GPT-6 Sol vs Gemini 3.1 Pro：価格差は、どちらのローンチ記事が認めているよりも小さい

両モデルとも、入力トークン100万個あたり2.00ドルかかる。GPT-6 Solは出力100万トークンあたり10.00ドル、Gemini 3.1 Proは12.00ドルを課金する。表向きの料金で見れば、GPT-6 Solと6か月前に登場したGemini 3.1 Proの差は20%以内に収まっており、現行ラインナップの中で最も劇的な展開に乏しい価格比較となっている——そして最も誤解を招くものでもある。なぜなら、どちらのモデルも長文コンテキストを扱う作業では実際には表向きの料金では課金されず、しかも両者のティア境界は異なる位置にあり、価格の改定方向も逆だからだ。

それはきちんとやる価値のある比較だ。GPT-6 Solは2026年9月22日に$2/$10で出荷され、GPT-5.6 Solから50%の値下げ、272,000入力トークンを超えるロングコンテキスト層では入力がおよそ2倍、出力が半分増える。Gemini 3.1 Proは2026年2月19日から$2/$12で利用可能で、200,000トークンの層境界を超えると$4/$18になり、バッチ料金は$1/$6だ。同じ表示価格でも料金表の形は違い、あなたのトラフィックにとってどちらが安いかを決めるのは以下の計算だ。

同じ縮尺で描かれた2枚の料金表

• ベース入力 — GPT-6 Sol 100万トークンあたり$2.00 対 Gemini 3.1 Pro 100万トークンあたり$2.00

• 基本出力 — GPT-6 Sol 1Mあたり$10.00 対 Gemini 3.1 Pro 1Mあたり$12.00

• 長コンテキストのしきい値 — GPT-6 Sol は入力 272K 超、Gemini 3.1 Pro は入力 200K 超

• 長コンテキスト料金 — GPT-6 Sol 約 $4.00 / $15.00 対 Gemini 3.1 Pro $4.00 / $18.00

• 再価格設定の範囲 — GPT-6 Sol はリクエスト全体を再価格設定するのに対し、Gemini 3.1 Pro はリクエスト全体を再価格設定する

• キャッシュ — GPT-6 Sol はキャッシュ済み入力で約90%割引、Gemini 3.1 Pro のキャッシュ料金はローンチ時に再提示されず

• バッチ — GPT-6 Solのバッチ料金は未公開、Gemini 3.1 Proは$1.00 / $6.00

• コンテキストウィンドウ — Artificial AnalysisによるとGPT-6 Solは872K、公称1.05M、Gemini 3.1 Proの入力1Mと比較して

• 最大出力 — GPT-6 Sol 128K 対 Gemini 3.1 Pro 約64K～66K

• AA Intelligence Index (v4.3.2) — GPT-6 Sol 48 対 Gemini 3.1 Pro 30

そこから2つの構造的な論点が導き出される。第一に、ロングコンテキストの境界は互いに近いものの同一ではなく——272K 対 200K——そしてどちらも、超過分ではなくリクエスト全体に高い方の料金を適用する。210Kトークンを含む呼び出しには、Gemini 3.1 Pro ではプレミアム料金が、GPT-6 Sol では基本料金が適用される。その72,000トークンの帯域こそ、両モデルが価格で最も大きく乖離する領域だ。

第二に、出力の余地は比較になりません。GPT-6 Sol は 128K トークンの出力を可能にしますが、Gemini 3.1 Pro は 64K から 66K 程度で止まります。ワークロードが長い成果物——ファイル全体の書き換え、長文の下書き、実際に保持する拡張された思考の連鎖のトレース——を生成するなら、その上限は、出力価格の $2 の差よりも重要です。

実例を示します。表向きの数値では答えが見えないからです

現実的な月間ワークロードを考えましょう。入力トークン1,000万、出力トークン200万、すべてショートコンテキストです。

• GPT-6 Sol — 入力10Mで$2.00なら$20.00、出力2Mで$10.00なら$20.00。合計：$40.00

• Gemini 3.1 Pro — 入力10Mが$2.00で$20.00、出力2Mが$12.00で$24.00。合計：$44.00

GPT-6 Solは9%安い。それが差のすべてであり、スタックのどこか別の場所での1つのエンジニアリング上の決定でそれを帳消しにできるほど、それは小さい。

次に、同じワークロードをロングコンテキストにしてみましょう — 呼び出しごとに30万トークンの作業状態を保持するエージェントです。どちらのモデルもしきい値を超えます。

• GPT-6 Sol — 入力が約$4.00で$40.00、出力が約$15.00で$30.00。合計：$70.00

• Gemini 3.1 Pro — 入力 $4.00 で $40.00、出力 $18.00 で $36.00。合計: $76.00

どちらの請求額もほぼ2倍になり、GPT-6 Solが依然として優位に立つが、その差は依然として10%未満だ。長いコンテキストでもこの対決の構図は覆らず、ただ両方の選択肢が高くつくだけだ。

興味深いのはキャッシュとバッチ処理のケースで、ここで2社は異なる賭けをした。入力の80%が安定したプレフィックスなら、GPT-6 Solの約90%のキャッシュ割引が計算を大きく変える — 8Mのキャッシュ済みトークンが100万あたり約$0.20で$1.60、さらに2Mの新規トークンが$2.00で$4.00、出力が$20.00、合計で約$25.60になる。Gemini 3.1 Proのバッチ料金は、逆方向から同じ種類の仕事をする。入力$1.00、出力$6.00なら、同じ10M/2Mのワークロードは$10.00＋$12.00、つまり$22.00になる。

正直にまとめると、GPT-6 Sol はインタラクティブなトラフィックとキャッシュ済みプレフィックスのワークロードで勝ち、Gemini 3.1 Pro はバッチ処理できるものなら何でも勝ちます。そして、両者の最良ケースの差は1000万トークンあたり数ドルです。これは価格の判断ではありません。ワークロードの形の判断です。

能力ギャップこそが実際の決定である

同じボード上で、これらのモデルを隔てるのは51 Indexポイントだ。GPT-6 Solが48、Gemini 3.1 Proが30である。これは接戦ではなく、価格が同等であることが競争上の脅威というより珍しい事象にとどまっている理由でもある。

Artificial AnalysisのIntelligence Indexは複合指標であり、複合指標は実態以上によく見せることがある。しかし、これほどの差であれば、各ベンダーが公開している構成ベンチマーク全体を通じても維持される：

• AA Intelligence Index — GPT-6 Sol 48（212中18位）対 Gemini 3.1 Pro 30（212中81位）

• 出力速度 — GPT-6 Sol 104.4トークン/秒 対 Gemini 3.1 Pro 115.0トークン/秒

• 初回トークンまでの時間 — GPT-6 Sol 107.18秒 対 Gemini 3.1 Pro 32.96秒、ボード中央値3.87秒に対して

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro 94.3%（Google報告）

• ARC-AGI-2 — Gemini 3.1 Pro 77.1%（Google報告）

• HLE — Gemini 3.1 Pro 44.4%（Google報告）

• SWE-bench Verified — Gemini 3.1 Pro 80.6%（Google社発表）

• Terminal-Bench 2.0 — Gemini 3.1 Pro 68.5%（Google報告）

• LiveCodeBench Pro — Gemini 3.1 Pro 2887 Elo（Google発表）

あのGoogleの数値を注意深く見てください。弱い数値ではありません。GPQA Diamondでの94.3%とARC-AGI-2での77.1%は強力な結果であり、しかも2月に公開されています。IndexがそれでもGemini 3.1 Proを30ポイント下位に置いているのは、Indexがエージェント型タスクと長期的なタスクを重視しているためであり、そこにこれら2つのリリース間の6か月が表れています。Gemini 3.1 Proは強力な推論モデルです。GPT-6 Solは強力なエージェントです。

レイテンシの項目では、Gemini 3.1 Proが完全に勝利しており、それはわずかな差ではない。33秒という初回トークンは絶対値としては遅い――ボード中央値は3.87秒だ――が、GPT-6 Solの107秒の3分の1にすぎない。人が待つあらゆる用途において、この2つのうち実際に使えるのはGemini 3.1 Proだけだ。GPT-6 Solの107秒という初回トークンは、最も多くパイロットを潰す数字であり、いったん動き出した後のスループットは卓越している点は特筆に値する。104.4トークン毎秒は、Geminiの115.0に意味のある形で後れを取っているわけではない。このモデルは遅くない。始動が遅いのだ。

Gemini 3.1 Proが逃れられていないもの

Gemini 3.1 Proは2月からプレビュー版のままです。プレビューというラベルを6か月間も掲げ続けるのは長く、その間にGoogleは3.5、3.6、3.8のFlashモデルを投入しましたが、3.1 Proを一般提供へと昇格させていません。OrcaRouterではルーティング可能なスラッグは依然としてgemini-3.1-pro-previewであり、さらに別途gemini-3.1-pro-preview-customtoolsというバリアントも併存しています。

それは、ベンチマークとは異なる形で調達にとって重要です。プレビュー エンドポイントは、あなたの足元で変わり、短い予告で非推奨になり、GA モデルとは異なるレート制限を課すことがあります。今日 Gemini 3.1 Pro 上で構築しているなら、あなたはプレビュー上で構築しているのであり、それに応じて移行リスクを織り込むべきです — 特に、Google 自身のより新しい Flash モデルがすでにいくつかの軸でそれを上回っている場合は。

GPT-6 Solにはその問題はないが、別の問題がある。ローンチ時の提供範囲は、発表が示唆していたよりも狭かった。API、ChatGPT Work、そして有料プランのCodexで利用できるが、Enterpriseの管理者が有効化しないと、ユーザーには表示されない。ChatGPT Chatには含まれていない。コンシューマー向けサーフェスを飛ばすフラッグシップは、開発者に向けられたフラッグシップである。

安い方と良い方を一緒に実行する

これは、答えが明らかに「両方」であり、価格設定がそれを裏付ける稀有な比較だ。Gemini 3.1 Proは人間の前に置くモデルだ。最初のトークンが速く、バルクジョブを安くするバッチ料金、公表された推論スコアも高い。GPT-6 Solはキューの後ろに置くモデルだ。起動は遅いが、スループットは優れ、Indexポイントで51ポイント優れ、インタラクティブ作業で置き換えるモデルの20%以内の価格設定だ。

Gemini 3.1 ProはGoogleの定価でOrcaRouter上にあります。パススルーモデルの下では、Googleの価格変更はリセラーが再交渉するのを待つのではなく、同日に当社側で反映されます。本稿執筆時点でGPT-6 Solは当社のカタログにはありません — OpenAI自身のAPIを通じて利用できます — そのため両方をまたぐルートは、Gemini用の1つのキーと、その横に直接のOpenAI統合を意味します。高速なプレビューモデルと低速なフロンティアモデルの間のルーティングは、まさに自動フェイルオーバーが作られたケースです。プレビューエンドポイントが劣化したり非推奨になったりするとルートは移動し、ユーザーからではなくログの1行からそれを知ることになります。

決定規則

人間が待っているとき、作業がバッチ処理可能なとき、または出力が短く収まる場合は、Gemini 3.1 Pro を選んでください。33秒かかる最初のトークンは良くありませんが、GPT-6 Sol のそれより3倍優れており、$1/$6 のバッチレートは、大規模なコーパスを強力な推論モデルに通すための最も安価な方法です。自分がプレビューエンドポイント上にいることを受け入れ、移行に備えて計画してください。

GPT-6 Sol を選ぶのは、作業がエージェント的で、長期的な視野を要し、無人で行われる場合、そしてコンテキストが272Kトークン未満にとどまる場合です。スコアは48対30、出力は約64Kに対して128Kを生成し、90%割引のキャッシュ済みプレフィックス価格設定により、反復的なエージェントループが異常に安く済みます。107秒の初回トークンは、その推論の仕方の特徴であり、バグではありません。それが問題になるのは、誰かの前に出すときだけです。

価格で選んではいけない。この2つは、ショートコンテキストのワークロードでは互いに9%以内、ロングコンテキストのワークロードでは10%以内の差しかない。1000万トークンの書籍における月9ドルの差は、どちらのモデルを選ぶ理由にはならないが、Indexの51ポイント差は理由になる。