GPT-6 Sol vs Astra：価格・スコア比較と effort の選び方

GPT-6 Sol vs Astra の比較は、ひとつの比率とひとつの注意点に集約されます。比率とは、OpenAI が GPT-6 Sol の価格をすべてのトークン区分で GPT-6 Astra のちょうど5分の1に設定していることです。入力は100万トークンあたり $2 対 $10、出力は100万トークンあたり $10 対 $50 です^[1]。注意点とは、Google の AI Overview を含め、この問いへの回答の多くが断りなく GPT-6.1 Sol と Astra を比べていることです。GPT-6.1 Sol は別の、より新しいモデルです^[2]。

本記事では GPT-6 Sol（gpt-6-sol、2026年9月22日リリース）と GPT-6 Astra（gpt-6-astra、2026年9月3日リリース）を比較します^[3]。価格表、OpenAI と Artificial Analysis が公開したスコア、推論 effort レベルの対応関係、そして 6.1 Sol によって答えが変わるポイントを取り上げます。

要点まとめ

• 価格： GPT-6 Sol は入力、キャッシュ入力、キャッシュ書き込み、出力のどのトークンでも GPT-6 Astra の5分の1で、標準ティアでもロングコンテキストティアでも同じです^[1]。
• 最大 effort での品質： Astra が上です。Artificial Analysis の Intelligence Index では Astra が 53、Sol が 48、Terminal-Bench 4.0 では 59% 対 44% でした^[4]。
• 1ドルあたりの品質： Sol が勝つことがあります。OpenAI の AutomationBench では、xhigh の Sol が 33.2%、low の Astra が 30.3% で、Astra のタスクあたりコストは 3.9 倍でした^[5]。
• effort レベル： Sol は none から max まで受け付けます。Astra は low から max までで、none には対応していません^[6]。
• より近いライバルは 6.1 Sol： GPT-6.1 Sol は同じ指標で 52 と Astra の 53 に迫り、タスクあたりコストは $0.72 対 $3.26 です^[4]。

OpenAI 価格表で見る GPT-6 Sol vs Astra

出典：OpenAI API 価格、Standard ティア、2026年10月7日取得^[1]。

Batch と Flex 処理はどちらのモデルも Standard 料金の半額、Fast モードは2倍です^[1]。1対5の比率はすべてのティアで変わりません。Ultrafast の価格行があるのは Astra だけです^[1]。

あくまで説明用の試算です。Standard で、キャッシュなしの入力1億トークン（100M）と出力2,000万トークン（20M）を1か月使い、プロンプトはすべて 272K 未満とします。GPT-6 Sol なら 100 × $2 + 20 × $10 = $400。GPT-6 Astra なら 100 × $10 + 20 × $50 = $2,000 です。推論トークンは出力として課金されるため、選んだ effort レベルがこの合計の出力側を最も大きく動かします。

ただし、トークン単価はタスクあたりのコストとは違います。より強いモデルは少ないトークンで終えられることがあります。Artificial Analysis のベンチマーク群を最大 effort で走らせたところ、Sol はタスクあたり約 31,000 出力トークン、Astra は約 27,000 を使ったため、タスクあたりの差はおよそ3倍まで縮まります。Sol が $1.04、Astra が $3.26 です^[4]。

公開スコアからわかること

直接比較を公開しているソースは2つあります。評価環境が異なるので、両者の数字を混ぜないでください。

Artificial Analysis、両モデルとも最大 effort：

出典：Artificial Analysis、2026年10月7日取得^[4]。

ほとんどの行で Astra が勝ち、エージェント型コーディングでは差がはっきりしています。Sol は SciCode とロングコンテキスト推論でわずかに上回り、出力の生成も速くなっています。

OpenAI の AutomationBench（GPT-6 Sol のリリース記事より）：

出典：OpenAI^[5]。AutomationBench は 47 のツールにまたがる業務ワークフローを評価するベンチマークです。

OpenAI はさらに、社内評価で GPT-6 Sol の事実誤りは GPT-5.6 Sol の約半分で「approaching Astra-level reliability」であること、そして Astra は「remains the world's best model for computer use」であることも報告しています^[5]。これらは OpenAI 自身の環境で得たベンダー側の結果です。

Sol と Astra の effort レベルをそろえる

2つのモデルが提供する effort の範囲は同じではありません。GPT-6 Sol は none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max に対応しています。GPT-6 Astra は low、medium、high、xhigh、max に対応し、none には対応していません^[6]。そのため現実的なのは effort をまたいだ比較で、Artificial Analysis はそうした組み合わせを2つ公開しています。

出典：Artificial Analysis、2026年10月7日取得^[4]。

注目すべきは2行目です。max の Sol と low の Astra は指標上2ポイント以内に収まり、Artificial Analysis が指標全体を実行するのにかかったコストもほぼ同じ、$1,536 対 $1,537 でした^[4]。この予算帯では両者は互角です。それより下なら、high 以下の Sol はどの設定の Astra よりもタスクあたり大幅に安くなります。それより上なら、medium 以上の Astra は Sol が到達できるどのスコアよりも高くなります。

レイテンシも単純ではありません。high 対 medium の組み合わせでは、Astra は最初のトークンを 5.47 秒で返し、Sol は 22.47 秒かかりました。一方、出力が始まってからは Sol のほうが速く、毎秒 99 トークン対 50 トークンでした^[4]。

GPT-6 Sol vs Astra は GPT-6.1 Sol vs Astra とは別の話

GPT-6.1 Sol は 2026年9月29日にリリースされた、OpenAI による GPT-6 Sol のアップグレード版です^[3]。OpenAI のリリース記事は、このモデルが「nearly matches GPT-6 Astra's intelligence on agentic coding, computer use, and professional work at one-fifth of Astra's standard input and output token prices」と述べています^[2]。「Sol はほぼ Astra」という回答の多くが繰り返しているのはこの主張で、これは 6.1 についての話であり、GPT-6 Sol のものではありません。

出典：Artificial Analysis^[4]、OpenAI の価格ページと GPT-6 ガイド^[1][6]。

OpenAI 自身の数字も同じ方向を示しています。DeepSWE v1.1 では 6.1 Sol がおよそ5分の1のコストで Astra に並び、GPT-6 Sol の最高スコアを 6.4 ポイント上回りました。Terminal-Bench Science の最高スコアは引き続き Astra の 68.1% で、OpenAI は Astra を「should be used for the most difficult scientific research tasks」としています^[2]。

Luna や、まだ登場していない GPT-6 Terra を含むファミリー全体の概要は GPT-6 Sol vs Terra vs Luna をご覧ください。

選択を左右する API の細かな違い

• Chat Completions でのツール利用。 OpenAI の API では、GPT-6 Sol が Chat Completions で function calling を使えるのは effort が none のときだけで、Astra はツール呼び出しに Responses API が必要です^[6]。
• サンプリングパラメータ。 Astra は temperature や top_p のカスタム値、logprobs に対応していません^[3]。
• 上限は同じ。 どちらもコンテキストウィンドウは 1,050,000 トークン、最大入力は 922,000 トークン、最大出力は 128,000 トークンです^[7]。

reAPI では、両モデルとも同じ Chat Completions エンドポイントで、モデル ID gpt-6-sol と gpt-6-astra として提供しています^[8]。そこでは Sol は6つの effort 値をすべて受け付け、Astra は none に対して 400 を返します。Sol では temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty が 400 を返し、tools を含むリクエストは 2026年9月24日の計測時点で effort が none でも medium でも tool_calls を返しました。2026年10月7日時点で GPT-6.1 Sol は reAPI のモデル一覧にありません。最新のトークン単価は GPT-6 Sol と GPT-6 Astra のページに掲載しており、Sol のコスト項目の詳細は GPT-6 Sol pricing で解説しています。

よくある質問

GPT-6 Sol は Astra より優れている？

いいえ、同じ effort では優れていません。最大 effort では Artificial Analysis の Intelligence Index で Astra が 53、Sol が 48 で、エージェント型コーディングでも Astra がリードしています^[4]。コストパフォーマンスでは Sol が上です。トークン単価は Astra の5分の1で、OpenAI の AutomationBench では xhigh の Sol が low の Astra を上回り、タスクあたりコストは約4分の1でした^[5]。

GPT-6 Astra medium と Sol high の比較

Artificial Analysis の指標では medium の Astra が 50、high の Sol が 42 で、Terminal-Bench 4.0 では 49% 対 26% でした。コストはタスクあたり $1.54 対 $0.37 です^[4]。品質差がタスクにとって重要なら Astra medium が適しています。そうでなければ、Sol high はタスクあたり約4分の1のコストで済みます。

GPT-6 Astra low と Sol high の比較

Artificial Analysis の指標では low の Astra が 46、high の Sol が 42 で、タスクあたりのコストはそれぞれ $0.82 と $0.37 でした^[4]。max の Sol はタスクあたり $1.04 で 48 に達しており、Astra low より高いスコアを、タスクあたり約4分の1多いコストで得られます。

GPT-6 Astra と Sol の料金比較

GPT-6 Astra はトークンあたり5倍の価格です。OpenAI の Standard ティアで、入力100万トークンあたり $10 対 $2、出力100万トークンあたり $50 対 $10 です^[1]。タスクあたりでは差はもっと小さく、Artificial Analysis のベンチマーク群を最大 effort で走らせた場合で約3倍でした。Astra のほうが出力トークンが少なかったためです^[4]。

GPT-6 Sol と 6.1 Sol の違い

GPT-6.1 Sol は 2026年9月29日にリリースされた改良版 Sol で、入力 $2、出力 $10 は同じまま、キャッシュ入力が安くなっています（$0.10 対 $0.20）^[1][3]。Artificial Analysis の指標では GPT-6 Sol の 48 に対して 52 です^[4]。effort の none には対応しておらず、ツール呼び出しには Responses API が必要です^[6]。

GPT-6 Sol の effort はどれを選ぶ？

まずデフォルトの medium から始め、結果が足りないときだけ上げてください。OpenAI の GPT-6 ガイドは、low を定型的な抽出や小さな編集、medium を判断が必要な作業、high を難しいデバッグや慎重なレビューに割り当て、extra high や max は high で足りない場合にのみ試すよう勧めています^[9]。Sol で max を使うことになったら、low の Astra とタスクあたりコストを比べてみてください。Artificial Analysis の結果ではほぼ同じでした^[4]。

GPT-6 Sol と Astra の選び方

大量のコーディング、分析、エージェント処理には GPT-6 Sol を基本にしてください。5分の1の価格と速い出力のおかげで、より多くの試行を回せます。Sol の max 設定でもまだ外れる場合や、難しいエージェント型コーディングや困難な研究のように、誤答のコストがトークン代を上回る場合は、そのワークロードを Astra に移します。GPT-6 Sol vs Astra の結論を出す前に、利用中のプラットフォームが提供していれば GPT-6.1 Sol も試してください。Sol に近い価格で、差の大部分を埋めてくれます。

参考資料

1. OpenAI. API pricing. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/pricing
2. OpenAI. Introducing GPT-6.1 Sol. 2026年10月取得：openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol
3. OpenAI. API changelog. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/changelog
4. Artificial Analysis. GPT-6 Sol vs GPT-6 Astra model comparisons (max vs max, high vs medium, max vs low) and GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra. 2026年10月取得：artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-sol-vs-gpt-6-astra
5. OpenAI. Introducing GPT-6 Sol and Luna. 2026年10月取得：openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna
6. OpenAI. Using GPT-6 (API guide). 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
7. OpenAI. GPT-6 Sol and GPT-6 Astra model pages. 2026年10月取得：developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol、developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
8. reAPI. GPT-6 Sol and GPT-6 Astra API docs. 2026年10月取得：reapi.ai/docs/gpt-6-sol、reapi.ai/docs/gpt-6-astra
9. OpenAI. A model guide for the GPT-6 family. 2026年10月取得：openai.com/index/practical-guide-building-gpt-6