--- title: "GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合性能は拮抗（AA Index 53 対 52）。用途と料金で選ぶのが正解。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/ --- VS COMPARISON # GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol OpenAI ## GPT-6 Astra GPT-6 Astra ／ 2026-09-03 「パソコン操作とサイバーは一段上だけど、お値段は同じ GPT-6 の Sol の5倍だよ」 VS OpenAI ## GPT-6.1 Sol GPT-6.1 Sol ／ 2026-09-29 「Sol が1週間で 6.1 に。お値段そのままで賢さが上がって、キャッシュは半額だよ」 編集部の総合判定 総合性能は拮抗（AA Index 53 対 52）。用途と料金で選ぶのが正解 ベンチ勝ち：GPT-6 Astra 0 / GPT-6.1 Sol 0 料金で安い項目：GPT-6 Astra 0 / GPT-6.1 Sol 2 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計） 同じシリーズの別グレードで比べる [GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Luna →](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-vs-chatgpt-luna/)[GPT-6.1 Sol vs GPT-5.6 Terra →](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-vs-chatgpt-terra/) WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は GPT-6 Astra - ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人 - ✓ 「音声・画像・ファイル対応がスムーズ」を重視する人 ### こんな人は GPT-6.1 Sol - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$2/出力$10） - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 68 対 55） SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | | --- | --- | --- | | バージョン | GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | | 公開日 | 2026-09-03 | 2026-09-29 | | コンテキスト長 | 922K | 922K | | 入力料金 $/1M | $10 | $2 安い | | 出力料金 $/1M | $50 | $10 安い | | 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり | | マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり | | [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 55 | 68 勝ち | BENCHMARKS ## ベンチマーク差分 バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。 総合知能（AA Intelligence Index） GPT-6 Astra 53 GPT-6.1 Sol 52 専門知識（GPQA） GPT-6 Astra 96% GPT-6.1 Sol — ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験） ※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。 X VOICE ## Xの評判はどう？ ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-05 〜 2026-10-12）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。 ### GPT-6 Astra X評判スコア 41 ／100（n=22） ポジ 7 ／ ネガ 10 ／ 中立 5 👍 凄い・圧巻の理解力 👍 洗練された出力 👎 センス・指示追従の悪さ 👎 燃費・利用制限の悪さ ### GPT-6.1 Sol X評判スコア 55 ／100（n=23） ポジ 11 ／ ネガ 9 ／ 中立 3 👍 ロープレが最高 👍 短編作成が良い 👎 他モデルより劣る 👎 惜しい挙動 ※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。 EDITOR'S NOTE ## 編集部メモ 数値の背景と、いまの提供状況・注意点 ### GPT-6 Astra 2026-09-03（米国時間）公開の OpenAI 最上位モデル（API は gpt-6-astra）。 「Astra」は 2026-08-01 に数学の未解決問題を10問解いた成果として存在が明かされたモデルで、そこに GPT-6 という世代番号が付いて公開された。 提供は段階的で、まず Daybreak プログラムで承認された組織（2026-09-03 時点で2,000の組織・ワークスペース）に届き、数日中に ChatGPT の Plus・Pro・Business・Enterprise へ広げると案内された（Enterprise は既定で無効、管理者が有効化）。API のほか Amazon Bedrock・Microsoft Azure でも提供。 料金は入力 $10 / 出力 $50 で、前世代の GPT-5.6 Sol（$4/$20）の2.5倍。キャッシュ入力は $1、キャッシュ書き込みは $12.50（未キャッシュ入力の1.25倍）。まとめて投げる Batch と Flex は標準の半額、低遅延の Fast モードは2倍の $20/$100（最大2.5倍高速）。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍で計算される。 本表の「一度に読める量」922,000 は、OpenAI 公式表記のコンテキストウィンドウ 1,050,000 トークンから1回の出力上限 128,000 トークンを引いた値（GPT-5.6 Sol と同じ数え方）。知識のカットオフは 2026-04-30。入力はテキストと画像、出力はテキスト。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 53（v4.3.2／max 設定・2026-09-23 確認）で、Claude Fable 5.1 と同じ 53。AA 全体の順位は168モデル中6位で、本表では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（max 設定で 58）が上にいる。2026-09-08 の v4.3 では小数まで見て Fable 5.1 の 53.4 に対して Astra は 52.8、順位は130モデル中1位対3位だった（公開時の v4.1.1 では Astra 61・Fable 5.1 66 と差があり、指標の版上げで縮んだ）。Meta の Muse Spark 1.3 は同じ v4.3.2・max 設定で 48 なので、本表では Astra が上に出る（Muse Spark 1.3 の max reasoning は Meta AI Research のブログが公開初日から利用可能と明記しており、2026-09-05 に原文で再確認した）。同社の Coding Agent Index は、公開時の記事では Codex ハーネスで 67 と、Claude Fable 5.1（Claude Code ハーネス）の 70 に次ぐ位置だった（この指標もその後採点し直されているので、最新の値は AA のページで確認してほしい）。 一方、OpenAI 自身が公表した数値ではパソコン操作とサイバーの伸びが大きい。OSWorld 2.0 は 72.6%（GPT-5.6 Sol は 65.7%）で所要時間は約75分→約40分、ScreenSpot-Pro 92.7%、BrowseComp 91.5%、Agents' Last Exam 59.3%、Terminal-Bench 4.0 57.9%、DeepSWE v1.1 74.1%、FrontierCode 1.1 Extended 64.5%、FrontierMath Tier 4 v2 97.6%、GPQA Diamond 96.0%、ExploitBench 100%（同 78.5%）、SRE-Bench 88.0%（4回以内で 99.2%）、SEC-Bench Pro 85.4%。許可された範囲を超える行動は 0%（同 48.2%）。 本表の GPQA 欄には OpenAI 自身の公表値 96.0% を入れている（本表の GPQA・HLE 欄は各社の公表値を載せる欄で、Anthropic 行の HLE がツールなし条件の公表値であるのと同じ扱い）。第三者機関 Artificial Analysis の独自実測は 96.1%（max 設定・2026-09-04 確認）で、公表値とほぼ一致している。 HLE（Humanity's Last Exam）は OpenAI が Astra について公表していないため「—」のまま。AA の独自実測は 54.7%（max 設定・2026-09-04 確認）だが、本表の HLE 欄に並ぶ他行はベンダー公表値なので、測り方をそろえるため欄には入れず、ここに記録だけしておく。 なお ARC-AGI-3 の 99.9% という数字が広く報じられているが、ARC Prize の計測では各社を同条件でそろえる Standard ハーネスだと 62.7%（費用 $26,098）で、99.9%（同 $19,285）は OpenAI 独自の Provider Adapter ハーネス（考えている途中の状態をリクエストをまたいで保持できる）を使ったときの値。 サイバーセキュリティ分野で OpenAI の Preparedness Framework の最上位「Critical」に分類された初めての自社モデルで、この分類を維持したまま公開された（GPT-5.6 Sol までは一段下の「High」）。評価中に未知のゼロデイ脆弱性を2件発見し、開発元に報告している。 ### GPT-6.1 Sol 2026-09-29（米国時間）公開の OpenAI のモデル（API は gpt-6.1-sol）。 1週間前の9月22日に出た GPT-6 Sol のアップグレード版で、GPT-6 世代の中位を担う。最上位は引き続き9月3日の GPT-6 Astra、軽量版は GPT-6 Luna のまま（2026-09-30 時点）。 OpenAI の位置づけは「Astra に近い性能を、より安い料金で出すモデル」で、複雑なコーディング・パソコン操作・専門業務向け。OpenAI 自身も、総合力では GPT-6 Astra が最上位だと明記している。 料金は入力 $2／出力 $10 で GPT-6 Sol と同じ（GPT-6 Astra の5分の1）。変わったのはキャッシュ済み入力で、$0.20 から $0.10 に半減した（通常の入力の95%引き）。キャッシュ書き込みは $2.50。入力が27万2千トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍（$4／$15）で計算される。まとめて投げる Batch と Flex は半額、優先処理の Fast モードは2倍。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 52（v4.3.2・max 設定／2026-10-01 確認）で、同社モデルページでは223モデル中11位。前の GPT-6 Sol（同じ max 設定で 48）より4点高い。出力速度は毎秒64.2トークン（同社実測・2026-10-01）で、GPT-6 Sol の実測値（毎秒104.4トークン・9月23日確認）より遅い。 OpenAI の公表では、コード修正の DeepSWE v1.1 で GPT-6 Astra と同等の成績を約5分の1の費用で出し、GPT-6 Sol の最高スコアを6.4ポイント上回った。パソコン操作の OSWorld 2.0（オフライン版）では max 設定で GPT-6 Sol を7ポイント上回り、Astra との差は2.1ポイント。難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は、xhigh 設定で GPT-6 Sol の 4.5% から 4.1% に下がった（Astra は 4.0%。OpenAI 自身が「ふだんの使い方を代表するものではない」と注記）。 本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE の各欄は、OpenAI が GPT-6.1 Sol の値を公表していないため「—」（前の世代の値は流用しません）。 GPT-6 Sol との違いとして、思考量の設定から none と minimal が無くなり（low〜max の5段階）、Chat Completions ではツール呼び出しが使えない（Responses API を使う）。Responses API ではサブエージェントに仕事を振る Multi-agent がベータで使える。 ChatGPT では通常のチャットにはまだ入っていない（2026-10-07 からチャットに入ったのは GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の10月版で、GPT-6.1 Sol ではない。2026-10-09 確認）。使えるのは Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu の ChatGPT Work（ChatGPT の中のエージェント機能で、プラン名ではない）と Codex。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework で、サイバーが最上位の「Critical」、生物化学が「High」。GPT-6 Sol（どちらも High）より一段厳しい扱いで、GPT-6 Astra と同じ安全対策を適用している。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値（GPT-6 Astra と同じ数え方）。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年4月30日まで（GPT-6 Sol は4月20日まで）。 前の GPT-6 Sol（2026-09-22 公開・AA 48）は、API のモデルページと料金表に同じ料金のまま残っており、終了日の告知はない（2026-09-30 に OpenAI の deprecations ページで確認）。ただしキャッシュ済み入力は $0.20 のままなので、同じ料金なら GPT-6.1 Sol のほうが安い。その前の GPT-5.6 Sol（2026-07-09 公開）も、$4／$20 の期間限定価格（少なくとも2026-11-21まで）のまま提供が続いている。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### GPT-6 Astra AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。 ◎ 強み - ◎ 総合力が高くてなんでもこなす - ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ - ◎ アプリ・拡張機能が豊富 △ 注意点 - △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック - △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない（使えるのは Work・Codex・API） - △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている（2026-10-09 確認） 公式サイト → ### GPT-6.1 Sol AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。 ◎ 強み - ◎ 総合力が高くてなんでもこなす - ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ - ◎ アプリ・拡張機能が豊富 △ 注意点 - △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック - △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない（使えるのは Work・Codex・API） - △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている（2026-10-09 確認） 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ GPT-6 Astra か GPT-6.1 Sol を取り上げてるタスク 9件 [メール・チャットの返信を書く GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する GPT-6 Astra（一押し） GPT-6.1 Sol（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#excel-analysis)[ウェブを横断して調べる GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[ブログ記事・レポートを書く GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[プレゼン資料・スライドを作る GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する GPT-6 Astra（一押し） GPT-6.1 Sol（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat)[営業メール・マーケコピーを作る GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#email-marketing)[文章を校正・推敲する GPT-6 Astra GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#proofread) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース GPT-6 Astra - [→ OpenAI Developers：GPT-6 Astra Model（コンテキスト1,050,000・出力上限128,000・知識カットオフ 2026-04-30・$10/$50・キャッシュ $1/$12.50）](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra) - [→ OpenAI 公式：GPT-6 Astra: A new generation of intelligence（2026-09-03。ページ本文は JavaScript 必須で機械取得できない）](https://openai.com/index/gpt-6-astra/) - [→ ITmedia NEWS：OpenAI、「GPT-6 Astra」を一部組織向けに公開 サイバー能力が初の「Critical」に（2026-09-04）](https://www.itmedia.co.jp/news/article/2609/04/2000001153/) - [→ 窓の杜（Impress）：OpenAI、次世代モデル「GPT-6 Astra」を発表（2026-09-04。API 料金とベンチマーク）](https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/2138156.html) - [→ the decoder：GPT-6 Astra is the first model making OpenAI willing to declare the AGI era（2026-09-03。公式ベンチ一覧）](https://the-decoder.com/gpt-6-astra-is-the-first-model-making-openai-willing-to-declare-the-agi-era/) - [→ Artificial Analysis：Benchmarking GPT-6 Astra（2026-09-08 確認時は Intelligence Index v4.3 で 53・130モデル中3位。v4.2 では 55、公開時の v4.1.1 では 61・Coding Agent Index 67）](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra) - [→ Artificial Analysis：GPT-6 Astra（max）のモデルページ（Intelligence Index v4.3.2 で 53・168モデル中6位・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-astra) - [→ ARC Prize：OpenAI's GPT-6 Astra on ARC-AGI-3（Standard 62.7% / Provider Adapter 99.9%）](https://arcprize.org/blog/astra) GPT-6.1 Sol - [→ OpenAI 公式：GPT-6.1 Sol のご紹介（2026-09-29。ページ本文は JavaScript 必須で機械取得できない）](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/) - [→ OpenAI Developers：GPT-6.1 Sol Model（コンテキスト1,050,000・出力上限128,000・知識 2026-04-30・$2/$10・キャッシュ $0.10）](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol) - [→ OpenAI Developers：Pricing（27万2千トークン超の割増・Batch/Flex/Fast・GPT-6 Sol も掲載継続）](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) - [→ OpenAI Developers：Changelog（2026-09-29 に gpt-6.1-sol を公開）](https://developers.openai.com/api/docs/changelog) - [→ OpenAI Developers：Deprecations（GPT-6 Sol の終了告知なし・2026-09-30 確認）](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations) - [→ OpenAI Deployment Safety Hub：Addendum to GPT-6 Astra System Card: GPT-6.1 Sol（サイバー Critical・生物化学 High）](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-1-sol) - [→ Artificial Analysis：GPT-6.1 Sol（Intelligence Index v4.3.2 で 52・223モデル中11位・max 設定・64.2 tok/s・2026-10-01 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-1-sol) FAQ ## よくある質問 Q. GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol、結局どっちがいい？ A. AA Intelligence Index は GPT-6 Astra 53、GPT-6.1 Sol 52 とほぼ同水準で、総合性能は拮抗しています。用途・料金・使い勝手で選ぶのが正解です。 Q. GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は GPT-6 Astra が $10／1M、GPT-6.1 Sol が $2／1M。出力料金は GPT-6 Astra が $50／1M、GPT-6.1 Sol が $10／1M です。入力・出力とも GPT-6.1 Sol の方が安く、コスト重視なら GPT-6.1 Sol が有利です。 Q. GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol、ベンチマークで強いのはどっち？ A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（GPT-6 Astra 53／GPT-6.1 Sol 52）を軸に判断するのがおすすめです。その AA Intelligence Index でも明確な差は付いていないため、性能は同水準と見て、料金や使い勝手で選ぶのがおすすめです。 Q. GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol、コスパがいいのはどっち？ A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は GPT-6 Astra が 55、GPT-6.1 Sol が 68。「安くて賢い」バランスでは GPT-6.1 Sol が有利です。 Q. GPT-6 Astra と GPT-6.1 Sol、初心者にはどっちがおすすめ？ A. 初心者へのおすすめ度は GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol とも同程度（5／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。 RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [Codex の料金はいくら？無料で使える範囲と Plus・Pro・API キーの違い 2026-10-12](https://ai-garage.jp/news/codex-pricing-plans/)[ChatGPT が音声ファイルの文字起こしに対応！mp3・m4a で512MBまで 2026-10-10](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-audio-upload-transcription/)[ChatGPTの文章に透かし、日本は対象外｜EUだけで開始、25%書き換えで検出17% 2026-10-06](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-text-watermark-eu/)[GPT-6のAstra・Sol・Luna、どれを使う？公式の使い分けと最大100倍の料金差 2026-10-03](https://ai-garage.jp/news/gpt-6-astra-sol-luna-how-to-choose/) ### 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[AIブラウザ／Computer Use — 「PCを触るAI」の普及期 Dia・Comet などの AI ブラウザがブラウザのUIを作り変え、ChatGPT agent や Claude の Computer Use はAIにPCを触らせる。](https://ai-garage.jp/topics/ai-browser-era/)[推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [Kimi K3 vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-fable-5/)[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/)[Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4.1-Flash](https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-deepseek/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)