Dots対GPT-5.6 Sol：同一企業によるサブスクリプションと料金表

The company sells two things that both look like "an Open​AI model" from the outside. === その企業は、外から見ればどちらも「Open​AIのモデル」に見える2つのものを売っている。Dotsは、2026年9月29日のDevDayで発表された常時稼働のエージェントだ。各ドットは専用のクラウドコンピュータとブラウザを持ち、同社のコネクターエコシステムを通じて4,000以上のアプリに到達し、ChatGPT、Slack、Teamsの中で動き、GPT-6 Astra上で稼働する。GPT-6 Astraは、同社が自社の発表資料で名指ししているモデルである。GPT-5.6 Solは従量課金制のAPIモデルで、2026年7月9日から提供されている。1,050,000トークンのコンテキストウィンドウ、1回の応答で最大128,000トークンの出力、テキスト・画像・ファイルの入力とテキストの出力、ツール呼び出し、構造化出力、そして設定可能な推論エフォートのダイヤルを備える。1つ目は、その許容量を誰も公表していないサブスクリプションであり、2つ目は4つの数字が載った料金表である。この違いこそ——ベンチマークの差ではなく——この比較が実際に扱っているものだ。

だから有益な問いは、どちらがより賢いかではない。どちらを前提に計画を立てられるか、そしてどちらが、あなたの仕事のどの部分がそもそも可能なのかを静かに決めているか、だ。

両者を分ける唯一のもの

ドットにはトークンメーターがない。どれだけトークンを消費したかは見えない。なぜなら、それはドットが販売されている単位ではないからだ。GPT-5.6 Sol にあるのはトークンメーターだけだ——それが持つあらゆる能力は100万トークンあたりで値付けされており、その唯一の厳然たるアーキテクチャ上の制約である1,050,000トークンのウィンドウは、一度に渡せる問題の規模の限界でもある。

その非対称性は、両者の実用上の違いをほぼすべて説明する。何かを計量できないとき、それを予測することも、移動することもできない。何かを計量できるときには、より安価な同種のものと比較して切り替えられる。変わるのは識別子文字列だけだからだ。

GPT-5.6 Solが公開するもの

• コンテキストと出力 — 入力 1,050,000 トークン、出力 128,000 トークン。これは、1 回の呼び出しでリポジトリ全体または 1 年分のやり取りを扱うのに十分です

• 入力サーフェス — テキスト、画像、ファイルを入力し、テキストを出力。ビジョン、ツール呼び出し、JSON、推論はすべて第一級の機能として挙げられている

• 価格 — 272,000トークンのプロンプト未満では、入力トークン100万あたり$4.00、出力トークン100万あたり$20.00で、そのラインを超えると$8.00と$30.00に上がります。キャッシュ読み取りは100万あたり$0.40、キャッシュ書き込みは$5.00です

• 独立した証拠 — Artificial Analysis Coding Index は 77.4 で、測定対象 138 モデル中 3 位、Intelligence Index は 47 で、145 モデル中 13 位。GPQA Diamond では 94.1、長コンテキスト想起では 84 で、これらはすべてベンダー数値ではなく、出典とともに当社カタログに掲載された第三者による数値です

• 自社トラフィックで観測された挙動 — 7日間のウィンドウにおける初回トークンまでの時間の中央値は1.72秒、1秒あたり約171出力トークン、その週にルーティングされたトークンは8,899万

それらの数字はセールストークではない。仕様だ。このモデルなら、ジョブを実行する前に価格を付けられ、後から答えを検証できる。すべての単位がどこかで数えられているからだ。

Dotsが公開していないもの

OpenAIが、dotにいくらかかるかについて明確に述べたことはただ1つだけだ。最初の1つはProとBusiness Premiumに含まれており、最初の月は拡張された上限が適用され、あなたのdotとの会話ではChatGPTの利用上限が消費されない。それ以外はすべて数値化されていない。許容量の数字も、2つ目のdotの価格も、より高速またはより大容量にするための公表料金も、タスクごとのコストも、ローンチ資料のどこにもない。月額500ドルのPro 500ティアは、利用許容量とUltrafastモードであり、dotあたりの料金ではない。したがって、OpenAIの表にある最も高額なプランでさえ、エージェント作業の単位あたりのコストには換算できない。

それは、ドキュメントの欠落ではなく、製品カテゴリーの説明として読んでください。dot はワークロードではなく、シートのように価格設定されています。シートは予算に組み込みやすく、最適化は不可能です。それがトレードオフのすべてです。

2つの請求書、そのうち1つは予測できます

ふたつのコストモデルを並べてみると、違いは大きさではなく形にある。GPT-5.6 Sol のコストは原点を通る直線で、入力トークンが272,000を超えると傾きが急になる。dot のコストは水平な直線で、変化するまでは、どこまで進んだかを何も教えてくれない。

2つ目の性質こそ、チームを驚かせるものだ。キャパシティの変更、スピードティアの変更、あるいは1つ目の項目が含む内容の変更は、サポートへのメールと新しい価格という形で届き、diffを取れるレートカードの改訂に相当するものはない。トークン価格の変更は動く数字であり、サブスクリプションの変更は動くポリシーだ。どちらも正当なものだが、スプレッドシートでモデル化できるのはそのうち片方だけだ。

2つの形状が1つのパイプラインのどこに属するか

dot は、自然な単位を持たない仕事でその真価を発揮する。4日間かけて3つのアプリをまたいで意思決定を追いかけること、誰も見ていないときにプロジェクトを動かし続けること。GPT-5.6 Sol は、自然な単位を持つ仕事でその真価を発揮する。長いアーカイブから構造化された記録を抽出すること、大きなリポジトリを一度にレビューすること、長いソースから長い文書を生成すること——こうしたタスクには始まりと終わり、そしてトークン数があり、105万トークンのウィンドウは、それらの一部をそもそも可能にしている理由であって、すでに可能だったものにとっての便利さではない。

OrcaRouterはその線の従量課金側に完全に位置している。モデルはopenai/gpt-5.6-solとして、OpenAIの定価を上乗せなしでそのまま通した価格でルーティングされ、1つのキーの背後に200以上並ぶ他のモデルと同じカタログに入り、上流プロバイダー間の自動フェイルオーバーと、個々のリクエストを応答すべきモデルへ送るためのルーティングDSLを備えている。だが、それで手に入るのはドットの内側にあるものではない。Dots APIはなく、リクエストを向ける先となるモデル識別子もなく、その下で動いている知能を差し替える手段もない。カタログは料金表にまで届いて、そこで止まる。

どの購入が間違いですか

dotを最適化するつもりで買うのは間違いだ。最適化するはずのサーフェスが公開されていないのだから。GPT-5.6 Solにプロジェクトを追いかけてもらうつもりで買うのも、逆方向の同じ間違いだ——呼べば答えるモデルは、呼ぶのをやめても動き続けるワーカーではない。

これを正しくやっているチームは、この2つを、それぞれ異なる動詞が結びつく別個の項目として扱う。継続して起き続ける必要がある作業にはサブスクリプション、数える必要がある作業には従量制モデルだ。サブスクリプションは解約するもの、メーターは予測するものだ。契約する前にどちらがどちらかを見極めることが、意思決定の大半を占める。