GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol

ポジ 7 ／ ネガ 10 ／ 中立 5

ポジ 11 ／ ネガ 9 ／ 中立 3

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。

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。

• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → ARC Prize：OpenAI's GPT-6 Astra on ARC-AGI-3（Standard 62.7% / Provider Adapter 99.9%）

• → 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）
• → 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）
• → 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）
• → OpenAI Developers：Changelog（2026-09-29 に gpt-6.1-sol を公開）
• → OpenAI Developers：Deprecations（GPT-6 Sol の終了告知なし・2026-09-30 確認）
• → 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）
• → 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）