「Dots vs Grok 4.6」というタイトルの生成ヒーローカード。サブタイトルは「自ら会議を予約するエージェント対回答するモデル」。カードは縦罫線で分割され、左パネルは「Dots」とラベルされ、「自分のコンピュータ、ブラウザ、4,000以上のアプリ」と表示。右は「Grok 4.6」とラベルされ、「500Kコンテキスト - 88.4 Terminal-Bench - $2.00 / $6.00」と表示。OrcaRouterのロゴが右下隅に合成されている。
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Dots vs Grok 4.6:自分で会議を予約するエージェント対答えるモデル

著者

Magnus Corvin

公開日

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dot に電話番号を書こうとしても、失敗するだろう。そしてその失敗こそが、この組み合わせの最も役立つ点だ。Dots は同社の常時稼働エージェントで、2026年9月26日の DevDay で発表された。各 dot は専用のクラウドコンピュータとブラウザを持ち、4,000 を超えるアプリに接続し、ChatGPT、Slack、Teams 内で利用でき、GPT-6 Astra 上で動作し、Pro と Business Premium に追加料金なしで含まれる。Grok 4.6 は SpaceXAI のフロンティアモデルで、2026年8月12日に公開された。そして、これはまったく別種のオブジェクトだ。500,000トークンのコンテキストウィンドウ、テキスト・画像・ファイル入力とテキスト出力、設定可能な推論エフォート、ネイティブなツール呼び出し、構造化出力を備え、価格は200,000トークン未満のプロンプトでは入力100万トークンあたり$2.00、出力100万トークンあたり$6.00で、それを超える場合は倍額となる。一方はスケジュールを持つ同僚だ。もう一方は呼び出す関数だ。

どちらもエージェント的な作業において本当に強く、だからこそ混同がよく起きる。Grok 4.6 は Terminal-Bench 2.1 で 88.4、τ-banking のツール使用スライスで 50.7 を記録する——モデルが「エージェント」と呼ばれるようになる類の数値だ。しかし、それはエージェントではない。それを使ってエージェントを組み立てることになる推論エンジンなのだ。

それぞれが実際に何なのか

• アイデンティティ — 指定できるモデル識別子を持たないホスト型製品(Dots)と、設定ファイルに記述できる安定した文字列を備えた、名前付きでルーティング可能なモデル(Grok 4.6)の対比

• 実行が行われる場所 — OpenAIのクラウドコンピューター上で、独自のブラウザを備え、両者を(Dotsで)リンクしない限りあなたのマシンから隔離される。それに対して、呼び出しを実行する場所はどこでもよい:自分で管理するコンテナ、キューワーカー、cronジョブ(Grok 4.6)

• リーチ — OpenAIのコネクタ(Dots)経由で4,000以上のアプリにアクセスできるのに対し、自分で接続するツールはどうだろうか。なぜならツール呼び出しはプロトコルであり、ディレクトリではないからだ(Grok 4.6)

• {{1}}製品の記憶?いや、ツールの記憶?話を大げさにしないで。それは{{2}}製品の記憶?いや、ツールの記憶?話を大げさにしないで。それは{{3}}記憶{{/3}}?{{/2}}?{{/1}}

• コスト — サブスクリプションに含まれ、許容量は非公開(Dots)で、100万トークンあたり$2.00および$6.00に対して、入力トークンが200,000を超えると倍額、キャッシュ読み取りは$0.50(Grok 4.6)

• 根拠 — ベンダーのデモンストレーションと能力に関する主張。Artificial Analysis Coding Index 76.8 に対する独立したベンチマーク(Dots)はなく、測定された138モデル中5位、GPQA Diamond では94.9(Grok 4.6)

ほとんどの問いを決める数字:許容量

OpenAIはdotsについて1つの価格を公表したが、それは作業量を測定できるどの単位で見ても価格とは言えない。最初のdotはProまたはBusiness Premiumに含まれ、それを使った会話はChatGPTの利用上限を消費しない。最初の月には拡張された上限が適用される。公表されているコスト構造はそれで全部だ。許容量の数値も、2つ目のdotの価格も、タスクごとの料金も、社内テスト中と報じられている専門のdots向けのエンタープライズ価格もない。CNBCの基調講演に関する報道では、財務責任者のSarah Friarが月額500ドルのPro 500ティアを、dot単位の料金としてではなく、利用許容量に加えて新しいUltrafastモードが付くものとして価格づけしている。つまり、OpenAIの料金表で最も高価なプランでも、エージェント作業1単位あたりのコストは依然として得られない。

Grok 4.6 は逆の方向に進み、痛みを伴う部分も含めてすべてを公開する。200,000 入力トークンという階層の境界は崖のようなもので、199,000 トークンのリクエストは 201,000 トークンのものの半額で請求される。それは隠された罠ではなく、料金表に載っている数字であり、長コンテキストのジョブの設計方法を変える。境界でチャンク分割するか、第二階層を承知の上で受け入れるかだ。

A screenshot of the OrcaRouter model page for Grok 4.6, showing the identifier 'grok/grok-4.6' with Vision, Tools, JSON and Reasoning badges, a publication date of 2026-08-12, a description of it as SpaceXAI's smartest model to date and the current flagship of the Grok line with a 500K-token context window, a side panel reading 500K tokens of context over text, image and file input, and a price strip reading $2.00 and $6.00 with tiered rates above a 200,000-token prompt.

このペアが比較されている間に後継機が出荷された

Grok 4.7 は 2026年9月21日に公開され、現在は Grok ラインのフラッグシップです。同じ 500,000トークンのコンテキスト、同じ入力サーフェス、同じ基本価格、そしてはるかに大きな 450,000トークンの最大出力を備えています。Grok 4.6 も引き続き利用可能で、現行モデルとして依然として掲載されています — バージョンアップは引退ではありません — しかし、今日 Grok モデルを選ぶ人は、4.6 が最先端だと想定するのではなく、4.6 と 4.7 の間で選ぶべきです。はっきりそう言う理由は、あなたが読んでいるこの記事が、その移行をまたいでも成立する比較についてのものだからです。来四半期に Grok ラインの最高峰が何と呼ばれようとも、それは依然として料金表を伴う従量課金モデルであり、dot は依然として未公表の許容量を持つサブスクリプションです。

それもまた、モデル呼び出しをハードコードされたベンダーではなく抽象化層経由でルーティングするべき理由だ。後継モデルが登場したとき、モデルの変更は移行作業ではなく1行の編集で済む。

A generated scoreboard titled 'Dots vs Grok 4.6 - product against protocol', with two columns. The left column, 'Dots', lists: price included with Pro or Business Premium; allowance not published; computer its own cloud computer and browser; connectors 4,000+ apps; channels ChatGPT, Slack, Teams; independent benchmark none. The right column, 'Grok 4.6', lists: context 500,000 tokens; input text, image, file; price $2.00 in / $6.00 out per 1M; above 200K input $4.00 in / $12.00 out per 1M; cached reads $0.50 per 1M; AA Coding Index 76.8, 5th of 138. A footer reads 'Dots details vendor-stated from OpenAI's DevDay launch; Grok 4.6 figures from independent listings as carried in the OrcaRouter catalogue.'

エージェントを借りるのではなく、構築する

この組み合わせの興味深い帰結は、Grok 4.6 を使えば Dots が売っているものを、まず下手に、そしてより上手に作れるということだ。キューを読み、ツールを接続したモデルを呼び出し、結果を書き込み、失敗時には再試行するループは難しくない。難しいのは、dot が無料で提供してくれる部分だ — 人間のように振る舞うブラウザー、アプリベンダーが書いたコネクター、承認フロー、アクティビティログ。それらがサブスクリプションに値するのは、まさに面倒だからだ。

従量課金側が勝るのは、仕事が汎用的でなくなった瞬間だ。同じ呼び出しを次の四半期には別のベンダーに対して実行する必要がある、ログから再生する必要がある、セント単位で価格設定する必要がある、あるいは上流プロバイダーが不安定になったときに実行中により安価な兄弟モデルへフェイルオーバーする必要がある——そんな瞬間だ。OrcaRouterでは、Grok 4.6はgrok/grok-4.6としてSpaceXAIの定価で、上乗せマークアップ0%——プロバイダー自身の料金をそのまま通すので、ベンダーの値下げはその日のうちに請求に反映される——で提供され、1つのキーの背後にある200以上の他のモデルと同じカタログにあり、自動フェイルオーバーとルーティングDSLを備え、複数のモデルを1回の呼び出しに組み合わせられる。ドットにはそれに相当するものはない。エンドポイントも識別子も、フェイルオーバー元になるものも何もない。

適用するテスト

誰もそれを見なくても、その作業は依然として存在するだろうかと問いかけてみよう。答えがはいなら――スケジュールに沿って、複数のツールをまたいで、人がチャットウィンドウを開くことなく実行される必要があるなら――dot がそれに合わせて形作られた製品であり、従量課金モデルは、あなたが作るものの中の一構成要素だ。答えがいいえなら、誰かがその出力を待っていて、出力にフォーマットと締め切りがあるなら、従量課金モデルが正しい買い物であり、エージェントは高くつく回り道だ。

避ける価値のある誤りは、より良い答えを得るために dot を買うことだ。dot はより賢いモデルではない。それはモデルにつける、より長いリードにすぎない。そして第二の誤りは、料金表がすでにトークン単位で売っていて、しかも計算が事前に見えている能力のために、サブスクリプションに払うことだ。

A screenshot of the OrcaRouter model catalogue page headed 'Models', showing the line '206 models · 16 providers · one API key, one bill' above filter controls for input modalities, context length, input price, status and supported parameters, with model cards visible in a grid beneath.

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