。

仮にC2を0.5にすると123ドルです。試算の数字は仮のものなので、ステップ4のテストで実際のトークン数を測ってから入れ替えてください。

保守費や担当者の時間まで含めた考え方は、AI内製ツールの運用コストの試算手順で解説しています。

ステップ4。自社の過去の作業10件で、今のモデルと比べる

発表の評価は、自社の作業での正確さを保証するものではありません。正解が分かっている過去の作業を10件選び、同じ入力を今のモデルとSolに渡して結果を記録します。

記録する項目	記入例
作業名	取引先の契約書から支払条件を抜き出す
正解（過去の実績）	月末締め翌月末払い、振込手数料は先方負担
今のモデルの結果	合格
Solの結果	不合格（手数料の負担者を「当社」と誤記。修正3分）
使ったトークン数	入力18,500／出力1,200

判断の基準は、テストを始める前に決めておきます。例えば「Solの合格数が今のモデルより1件以上少なければ切り替えない」「修正にかかる時間の合計が今より長ければ見送る」のように数字で書きます。結果を見てから基準を決めると、料金の安さに引っ張られます。

この章の結論。切り替えの判断に必要なのは、自社の作業での合格数と、実際に測ったトークン数の2つです。この2つがそろえば、月の料金と品質を並べて決められます。

発表の数字を読み違えて起きる失敗と防ぎ方

GPT-6.1 Solの発表には、比べる相手や条件が付いた数字が並んでいます。条件を外して読むと、次の4つの失敗につながります。

「5分の1」を、今の請求額が5分の1になると読む

5分の1は、Astraと比べた標準料金です。公式は「Astraに迫る性能をSolの料金で提供する」と説明しています。今GPT-6 Solを使っている会社の単価が5分の1になる、という発表ではありません。

社内の稟議に「AIの費用が5分の1になる」と書くと、翌月の請求で説明が合わなくなります。比べる相手を「Astraで処理している作業」に限って試算してください。

社員が通常のChatでSolを探し、使えないまま終わる

発表時点では、GPT-6.1 SolはChatGPT WorkとCodexでしか使えません。社内に「新しいモデルが出た」とだけ伝えると、社員が普段のChat画面で探して見つからず、試さないまま終わるケースもあります。社内への案内には、ChatGPT WorkとCodexで使えることと、対象プランを一緒に書いてください。

評価の点数を、自社の作業での正答率と読む

DeepSWE v1.1はコーディングの評価で、実際のコードベースでソフトウェア開発の課題を解かせて測ったものです。発表には事実誤認の割合の評価も載っていますが、以前のモデルが誤った会話から選んだ、意図的に難しい質問で測った数字で、公式も通常の利用を代表するものではないと説明しています。

ただしゼロではないので、数字や固有名詞は出典で確かめる工程が要ります。確認の工程の作り方は、生成AIのハルシネーションを業務で防ぐ手順で解説しています。

データの扱いを確かめないまま、取引先の情報を入力する

発表には、入力したデータの扱いや管理者向けの設定が書かれていません。モデルが新しくなっても、データの扱いを決めるのは契約しているプランの規約と管理画面の設定です。取引先の情報を入れる前に、自社のプランの規約を確認してください。プランごとの違いは、AIの法人プランと個人プランの違いで比較しています。

この章の結論。発表の数字は、比べた相手と評価の種類、測った条件とセットで読みます。たとえばDeepSWE v1.1はコーディングの評価で、比べた相手はGPT-6 Astraです。この3つを外さなければ、社内への説明と実際の請求が食い違いません。

社内に入れるときに決めること。切り替えの基準と確認の担当

Solを業務に入れるときは、作業ごとにどのモデルを使うかと、出力を誰が確認するかを決めておきます。モデルは今後も入れ替わるので、決めた内容を文書に残しておくと、次の発表のときも同じ手順で判断できます。

エージェントとして使う場合の確認

Solはコンピューター操作や複数ステップの作業を任せる用途に強いモデルです。公式の安全性評価では、検索ツールが正常に動かないときに問題を伝えなかった割合が2.1%でした（GPT-6 Solは4.9%、GPT-6 Astraは1.5%）。この評価は意図的に難しい状況を試したもので、通常の利用での失敗率ではありません。

それでも、AIが「調べた」と報告した内容の出典を確かめる工程は残してください。最初は読み取りだけの作業から任せ、送信・削除・発注のような取り消せない操作は、社内で承認してから実行する形にします。

切り替えの判断を文書で残す

次のひな形を社内の共有フォルダに保存し、作業ごとに1枚書きます。

作業名：［例 契約書の支払条件の抜き出し］
現在のモデル：［例 GPT-6 Astra］
試したモデル：gpt-6.1-sol
テスト件数と合格数：現在［ ］件／Sol［ ］件（10件中）
修正にかかった時間の合計：現在［ ］分／Sol［ ］分
月の料金の試算：現在［ ］ドル／Sol［ ］ドル
判断：［切り替える／並行して使う／見送る］
出力を確認する担当：［部署名・役割］
次に見直す時期：［例 次のモデル発表時、または3か月後］

自社のシステムにAPIで組み込んでいる場合は、モデル名を設定ファイルの1か所にまとめて書いておきます。プログラムの中に何か所も書かれていると、次にモデルを変更するときに修正漏れが起きます。

自社で行うことと、外部に依頼すること

ChatGPT WorkやCodexで社員が試す段階は、ステップ4の比較テストまで自社で進められます。外部に依頼したほうが早いのは、APIで業務の流れに組み込む段階です。入力フォームの作成、AIの出力を確認する工程の設計、モデルを変更したときのテストの手順書まで含めると、社内に開発担当がいない会社では作業量が大きくなります。

この章の結論。切り替えの判断と確認の担当を作業ごとに書き残しておけば、次に新しいモデルが出たときも、テスト10件と試算をやり直せば同じ形で判断できます。

GPT-6.1 Solについてよくある質問

まずは、今Astraで処理している作業を3つ書き出し、それぞれの月の件数を数えてみてください。それだけで、ステップ3の試算式に入れる数字がそろいます。テストの結果をどう社内に報告するかは、AI業務効率化の削減時間の測り方が参考になります。

比較テストまでは進められても、APIで業務に組み込む段階で社内に担当者がいない、という会社もあると思います。業務を1つ選び、AIが行う作業と社内で確かめる作業に分けて、入力フォームと手順書まで作るモデル選びから始めるAI導入支援も行っています。いまの状況を伺うだけでも大丈夫ですので、お気軽にご相談ください。