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VS COMPARISON

GPT-6 Astra vs Grok 4.7

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は GPT-6 Astra 53 対 Grok 4.7 46 で GPT-6 Astra がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:GPT-6 Astra 1 / Grok 4.7 0 料金で安い項目:GPT-6 Astra 0 / Grok 4.7 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

同じシリーズの別グレードで比べる

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は GPT-6 Astra

  • ✓ 長い資料を読ませたい人(92.2万トークン)
  • ✓ AI をはじめて使う人

こんな人は Grok 4.7

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$2/出力$6)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 64 対 55)

SPECS

仕様の比較

項目 GPT-6 Astra Grok 4.7
バージョン GPT-6 Astra Grok 4.7
公開日 2026-09-03 2026-09-21
コンテキスト長 922K 勝ち 500K
入力料金 $/1M $10 $2 安い
出力料金 $/1M $50 $6 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 64 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
Grok 4.7
46

専門知識(GPQA)

GPT-6 Astra
96%
Grok 4.7
—

※ 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

Grok 4.7

X評判スコア 75 /100(n=17)

ポジ 12 / ネガ 4 / 中立 1

👍 コーディング支援

👍 自然な応答

👎 回答の雑さ

👎 挙動が不安定

※ 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。

Grok 4.7

2026-09-21 公開、Grok 4.6 の後継(API は grok-4.7)。SpaceXAI は「Grok 4.6 より大きい新しい土台のモデル」を使い、完了まで何時間もかかる難しい問題に重みを置いて追加学習を延ばしたと説明している。料金は入力 $2/出力 $6、キャッシュ済み入力 $0.50 で Grok 4.6 と同じ。ただしプロンプトが20万トークンに達したリクエストは、そのリクエストの全トークンが倍額(入力 $4/キャッシュ $1/出力 $12)になる。本表の $2/$6 は20万トークン未満のときの値。一度に読める量は50万トークン、1回の出力に上限は設けられていない。知識は2026年5月まで。考える機能は切れず、段階は low・medium・high・xhigh の4つで既定は high。出力速度が2倍・料金も2倍の高速版は、Cursor と自社のコーディングツール Grok Build でだけ使える。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 46(v4.3.2・xhigh 設定/2026-09-23 確認。high 設定でも 46)で、同じ指標の Grok 4.6(high 設定)は 44。公式の比較表(Grok 4.7 は xHigh、Grok 4.6 は High、GPT-5.6 Sol と Claude Fable 5.1 は Max での測定)では、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 37.6%(Grok 4.6 は 20.3%)、CursorBench 4.0 が 46.3%、DeepSWE v1.1 が 71.0%(この1項目だけ high 設定)、電気工学の EEBench が 64.0%、法務の Harvey Legal Agent Benchmark が 19.6%。なお同じ表は Claude Fable 5.1 の Terminal-Bench 4.0 を 57.9% としているが、Anthropic 自身の公表値は 55.8%。Artificial Analysis 自身の測定(共通の足回り)では、Grok 4.7 の Terminal-Bench 4.0 は 25.8% だった。本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE は公式も第三者も数値を出しておらず「—」(DeepSWE や SWE-bench Pro の値を、別のテストである SWE-bench Verified の欄には入れません)。前世代 Grok 4.6(2026-08-12 公開)は料金も一度に読める量も同じで、知能スコアは 44(v4.3.2・high 設定)。

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 →

Grok 4.7

X 統合のノリ軽め AI。2026-09-21 公開の Grok 4.7 も「値段そのまま・賢さだけ上位」を続けた、安さと性能を両取りするコーディング向けフラグシップ。

◎ 強み

  • ◎ Xのリアルタイム投稿を検索できる
  • ◎ ユーモアと毒舌のあるキャラ設定
  • ◎ X Premium に同梱でコスパ良
  • ◎ Grok Speech / TTS API も2026-05 から提供開始
  • ◎ Grok 4.5・4.6・4.7 と3世代続けて $2/$6 per MTok 据え置き。この価格帯としては知能スコアが高い(第三者の Artificial Analysis で 4.7 は 46・xhigh 設定)
  • ◎ Grok Build・Cursor・Office アドインなど開発/実務ツールへ即統合

△ 注意点

  • △ 過激寄りの応答もあるので場面を選ぶ
  • △ コンテキストは 500k と前世代 Grok 4.3 の 1M から縮小
  • △ プロンプトが20万トークンに達すると、そのリクエストは全トークンが倍額になる
  • △ 4.6 は最初の1文字が返るまでの時間が 4.5 より大きく延びていた(第三者計測)。4.7 の出力速度は xhigh 設定で毎秒約39トークンと遅め(Artificial Analysis 実測)
  • △ 出力速度2倍・料金2倍の高速版は Cursor と Grok Build 限定で、API からは選べない
  • △ 日本語性能の第三者検証はまだ少ない
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. GPT-6 Astra と Grok 4.7、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は GPT-6 Astra 53 対 Grok 4.7 46 で GPT-6 Astra がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. GPT-6 Astra と Grok 4.7、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は GPT-6 Astra が $10/1M、Grok 4.7 が $2/1M。出力料金は GPT-6 Astra が $50/1M、Grok 4.7 が $6/1M です。入力・出力とも Grok 4.7 の方が安く、コスト重視なら Grok 4.7 が有利です。

Q. GPT-6 Astra と Grok 4.7、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/Grok 4.7 46)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 Grok 4.7、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、Grok 4.7 が 64。「安くて賢い」バランスでは Grok 4.7 が有利です。

Q. GPT-6 Astra と Grok 4.7、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 3/5)。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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