GPT-6 Solとは？性能と特徴、価格を解説

GPT-6 Solは、OpenAIが2026年9月22日に公開したGPT-6の3つのモデルのうち、中位のモデルです。OpenAIは、複雑なコーディングとエージェント型の作業に向くとしています。

エージェント型の作業とは、AIが自分で道具を使い、調べる・書く・確かめるといった手順を続けて進める作業です。GPT-6には能力と価格の違う3つのモデルがあり、作業に合わせて選び分けられます。

トークンは、AIが読み書きする文章の量を数える単位です。3つのモデルの役割と単価は、次のとおりです。

システムカードは、OpenAIが安全性の評価をまとめた公式文書です。この文書は、SolをAstraに代わる、高性能で価格の低い選択肢と位置づけています。

ChatGPTのモデル案内は、日々の仕事や複雑なコーディングにSolを、決まった繰り返しの作業にLunaを勧めています。AWSも、複雑な作業やソフトウェア開発を毎日こなすモデルとしてSolを紹介しています。

ChatGPTでは、Plus以上のプランなら、仕事を任せるWorkとコーディング用のCodexでSolを使えます。FreeとGoのプランで使えるのはLunaです。SolはAstraの5分の1の単価で、日々の開発と仕事を受け持つモデルです。

APIの単価は前の世代の半額になり、ChatGPTの定額プランでは同じ利用枠で送れるメッセージの目安が増えました。第三者の測定では、推論の強さを最大にしたもの同士で比べると、総合的な賢さはほぼ同じで、1つの課題の費用は約半分でした。

GPT-5.6 Solは、1つ前のGPT-5.6世代の主力モデルです。次の2つの図の第三者の値は、評価会社Artificial Analysisの測定です。同社は、複数の試験をまとめた独自の総合指数（値が大きいほど賢い）で多くのモデルを測っています。前の世代から変わった主な数字は、次のとおりです。

前の世代の入力4ドル・出力20ドルは、OpenAIが少なくとも2026年11月21日まで続けるとしている割引価格です。半額は、この割引価格と比べた値です。

性能と回答の変化は、次のとおりです。

AWSの告知によると、OpenAIの社内の事実性評価で、GPT-6 Solの誤りは前の世代の約半分です。システムカードも、Solは利用者が指摘した誤りを繰り返しにくいとしています。

Artificial Analysisの知識問題の測定では、回答した割合が99%から83%に下がりました。正答率は、59%から54%になりました。

同社は、分からない問いに答えを控えることが増えたため、誤った答えの数は減ったと説明しています。

OpenAIは発表で、専門用語や細かすぎる説明を減らし、回答を全体に少し短くしたとしています。GPT-6 Solは、総合指数をほぼ保ったまま、APIの単価が半分になりました。

GPT-6 Solは、一度に105万トークンの文脈を扱え、1回の回答で最大12万8千トークンを書けます。推論の強さは複数の段階から選べ、OpenAIはmediumから試すよう勧めています。

文脈の長さは、1回のやり取りで扱える入力と出力の合計の上限です。推論の強さは、答える前にどれだけ考えるかの設定です。GPT-6の3つのモデルの基本仕様は、次のとおりです。

読ませられる資料の量は3つとも同じなので、モデルは性能と単価で選び分けます。

APIとCodex CLIの既定はmediumです。ChatGPTのアプリで最初に選ばれているのは、SolのLightです。

OpenAIのモデル案内は、SolをMediumで使い始め、深い計画や分析が要る作業だけ強さを上げるよう勧めています。

そのため、ChatGPTのアプリではMediumに切り替えて試します。詳しい設定を開くと、Light・Medium・High・Extra High・Max・Ultraの6段階から選べます。LightはCodexのCLIではLowと表示されます。

Maxは1つの作業に長く考えさせる段階、Ultraは作業を分けて複数のエージェントで並行して進める段階です。OpenAIは、多くの作業にはMaxもUltraも要らないとしています。

推論の強さを上げるほど難しい問題を解けるようになる一方、考える時間と費用が増えます。Artificial Analysisが推論の強さごとに測った総合指数と費用は、次のとおりです。

「前の世代と同じ水準」は推論をmaxにしたときの値（総合指数48）で、既定のmediumでは40です。

推論を切るnoneは、APIだけで選べる設定です。この測定では、答えが出始めるまでが約1秒と短い一方、総合指数はlowより低く、費用はlowより高くなりました。

noneは、すぐに返事が要る短いやり取りに合う設定です。費用を抑えたい大量の処理には、この測定で費用が低く出たlowか、単価の低いGPT-6 Lunaが合います。

OpenAIの発表では、業務の自動化や長い実務の試験で、SolはClaude Opus 5などを低い費用で上回りました。第三者が主要8モデルを同じ条件で測ると、Solの総合指数は5番目です。1つの課題の費用は、8つの中で最も低くなりました。

ここで紹介する試験はベンチマークと呼ばれ、決まった課題をAIに解かせて点を比べるものです。OpenAIが発表で示したGPT-6 Solの結果は、次のとおりです。

比べた相手にClaude Opus 5.5は入っていません。Opus 5.5と比べた値は、第三者の測定にあります。

OpenAIは、同じくらいの価格の他社モデルより賢いとしています。業務の自動化の試験では、Solは推論の強さを下げたGPT-6 Astraも上回りました。

一方、OpenAIのシステムカードによると、医療の質問に答える評価の一部では、回答が平均で約45%短くなりました。採点で見る項目を拾いきれず、点が下がっています。

第三者のArtificial Analysisは、主要8モデルを同じ課題で測っています。対象はOpenAI・Anthropic・xAIのモデルで、推論の強さは各モデルで測った最も高い段階です。Grok 4.7はxhigh、Grok 4.6はhighです。

総合指数でSolより上の4モデルは、1つの課題の費用がSolの約3〜7倍です。

Claude Opus 5.5は、費用以外の各項目でSolを上回り、1つの課題の費用はSolの約5.6倍でした。

表のAutomationBench-AAは、Artificial Analysisが独自に実施した版です。課題と採点の方法が違うため、OpenAIが示した値とは一致しません。

GDPval-AAは、44の職業の成果物を比べる試験です。Artificial Analysisによると、この試験でSolの点は前の世代より約100下がりました。この試験の点はElo（モデル同士を対戦形式で比べて付ける相対的な点数）です。一般的な計算では、100の差は点の高い側が約64%の確率で勝つ差にあたります。

同社は、点が下がった主な理由を2つ挙げています。成果物の体裁や見せ方が劣るようになったことと、採点で求める項目が抜けた成果物が増えたことです。長い知識作業を測る同社の別の試験（AA-Briefcase）では、Solは前の世代と同じ水準でした。

根拠や計算を省けない成果物を任せる前に、同じ依頼で前の世代と結果を並べ、求める項目が抜けていないかを確かめます。

ChatGPTのPlus以上の定額プランでは、月額料金のまま、プランの利用枠の上限まで使えます。OpenAIのAPIでは使った量に応じて払い、標準単価は100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルです。

ChatGPTのアカウントでサインインしてWorkやCodexを使う場合は、プランの月額料金のまま使えます。APIキーでCodexを使う場合は、使った量に応じて支払います。OpenAIのAPI・Amazon Bedrock・Microsoft Foundryも同じです。

ChatGPTでは、WorkとCodexが同じ利用枠を共有し、その減り方はモデル、推論の強さ、依頼の大きさで変わります。OpenAIの料金の案内は、5時間あたりに送れるメッセージの目安をモデルごとに示しています。

少ない場合の目安は、Plusで15回（前の世代は10回）、Pro 5xで70回（同50回）です。Businessの標準の利用枠は、Plusと同じ15〜150回です。同じPlusで、GPT-6 Astraは5〜45回、GPT-6 Lunaは350〜3,000回が目安です。

回数は、パソコン上で動かす作業の目安です。Codexのクラウド実行はGPT-5.6 Solで動き、利用枠を多く消費することがあります。5時間の枠とは別に、週ごとの上限がかかる場合もあります。

PlusとProで利用枠を使い切ったときは、クレジットを買い足して続けられます。その場合にGPT-6 Solが消費するクレジットは前の世代の半分で、Fast modeでは標準の2.5倍を消費します。

APIのFast modeは標準の2倍の単価で、ChatGPTのクレジットの倍率とは違います。

APIの費用は、入力トークン数×入力単価と、出力トークン数×出力単価の合計が目安です。キャッシュ入力とは、前に送った同じ入力を読み直す分のことで、通常の入力より安い単価がかかります。GPT-6の3つのモデルのAPI単価は、次のとおりです。

たとえば、入力10万トークン・出力1万トークンの依頼を考えます。標準単価なら入力0.20ドル・出力0.10ドルで、合わせて0.30ドルです。同じ資料を何度も読ませる作業ではキャッシュ入力が効きますが、最初にキャッシュへ書き込む分は通常の入力より高くなります。

単価は、一度に読ませる入力の長さや、急ぐかどうかでも変わります。GPT-6 SolのAPI単価が変わる条件は、次のとおりです。

単価が半分でも、1つの作業で使うトークンが増えれば、費用の差は縮みます。Artificial Analysisの測定では、Solが1つの課題で使う出力トークンは前の世代よりやや多くなりました。それでも、費用は約半分でした。

Microsoftも、トークンの単価だけでなく、作業あたりの費用で比べるよう勧めています。GPT-6 Solは、定額プランなら同じ月額で使える量が増え、APIなら1つの作業の費用が約半分になります。

GPT-6 Solは、ChatGPTのWorkとCodex、OpenAIのAPIで使えます。Amazon Bedrock・Microsoft Foundry・GitHub Copilotでも利用できます。ChatGPTの普段の会話に使うChatでは選べません。

ChatGPTには、普段の会話に使うChatのほかに、仕事を任せるWorkと、コーディング用のCodexがあります。Solは、デスクトップアプリのWorkとCodex、ブラウザのWork、CodexのCLIとIDE拡張で使えます。入口ごとに使える範囲は、次のとおりです。

GitHubは、GPT-6 Solを、対話やエージェント型のコーディングに向いたバランスのよいモデルと紹介しています。GitHub Copilotでは、モデルの選択肢からSolを選べます。VS Code・Visual Studio・JetBrains・Xcode・Copilot CLIなどで使えます。

Microsoft Foundryでは、世界28のリージョンと、処理を米国やEUに限るデータゾーンでSolを使えます。

OpenAIのAPIでは、データの保存先には日本を選べますが、処理の場所には日本を選べません。これは公式資料に明記されています。Microsoft Foundryでも、処理の場所を限るデータゾーンに日本はありません。

保存先を日本にするには、2つの設定のどちらかが必要です。不正利用の監視用にデータを残す扱いを変える設定（MAM）か、データを残さない設定（ZDR）です。

処理の場所の要件も含めて導入の経路を確かめたい場合は、ビジョン・コンサルティングの無料相談をご利用ください。

私は、利用枠がほとんど減らなくなった点でコスパの良さを感じました。一方で、UIやデザインの作成と、長い時間がかかる難しい作業は苦手な印象です。公開から数日の利用者の反応も、利用枠の持ちを評価する声と、回答の浅さや手戻りへの不満に分かれています。

私は、ChatGPTの定額プランでGPT-5.6 Solを使っていたころと比べて、性能の違いはあまり感じていません。大きく変わったのは利用枠の減り方です。

GPT-5.6 Solのころは、週ごとの利用枠が1〜2日でなくなる感覚でしたが、GPT-6 Solでは利用枠がほとんど減らなくなりました。コスパはかなり良いと感じています。

一方で、UIやデザインの作成や、長い時間がかかる難しい作業は苦手だと感じます。こうした作業では、GPT-6 AstraやClaude Opus 5.5を使いたくなります。第三者の測定でも、Solは成果物を比べる2つの試験と端末での複雑な開発作業で、AstraやOpus 5.5より低い点でした。

開発に使う人と、ChatGPTを仕事に使う人の声を、公開から数日の間に集めて論点ごとにまとめると、次のとおりです。

良い声には、長い時間コーディングに使っても利用枠が大きく残るという評価がありました。普段はSol、難しい作業だけAstra、単純な作業はLunaという使い分けも見られます。

速さの評価が割れる一因は、1秒あたりに書き出す量と、考える時間や確認を含めて答えが出るまでの時間が別物であることです。推論を強くすると、考える時間の分だけ待ち時間は延びます。

企業では、Devinを提供するCognitionが、Solは前の世代と同じ水準の結果をより低い費用で出したとしています。

GPT-6 Solが向くのは、日常の開発や業務の自動化を安く回すときと、ChatGPTで日々の仕事を進めるときです。Solで足りない難しい作業はAstra、大量の定型処理はLunaを選びます。根拠や計算を省けない成果物は、前の世代と並べて確かめます。

作業ごとの選び方は、次のとおりです。

推論の強さを上げると、従量課金では費用が増え、定額プランでは利用枠が早く減ります。性能が足りない作業だけ強さを上げ、請求額や残りの利用枠を見ながら作業ごとに決めます。

前の世代と比べるときは、今使っている推論の強さと同じ強さで並べます。回答の短さが気になる作業では、必要な根拠や計算、長さを依頼に書き、前の世代の結果と比べます。

GPT-5.6 Solより古いGPT-5.5は、2026年10月14日にChatGPTとCodexでの提供を終えます。Plus以上のプランでは、代わりにSolを選ぶよう案内されています。APIのGPT-5.5は引き続き使えます。

ChatGPTでは、GPT-6の展開中も、GPT-5.6 Solなどの前の世代のモデルを選べます。

GPT-5.6 Solをいつまで使えるかは発表されていないため、比べるなら早めに始めます。試す作業は、今のモデルで費用に不満がある実装や業務の自動化から1つ選ぶと、違いが見やすくなります。

本文と図表の根拠にした資料です（2026年9月26日時点）。仕様・料金・提供条件はOpenAIと提供各社の公式資料、性能はOpenAIの発表と、Artificial Analysisなど第三者の公開結果を参照しました。利用者の評判は、公開直後に使った人の声を論点ごとにまとめました。

1. OpenAI｜GPT-6 Astraのシステムカード（SolとLunaの付録） — Solの位置づけ、利用者が指摘した誤りを繰り返しにくいという評価、医療の質問での回答の短さの根拠。
2. OpenAI｜GPT-6 Solのモデル仕様 — 文脈の長さ、最大出力、推論の強さ、単価と料金が変わる条件の根拠。
3. OpenAI｜APIの料金表 — Sol・Astra・Lunaの単価と、Amazon Bedrockでの請求の根拠。
4. OpenAI｜GPT-6への移行ガイド — モデルを推論・速さ・費用で選ぶ考え方と、Astraが推論を切るnoneに対応しないことの根拠。
5. OpenAI｜GPT-6 Astraのモデル仕様 — Solと並べた基本スペックの根拠。
6. OpenAI｜GPT-6 Lunaのモデル仕様 — 用途と基本スペックの根拠。
7. OpenAI｜GPT-5.6 Solのモデル仕様 — 単価と割引価格の期限の根拠。
8. OpenAI｜ChatGPTのモデル案内 — WorkとCodexで使える範囲、推論の強さの段階と選び方、Solに向く作業、GPT-5.5の提供終了の根拠。
9. OpenAI｜ChatGPT WorkとCodexの料金と利用枠 — ChatGPTのプランの月額料金、WorkとCodexで送れるメッセージの目安、APIキーで使うときの課金、クレジットの単価の根拠。
10. OpenAI｜APIのデータの扱いと地域 — 日本などの地域で、データの保存と処理の場所を選べるかの根拠。
11. AWS｜Amazon BedrockでのGPT-6 SolとLunaの提供開始 — Amazon Bedrockでの提供と、事実の誤りが約半分という説明の根拠。
12. Microsoft｜Microsoft FoundryでのGPT-6の提供開始 — 使える地域と料金、作業あたりの費用で比べる考え方の根拠。
13. GitHub｜GitHub CopilotでのGPT-6 SolとLunaの提供開始 — 使えるプランと課金の根拠。
14. OpenAI｜GPT-6 SolとLunaの発表 — 業務の自動化などの試験の結果と、伝え方の見直しの根拠。
15. Artificial Analysis｜GPT-6 SolとLunaの測定記事 — 前の世代との比較、答えを控えた割合と正答率、職業別の成果物の評価の根拠。
16. Artificial Analysis｜GPT-6 Solの推論の強さ別の測定 — 推論の強さごとの総合指数と費用、答えが出始めるまでの時間の根拠。
17. Artificial Analysis｜GPT-6 SolとClaude Opus 5.5の比較 — 同じ条件で測ったGPT-6 SolとOpus 5.5の総合指数・評価ごとの成績・1つの課題の費用の根拠。
18. Artificial Analysis｜GPT-6 AstraとClaude Opus 5の比較 — 同じ条件で測ったGPT-6 AstraとOpus 5の総合指数・評価ごとの成績・1つの課題の費用の根拠。
19. Artificial Analysis｜Grok 4.7とClaude Fable 5.1の比較 — 同じ条件で測ったGrok 4.7とFable 5.1の総合指数・評価ごとの成績・1つの課題の費用の根拠。
20. Artificial Analysis｜GPT-5.6 SolとGrok 4.6の比較 — 同じ条件で測ったGPT-5.6 SolとGrok 4.6の総合指数・評価ごとの成績・1つの課題の費用の根拠。
21. Cognition｜DevinでのGPT-6 SolとLunaの提供 — 企業による評価の根拠。