GPT-6.1 vs GPT-6.1 Sol：その2つの名前のうち、1つはモデルではない

直接対決を検索すると、G​PT-6.1とG​PT-6.1 Solの間には、二つではない二つを比較するページが見つかります。O​penAI のモデル一覧では 6.1 世代の項目が一つだけで、その識別子はgpt-6.1-sol「gpt-6.1」という兄弟は存在せず、ベース版も mini も pro もありません。「G​PT-6.1」は箱に貼られた世代ラベルで、箱の中身は G​PT-6.1 Sol です。実際に人々の費用を左右する比較は、G​PT-6.1 Sol と、それが3週間前に置き換えたG​PT-6 Sol ティアとの比較です。表向きの料金は同じ $2 と $10 ですが、キャッシュ価格が異なり、インデックススコアも異なり、しかも古い方には非推奨の通知が付いています。 このようなリリースの背景にある、記録された AI の障害やエージェントのインシデントは、OrcaRouter AI Incident Archive に集められており、各項目には独自の出典、重大度、信頼度グレード、異議ありフラグが付いています。

つまり、このページには2つの役割があります。命名の問題には証拠をもって決着をつけます。なぜなら、それを間違えると、より悪い回答ではなくログに404が残るからです。次に、その名前が示唆する比較を実行しますが、カタログはそれをサポートしていません。なぜなら、それが最初のクエリを入力した人なら誰でも直面する判断だからです。

間違った文字列を送信するとどうなりますか

何ひとつ優雅ではない。API が一覧に載せていないモデルを指定したリクエストは、トークンが課金される前のルーティング層で失敗し、そのエラーは最も近い候補へのフォールバックではなく「モデルが見つからない」となる。OpenAI 自身の API ではそこで終わりだ。ルーター上では、その障害の現れ方は少なくとも目に見える。OrcaRouter のカタログにはopenai/gpt-6.1-solが収録されており、openai/gpt-6.1だけの形では収録されていない。そのため、タイプミスは別のティアに黙って着地して異なる価格で回答を生成するのではなく、存在しないルートとして表面化する。

その区別は聞こえ以上に重要だ。この誤りの最も一般的な2つの形は、切り詰められた識別子と、空白入りの識別子である — gpt-6.1 で、gpt-6.1-sol が意図されていた場合、あるいはプレスリリースから設定値に貼り付けた G​PT 6.1 Sol である。前者は404であり、後者は斜め読みすると権限問題のように読める404である。どちらも修正は安く、午前2時の診断は高くつく。これこそがモデル文字列を1つの設定ファイルに固定し、アプリケーションコードには決して置かないべき理由そのものである。

• 正しい識別子 — gpt-6.1-sol（ベンダーAPI）、openai/gpt-6.1-sol（OrcaRouter）

• 識別子ではなく世代ラベル — 「G​PT-6.1」はドキュメントやマーケティングに登場するが、何も指し示さない

• ラベルが示唆していてリストにはないもの — 複数の階層からなる体系で、そのうち存在するのはちょうど一つだけ

6.1リフレッシュのメンバーがちょうど1人しかいない理由

OpenAIはGPT-6世代を3回に分けて投入し、そのうち1段階を刷新しました。GPT-6 Astraは2026年9月3日に最上位として登場しました。GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは9月22日に中間層および大量処理層として登場しました。その後9月29日には6.1の刷新版がSolの段だけに投入されました——GPT-6.1 Solは、複雑なコーディングと専門業務向けに位置づけられ、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと、100万トークンあたり$0.20から$0.10に引き下げられたキャッシュ入力価格を備えています。

AstraとLunaは再リリースされなかった。だからこそ「G​PT-6.1 vs G​PT-6.1 Sol」は、一家族とその一員との対戦のように読める。この世代では今回、両者は同じセットなのだ。大量の作業を回すための、より安価な6.1のきょうだいを探しているなら、それは存在しない——ボリューム層は依然としてG​PT-6 Lunaで、番号体系も依然6.0のままで、料金も依然として100万トークンあたり0.10ドルと0.50ドルだ。

命名は恣意的ではなく、そこがまさに内面化する価値のある点だ。モデル名の世代番号は、その階層の刷新を示すものであって、新しいファミリーを示すものではない。ベンダーが1つのティアを刷新すると、その世代ラベルは一時的に単一要素だけの集合を指すことになる——そして、ラベルだけを頼りに書かれたあらゆる記事、設定ファイル、調達文書は、誤ったメンタルモデルを持つことになる。発表の見出しではなく、モデル一覧を読め。

G​PT-6.1 Solを、それが置き換えたティアと比較

人々が本当に必要とする比較を、各情報源が公開している数値に基づいて。ベンダー仕様はOpenAIの開発者ドキュメントから、インデックススコアとタイミングはArtificial Analysisから（2026年10月21日、index v4.3.2で取得）。

• 価格 — 同一：G​PT-6.1 Sol は100万トークンあたり入力 $2.00 / 出力 $10.00、G​PT-6 Sol は100万トークンあたり入力 $2.00 / 出力 $10.00

• キャッシュ済み入力 — G​PT-6.1 Sol：100万トークンあたり$0.10、G​PT-6 Sol：100万トークンあたり$0.20

• コンテキスト — GPT-6.1 Sol 1,050,000トークン、GPT-6 Sol 1,050,000トークン

• インテリジェンス指数 — G​PT-6.1 Sol 52、G​PT-6 Sol 48、同じ定価で4ポイントの差

• インデックスタスクあたりのコスト — G​PT-6.1 Sol $0.72、G​PT-6 Sol $1.04

• 出力速度 — GPT-6.1 Sol は毎秒 55.2 トークン、GPT-6 Sol は同じボード上で 2 つのうち遅い方

• 長いプロンプトの経済性 — 入力トークン数が272,000を超えるG​PT-6.1 Sol：入力とキャッシュは2倍、出力は1.5倍（100万トークンあたり15ドル）

• ステータス — G​PT-6.1 Sol が現行。G​PT-6 Sol はそれに代わるものとして非推奨とマーク済み

そのうち2行が判断を左右する。表向きの価格が変わらないままインデックスが4ポイント差あるということは、代替品がドルあたりの品質で明確に優れていることを意味しており、これは異例なことだ。だからこそ旧ティアは値引きされるのではなく廃止される。さらに、キャッシュ読み取り価格の半減は効果を積み重ねる。長いシステムプロンプトや大きな文書を毎ターン再送するエージェントでは、キャッシュされた入力が請求額の大半を占めるため、$0.10 対 $0.20 は最大の費目を半減させる。O​penAIが10月20日に公開した顧客事例の中で、Terminal Xは、長文コンテキストの評価作業について、テストした次善モデルよりクエリあたりのコストが約30%低いと報告している。これはベンダーと顧客による報告値であって独立したものではないが、料金表の方向性とは一致している。

答えを変えるパラメータ

同一のモデル文字列でも請求額が大きく異なることがあり、6.1 Sol の仕様には、ティアの選択よりも大きく数値を動かす 3 つの設定があります。

• 推論努力 — low、medium、high、xhigh、max。指数スコア52はmax努力時に測定されます。低努力でのドラフト段階の作業はより安価で高速ですが、そのスコアには及びません。noneとminimalは完全に拒否されます。

• 長いプロンプトのティア — 入力トークンが272,000を超える場合、入力とキャッシュ済み入力のコストは2倍、出力は1.5倍になります。1Mトークンのウィンドウは1Mトークンの予算ではありません。最後の700,000トークンには2倍のコストがかかります。

• 最大エフォート時のレイテンシー — Artificial Analysis ボードで最初のトークンまでの時間が248秒、比較対象の中央値は3.69秒。バッチ評価には問題ないが、チャットインターフェースには致命的。

• サービスの階層 — 標準、Fast は 2 倍、Batch と Flex は 50% 割引、Ultrafast は 6 倍。夜間バッチ処理では、Batch と 6.1 Sol の組み合わせのほうが、標準とより小型のモデルの組み合わせよりも安く済むことがよくあります。

エフォート設定こそ、移行時の予期せぬ事態が最も多く潜むところです。チームは、見出しスコアが最大エフォート時のスコアであるために、高エフォートのG​PT-6 Solから最大エフォートのG​PT-6.1 Solへ移行し、その後、評価スループットが急落し、項目あたりのコストが上昇したことに気づきます。公平な比較とは両モデルで同じエフォート階層を使うことであり、最初のパスでの正直なデフォルトは、そのワークロードがすでに使用していたエフォートレベルです。

午後だけで実行できる移行テスト

自社のトラフィックから代表的な項目を100〜200件抽出し、同じエフォートでG​PT-6 SolとG​PT-6.1 Solに通し、チームがすでに使っている基準—ルーブリック、ゴールデンセット、レビュアー—でスコアリングしてください。

両モデルはOrcaRouter上の同じルート名前空間にベンダー定価でマークアップなしで存在するため、実行コストはレートカードのみでほかに何もかからず、両者の切り替えは2つ目の契約と2つ目の請求書ではなく、1つの文字列の変更で済みます。

公開されている数値からは分からない、測るべき3つのこと。実際のプロンプト構造におけるキャッシュヒット率——キャッシュ価格が半額になっても、実際にヒットしていなければ効果はない。272,000トークンのしきい値が通常のコンテキストより上にあるか下にあるか——しきい値のすぐ下に収まるワークロードは、すぐ上をまたぐものとはまったく異なる挙動を示すため。そして、ベンチマークした段階ではなく、実際に出荷する予定のエフォート階層でのレイテンシ。

本番経路の場合、後回しにせず今すぐ移行すべき理由は非推奨通知であって、4つのインデックスポイントではありません。両方をルーティングDSLの背後で並行稼働させ、新しい階層には本番トラフィックの一部だけを流し、新しいモデルが不調なら自動フェイルオーバーでリクエストを旧モデルに戻すようにします。これにより、リスクの高いカットオーバーが監視可能な実験に変わります。これは、モデル識別子が変わっても価格が変わらないあらゆる移行に適した形です。

比較が役に立たなくなるのはどこか

2つの限界は明確に述べておく価値がある。第一に、最大努力時のインデックススコアはあなたの作業負荷の代理指標ではない。10件の評価で4ポイントの差があっても、そのモデルがあなたのレビュアーが見つける特定のエラーを捕捉できるかどうかについては何も言えない。第二に、G​PT-6.1 Solがすべての段階で自動的に適切なアップグレードになるわけではない。作業が抽出、分類、または呼び出し回数が多くコンテキストが短いものであれば、$0.10と$0.50のG​PT-6 Lunaは入力価格の5分の1で、出力速度は2倍以上であり、インデックスの差はそのタスクには無関係だ。

役に立つ要約は地味なほうだ。GPT-6.1 を GPT-6.1 Sol と比較することはできない。なぜなら、世代とモデルは同じ対象だからだ。存在する比較は GPT-6.1 Sol 対 GPT-6 Sol であり、そこでは価格は動かず、品質は動き、キャッシュ入力の料金行は半減した。それはテストを実行する十分な理由になる——そして、それを省略する十分な理由にはほど遠い。