--- title: "Grok 4.7 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: "総合知能（AA Index）は GPT-6.1 Sol 52 対 Grok 4.7 46 で GPT-6.1 Sol がやや優位。用途しだいで逆転する差。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/grok-vs-chatgpt/ --- VS COMPARISON # Grok 4.7 vs GPT-6.1 Sol SpaceXAI（旧xAI） ## Grok 4.7 Grok 4.7 ／ 2026-09-21 「3世代続けて $2/$6。値段そのままで、賢さがまた少し上がったよ」 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 総合知能（AA Index）は GPT-6.1 Sol 52 対 Grok 4.7 46 で GPT-6.1 Sol がやや優位。用途しだいで逆転する差 ベンチ勝ち：Grok 4.7 0 / GPT-6.1 Sol 1 料金で安い項目：Grok 4.7 1 / GPT-6.1 Sol 0 データ最終更新：2026-10-09（編集部集計） WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は Grok 4.7 - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$2/出力$6） - ✓ 「Xのリアルタイム投稿を検索できる」を重視する人 ### こんな人は GPT-6.1 Sol - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 68 対 64） - ✓ 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 SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Grok 4.7 | GPT-6.1 Sol | | --- | --- | --- | | バージョン | Grok 4.7 | GPT-6.1 Sol | | 公開日 | 2026-09-21 | 2026-09-29 | | コンテキスト長 | 500K | 922K 勝ち | | 入力料金 $/1M | $2 | $2 | | 出力料金 $/1M | $6 安い | $10 | | 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 | 64 | 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） Grok 4.7 46 GPT-6.1 Sol 52 勝ち ※ [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。 ### Grok 4.7 X評判スコア 62 ／100（n=22） ポジ 8 ／ ネガ 5 ／ 中立 9 👍 長文生成が上手い 👍 画像生成がかわいい 👎 絵柄が安定しない 👎 無料制限が厳しい ### 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 ### 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）。 ### 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 ### 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 → ### 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 Grok 4.7 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-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する 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-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[ブログ記事・レポートを書く 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-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する Grok 4.7 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-6.1 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 Grok 4.7 - [→ SpaceXAI：Introducing Grok 4.7（2026-09-21・公式の比較表）](https://x.ai/news/grok-4-7) - [→ xAI Docs：Grok 4.7（知識カットオフ 2026年5月・出力上限なし）](https://docs.x.ai/developers/grok-4-7) - [→ xAI Docs：Models（grok-4.7・一度に読める量 50万トークン）](https://docs.x.ai/developers/models) - [→ xAI Docs：料金（20万トークン以上で倍額の段差料金・高速版の料金）](https://docs.x.ai/developers/pricing) - [→ Artificial Analysis：Grok 4.7（Intelligence Index v4.3.2 で 46・xhigh 設定・2026-09-23 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/grok-4-7) - [→ Artificial Analysis：Benchmarking Grok 4.7（2026-09-21・xhigh 設定で評価）](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-grok-4-7) - [→ Anthropic：Claude Fable 5.1 発表（Terminal-Bench 4.0 は 55.8%）](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-1) - [→ Artificial Analysis：Grok 4.6（前世代・v4.3.2 で 44・high 設定）](https://artificialanalysis.ai/models/grok-4-6) 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. Grok 4.7 と GPT-6.1 Sol、結局どっちがいい？ A. AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol 52 対 Grok 4.7 46 で GPT-6.1 Sol 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. Grok 4.7 と GPT-6.1 Sol、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Grok 4.7 が $2／1M、GPT-6.1 Sol が $2／1M。出力料金は Grok 4.7 が $6／1M、GPT-6.1 Sol が $10／1M です。安い項目は Grok 4.7 が 1 個、GPT-6.1 Sol が 0 個。用途に応じて選んでください。 Q. Grok 4.7 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（Grok 4.7 46／GPT-6.1 Sol 52）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. Grok 4.7 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 Grok 4.7 が 64、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. Grok 4.7 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-6.1 Sol の方が高め（5／5 対 3／5）。まず触ってみるなら GPT-6.1 Sol から始めると迷いにくいです。 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 [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/)