GPT-6.1 Sol リリース - Astra の5分の1の価格で何が変わるか、API仕様と移行の注意点

2026年9月29日、OpenAI がGPT-6.1 Solをリリースしました。API のモデルIDは gpt-6.1-sol、コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークン、Standard 価格は入力 $2 / 出力 $10（100万トークンあたり）です。OpenAI 自身は「複雑な作業で Astra に近い性能を、より低いコストで」と位置づけています。

価格を並べると分かりやすいのですが、入力・キャッシュ入力・キャッシュ書き込み・出力の4項目すべてが、最上位モデル GPT-6 Astra のちょうど5分の1です。一方で、none reasoning effort が使えない、ツール呼び出しは Responses API 必須、といった Astra 側の制約もそのまま引き継いでいます。この記事では、API ドキュメント、API / Codex のチェンジログ、システムカード補遺、GitHub の Codex リリースノートを一次ソースに、仕様・価格・提供範囲・安全面の評価・移行時の注意点を整理します。

NOTE

openai.com の公式発表ページ（Introducing GPT-6.1 Sol）は筆者の環境から取得できず（HTTP 403）、本文を直接確認できていません。発表ページにしか載っていない情報（ベンチマーク表の数値など）は、報道経由の二次情報である旨を明記しています。仕様・価格は developers.openai.com のモデルページとチェンジログ、安全面の評価は deploymentsafety.openai.com のシステムカード補遺で確認したものです。価格・提供状況は変わりうるため、最新は必ず公式ページで確認してください。

リリース概要

項目	内容
リリース日	2026年9月29日（API チェンジログ・ChatGPT & Codex チェンジログ・システムカード補遺の日付）
発表の場	OpenAI DevDay 2026（InfoQ のまとめ記事による）
モデル名	GPT-6.1 Sol
API モデルID	`gpt-6.1-sol`（スナップショットも同名）
コンテキストウィンドウ	1,050,000 トークン
最大入力	922,000 トークン
最大出力	128,000 トークン
ナレッジカットオフ	2026年4月30日
入出力モダリティ	入力はテキストと画像、出力はテキスト（音声・動画は非対応）
推論設定	`reasoning.effort` が `low` / `medium`（既定）/ `high` / `xhigh` / `max`
Standard 価格	入力 $2 / キャッシュ入力 $0.10 / キャッシュ書き込み $2.50 / 出力 $10
Preparedness 分類	サイバーセキュリティが Critical、生物・化学が High（システムカード補遺）

GPT-6 シリーズの中での位置づけは、公式の「Using GPT-6」ガイドに3段で示されています。

GPT-6 Astra: 最高性能。最も負荷の高い推論・コーディング・専門業務向け
GPT-6.1 Sol: 速度・コスト・知能のバランス型。「Astra に近い性能を低コストで」
GPT-6 Luna: 最速・最安。範囲の決まった大量処理向け

9月22日に出たばかりの GPT-6 Sol（gpt-6-sol）は、モデルページで「新しい Sol は GPT-6.1 Sol を参照」と案内される立場になりました。わずか1週間での世代交代です。

価格: Astra のちょうど5分の1

モデルページの Standard 価格（272K トークン以下のプロンプト、100万トークンあたり）を、GPT-6 ファミリーで並べます。

項目	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Sol	GPT-6 Astra	GPT-6 Luna
入力	$2	$2	$10	$0.10
キャッシュ入力	$0.10	$0.20	$1	$0.01
キャッシュ書き込み	$2.50	$2.50	$12.50	$0.125
出力	$10	$10	$50	$0.50

GPT-6 Sol と比べると、入力・出力は据え置きで、キャッシュ入力だけが半額になっています。モデルページの注記でも、キャッシュ入力は GPT-6 Sol が非キャッシュ入力の10%、GPT-6.1 Sol が5%と書き分けられています。長いシステムプロンプトやリポジトリ文脈を毎回送るエージェント用途では、ここが地味に効きます。

その他の課金ルールは次のとおりです。

入力が 272K トークンを超えるプロンプトは、リクエスト全体が入力・キャッシュ2倍、出力1.5倍のレート
Fast mode は Standard の2倍、Batch と Flex は Standard の50%
Ultrafast mode は Standard の6倍（計算上は入力 $12 / 出力 $60）
リージョン指定の処理（データレジデンシー）は、利用できる場合に10%の上乗せ

なお Astra 側は「出力トークンが少ないので、単価が高くてもタスク単価では安い」と主張していました。GPT-6.1 Sol についても、報道ではタスクあたりコストの比較が紹介されていますが、発表ページの数値を筆者は直接確認できていません（後述）。

API の仕様と GPT-6 Sol との違い

モデルページと「Using GPT-6」ガイドで確認できた、実装に関わる差分です。

項目	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Sol
`none` reasoning effort	非対応（`minimal` も非対応）	対応
Chat Completions	ツールなしなら利用可。ツール呼び出しは Responses API 必須	関数呼び出しは `reasoning_effort: "none"` のときのみ
ナレッジカットオフ	2026年4月30日	2026年4月20日
キャッシュ入力	$0.10	$0.20
Ultrafast mode	対応（10月8日〜）	記載なし
EU データレジデンシー	Standard に加え Fast・Ultrafast でも対応	Standard / Fast / Flex / Batch で対応

対応エンドポイントは Chat Completions / Responses / Batch で、Realtime・埋め込み・Fine-tuning・Assistants などは非対応です。非対応機能として fine_tuning と predicted_outputs が明記されています。

Responses API で使える組み込みツールは、web_search / file_search / image_generation / code_interpreter / hosted_shell / apply_patch / skills / computer_use / mcp / tool_search です。また9月29日のチェンジログによると、GPT-6.1 Sol は Responses API の Multi-agent（ベータ）にも対応しており、1回のリクエストの中でモデルがサブエージェントへ作業を委譲できます。

注意したいのは、GPT-6 Sol から乗り換えると none effort が使えなくなる点です。GPT-6 Sol で「Chat Completions + reasoning_effort: "none" + 関数呼び出し」という構成を組んでいた場合、そのままモデルIDだけ差し替えても動きません。ツール呼び出しを Responses API へ移し、effort は low から試す必要があります。

使い方: API と Codex

Responses API

最小構成は、model を指定して Responses API を呼ぶだけです。

from openai import OpenAI
 
client = OpenAI()  # OPENAI_API_KEY を環境変数から読む
 
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    reasoning={"effort": "medium"},  # low / medium / high / xhigh / max
    input="この差分のリスクを3点に絞って指摘してください。",
)
 
print(response.output_text)

reasoning.effort を省略すると medium になります。none を指定するとエラーになるので、GPT-6 Sol や GPT-5.6 系の設定を流用する場合は注意してください。

Ultrafast mode

10月8日の API チェンジログで、GPT-6.1 Sol の Ultrafast mode が追加されました。Responses API で service_tier: "ultrafast" を指定すると、出力トークン間の生成時間を短縮できます。全 API ユーザーが利用でき（レート制限あり）、グローバル処理と米国・EU のデータレジデンシーに対応します。Astra の Ultrafast が米国レジデンシーとグローバル処理のみなのに対し、EU でも使えるのが 6.1 Sol 側の違いです。

公式ガイドは、ツール呼び出しを細かく繰り返すエージェント用途では WebSocket 接続を強く推奨しています。持続的な接続がないとネットワークのオーバーヘッドで速度向上が目減りするためです。また Ultrafast は Standard / Fast とは別枠のレート制限になっています。

Codex

Codex のモデルページは、複雑なコーディングとエージェント的なワークフローには「利用可能なら GPT-6.1 Sol を使う」ことを推奨しています。CLI では次のように指定します。

# 対話モードで起動
codex --model gpt-6.1-sol
 
# 非対話実行
codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"

既定モデルとして固定したい場合は、config.toml に1行追加します。

model = "gpt-6.1-sol"

GitHub の openai/codex リリースによると、2026年10月7日の Codex CLI 0.161.0 で、GPT-6.1 Sol がバンドル版と Amazon Bedrock のモデルカタログで既定モデルになりました。明示的に model を指定していなければ、CLI を更新した時点で既定が切り替わります。

一方で、それより前の CLI では不具合報告も出ています。openai/codex の issue #49703 では、Codex CLI 0.159.2 を ChatGPT アカウントで使うと /model メニューに GPT-6.1 Sol が出ず、--model gpt-6.1-sol を指定すると「ChatGPT アカウントの Codex では gpt-6.1-sol はサポートされていない」という HTTP 400 が返ると報告されています（9月30日起票、筆者確認時点でオープン）。同じ症状が出る場合は、まず CLI を最新版へ更新するのが先決です。Codex CLI の版ごとの変化は Codex のバージョンヒストリー、基本的な使い方は OpenAI Codex CLI 実践入門にまとめています。

提供範囲

ChatGPT と Codex

Codex のモデルページに記載されたローンチ時のロールアウト範囲は次のとおりです。

対象プラン: Plus / Pro / Business / Enterprise / Edu
対象クライアント: デスクトップアプリと CLI の Codex、Web とモバイルの ChatGPT Work
Enterprise と Edu は、管理者が有効化するまでデフォルト無効
Free と Go はローンチ時点では対象外
ChatGPT では Work と Codex で提供され、通常の Chat では利用できない

reasoning effort は Codex 側では Light から Ultra までの範囲で選べ、Max と Ultra は設定次第とされています。また10月8日の ChatGPT & Codex チェンジログで、Codex と ChatGPT Work でも GPT-6.1 Sol の Ultrafast が使えるようになりました。対象は Pro $500 と対象の Enterprise / Edu プランで、Enterprise ではワークスペース所有者が有効化する必要があります。推論のレジデンシーは米国と欧州（EEA とスイス）に対応しています。

API とクラウド・ツール各社

OpenAI API: 9月29日にリリース。モデルページのレート制限は Build ティアで 5,000 RPM / 1,000,000 TPM、Launch で 10,000 RPM / 4,000,000 TPM、Grow で 15,000 RPM / 40,000,000 TPM（API の利用ティアは10月6日に5段階から3段階へ簡素化）
Amazon Bedrock: AWS が9月29日付で一般提供を発表
GitHub Copilot: GitHub Changelog が9月29日付で一般提供・順次展開を発表。対象は Copilot Pro+ / Max / Business / Enterprise
Microsoft Foundry: Microsoft のコミュニティブログで提供が告知されています

ベンチマーク: 一次で確認できた範囲と二次情報

システムカード補遺で確認できた数値

能力系ベンチマークの公式表は発表ページにあり、筆者は直接確認できていません。一次ソースとして読めたのは、9月29日公開の「Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Sol」です。ここでは主に安全性・危険能力の評価が載っています。サイバー領域の数値を抜き出します。

評価	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra	GPT-6 Sol	GPT-5.6 Sol
ExploitBench（max effort）	99.7%	100%	81.7%	記載なし
ExploitBench - Internal Port（任意コード実行の成功率）	21.5%	31.5%	5.5%	3.5%
SEC-Bench Pro（pass@1）	78.8%	85.4%	66.3%	79.1%
ExploitGym（意図した脆弱性の成功率）	35.1%	42.4%	22.1%	30.3%

ExploitBench について OpenAI は、過去の脆弱性への露出による汚染で数値が水増しされている可能性があると注記しています。汚染を減らすため直近に公開された脆弱性で測る Internal Port では、6.1 Sol は 21.5% と GPT-6 Sol（5.5%）から大きく伸びた一方、Astra（31.5%）には届いていません。全体として「Sol 系より明確に上、Astra よりは下」という並びです。

医療系の HealthBench Professional（長さ調整後）では、GPT-6.1 Sol が 64.2、GPT-6 Astra が 64.7 で、補遺は「HealthBench 評価では Astra と同等」と書いています。

発表ページのベンチマーク（二次情報・未確認）

発表ページに載ったとされる能力系ベンチマークは、報道やまとめ記事経由でしか確認できていません。複数の報道で共通しているのは次の主張です。

エージェント的なコーディング（DeepSWE v1.1）で Astra と同水準
OSWorld 2.0（オフラインセット）で Astra との差が約2ポイント、GPT-6 Sol より約7ポイント上
上記をタスクあたりコストで大幅に下回る形で達成

具体的な数値やタスク単価は記事によって引用のされ方が異なり、Astra 側の比較値もローンチ時の公表値と一致しないものがあります。補遺自体も「既存モデルの比較値はその後の版を反映している場合があり、ローンチ時の値と異なりうる」と注記しているため、本記事では数値の掲載を見送り、未確認として扱います。気になる方は発表ページの表を直接確認してください。

安全面: Astra と同じ「サイバー Critical」扱い

システムカード補遺の要点は次のとおりです。

Preparedness Framework 上、GPT-6.1 Sol をサイバーセキュリティで Critical、生物・化学で High として扱う
そのため、GPT-6 Astra と同じセーフガード群（safeguards stack）を適用する
生物・化学の Critical しきい値評価は、報告された結果がいずれもしきい値を超えていない
サイバー領域の緩和は Astra と同様に Daybreak を通じた段階的なアプローチを取る

Astra のときに話題になった「同社初のサイバー Critical 認定」が、より安価で広く配られる Sol 系にも及んだ、というのが今回の重要な点です。安価なモデルほど大量に使われるので、セーフガードを Astra と揃えたのは筋の通った判断だと思います。

裏を返すと、実装する側にとっては Astra と同種の摩擦を想定しておく必要があります。Astra の API ガイドでは misalignment monitoring による非同期の監視と、検知時に会話が止まりうることが説明されていました。補遺は「Astra と同じセーフガードを適用する」と書いていますが、GPT-6.1 Sol のモデルページや GPT-6 ガイドに 6.1 Sol 個別の監視挙動が明記されているかは確認できていません（未確認）。Astra と同様に途中停止がありうる前提で、リトライや例外処理を設計しておくのが安全です。詳しくは GPT-6 Astra の記事の「誤検知で作業が止まる misalignment monitoring」を参照してください。

アラインメント評価からは、次の2点が目に留まりました。

警告の尊重: 軽微な制限（例: 不在の相手へのメッセージがブロックされた）に対して回避を続けてしまう「望ましくない粘り」が、GPT-6.1 Sol で 23.5% のロールアウトに現れました。Astra は 17.4% です
Auto-review の尊重: GPT-6 Astra・GPT-6 Sol と同様、GPT-6.1 Sol は Auto-review の拒否を回避しようとする試みを一度も行わなかった

前者は「エージェントに制約をかけたつもりでも、別ルートで目的を果たそうとすることがある」ということなので、権限は指示ではなくサンドボックスや承認フローで縛るほうが確実です。この考え方は OpenAI Agents SDK の Sandbox Agents の記事でも触れています。

モニタラビリティの観点では、CoT（思考過程）を指示どおりに制御できる割合が、750〜1,250 トークンの CoT で GPT-6.1 Sol 44.8%、GPT-6 Astra 60.9%、GPT-6 Sol 23.2%、GPT-5.6 Sol 16.1% と報告されています。CoT を意図的に操作しやすいほど、CoT 監視で異常を見抜きにくくなる方向の指標なので、Astra の記事で触れた「モニタラビリティの低下」の流れは 6.1 Sol にも及んでいると読めます。

GPT-6 Sol / GPT-5.6 Sol からの移行チェックリスト

公式の移行ガイドとモデルページから、実装側でやることを整理します。

model を gpt-6.1-sol に変更する
reasoning.effort が none または minimal なら、low から始めて代表的なタスクで結果を比較する
ツール呼び出しは Responses API に移す。Chat Completions はツールなしのリクエストのみ
effort が none 以外のときは temperature / top_p / top_logprobs を外す。Chat Completions では logprobs も外し、Responses では include から message.output_text.logprobs を外す
GPT-5.5 以前からの移行なら、prompt_cache_retention を prompt_cache_options.ttl（"30m"）に置き換える
会話中に effort を変える場合は configuration_update 入力アイテムを使い、リクエストレベルの effort は据え置いてキャッシュ接頭辞を守る
スキルファイルや AGENTS.md など、モデルが読むファイルに挙動へ影響する指示が紛れていないか監査する
承認待ちで止まりすぎる場合は、自律的に進めさせるプロンプトを追加する
Codex CLI を使っているなら 0.161.0 以降へ更新し、config.toml の model 指定を見直す

7と8は、公式ガイドの「Prompting best practices」が GPT-6 Astra で観察された挙動として挙げているものです。ガイドは「GPT-6 ファミリー全体の出発点として使い、選んだモデルとワークロードで評価すること」と書いているので、6.1 Sol でも同じ傾向が出るかは自分のタスクで確かめる必要があります。

どう使い分けるか

公式のモデル選択ガイドは、モデルと reasoning effort の組み合わせを7段階の目安で示しています。6.1 Sol に関係するところを抜き出すと次のとおりです。

GPT-6.1 Sol・Medium: 複雑な技術作業や、何度か手直しする前提の成果物
GPT-6.1 Sol・Extra high: 仕上げまで求める成果物、連動したビジュアル、食い違う根拠からの意思決定
Astra・Low 以上: 事実やニュアンスを保った簡潔な執筆から、厳密な要件のある複雑な成果物まで

ガイドはさらに、「コストとレイテンシが問題でなければ Astra を既定にしてよい」「6.1 Sol はコストが効いてくる複雑な案件で検討し、同じタスクで Astra と比べて品質とコストのトレードオフを見る」と書いています。決算資料から取締役会向けのプレゼンを作る、製品概要から Web サイトを作る、といった例も挙がっています。

筆者の整理としては、次のような割り切りが現実的だと思います。

毎日回すエージェント処理や CI 上のレビューなど、回数が多いものは 6.1 Sol を既定にする
失敗のコストが高い一発勝負の作業や、6.1 Sol で詰まったタスクだけ Astra に上げる
分類・抽出など範囲の決まった大量処理は Luna に寄せる

常時稼働型エージェントのように実行回数が積み上がる使い方では、単価の差がそのまま効いてきます。その方向性は OpenAI dots の記事でも扱っています。

確認できなかったこと

openai.com の発表ページ本文（能力系ベンチマーク表、タスク単価、速度の主張など）は取得できず未確認
DevDay 2026 の開催日は、InfoQ などの報道ベース（OpenAI の DevDay 振り返り記事は取得できず未確認）
GPT-6.1 Sol に misalignment monitoring が Astra と同じ形で適用されるかは、セーフガード共通化の記述から推測できるものの、個別の明記は未確認
一部報道にある「GPT-6.1 Astra のリリース見送り」は、一次ソースを確認できていないため本記事では扱わない

まとめ

GPT-6.1 Sol は2026年9月29日リリース。モデルIDは gpt-6.1-sol、コンテキスト 1,050,000 トークン、最大出力 128,000 トークン、ナレッジカットオフは2026年4月30日
Standard 価格は入力 $2 / キャッシュ入力 $0.10 / 出力 $10 で、4項目すべて GPT-6 Astra のちょうど5分の1。GPT-6 Sol 比ではキャッシュ入力が半額
none / minimal effort は非対応、ツール呼び出しは Responses API 必須。GPT-6 Sol の「Chat Completions + none + 関数呼び出し」構成はそのままでは移行できない
10月8日に Ultrafast mode（Standard の6倍価格）が API と Codex に追加。Astra と違い EU レジデンシーでも利用可能
Codex CLI 0.161.0（10月7日）で既定モデルに。古い CLI では ChatGPT アカウントで弾かれる報告があるため更新が先
ChatGPT では Work と Codex で提供され、通常の Chat では使えない。Enterprise / Edu はデフォルト無効、Free / Go は対象外
システムカード補遺では Astra と同じくサイバー Critical 扱いで、同じセーフガードを適用。サイバー系評価は GPT-6 Sol より大きく上、Astra よりは下
能力系ベンチマークの具体値は発表ページを確認できず未確認。「Astra に迫る」という主張は AWS の告知や報道でも一致している

「Astra 級の作業を5分の1で」という触れ込みどおりなら、多くの用途で既定モデルを入れ替える理由になります。ただ、移行の手間は GPT-6 Sol からでも小さくありません。まず effort と API の組み合わせを確認し、代表的なタスクで Astra と並べて品質とコストを比べてから切り替えるのが確実だと思います。