--- title: "GPT-6.1 Sol vs Gemini 3.1 Pro どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合知能（AA Index）は GPT-6.1 Sol 52 対 Gemini 3.1 Pro 30。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位。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-vs-gemini/ --- VS COMPARISON # GPT-6.1 Sol vs Gemini 3.1 Pro 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」 VS Google ## Gemini 3.1 Pro 3.1 Pro ／ 2026-02-19 「長ーい資料をまるのみできる大食いさん」 編集部の総合判定 総合知能（AA Index）は GPT-6.1 Sol 52 対 Gemini 3.1 Pro 30。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位 ベンチ勝ち：GPT-6.1 Sol 1 / Gemini 3.1 Pro 0 料金で安い項目：GPT-6.1 Sol 1 / Gemini 3.1 Pro 0 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計） 世代差に注意：GPT-6.1 Sol は Gemini 3.1 Pro より約7か月新しい世代（2026年9月公開 vs 2026年2月公開） 同じシリーズの別グレードで比べる [Gemini 3.1 Pro vs GPT-6 Luna →](https://ai-garage.jp/vs/gemini-vs-chatgpt-luna/)[Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.6 Terra →](https://ai-garage.jp/vs/gemini-vs-chatgpt-terra/) WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### 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 44） ### こんな人は Gemini 3.1 Pro - ✓ 長い資料を読ませたい人（104.9万トークン） - ✓ 「Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携」を重視する人 SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | GPT-6.1 Sol | Gemini 3.1 Pro | | --- | --- | --- | | バージョン | GPT-6.1 Sol | 3.1 Pro | | 公開日 | 2026-09-29 | 2026-02-19 | | コンテキスト長 | 922K | 1049K 勝ち | | 入力料金 $/1M | $2 | $2 | | 出力料金 $/1M | $10 安い | $12 | | 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 | 68 勝ち | 44 | 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-6.1 Sol 52 勝ち Gemini 3.1 Pro 30 コード修正力（SWE-Bench） GPT-6.1 Sol — Gemini 3.1 Pro 80.6% 知識の広さ（MMLU） GPT-6.1 Sol — Gemini 3.1 Pro 91% 専門知識（GPQA） GPT-6.1 Sol — Gemini 3.1 Pro 94.3% 数学（AIME） GPT-6.1 Sol — Gemini 3.1 Pro 95% ※ [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-6.1 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 ### Gemini 3.1 Pro X評判スコア 47 ／100（n=35） ポジ 15 ／ ネガ 17 ／ 中立 3 👍 日本語力が高い 👍 便利な用途多数 👎 サポート拒否が多い 👎 性能が微妙・劣る ※ 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-6.1 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。 ### Gemini 3.1 Pro ARC-AGI-2 77.1%、LiveCodeBench Elo 2887。200k 超は $4/$18。65k 出力対応。本表の 1,048,576 トークンは入力に使える上限のほうで、出力は別枠。Google DeepMind のモデルカードは入力を「a token context window of up to 1M」、出力を「a 64K token output」と分けて書いており、同系列の 3.7 Flash・3.5 Flash-Lite は Gemini API ドキュメントで Input token limit 1,048,576／Output token limit 65,536 と明記されている（いずれも 2026-08-18 確認）。API のモデル ID は今も gemini-3.1-pro-preview（Preview 表記）で、後継の Pro 系の API モデルは出ていない（2026-10-09 確認）。次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、2026-10-09 時点の提供先はサイバー防御の組織（Google の Fairwind Program）だけで、一般の人や開発者はまだ使えないため本表には載せていない（Claude Mythos 5.1 と同じ扱い。一般提供が始まったら Gemini の行を見直す）。Argon の導入価格は入力$2／出力$10（導入期間の後は$4／$20）、第三者機関 Artificial Analysis の知能スコアは 53（high 設定）。Gemini アプリでは 2026-10-09 から Pro 系のモデルを使えるのは Google AI Pro 以上の加入者だけになった（無料は Flash-Lite のみ）。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### 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 → ### Gemini 3.1 Pro Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。一般に使える最新は 3.8 Flash（次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、いまはサイバー防御の組織だけに限定提供）。 ◎ 強み - ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携 - ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い - ◎ 1M tokens の長いコンテキスト（API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン） - ◎ 動画理解の「agentic」処理（2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応）：長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ - ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe（85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応） - ◎ Deep Research Max など独自機能 △ 注意点 - △ 回答の口調がやや堅め 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ GPT-6.1 Sol か Gemini 3.1 Pro を取り上げてるタスク 10件 [メール・チャットの返信を書く GPT-6.1 Sol Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する GPT-6.1 Sol（一押し） Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#excel-analysis)[ウェブを横断して調べる GPT-6.1 Sol Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[情報の真偽を確認する Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#factcheck)[ブログ記事・レポートを書く GPT-6.1 Sol Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[プレゼン資料・スライドを作る GPT-6.1 Sol Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する GPT-6.1 Sol Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する GPT-6.1 Sol（一押し） Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat)[営業メール・マーケコピーを作る GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#email-marketing)[文章を校正・推敲する GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#proofread) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース 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) Gemini 3.1 Pro - [→ Google DeepMind：Gemini 3.1 Pro Model Card](https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro/) - [→ Google：Deep Research Max](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/next-generation-gemini-deep-research/) - [→ Google AI 料金](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) - [→ Artificial Analysis：Gemini 3.1 Pro Preview（Intelligence Index v4.3.2 で 30・2026-10-09 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-1-pro-preview) - [→ Google 公式ブログ：Gemini 4 Argon（2026-09-30。Fairwind Program での限定提供・導入価格）](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/) - [→ Google ヘルプ：Gemini アプリのプランごとに使えるモデル（2026-10-09 から無料は Flash-Lite のみ）](https://support.google.com/gemini/answer/17004136?hl=en) FAQ ## よくある質問 Q. GPT-6.1 Sol と Gemini 3.1 Pro、結局どっちがいい？ A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol が 52、Gemini 3.1 Pro が 30 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-6.1 Sol が優位です。なお、GPT-6.1 Sol は Gemini 3.1 Pro より約7か月新しい世代（2026年9月公開 vs 2026年2月公開）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-6.1 Sol と Gemini 3.1 Pro、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は GPT-6.1 Sol が $2／1M、Gemini 3.1 Pro が $2／1M。出力料金は GPT-6.1 Sol が $10／1M、Gemini 3.1 Pro が $12／1M です。安い項目は GPT-6.1 Sol が 1 個、Gemini 3.1 Pro が 0 個。用途に応じて選んでください。 Q. GPT-6.1 Sol と Gemini 3.1 Pro、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-6.1 Sol 52／Gemini 3.1 Pro 30）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-6.1 Sol の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では GPT-6.1 Sol が優勢です。 Q. GPT-6.1 Sol と Gemini 3.1 Pro、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-6.1 Sol が 68、Gemini 3.1 Pro が 44。「安くて賢い」バランスでは GPT-6.1 Sol が有利です。 Q. GPT-6.1 Sol と Gemini 3.1 Pro、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-6.1 Sol・Gemini 3.1 Pro 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。 LABS ## Gemini を実際に動かして計った記事 公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事 [![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp) 2026-09-26 Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた 話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った 検証メモ 読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19 約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒 1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp) 2026-09-26 AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか 落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した 検証メモ わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120 気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120 法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp) 2026-09-13 Claude Fable 5.1 徹底検証 「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか 検証メモ 価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50 本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8 low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/) 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/)[NotebookLM と Gemini の違いは？同じノートブックでも答え方が変わる 2026-10-09](https://ai-garage.jp/news/notebooklm-gemini-difference/)[NotebookLM でエラー・読み込めないときは？原因と形式別の直し方 2026-10-08](https://ai-garage.jp/news/notebooklm-source-upload-error/) ### 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 [GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/)[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/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)