--- title: "Kimi K3 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 Kimi K3 44。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/kimi-vs-chatgpt/ --- VS COMPARISON # Kimi K3 vs GPT-6.1 Sol Moonshot AI ## Kimi K3 K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16 「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」 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 Kimi K3 44。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位 ベンチ勝ち：Kimi K3 0 / GPT-6.1 Sol 1 料金で安い項目：Kimi K3 0 / GPT-6.1 Sol 2 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 Kimi K3 - ✓ 長い資料を読ませたい人（100万トークン） - ✓ 「K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級」を重視する人 ### 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 56） - ✓ AI をはじめて使う人 SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Kimi K3 | GPT-6.1 Sol | | --- | --- | --- | | バージョン | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) | GPT-6.1 Sol | | 公開日 | 2026-07-16 | 2026-09-29 | | コンテキスト長 | 1000K 勝ち | 922K | | 入力料金 $/1M | $3 | $2 安い | | 出力料金 $/1M | $15 | $10 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](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 56 | 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） Kimi K3 44 GPT-6.1 Sol 52 勝ち 専門知識（GPQA） Kimi K3 93.5% GPT-6.1 Sol — 最難関試験（HLE） Kimi K3 43.5% GPT-6.1 Sol — ※ [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。 ### Kimi K3 X評判スコア 50 ／100（n=13） ポジ 6 ／ ネガ 6 ／ 中立 1 👍 Vision性能が高い 👍 コーディング性能が高い 👎 他モデルに性能劣る 👎 使用理由なし ### 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 ### Kimi K3 総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16を活性化）の MoE で、オープンウェイトとしては最大級。新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）＋Attention Residuals で1Mコンテキストのデコードを高速化し、ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）に対応。GPQA-Diamond 93.5、Humanity's Last Exam（HLE-Full）43.5、MMMU-Pro 81.6、Terminal-Bench 2.1 88.3、Artificial Analysis Intelligence Index は v4.3.2・max 設定で 44（168モデル中34位・2026-09-23 確認）と frontier 級で、Arena の Frontend Code では首位級。総合では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（58）を筆頭に、Claude Fable 5.1 と GPT-6 Astra（53）、GPT-6 Sol と Muse Spark 1.3（48）、Grok 4.7（46）、GLM-5.3 と Qwen3.8-Max（45）に届かない（この比較は 2026-09-23 に v4.3.2 で確認した本表の値。v4.2 のころは Kimi K3 が 50 で Grok 4.6・GPT-5.6 Sol の 51 に迫る位置だった）。重みが配られているモデルとしては、本表では 2026-08-28 に重みが公開された GLM-5.3（45）に次ぐ位置で、各種リーダーボードでも上位級。SWE-bench Verified / MMLU / AIME は Moonshot が数値を公表しておらず（発表は DeepSWE・FrontierSWE・SWE Marathon などエージェント系ベンチ中心）本表では「—」。フルウェイトは予定どおり 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み（ライセンスは Kimi K3 License）。中国製のため業務利用は規約確認を。本表の100万トークンは Moonshot 公式ドキュメントの context window（1M-token context window）で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。 ### 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 ### Kimi K3 中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。 ◎ 強み - ◎ K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級 - ◎ 新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）で長文デコードを高速化 - ◎ 100万トークンの長文コンテキスト - ◎ ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画） - ◎ フルウェイトを 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み △ 注意点 - △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を - △ API 単価は $3/$15 と K2系から値上げ（オープン系では高め） - △ 総2.8兆パラメータ級でローカル運用のハードルは高い - △ ライセンスは Apache 2.0 / MIT ではなく独自の「Kimi K3 License」。商用利用は条文の確認が必要 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 Kimi K3 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 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 Kimi K3 - [→ Moonshot AI 公式サイト](https://www.moonshot.ai/) - [→ MarkTechPost：Kimi K3 の技術詳細（KDA・2.8兆パラメータ）](https://www.marktechpost.com/2026/07/16/moonshot-ai-releases-kimi-k3-a-2-8-trillion-parameter-open-moe-model-with-kimi-delta-attention-and-1m-context/) - [→ Simon Willison：Kimi K3 レビュー](https://simonwillison.net/2026/Jul/16/kimi-k3/) - [→ Kimi (chatbot) - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Kimi_(chatbot)) - [→ Kimi 開発者ドキュメント：モデル一覧（K3 は 1M-token context window）](https://platform.kimi.ai/docs/models) 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. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、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、Kimi K3 が 44 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。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. Kimi K3 と GPT-6.1 Sol、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Kimi K3 が $3／1M、GPT-6.1 Sol が $2／1M。出力料金は Kimi K3 が $15／1M、GPT-6.1 Sol が $10／1M です。入力・出力とも GPT-6.1 Sol の方が安く、コスト重視なら GPT-6.1 Sol が有利です。 Q. Kimi K3 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（Kimi K3 44／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. Kimi K3 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 Kimi K3 が 56、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. Kimi K3 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/)[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/)[Claude Opus 5.5 vs DeepSeek V4.1-Flash](https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-deepseek/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)