GPT-6.1 Solとは｜特徴・API料金・Astraとの使い分け

GPT-6.1 Solは、OpenAIのAPIでモデルID「gpt-6.1-sol」として提供されているモデルです。公式のモデル一覧は、知能とコストのバランスを取りたいときの選択肢としてこのモデルを挙げています。結論から言うと、最高性能を最優先するならGPT-6 Astra、単価を抑えたい大量処理ならGPT-6 Luna、その中間で「Astraに近い性能を、より低い単価で使いたい」場面がGPT-6.1 Solの守備範囲です。

この記事では、OpenAI公式のモデルページ・料金ページ・モデル選択ガイド・Codexのモデルページに書かれている文言だけを土台に、GPT-6.1 Solの特徴、仕様、API料金、Astraとの比較、ChatGPTとCodexでの提供範囲、切り替えの判断手順を整理します。すべての情報は2026年9月30日に公式ページから取得した内容で、料金や提供範囲は変わる可能性があります。実際に使う前に、各公式ページの最新表示と見比べてください。公式の位置づけは、モデルページの「GPT-6.1 Sol」に整理されています。

旗艦モデルであるGPT-6 Astraの仕様と料金は、GPT-6 Astraの仕様と料金を整理した記事で扱っています。本記事はAstraを繰り返さず、Solを選ぶ側から見た判断材料に絞ります。

GPT-6.1 Solとは｜公式が示す位置づけ

GPT-6.1 Solとは、OpenAIが「Astraに近い性能を、Astraより低いコストで」使えるものとして案内している、複雑なコーディング・コンピューター操作・専門業務向けのモデルです。

OpenAI公式のモデルページは、GPT-6.1 Solを「Near-Astra performance for complex work at a lower cost.」（複雑な作業向けに、Astraに近い性能をより低いコストで）と紹介しています。本文では、複雑なコーディング、コンピューター操作、専門的な業務で、Astraに近い性能を低いコストで使えるモデルだと説明し、品質とコストのトレードオフを判断するために、自分のタスクでAstraと比較するよう勧めています（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。

ここで大切なのは、「Astraと同じ」とは書かれていない点です。公式が使っている表現は「near-Astra」、つまりAstraに近いという意味で、優劣を数値で示す文言は、取得したモデルページと開発者ガイドには載っていませんでした。したがって、この記事でもSolの性能を数値で断定することはせず、公式が勧める方法、つまり同じタスクでAstraと比べて決める手順を後半で具体化します。

OpenAIのモデル一覧ページは、どれから始めるか迷ったときの案内として、複雑な推論とコーディング向けの旗艦モデルにGPT-6 Astra、知能とコストのバランスにGPT-6.1 Sol、コストに敏感で大量に回す処理にGPT-6 Lunaを挙げています（OpenAI「Models」ページ、2026年9月30日取得）。3つを並べると、Solは真ん中の役割を持つモデルだと分かります。

モデルIDと基本仕様を表で確認する

GPT-6.1 Solのモデルは「gpt-6.1-sol」の1つのスナップショットで、コンテキストウィンドウは1,050,000トークン、最大出力は128,000トークン、入力はテキストと画像、出力はテキストです。

公式モデルページに載っている基本仕様は次のとおりです。API呼び出しでは、リクエストの model にこのIDを指定します（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。

項目	公式ページの記載	読み方のポイント
モデルID	gpt-6.1-sol	スナップショットも同名の1種類のみ
入力形式	テキスト、画像	音声・動画は非対応と明記
出力形式	テキスト	画像や音声を出力するモデルではない
コンテキストウィンドウ	1,050,000トークン	入力と出力を合わせた作業用の窓の大きさ
最大入力トークン	922,000	1回のリクエストで送れる入力の上限
最大出力トークン	128,000	1回の応答で返せる出力の上限
知識カットオフ	2026年4月30日	それ以降の出来事は、検索ツールなどで補う
推論トークン	対応	考えさせる量はreasoning.effortで調整する

初めて読む方のために言葉を補うと、トークンとは、モデルが文章を数える単位です。コンテキストウィンドウは、1回のやり取りでモデルが同時に扱える量の上限だと考えると分かりやすくなります。最大入力トークンと最大出力トークンは、それぞれ入力側と出力側の上限で、日本語の文字数とは一対一では対応しません。長い資料を丸ごと読ませたい場面では、入力の上限に収まるかを最初に見てください。

同じ表の数値は、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Lunaのモデルページでも、コンテキストウィンドウ1,050,000、最大入力922,000、最大出力128,000と揃っています。違いが出るのは知識カットオフで、Astraは2026年4月30日、GPT-6 Solは2026年4月20日、GPT-6 Lunaは2026年5月18日と記載されています（各モデルページ、2026年9月30日取得。Astra・GPT-6 Sol・Luna）。

reasoning.effortの選び方と非対応の値

GPT-6.1 Solのreasoning.effortは low・medium（既定）・high・xhigh・max の5段階で、none と minimal は使えません。

公式モデルページは、reasoning.effort が low、medium（既定値）、high、xhigh、max に対応し、none と minimal の推論設定は非対応だと記載しています（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。GPT-6のガイドでも、AstraとGPT-6.1 Solは none 非対応、GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは none 対応と、区別して書かれています（OpenAI「Using GPT-6」、2026年9月30日取得）。

この違いは、既存のコードを移す人にとって最初の落とし穴になります。たとえば、応答速度を重視して none を指定していたリクエストを、モデルIDだけ書き換えてSolへ切り替えると、非対応の値を送ることになります。移行ガイドの指示は、none を使っていた場合は low を使う、minimal を使っていた場合は low から始めて代表的なタスクで結果を比べる、というものです。

モデル	対応するreasoning.effort	none
GPT-6 Astra	low、medium、high、xhigh、max	非対応
GPT-6.1 Sol	low、medium（既定）、high、xhigh、max	非対応
GPT-6 Sol	none、low、medium（既定）、high、xhigh、max	対応
GPT-6 Luna	none、low、medium（既定）、high、xhigh、max	対応

上の表は、各モデルページと開発者ガイドの記載をもとに作りました（OpenAI「Using GPT-6」、2026年9月30日取得）。Astraのページには「low、medium、high、xhigh、max」と書かれ、none は記載されていません。

モデル選択ガイドには、GPT-6.1 Solの使いどころが推論レベル別に書かれています。Medium は「複雑な技術作業や、修正を前提にした一連の成果物」、Extra high は「仕上げの必要な成果物、つながりのある視覚的なシステム、食い違う根拠から下す判断」向けです（OpenAI「Model selection」、2026年9月30日取得）。まずは既定のmediumで試し、足りなければ上げる、という順序が公式の考え方に沿います。

API料金の読み方｜入力・キャッシュ・出力と割引・割増の条件

GPT-6.1 SolのStandard料金は、100万トークンあたり入力$2、キャッシュ入力$0.1、キャッシュ書き込み$2.5、出力$10で、条件により倍率が変わります。

以下は、Standard（通常処理）で、入力が272Kトークン以下の短いコンテキストの場合の単価です。料金の単位はいずれも100万トークンあたり、通貨は米ドルです（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。

区分	単価（100万トークンあたり）	意味
入力	$2	通常の入力トークン
キャッシュ入力	$0.1	キャッシュが効いた入力。通常入力の5%
キャッシュ書き込み	$2.5	キャッシュに書き込む分。通常入力の1.25倍
出力	$10	モデルが返すトークン

モデルページの注記には、料金に関わる条件が並んでいます。キャッシュ入力は通常入力の5%、キャッシュ書き込みは通常入力の1.25倍です。入力が272Kトークンを超えるプロンプトは、そのリクエスト全体が、入力とキャッシュ関連は2倍、出力は1.5倍の料金になります。Fastモードの料金はStandardの2倍、BatchとFlexはStandardより50%安く、リージョン処理には10%の割増が付く場合があります（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。

公式の料金ページで、Solの処理方式別の単価を並べ直すと次のようになります。短いコンテキストとは272K入力トークン以下、長いコンテキストとは272Kを超える場合を指します（OpenAI「Pricing」、2026年9月30日取得）。

処理方式	入力	キャッシュ入力	キャッシュ書き込み	出力
Standard（短いコンテキスト）	$2.00	$0.10	$2.50	$10.00
Standard（長いコンテキスト）	$4.00	$0.20	$5.00	$15.00
Batch（短いコンテキスト）	$1.00	$0.05	$1.25	$5.00
Fast（短いコンテキスト）	$4.00	$0.20	$5.00	$20.00

Batchは、結果をすぐに返さなくてよい非同期処理向けの方式です。仕組みと使いどころは、Batch APIの使い方と料金をまとめた記事で詳しく扱っています。夜間にまとめて処理するような作業なら、Batchの単価がStandardの半分になる点は、コスト設計で真っ先に確認したい部分です。

Astra・GPT-6 Sol・Lunaとの料金比較

Standard・短いコンテキストの入力単価は、Astraが$10、GPT-6.1 SolとGPT-6 Solが$2、Lunaが$0.10で、出力単価はそれぞれ$50、$10、$10、$0.50です。

4つのモデルを、公式料金ページのStandard・短いコンテキストの単価で並べます。単位は100万トークンあたりの米ドルです（OpenAI「Pricing」、2026年9月30日取得）。

モデル	入力	キャッシュ入力	キャッシュ書き込み	出力
gpt-6-astra	$10.00	$1.00	$12.50	$50.00
gpt-6.1-sol	$2.00	$0.10	$2.50	$10.00
gpt-6-sol	$2.00	$0.20	$2.50	$10.00
gpt-6-luna	$0.10	$0.01	$0.125	$0.50

表から読み取れる事実は3つです。1つ目に、GPT-6.1 Solの入力と出力の単価は、GPT-6 Solと同じです。2つ目に、キャッシュ入力だけが違い、GPT-6.1 Solは$0.10、GPT-6 Solは$0.20です。プロンプトキャッシュのガイドも、キャッシュ読み取りの料金は未キャッシュ入力の0.1倍で、GPT-6.1 Solだけは0.05倍と記載しています（OpenAI「Prompt caching」、2026年9月30日取得）。3つ目に、Astraの入力単価はGPT-6.1 Solの5倍、出力単価も5倍で、料金表の数字だけで見れば、Astraは同じ処理にSolの数倍のコストがかかる位置づけです。

もっとも、料金表の単価だけでモデルの優劣は決まりません。OpenAIの開発者ガイドは、Astraについて、いくつかの評価で使用する出力トークンが大幅に少なくなり、1タスクあたりの推定API費用は、単価が高くても以前のモデルより低かったと説明しています（OpenAI「Using GPT-6」、2026年9月30日取得）。これはAstraに関する公式の記述であり、Solの同種の数字は取得したページに見当たりませんでした。だからこそ、単価表とは別に、自分のタスクで実際の使用トークン数を測って比べる手順が要ります。

旗艦のAstraについては、公式が「もっとも要求の厳しい作業に向けた、最も高性能なモデル」と案内しています（OpenAI「GPT-6 Astra」モデルページ、2026年9月30日取得）。Lunaは「焦点の絞られた、大量処理向けの最も効率的なモデル」です（OpenAI「GPT-6 Luna」モデルページ、2026年9月30日取得）。

仮の例で見る1回あたりのコスト計算

単価表は、1回のリクエストの入力量と出力量を掛け合わせて初めて金額になり、同じ処理でもAstraとSolでは金額に数倍の差が出ます。

ここでは、計算の手順を示すための仮の例を使います。数値は説明用に置いたもので、実際の使用量とは関係ありません。仮の例として、1回のリクエストで入力200,000トークン、出力20,000トークンを使い、Standard・短いコンテキストの単価で計算します。単価はOpenAI「Pricing」（2026年9月30日取得）の値です。リージョン処理の割増と、推論に使われるトークンの分は含めていません。

モデル	入力の金額	出力の金額	合計（仮の例）
gpt-6-astra	0.2 × $10 = $2.00	0.02 × $50 = $1.00	$3.00
gpt-6.1-sol	0.2 × $2 = $0.40	0.02 × $10 = $0.20	$0.60
gpt-6-luna	0.2 × $0.10 = $0.02	0.02 × $0.50 = $0.01	$0.03

計算は「トークン数を100万で割った値に単価を掛ける」だけです。仮の例では、AstraはSolの5倍の$3.00、Lunaは$0.03になります。この差が毎日数百回、数千回のリクエストで積み上がると考えると、モデル選びが運用コストに直結することが分かります。公式のモデル選択ガイドも、確認の観点として「そのワークフローはどのくらいの頻度で動くか」を挙げ、頻繁に動く自動処理は、単発の作業よりも使用量とコストが早く積み上がると書いています（OpenAI「Model selection」、2026年9月30日取得）。

同じ仮の例を、条件を変えて計算し直します。入力が272Kトークンを超えると、リクエスト全体が長いコンテキストの単価になります。仮の例として入力300,000トークン、出力20,000トークンなら、Solは0.3 × $4 = $1.20に、0.02 × $15 = $0.30を足して$1.50です。同じ内容を200,000トークンまで絞れれば$0.60なので、上限をわずかに超えるだけで金額が跳ね上がる点に注意してください。数値は仮の例で、単価は公式料金ページ（2026年9月30日取得）のStandard・長いコンテキストの値です。

次に、キャッシュとBatchの効果です。仮の例として、入力200,000トークンのうち150,000トークンがキャッシュ入力として読み取られた場合、Solの入力側は0.15 × $0.10 = $0.015と、0.05 × $2 = $0.10の合計$0.115になり、出力の$0.20を足して約$0.315です。GPT-6 Solでは同じ条件でキャッシュ入力の単価が$0.20なので、0.15 × $0.20 = $0.03を使って$0.33になります。ここではキャッシュ書き込みの費用を含めていません。Batchを使えば、キャッシュを使わない$0.60の例は、単価が半分なので$0.30です。数値はすべて仮の例です。

キャッシュの仕組みは、OpenAI APIのプロンプトキャッシュの使い方を扱った記事で、条件と設計の考え方を解説しています。キャッシュを効かせるには、毎回変わらない部分をプロンプトの先頭に固定する設計が要ります。

APIでの呼び出し方・対応ツール・非対応機能

GPT-6.1 SolはResponses APIとChat Completionsの両方で使えますが、ツール呼び出しにはResponses APIが必要で、Embeddingsやファインチューニングは使えません。

公式モデルページには、ツール呼び出しにはResponses APIを使うこと、Chat Completionsはツール呼び出しなしで利用できることが書かれています。エンドポイントの一覧では、Chat Completions（v1/chat/completions）、Responses（v1/responses）、Batch（v1/batch）が対応、Embeddings、ファインチューニング、Realtime、Assistants、画像生成、音声関連は非対応と表示されています（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。

2つのAPIの違いは、Responses APIとChat Completionsの違いを比べた記事にまとめています。GPT-6.1 Solで関数呼び出しを使いたい場合は、Responses APIを前提に組むのが、公式の案内どおりの進め方です。関数呼び出しの設計そのものは、Function callingの使い方と設計手順を説明した記事が参考になります。

分類	公式ページの記載
対応する機能	streaming、structured_outputs、function_calling、file_search、image_input、web_search、prompt_caching
対応しない機能	fine_tuning、predicted_outputs
Responses APIで使えるツール	web_search、file_search、image_generation、code_interpreter、hosted_shell、apply_patch、skills、computer_use、mcp、tool_search
非対応のエンドポイント	Embeddings、Fine-tuning、Realtime、Assistants、画像生成、動画、音声（生成・文字起こし・翻訳）、Moderation、旧Completions

表の内容は、モデルページの「Supported features」「Unsupported features」「Supported tools」「Endpoints」の記載をそのまま整理したものです（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。構造化出力に対応している点は、JSON Schemaで出力形式を固定したい場面で助けになります。手順は、構造化出力の使い方を説明した記事で確認できます。

レート制限は、利用ティアに応じて上がります。モデルページのStandardの表では、Tier 1が毎分500リクエスト・毎分500,000トークン、Tier 2が5,000リクエスト・1,000,000トークン、Tier 3が5,000リクエスト・2,000,000トークン、Tier 4が10,000リクエスト・4,000,000トークン、Tier 5が15,000リクエスト・40,000,000トークンです（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。自分のアカウントのティアは、管理画面で見てください。

データレジデンシーについては、モデルページに「GPT-6.1 SolはUSとEUのデータレジデンシーに対応し、EUデータレジデンシーではFastモードが使えない」と書かれています。リージョン処理を選ぶと料金に10%の割増が付く場合があるため、要件がある場合は料金と機能の両方を見比べてください。

ChatGPTとCodexで使える範囲

GPT-6.1 SolはChatGPTのWorkとCodexで使えるモデルで、Chatでは使えず、FreeとGoのプランは公開時点の対象に含まれていません。

Codexの公式モデルページによると、ChatGPTでは、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 LunaがWorkとCodexで使え、Chatでは使えません。GPT-6.1 Solの提供開始時の対象は、Codexのデスクトップアプリ・CLIと、ウェブ・モバイルのChatGPT Workで、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduのプランが含まれます。EnterpriseとEduでは、管理者が有効にするまでオフの状態です。FreeとGoは、提供開始時の対象に含まれていません（OpenAI「Codex Models」、2026年9月30日取得）。

確認項目	公式ページの記載	自分の状況で見ること
使える場所	ChatGPT Work（ウェブ・モバイル）、Codex（デスクトップアプリ・CLI）	普段使う画面がどれか
使えない場所	ChatGPTのChat	通常のチャット画面では選べない
対象プラン	Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu	自分の契約プランが含まれるか
対象外のプラン	Free、Go（提供開始時）	該当する場合は他モデルを検討
Enterprise・Edu	管理者が有効にするまでオフ	管理者に有効化の可否を尋ねる
速度モード	StandardとFastは提供開始時から。Ultrafastは後日	Ultrafastを前提にした計画は立てない

プランごとの上限や料金の詳しい話は、この記事の範囲外です。ChatGPTのプランの違いは、ChatGPTの料金プランを比較した記事で整理しています。また、公式ページには、モデルを選んでもワークスペースの権限は変わらず、アクセスも付与されないと書かれています。「選べるはずのモデルが表示されない」場合は、プラン、利用するクライアント、管理者の設定の順に見直すのが近道です。

Codexにはデスクトップアプリ、CLI、IDE拡張など複数の提供形態があります。違いは、Codexの提供形態の違いを比べた記事で扱っています。GPT-6.1 Solの提供開始時の対象は、上記のとおりデスクトップアプリとCLI、ChatGPT Workです。IDE拡張などで表示されない場合は、公式ページの最新の対象範囲を確認してください。

Codex CLIでGPT-6.1 Solを選ぶ手順

Codex CLIでは、起動時に –model（または -m）でgpt-6.1-solを指定するか、対話中に/modelで切り替えるか、config.tomlのmodelに書いて既定にします。

Codexの公式ページに載っている操作は3通りです。1つ目は起動時の指定で、次のコマンドを使います（OpenAI「Codex Models」、2026年9月30日取得）。

codex --model gpt-6.1-sol

非対話の実行でも同じオプションが使えます。公式ページの例は次のとおりです。

codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"

2つ目は、対話中の切り替えです。CLIでは /model を実行してモデルを選び、「More reasoning…」を選ぶと、そのモデルが対応するMaxやUltraの選択肢が表示されます。3つ目は、既定のモデルを設定ファイルに書く方法です。デスクトップアプリ、CLI、IDE拡張は同じconfig.tomlを使い、次のようにmodelを書きます。modelを指定しない場合は、推奨モデルが使われます。

model = "gpt-6.1-sol"

設定ファイルの優先順位や書き方は、Codex CLIのconfig.tomlを解説した記事に詳しくまとめています。CLIそのものの始め方は、OpenAI Codexの使い方と始め方を初心者向けに解説した記事から入ると、つまずきにくくなります。

Codexの公式ページは、GPT-6.1 Solを「繰り返し行う、長時間の作業」向けに位置づけています。コード、アプリ、ドキュメントにまたがる作業でコストが気になる場合に検討し、もっとも難しい作業にはAstraを残す、という使い分けです。なお、Maxは選んだモデルが1つの課題について考える時間を増やす設定で、Ultraはサブエージェントを使って複雑な作業の各部分を並行して進める設定だと説明されています。多くの作業ではMaxもUltraも必要ないとも書かれているので、最初は既定の設定から始めてください。

AstraとSolを切り替える判断手順

AstraとGPT-6.1 Solの切り替えは、同じ入力で両方を実行し、品質・使用トークン・金額を比べて、基準を満たす最も軽い設定を選ぶ、という手順で決めます。

公式のモデル選択ガイドは、GPT-6.1 Solを「コストが重要な複雑なプロジェクト」に検討する、としています。例として挙がっているのは、財務結果から役員会向けのプレゼンテーションを作る仕事と、製品概要からウェブサイトを作る仕事です。そのうえで、同じタスクでAstraと比べ、品質とコストのトレードオフを見極めるよう勧めています。さらに、可能であれば同じ入力で試して結果を比べ、品質の基準を満たす最も軽い設定を使う、とも書かれています（OpenAI「Model selection」、2026年9月30日取得）。

この公式の考え方を、実際の手順に落とし込むと、次のようになります。手順そのものは筆者が整理した進め方で、公式の推奨をもとにしています。

手順	やること	記録するもの
手順1	普段の仕事から、代表的な依頼を選ぶ	依頼文、添付資料、期待する成果物
手順2	同じ入力をAstraとSolで実行する	reasoning.effortの値、モデルID
手順3	出力を、あらかじめ決めた基準で見比べる	基準を満たしたか、修正に要した手間
手順4	使用トークンと金額を並べる	入力・出力のトークン数、単価から出した金額
手順5	基準を満たす中で最も軽い組み合わせを選ぶ	選んだモデルとeffort、理由
手順6	依頼の種類が変わったら、もう一度比べる	比較結果の更新日

手順3の「基準」は、あらかじめ言葉にしておくのがコツです。たとえば、仮の例として「提案資料の構成が依頼どおりか」「数字の出典が示されているか」「修正が不要か軽微か」の3点を基準にします。基準を決めずに出力を見比べると、印象の差に判断が引っ張られます。基準を満たした組み合わせが複数あれば、単価の低い方を選ぶ、という順序です。

公式のモデル選択ガイドには、推論レベル別の使いどころも載っています。Luna・Lowは細かい編集や範囲の決まった問題解決、Luna・Extra highは複数のアプリにまたがる文脈の把握、GPT-6.1 Sol・Mediumは修正を前提にした複雑な技術作業、GPT-6.1 Sol・Extra highは仕上げの必要な成果物、Astra・Lowは事実とニュアンスを保った簡潔な文章、Astra・Mediumは広い文脈を要する意欲的なプロジェクト、Astra・Extra highは厳密な要件の分析です（OpenAI「Model selection」、2026年9月30日取得）。ChatGPT側で選べるモデル全体の違いは、ChatGPTのモデルの違いと使い分けをまとめた記事も併せて参考にしてください。

GPT-6 Solから移行するときの注意点

GPT-6 Solからの移行では、モデルIDの書き換えだけでなく、reasoning.effortのnone、ツール呼び出し用のAPI、サンプリング系パラメータ、キャッシュ設定の4点を見直します。

公式のGPT-6ガイドは、すでにgpt-6-solを使っている人に向けて、GPT-6.1 Solへ切り替える前に移行ガイドを確認するよう案内しています。移行時の確認項目のうち、GPT-6.1 Solに関わるものは次のとおりです（OpenAI「Using GPT-6」、2026年9月30日取得）。

確認項目	公式ガイドの内容	やること
reasoning effort	Astra と GPT-6.1 Sol は none 非対応。none の代わりに low を使う	noneを送っている箇所を洗い出して low へ
ツール呼び出し	Chat Completionsに対応するが、ツール呼び出しはResponsesが必要	関数呼び出しはResponses APIで組む
サンプリング系パラメータ	reasoning effortが none 以外のとき、temperature、top_p、top_logprobs を削除する	リクエストから該当パラメータを外す
プロンプトキャッシュ	GPT-5.5以前から移る場合、prompt_cache_retention を prompt_cache_options.ttl（”30m”）に置き換える	GPT-5.5以前から移す人だけ対応

Chat Completionsのlogprobsも、削除の対象です。公式ガイドは、Chat Completionsでは logprobs も外し、Responsesでは include から message.output_text.logprobs を外すよう書いています。エラーが出たときは、まずこの3つの外し忘れを疑うと切り分けが早くなります。

GPT-6 SolとGPT-6.1 Solは、入力・出力の単価が同じで、違いはキャッシュ入力の単価、reasoning.effortのnone対応、知識カットオフなどにあります（OpenAI「GPT-6 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。切り替えによる品質の変化は、公式ページに数値では書かれていないので、前の章の比較手順で自分の依頼を使って確かめてください。コストだけが目的なら、キャッシュを多用する処理ほど、Solの安いキャッシュ入力の効果が出やすい、というのが表から読み取れる範囲の結論です。

よくある質問（FAQ）

Q1. GPT-6.1 SolはChatGPTの通常のチャットで使えますか。

Codexの公式モデルページでは、GPT-6.1 SolはChatGPTのWorkとCodexで使えるモデルで、Chatでは使えないと記載されています。通常のチャット画面で選べない場合は、仕様どおりの状態です（OpenAI「Codex Models」、2026年9月30日取得）。

Q2. FreeプランやGoプランでも使えますか。

提供開始時の対象には含まれていない、と公式ページに書かれています。その後の変更は取得したページからは分からないため、最新の対象プランは公式ページで見てください。

Q3. Solの価格はいくらですか。

APIのStandard・短いコンテキストでは、100万トークンあたり入力$2、キャッシュ入力$0.1、出力$10です。処理方式や入力量で変わるため、条件は前半の料金の章と公式料金ページで見比べてください。

Q4. AstraとSolは、どちらを選べばよいですか。

公式は、同じタスクで両方を試し、品質とコストのトレードオフで決めるよう案内しています。判断の手順は「AstraとSolを切り替える判断手順」の章にまとめました。

Q5. reasoning.effortにnoneを指定するとどうなりますか。

GPT-6.1 Solはnoneとminimalに対応していません。移行ガイドは、noneの代わりにlowを使うよう案内しています（OpenAI「Using GPT-6」）。

Q6. 埋め込み（Embeddings）やファインチューニングに使えますか。

モデルページでは、Embeddingsのエンドポイントとファインチューニングは非対応と表示されています。埋め込みが必要な場合は、専用のモデルとAPIを使う形になります。

Q7. Batchで使えますか。

Batchのエンドポイントは対応と記載され、料金ページにはBatchの単価が載っています。仮に結果を急がない処理なら、Standardより単価が低い方式として検討の余地があります。

Q8. Codex CLIでモデルを切り替えるコマンドは何ですか。

起動時は codex –model gpt-6.1-sol、対話中は /model、既定にするなら config.toml の model に gpt-6.1-sol と書きます。

まとめ

GPT-6.1 Solは、OpenAIが「Astraに近い性能を、Astraより低いコストで」と位置づけるモデルです。モデルIDは gpt-6.1-sol、コンテキストウィンドウは1,050,000トークン、最大出力は128,000トークンで、入力はテキストと画像、出力はテキストです。Standard・短いコンテキストのAPI料金は、100万トークンあたり入力$2、キャッシュ入力$0.1、出力$10です（OpenAI「GPT-6.1 Sol」モデルページ、2026年9月30日取得）。

使い始める前に押さえたいのは、reasoning.effortにnoneが使えないこと、ツール呼び出しにはResponses APIが必要なこと、ChatGPTではChatではなくWorkとCodexで使うこと、の3点です。選び方は、公式が勧めるとおり、同じタスクでAstraと比べて、品質の基準を満たす最も軽い設定を選ぶのが基本です。料金や提供範囲は変わる可能性があるため、判断の直前に公式ページの最新表示を見てください。