GPT-6.1 Sol vs Fugu Max：同じ入力価格、そして通常の意味では存在しないモデル

Sakana AIのFugu MaxとOpenAIのGPT-6.1 Solはどちらも100万入力トークンあたり2.00ドルを課金する。両者の料金表の類似点はそこまでだ。Fugu Maxは100万出力トークンあたり6.00ドルでGPT-6.1 Solの10.00ドルに対して出力で40パーセント安い一方、第三者が再現したベンチマークスコアは一切公表していない。この2つの事実が同じ文に収まるのは、2026年9月11日にリリースされたFugu Maxが、GPT-6.1 Solが意味するようなモデルではないからだ。これはオーケストレーターである。1つのエンドポイントがプールからモデルを選び、それを呼び出し、回答を返す。そのトークン価格を単一チェックポイントのトークン価格と比べるのは、たまたま同じ単位で表示されているだけの、二つの異なるものを比べていることになる。

以下は、Sakana 自身の Fugu Max に関する発表資料、および Open​AI の GPT-6.1 Sol に関するモデルドキュメントから引用したものです。ある数値がベンダー自身によるもので、外部の誰もそれを再現していない場合、その数値を含む文でその旨が述べられています。数値がまったく存在しない場合も、そのことが述べられています。

アーキテクチャであり、チェックポイントではない

Sakana自身の説明は、言い換えるよりも引用したほうがよいほど異例だ。Fugu Maxは単一のモデルではなく、アーキテクチャである。このシステムはモデルのプールを保持し、受信したリクエストを、能力を満たす中で最も安価だと判断した選択肢へルーティングし、単一の回答を返す。ダウンロードできるFugu Maxのチェックポイントはなく、固定のパラメータ数もなく、特定の呼び出しにどのモデルが応答したかを外部から知る方法もない——Sakanaはルーティングトレースを公開していない。

その設計には、この比較において何よりも先に名付けておく価値のある性質がある。エンドポイントの能力は固定されていない。それはプールが変わるとき、ルーターのポリシーが変わるとき、そしてその下にあるモデルがアップグレードまたは撤去されるときに変化する。チェックポイントのベンチマークスコアは、そのチェックポイントを記述する。ルーターのベンチマークスコアは、測定された日に構成されていたとおりのルーターを記述するものであり、これはより狭い主張である。

GPT-6.1 Sol は逆の構成です。単一のスナップショット識別子は gpt-6.1-sol で、日付付きのバリアントはなく、コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークン、最大出力は 128,000、入力はテキスト、画像、ファイルに対応し、5段階の推論エフォートレベルがあり、デフォルトは medium です。月曜日に測ったものが金曜日にもそのまま得られます。

2つの料金表を並べて、異なる行を示します：

• 入力 — 両方とも100万あたり$2.00。同一です。

• 出力 — Fugu Maxは6.00ドル、GPT-6.1 Solは10.00ドル。Fugu Maxの方が40パーセント安価です。

• キャッシュされた入力 — Sakanaのローンチページには、Fugu Maxのキャッシュ入力料金が記載されていません。$0.25という数字が出回っていますが、私たちが読んだページには載っていないため、確認済みとしては扱っていません。GPT-6.1 Solの料金は100万あたり$0.10で、GPT-6 Solが課していた$0.20から半額になっています。

• 長いプロンプトの再価格設定 — GPT-6.1 Sol は 272,000 プロンプトトークンを超えると、リクエスト全体を $4.00/$15.00 に再価格設定します。Fugu Max は長さのティアを一切公表していません。

• その上のティア — SakanaはFugu Ultra v2も$5.00/$30.00、キャッシュ入力$0.50で販売しており、ルーターが1回の呼び出しにもっと費用をかけることを望む呼び出し元向けです。

自らの計算に耐えない主張

SakanaのFugu Maxに関する目玉の主張は、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Terra、Kimi K3を40～60パーセント下回るというものだ。これら3つの定価と照らし合わせると、計算は合っている——その点は問題ない。

2番目の主張こそ、注意深く読むべきものだ。SakanaはFugu Maxについて、「2～6倍低いコストで、エリートモデルの射程圏内に迫る」と説明している。実際に用いられている定価で見ると、Fugu Maxと、それが名指しした3モデルとの素の開きは1.7倍から2.5倍であり、2倍から6倍ではない。これほど広い幅を、その狭い側の端にしか及ばないモデル群と並べて示すのは、測定された範囲ではなくマーケティング上の範囲である。Sakanaが念頭に置いている別の比較については、十分当てはまるかもしれない。しかし同じ文の中の比較には当てはまらない。

当てはまらないのは、Sakanaがその推論を隠したということだ。Sakanaはローンチ資料で10枚の散布図を公開した。透明性の問題は別にある。それらに付されたベンチマークスコアが公開されていないため、読者はどの点の位置も確認できない。

6つの勝利と、確認できる1つの数字

Sakanaのローンチページでは6つのベンチマークが取り上げられている。そのうち5つは、数値を公表することなく勝利として提示されている。6つ目のSWEFishは、Sakana自身のベンチマークだ——課題を定義したのも同社であり、結果を報告しているのも同社である。自社ベンチマークは無価値ではない。方向性を示すシグナルを公表する正当な手段ではある。ただ、それは独立した証拠ではなく、このセットの中でそもそも引用できる唯一の数値でもある。

それに対して、GPT-6.1 Solの独立した記録は薄いが実在する。Artificial Analysisは、そのIntelligence Indexで51.8と評価しており、147モデル中10位、93.2パーセンタイルである。Humanity's Last Examでは52.9%、Long-Context Recallでは83%、SciCodeでは54.2%、Terminal-Bench 4.0では56.06%を記録している。これら5つはいずれも、重みが決して変化しないモデルに対する第三者による測定値である。

最近の動きとして注目に値するのは、これがこのモデルに関する最初の独立系スコアであり、このブログでの以前の報道より後に出たものだという点だ。GPT-6.1 Solのローンチ時点では、独立系の評価機関は何も公表していなかった。その後、Artificial Analysisが上記のセットを公表した。方向性自体は特筆すべきものではない——モデルはOpenAIが位置づけたところ、つまりフロンティアの中間にとどまり、自社の旗艦を上回ってはいない——しかし今や、単に主張されているだけでなく測定されており、それは今日のFugu Maxの立場とは別物である。

オーケストレーターのトークン価格に含まれないもの

これは料金表では表現できない比較の部分であり、40パーセント安い出力トークンが自動的に40パーセント安い仕事になるわけではない理由でもある。

リクエストごとに判断するルーターは、時として誤った判断を下す。誤った判断に対する標準的な対処法は、リトライかエスカレーションだ。どちらもトークンを消費する。一度のパスで応答する単一のチェックポイントなら、課金は一度で済む。Sakanaは、応答したリクエストあたりの内部呼び出し回数、エスカレーションするリクエストの割合、ルーティング判断自体のトークンオーバーヘッドを公開していない。そのため、Fugu Maxのルーターがまずより弱いモデルを選び、そこから段階的に引き上げていくようなワークロードでは、完了したタスクあたりの実効コストは、あなたに見えるトークン数に$2.00/$6.00を掛けたものではない。あなたには見えないトークン数に$2.00/$6.00を掛けたものなのだ。

品質についても同じことが言える。しかも、より重要な方向において。GPT-6.1 Solの失敗は、あなたのプロンプトに対する単一の既知モデルの失敗であり、事前に再現も測定もできる。Fugu Maxの失敗は、一部はそのルーターの失敗であり、ルーターはあなたが検査も、バージョン管理も、固定もできないコンポーネントだ。誤った回答のコストが、それを生成するトークンのコストを上回るようなワークロード——ほとんどのプロフェッショナルな仕事がそうだ——にとって、それは理論上の話ではなく、現実のリスクだ。

逆に作用する点も、述べておく価値がある。Sakanaのルーターが優れているなら、フロンティアモデルから定価で買うことになる能力を、混合レートで購入していることになる。それは間違いなく有用な製品だ。問題は、「ルーターが優れているなら」という条件が主張のすべてであり、それを突き合わせて確認できるルーターの公開評価が存在しないことだ。NVIDIA Nemotron（Sakanaが2026年8月に発表した提携）を含み、プールの残りは名称非公開で、呼び出しごとのトレースもない——そのようなプールは、自分のトラフィックを実際に通してみて初めて品質がわかるシステムだ。

GPT-6.1 Solが本当にその弱点をさらけ出す場面

2行あるが、どちらもGPT-6.1 Solに有利ではない。

1つ目は、価格が出力レンジの上限にあることだ。出力100万トークンあたり$10.00は、Open​AIが選んだSonnet級の価格であり、安くはない。長い回答を生み出すワークロード——長文の起草、大量のコード生成、文書の合成——では、Fugu Maxが請求する100万トークンあたり$6.00は、あなたが進んで支払っている100万トークンあたり$4.00の差額だ。四半期に10億出力トークンなら、それは$4,000であり、れっきとした費目だ。

2つ目はロングプロンプトのステップです。272,000トークンを超えると、GPT-6.1 Solのリクエスト全体が$4.00/$15.00に再価格設定されます。これは入力が2倍、出力が50パーセント増です。Fugu Maxは同等のティアを公表していないため、本当に長いプロンプトではFugu Maxの料金表のほうが単純です——ただし、「公表されたティアがない」と「ティアがない」は同じことを述べているわけではない、という常設の注意書きが付きます。

価格でも性能でもない第三のリスク要因、すなわち可用性がある。Fugu Max は、GDPR 対応が済むまで EU と EEA で利用できないと報じられており、それによって、スコアがどうであれ、欧州展開の選択肢から外れる。GPT-6.1 Sol は米国と EU のデータレジデンシーを提供するが、EU レジデンシーでは OpenAI の高速モードが利用できないという但し書きがある——狭いながらも現実の制約であり、どちらのモデルの可用性も一言では説明できないことを思い出させる。

片方を呼び、もう片方を操縦する

GPT-6.1 Sol は OrcaRouter でopenai/gpt-6.1-solとして提供されています。OpenAI の定価、マークアップ 0% — 100万トークンあたり $2.00 と $10.00、キャッシュ入力は $0.10、272K 超のティアも OpenAI が定めるとおりにそのまま適用されます。ルーティング層はプロバイダの価格を上乗せせずそのまま通すため、OpenAI の料金改定は次の請求サイクルではなく、効力が生じたその日にここでも反映されます。その下には自動フェイルオーバーがあり、これが$2.00 という入力レートがあなたのトラフィックでどう振る舞うかを、それを唯一の経路にすることなく手軽に確かめる方法です。

Fugu MaxはOrcaRouter上にはなく、当社がホストしているわけでもありません。Sakana自身のAPIを通じて利用可能であり、既存のFugu統合をFugu Maxへアップグレードするのは、Sakana自身の説明によれば1行のパラメータ変更で済みます。すでにFuguの顧客であれば、試すコストはほぼゼロであり、そうした利用者にとっては明白な第一歩となります。

この組み合わせが導き出す判断：Fugu Maxはパイロット導入に値するが、まだ本番導入に値するとは言えない。なぜなら、その性能に関する証拠はベンダーによるものだけであり、ベンダー自身のベンチマークは6つのハイライトのうちの1つに過ぎないからだ。GPT-6.1 Solの方が安全なデフォルトである。なぜなら、独立したスコアが存在し、それは単一のモデルに帰属でき、その上限はプールではなく公表された数値だからだ。挙動を予測できるシステムに対して、出力100万トークンあたり$4.00多く支払うことが、明らかに悪い取引であるとは言えない——そして、Sakanaがルーティングトレースと第三者評価を公開すれば、この判定は直ちに再検討されるべきである。