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VS COMPARISON

GPT-6 Astra vs Claude Haiku 5.5

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は GPT-6 Astra 53 対 Claude Haiku 5.5 43。現時点では GPT-6 Astra が明確に優位

ベンチ勝ち:GPT-6 Astra 1 / Claude Haiku 5.5 0 料金で安い項目:GPT-6 Astra 0 / Claude Haiku 5.5 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は GPT-6 Astra

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人

こんな人は Claude Haiku 5.5

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.1/出力$0.5)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 84 対 55)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)

SPECS

仕様の比較

項目 GPT-6 Astra Claude Haiku 5.5
バージョン GPT-6 Astra Haiku 5.5
公開日 2026-09-03 2026-10-07
コンテキスト長 922K 1000K 勝ち
入力料金 $/1M $10 $0.1 安い
出力料金 $/1M $50 $0.5 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 独自指標 55 84 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 勝ち
Claude Haiku 5.5
43

専門知識(GPQA)

GPT-6 Astra
96%
Claude Haiku 5.5
—

最難関試験(HLE)

GPT-6 Astra
—
Claude Haiku 5.5
45.9%

※ AA 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(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(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

GPT-6 Astra

X評判スコア 76 /100(n=21)

ポジ 13 / ネガ 4 / 中立 4

👍 動画編集の高速・高品質

👍 詳細分析・診断が優秀

👎 主張が弱く分かりにくい

👎 人間味を失う傾向

Claude Haiku 5.5

X評判スコア 95 /100(n=24)

ポジ 18 / ネガ 1 / 中立 5

👍 コストが大幅に安い

👍 定型・軽い作業に強い

👎 複雑タスクで精度低下

👎 記憶保持の弱さ

※ 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。

Claude Haiku 5.5

2026-10-07(米国時間)公開の Anthropic の軽量・低価格モデル(API は claude-haiku-5-5)。9月22日の Opus 5.5、9月28日の Sonnet 5.5 に続く「Claude 5.5 ファミリー」の3本目で、これで Opus・Sonnet・Haiku の3つが 5.5 にそろった。同日から Claude API・Amazon Bedrock・Google Cloud・Microsoft Foundry と Claude アプリで使える。料金はプロンプトの長さで2段階になり、10万トークン以下のリクエストは入力$0.10/出力$0.50、10万トークンを超えるリクエストは入力$0.50/出力$2.50(キャッシュ読み込みは$0.01、超過時$0.05)。本表の $0.10/$0.50 は10万トークン以下の単価。Claude の 4.6 以降のモデルは100万トークンまで同じ単価なので、長さで単価が変わるのは Haiku 5.5 だけ。前の Haiku 4.5($1/$5)から単価は1割になり、Anthropic は「Haiku 4.5 へのリクエストの9割が10万トークン以下だったので、平均で約75%安く動かせる」と説明している(同社の試算。新しい数え方で同じ文章が約30%多いトークンになる分も含めた値)。入力3:出力1の平均額 $0.20 は GPT-6 Luna と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、GPT-6 Luna は27万2千トークンまで同じ単価なので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 43(v4.3.2・max 設定/2026-10-09 確認)で、同じ平均額の GPT-6 Luna(38)を5点上回る。設定を下げると xhigh 41、high 38、medium 34、low 29。公式の値(システムカード Table 8.1.A、max 設定・5回平均)は、Humanity's Last Exam がツールなし 45.9%(Haiku 4.5 は 10.2%)・ツールあり 57.4%、より難しいコード修正の SWE-bench Pro が 64.8%(Sonnet 5.5 は 81.3%)、SWE-bench Multilingual が 83.7%(Haiku 4.5 は 67.4%)、パソコン操作の OSWorld 2.1(インターネットにつながない82課題)が 72.4%(Haiku 4.5 は 15.7%、GPT-6 Luna は 48.9%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1620(GPT-6 Luna は 1437)。発表ページでは、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 39.2%(Haiku 4.5 は 0.0%、GPT-6 Luna は 16.4%)。SWE-bench Verified・GPQA・MMLU・AIME は公表されていないため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。入力はテキストと画像。考える量(effort)の既定は medium で、考える機能(adaptive thinking)は既定でオン。Haiku 4.5 向けのコードはそのままでは動かないことがある(考える量をトークン数で指定する budget_tokens や、既定以外の temperature・top_p・top_k の指定がエラーになる)。前の Haiku 4.5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったが引き続き使え、終了の予告はまだ出ていない(2026-10-09 確認)。Haiku 5.5 自身の提供終了は 2027-10-07 より前にはならない。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠)。

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 →

Claude Haiku 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. GPT-6 Astra と Claude Haiku 5.5、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-6 Astra が 53、Claude Haiku 5.5 が 43 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-6 Astra が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. GPT-6 Astra と Claude Haiku 5.5、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は GPT-6 Astra が $10/1M、Claude Haiku 5.5 が $0.1/1M。出力料金は GPT-6 Astra が $50/1M、Claude Haiku 5.5 が $0.5/1M です。入力・出力とも Claude Haiku 5.5 の方が安く、コスト重視なら Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. GPT-6 Astra と Claude Haiku 5.5、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/Claude Haiku 5.5 43)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では GPT-6 Astra の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では GPT-6 Astra が優勢です。

Q. GPT-6 Astra と Claude Haiku 5.5、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、Claude Haiku 5.5 が 84。「安くて賢い」バランスでは Claude Haiku 5.5 が有利です。

Q. GPT-6 Astra と Claude Haiku 5.5、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 の方が高め(5/5 対 4/5)。まず触ってみるなら GPT-6 Astra から始めると迷いにくいです。

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