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GPT-6.1 Sol

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gpt-6.1-sol
モデルの種類 Astra6.1 SolSolLuna

GPT-6.1 Sol は、OpenAI が 2026 年 9 月 29 日に発表した GPT-6 Sol の改良版です。OpenAI によれば、エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務で GPT-6 Astra に迫り、公式定価は Astra の 5 分の 1 です。1,050,000 トークンのコンテキストと最大 128,000 トークンの出力を備え、reasoning_effort は low / medium / high / xhigh / max の 5 段階、画像入力とツール呼び出しに対応します。OpenAI SDK と完全互換で、model に gpt-6.1-sol を指定するだけ。/chat/completions と /responses の両方で提供しています。従量課金で失敗分は非課金、キャッシュ済みの入力は 10 分の 1 で精算し、公式 API のような長文コンテキストの追加料金は取りません。

チャットGPT-6 系エージェント型コーディング105 万トークンプロンプトキャッシュ
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詳細設定

このモデルは ChatGPT のサブスクリプション経由の上流で提供しており、temperature / top_p / max_tokens は受け付けません（送っても黙って無視されます）。思考の深さは下の reasoning_effort で、長さはプロンプトの書き方で調整してください。

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モデル紹介：GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol は、OpenAI が 2026 年 9 月 29 日の DevDay で発表した GPT-6 Sol の改良版で、NezhaGate では OpenAI 互換の API から提供しています。OpenAI によれば、エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務で GPT-6 Astra に迫り、公式定価は Astra の 5 分の 1 です。1,050,000 トークンのコンテキスト、1 回の呼び出しで最大 128,000 トークンの出力、low / medium / high / xhigh / max の 5 段階の reasoning_effort、画像入力、ツール呼び出しに対応し、/chat/completions と /responses の両方で使えます。model に gpt-6.1-sol を指定すれば、SDK もリクエストの形もそのままです。従量課金で、失敗した呼び出しには課金せず、キャッシュ済みの入力は入力単価の 10 分の 1 で精算します。

ユースケース

Astra に迫るコーディング

複数ファイルのリファクタリング、モジュールをまたぐ調査、仕様からの機能実装など、持続的な推論が要るコーディングを、Astra のごく一部の費用で 6.1 Sol に任せられます。

エージェント型ワークフロー

OpenAI 互換のエンドポイントを話すので、Codex、Cursor、Claude Code は model フィールドを変えるだけで GPT-6.1 Sol に切り替わり、ツール呼び出しも OpenAI 形式で返ります。

専門的な文書と分析

レポートの作成、表計算やデータの分析、長い文書のレビューといった専門業務も、OpenAI が Astra に迫るとしている領域の一つです。

長いコンテキストのエンジニアリング

1,050,000 トークンあれば、リポジトリ全体と関連文書を 1 回の呼び出しに収められます。自分で分割して継ぎ合わせる必要はありません。

選び方

Astra に迫るコーディングとエージェントの性能を、費用を抑えて使いたいなら GPT-6.1 Sol を選んでください。もっとも難しい推論には引き続き GPT-6 Astra、単純で量が多く低レイテンシな作業には GPT-6 Luna のほうが安く済みます。どれも GPT-6 系で 1,050,000 トークンのコンテキストを共有しているので、切り替えはフィールド 1 つです。

よくある質問

GPT-6 Sol とは何が違いますか？
GPT-6.1 Sol は GPT-6 Sol の改良版で、OpenAI によればエージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務で GPT-6 Astra に迫ります。推論の段階も異なり、GPT-6.1 Sol は low から始まり、none と minimal はありません（どちらかを送るとゲートウェイが low として扱い、エラーにはなりません）。
GPT-6 Astra と比べるとどうですか？
Astra は引き続き GPT-6 系でもっとも高性能な旗艦で、もっとも難しい推論や研究水準の仕事向けです。OpenAI によれば GPT-6.1 Sol はこの 3 種類の仕事で Astra に迫り、公式定価は Astra の 5 分の 1 です。コンテキストと組み込み方は同一です。
reasoning_effort はどの段階に対応していますか？
low / medium / high / xhigh / max の 5 段階です。上流は none と minimal を受け付けないため、ゲートウェイがどちらも low に置き換えます。省略した場合、ゲートウェイはモデル自身の既定である medium で要求し、思考の要約を返します。より多く考えると出力トークンが増え、実際の利用量に応じて課金されます。
コンテキスト、出力、知識の上限は？
1,050,000 トークンのコンテキストと、1 回の呼び出しで最大 128,000 トークンの出力です。OpenAI が公表している知識のカットオフは 2026 年 4 月 30 日です。システムプロンプトなどのオーバーヘッドもコンテキストの枠に含まれます。
/v1/responses でも使えますか？
使えます。同じモデル名が /v1/chat/completions と /v1/responses の両方で動き、どちらもストリーミングに対応しています。
失敗した呼び出しも課金されますか？
課金しません。正常に応答した呼び出しだけを実際の利用量で精算し、上流のエラーやタイムアウトで残高が減ることはありません。

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