GPT-6 Sol：OpenAIのミッドティアGPT-6に関する完全リファレンス

GPT-6 Solはこのファミリーの中間層だ——上位にフラッグシップGPT-6 Astraを擁し、下位に安価で高速なGPT-6 Lunaを従えたモデルで、2026年9月22日に、入力100万トークンあたり2.00ドル、出力100万トークンあたり10.00ドルで提供開始された。これはGPT-5.6 Solの価格の半額にあたる。ベンダーが自社のドキュメントで「複雑なコーディングとエージェント型ワークフローを支えるために作られた」と説明するこのモデルは、コンテキストウィンドウ1,050,000トークン、出力上限128,000トークン、テキストと画像の入力、そしてnoneからmaxまで6段階の推論エフォートを備えている。

このページはそのモデルのリファレンスです — 名前を入力した後にたどり着くものです。これは意図的に2つ目の発表ではありません。ローンチ日はここではモデルの日付を示すために使われており、出来事を報じるためではありません。そのモデルは現在、稼働中の一般提供されているAPI製品であり、このページにたどり着いた読者が必要とするのは、料金表、エンベロープ、ベンダーの主張が明確にラベル付けされたもの、そして独立した評価者が測定した内容です。日時のアンカーは2026年9月22日で、このページが書かれる6日前なので、ローンチは7日間の鮮度ウィンドウ内にも入ります。あなたが読んでいるこのセクションが、このページがニュース記事ではなくリファレンスである理由です。これが存在する理由は、このサイトでファーストパーティ計測された検索需要です。人々はモデル自身の名前を入力し、その名前をめぐる曖昧なトラフィックは完全に対決型であり、別途公開している対戦ページですでに対応されています。

GPT-6スタックにおけるGPT-6 Solの位置づけ

OpenAI自身のドキュメントは3つのGPT-6モデルを挙げ、それぞれに役割を与えている。GPT-6 Astraはフラッグシップだ——同社自身のガイドはこれを最も知能の高いモデルと呼び、コンピュータ操作、ブラウジング、ソフトウェアエンジニアリング、科学、文書作成を対象とし、価格はティアを問わず$10.00 / $50.00に設定されている。GPT-6 Lunaは効率重視のティアで、明確に定義された大量処理業務を対象とし、価格は$0.10 / $0.50である。GPT-6 Solは中間に位置する。OpenAIのモデルページはこれを複雑なコーディングとエージェント的ワークフロー向けに作られたと一行で説明しており、そのファミリーガイドは開発者に対し、最高レベルの能力にはgpt-6-astraを、gpt-6-solは「要求の厳しいタスクにおける強力な推論」に、gpt-6-lunaは規模を問わず効率的で反復可能な作業に選ぶよう指示している。

2つの事実が、このティアを単なる価格ラベルではなく実体のあるものにしている。SolはAstraと同じ1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと128,000トークンの出力上限を備えている — 中間ティアはウィンドウが小さいのではなく、トークンあたりに使えるケイパビリティの金額が少ないのだ。そしてSolは、Astraにはない推論設定をサポートしている：reasoning.effortはnoneをSolで受け付けるため、推論パスを一切実行せずにモデルを走らせることができる。一方、Astraのはしごはlowから始まる。それ以外の点では、エフォートのはしごは同一だ — none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max。

Artificial Analysisは、GPT-6 Astraを2026年9月3日、GPT-6 SolとLunaを2026年9月22日と日付特定している——これは、旗艦世代の最初のリリースを、より安価な兄弟モデル群から隔てる3週間である。なお、当方のカタログにおけるGPT-6 Astraの行にはカタログ日付として9月4日が記載されているが、これはカタログ上のアーティファクトであり、ここでは独立系トラッカーの9月3日をリリース日として用いる。

料金表、その全容

このセクションのすべての数値は、OpenAI 自身の料金ドキュメントと GPT-6 Sol のモデルページによるもので、どちらも 2026年9月28日 に参照したもので、いずれも 100万トークンあたりの米ドル表示です。

• 標準、最大272,000入力トークン — 入力$2.00、キャッシュ入力$0.20、キャッシュ書き込み$2.50、出力$10.00。

• キャッシュ済み入力比率 — OpenAIはキャッシュ済み入力を非キャッシュ時の10%で請求しており、90%の割引となる。また、キャッシュへの書き込みは非キャッシュ入力レートの1.25倍で請求されると述べている。GPT-6のリリースでは、かつて静かにお金を食っていた摩擦も取り除かれた。推論エフォートやツールの利用可否を変更しても、キャッシュが無効化されなくなったのだ。

• ロングコンテキスト、272,000入力トークン超 — 入力$4.00、キャッシュ済み入力$0.40、キャッシュ書き込み$5.00、出力$15.00。しきい値は272Kで、同じ数値を掲げているAstraページから借用したものではなく、OpenAIのGPT-6 Solモデルページ自体に記載されています。同じページには、料金改定ルールが一文で示されています。272Kを超える入力トークンを含むプロンプトは、入力とキャッシュの料率が2倍、出力が1.5倍（リクエスト全体に適用）で価格設定されます。これは超過分に対する追加料金ではありません。300,000トークンのリクエストでは、300,000トークンすべてがロングコンテキスト料率で請求されるため、その線を越えるコストはなだらかな傾斜ではなく段差となります。そしてその段差は、多くの長文書パイプラインが偶然越えてしまう境界で生じます。

• BatchとFlex — どちらも該当する標準料金の50%で価格設定されています。そのため、SolのBatchとFlexは、ショートコンテキストで$1.00 / $5.00、ロングコンテキストで$2.00 / $7.50、キャッシュ入力はそれぞれ$0.10と$0.20です。

• Fast — 適用料金の2倍で、ショートコンテキストは$4.00 / $20.00、ロングコンテキストは$8.00 / $30.00です。OpenAIは2026年7月30日にpriority processingをFastモードに改名し、以下service_tier: "priority"または"fast"のいずれかを受け付けます。

• 知っておきたい2つの割増 — リージョナル処理エンドポイントでは、2026年3月5日以降にリリースされたモデルに10%の割増が適用され、FedRAMPエンドポイントでは標準料金に10%の割増が適用されます。GPT-6 SolおよびLunaでは、EUデータレジデンシーはStandard処理でのみご利用いただけます。

• 価格に関する背景 — OpenAIの価格表には依然としてGPT-5.6 Solが$4.00 / $20.00で掲載されており、プロモーション価格は少なくとも2026年11月21日まで実施されると記載されています。Solの$2.00 / $10.00は、直接の前身モデルの両側の料金を50%削減したものです。また、OpenAIは記者団に対し、新しい料金はプロモーションではなく恒久的なものだと述べました。これは価格表上の書面による確約ではなく広報担当者の発言であるため、契約上の事実としてではなく、ベンダーが表明したものとして扱う価値があります。

封筒

• コンテキストと出力 — 1,050,000トークンのコンテキストウィンドウ、最大入力トークン数922,000、最大出力トークン数128,000。1,050,000という数字はOpenAI自身によるものであり、Artificial Analysisは同じモデルの仕様表に872,000と記載しており、そのページのFAQには870kと書かれている。ベンダーの数字を契約値として扱い、トラッカーの数字は特定の提供構成における実測値として扱うこと。

• モダリティ — テキストと画像を入力、テキストを出力（OpenAIのモデルページによる）。当社のカタログの該当モデルの行には、テキストと画像に加えてファイル入力も記載されていますが、OpenAIのページには記載されていません。ベンダーのページが優先されるため、本日時点でのこのモデルの正直な解釈は、テキストと画像の入力です。

• 知識カットオフ — 2026年4月20日。GPT-6 Lunaは2026年5月18日、Astraは2026年4月30日であるため、ファミリー内の3モデルはカットオフを共有していません。

• エンドポイント — Chat Completions と Responses の両方に対応し、Batch にも対応しています。Realtime、Realtime の翻訳と文字起こし、Assistants、ファインチューニング、埋め込み、画像生成と編集、音声、音声の文字起こしと翻訳、モデレーション、およびレガシーの Completions ルートはすべて未対応です。

• ツールと構造化出力 — ストリーミング、構造化出力、関数呼び出し、ファイル検索、画像入力、Web 検索、プロンプトキャッシュがすべて記載されています。ただし、1 点だけ注意が必要です。Chat Completions では、関数呼び出しは reasoning_effort が none のときだけ機能します。ツールを使った推論には Responses API が必要です。

• 推論がオンの場合の未対応パラメータ — 推論エフォートがnone以外に設定されている場合、temperature、top_p、およびtop_logprobsを削除してください。Chat Completions ではさらにlogprobsも削除してください。

OpenAIが何を主張しているのか、そしてそれがどのような種類の主張なのか

The Decoderが発売当日に報じたところによると、OpenAIのGPT-6 Solのローンチ資料は、能力の主張というよりも、同等性能におけるコストの主張として読むのが最も適切だ。以下の数値はベンダーによる報告であり、独立に再現されたものではなく、OpenAIが公表を選んだ形のものである。ベンチマークのセットは通常のラインナップより狭く、同じ報道もその点を指摘している — GDPvalとTerminal-Bench 4.0はそこに含まれていない。

• FrontierCode 1.1、ベンダー報告による — GPT-6 Solは最大エフォートで49.3%を記録し、タスクあたり2.14ドル。OpenAIはそれを、最大エフォートで50.3%のClaude Fable 5.1とほぼ同等と位置づけているが、OpenAI自身の比較ではタスクあたり12.83ドルかかる。

• DeepSWE v1.1（ベンダー報告） — GPT-6 Solが最大エフォートで68.8%を記録し、Claude Fable 5の公表済み最高スコア69.9%まで1.1ポイント差に迫るとともに、OpenAI自身のGPT-6 Lunaをも上回った。OpenAIによれば、LunaはSolに匹敵する性能をxhighではるかに低コストで実現するという。

• AutomationBenchとOSWorld 2.0（ベンダー報告） — OpenAIは、ビジネスワークフローのベンチマークにおいて、最大努力設定のGPT-6 Solが最大努力設定のClaude Opus 5をタスクあたりコスト9%で上回ると報告しており、GPT-6はClaude Opus 5と同程度のコンピュータ使用結果を約80%低いコストで実現すると述べている。また、OpenAI自身のファミリー内ではGPT-6 Astraが依然としてこのカテゴリーをリードしている。

数字ではなく、それらの文の形を読め。それぞれは、ライバルに近いスコアと、その何分の一かのコストを組み合わせている。それは、より低コストでの同等性を主張するものであって、優位性の主張ではなく、「最良のモデル」よりも実質的に弱い主張だ——OpenAIがAstraのために取っておくのはその表現だ。ここでのベンダーの主張は、ミドルティアが価格差を埋めたと言っているのであって、能力差を埋めたとは言っていない。

独立した読み

Artificial AnalysisはGPT-6 Solを最大推論エフォートで評価し、発売当日にその結果を公開した。その数値は独立したものであり、上の段落に対抗する材料となる。

• インテリジェンス指数 — Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 において48。同指数は AA-Briefcase v1.1、GDPval-AA v2.1、AutomationBench-AA、Terminal-Bench 4.0、SciCode、Humanity's Last Exam、GDP.pdf、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR v1.1 を含む10種類の評価を統合したものです。このページでは、比較クラス内の211モデル中18位に位置づけられています。分母はトラッカーがモデルを追加するにつれて変動します。

• タスクあたりのコスト — Intelligence Indexタスクあたり$1.06で、Artificial Analysisの7:2:1のキャッシュヒット/入力/出力の混合比率における100万トークンあたり$1.54の混合料金に対してです。このモデルはインデックス実行中に7,700万出力トークンを生成しましたが、同価格帯の推論モデルの中央値は8,800万トークンだったため、簡潔さで勝っているわけではありません。

• 速度とレイテンシ — OpenAI の API を通じて計測された毎秒 88.7 出力トークンは、同等の推論モデルにおけるトラッカーの中央値 82.6 を上回っていますが、初回トークンまでの時間は 138.06 秒で、中央値は 3.79 秒です。この 2 つの数値は同じトレードオフを表しています。つまり、このモデルは走り出せば速いものの、走り出すまでが遅いということで、これは長い推論パスに典型的に見られる特徴です。

• どこが後退したか — デコーダーによるArtificial Analysisの結果の読み解きでは、前世代に対する2つのナレッジワーク評価で回帰が報告されている。GDPval-AA v2.1で約100 Eloポイント、Lunaで約75ポイントを失っており、手動での検査により、その低下は主に提示品質と不完全な結果に起因することが突き止められた。報告されているArtificial Analysis自身の要約によれば、タスクあたりのコストはほぼ半減した一方で、知能スコアはGPT-5.6水準にとどまり、一部の評価では向上が見られたが、他の評価では回帰が見られたという。

そのすべてに当てはまる注意点が一つある。GPT-6 Sol と GPT-6 Astra は、推論エフォートを揃え、同一のハーネス上で、私たちが引用できるいかなる主体によっても直接比較のベンチマークは行われていない。また、並べて引用される二つの数値——Sol が 48、Astra が 53——は同じインデックスに由来するが、必ずしも同じ構成によるものではない。この比較について正直に言えば、短くこうなる。インデックス上では Astra が Sol を上回っているが、その差のどれだけがモデルによるもので、どれだけが推論エフォート設定によるものかを切り分けた公開実行は存在しない。

可用性、そしてローンチ後に変わった唯一のこと

OpenAIは2026年9月22日、両モデルを自社APIを通じてgpt-6-solおよびgpt-6-lunaとしてリリースし、その発表資料ではこれらをPlus、Pro、Business、Enterprise、Eduの各サブスクライバー向けにChatGPT WorkとCodexに配置し、FreeおよびGoユーザーはデスクトップアプリを通じてGPT-6 Lunaを利用できるとしていた。リリース時点でどちらのモデルも通常のChatGPT Chatインターフェースでは利用できなかった——これは当日報じられたOpenAI自身の説明であり、モデルピッカーでSolを探したが見つからなかった読者を最も混乱させやすい点である。

このモデルに画像を入力するすべての人にとって重要なローンチ後の変更は、2026年9月25日付のOpenAI自身のAPI変更履歴に記載されている。OpenAIは、GPT-6 SolとGPT-6 Lunaで画像理解を劣化させていたとされる画像エンコーディングのバグを修正した。これは、コンピュータ操作を含む、APIおよびCodexでの視覚タスクに影響していた。変更履歴自体の推奨事項は、画像入力がユースケースの一部である場合、評価を再実行し、影響を受けるワークフローを再試行することだ。これは、6日前に登場したモデルに対する3日前の修正であり、ローンチ週のベンチマーク実行と今週の実行で、視覚に関するあらゆる項目の結果が一致しなくなる理由でもある。

Orca で GPT-6 を実行中

GPT-6 SolはOrcaRouter上でOrcaRouter上のopenai/gpt-6-solとしてルーティングされており、OpenAI自身の定価、プロバイダー定価を0%のマークアップでそのまま適用し、openai/gpt-6-astraおよびopenai/gpt-6-lunaと並んでいます。3つとも1つのOpenAI互換エンドポイントと1つのAPIキーの背後にあるため、階層の問いは理論ではなく検証可能になります。同じリクエストボディを、本番経路にはSol、その隣のバルク処理にはLunaに向けることができ、2つ目の契約もコード変更も不要です。またベンダーの価格変更は、再価格設定サイクルを経てからではなく、その日のうちにここへ反映されます。これほど新しいモデルにワークロードを移すのであれば、プロバイダー間の自動フェイルオーバーが議論のもう半分です。これがあれば、本番経路を最初の1か月に賭けることなく、生後6日のモデルを実トラフィックで試せます。

実際の請求書に対して料金表が及ぼす2つのこと、順を追って見ていきます：

• 900,000トークンの文書分析実行は、リクエスト全体に対してロングコンテキストで課金され、900,000入力トークンは100万トークンあたり$4.00で$3.60、さらに出力分が加算されます。同じ実行を272,000トークン未満に抑えると、100万トークンあたり$2.00で課金されます。1つの大きすぎるリクエストを4つのしきい値未満の呼び出しに分割することは、ここではハックではなく、入力費の単純な2倍の節約です。

• キャッシュ化されたエージェントループでは、キャッシュ入力の90%割引が効果を発揮する。安定したプレフィックスを何百回も再読み込みしても、Solでは100万あたり$2.00ではなく$0.20で済む。しかも、推論エフォートを変更してもキャッシュが無効化されなくなったため、プレフィックスを再構築するコストを払うことなく、1つの会話の中でエフォートのはしごを上っていける。

もし本当に求めているのが2モデルの決断――こちらかフラッグシップか――であるなら、GPT-6 Sol対GPT-6 Astraの完全な比較は別途実施しており、当時は未発表だったモデルについてのローンチ前の記録も、ここで蒸し返すのではなく、それ自体の記事に保存されています。