関連する接続先と仕様：BeatAPI
GPT-6.1 Sol・旧Sol・Astra比較では、まず接続条件と作業全体の費用を確認します。
Responsesを使うコーディング用エージェントならGPT-6.1 Solを次の標準候補として評価し、推論無効の接続に依存する間は旧Solを維持し、追加の正しい成果が費用に見合う作業でAstraを使う、という判断が適しています。本記事は選び方の指針であり、3モデルの実測順位ではありません。
比較するのは能力とトークン単価だけではありません。接続が動き続けるか、修正全体でいくら使うか、最終的な変更がテストに通るかが重要です。仕様と標準料金は2026年9月30日時点です。
- 旧Solと6.1 Solでは通常入力・書き込み・出力の標準料金が同じです。
- 半額になったのはキャッシュ読み取り単価で、請求全体ではありません。
- 6.1 SolとAstraのツール呼び出しにはResponsesが必要です。
- 同じ作業と実行環境で成功率、再試行、使用量、待ち時間を比べます。
- 難しい作業だけを上位モデルへ送る仕組みに、費用と回数の上限を設けます。
GPT-6.1 Sol・旧Sol・Astra比較
| 比較点 | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| APIでの名前 | gpt-6-sol |
gpt-6.1-sol |
gpt-6-astra |
| 通常入力・出力／100万トークン | $2 / $10 | $2 / $10 | $10 / $50 |
| キャッシュ読み取り／100万 | $0.20 | $0.10 | $1.00 |
| キャッシュ書き込み／100万 | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| 入力領域・最大出力 | 1,050,000 / 128,000 | 1,050,000 / 128,000 | 1,050,000 / 128,000 |
| 推論の無効化 |
noneに対応 |
非対応 | 非対応 |
| Responsesでのツール | 対応 | 対応 | 対応 |
| Chat Completionsでのツール |
noneの場合のみ |
非対応 | 非対応 |
OpenAIに直接接続する際の標準料金と仕様です。別サービスでの同一機能を保証する表ではありません。出典：旧Sol、6.1 Sol、Astra、移行ガイド。
OpenAIは新しいSolを複雑な仕事でAstraに近いモデルと位置づけています。そのため、すべての処理にAstraの単価を払う前に評価する価値があります。ただし文章作成、コードレビュー、難しい不具合で常に勝つという意味ではありません。初めて使う方はモデルの概要と最初の呼び出しから始めてください。
新しいSolでは本当に安くなるか
トークン数が同じなら、旧Solから変わるのはキャッシュ読み取りの$0.20から$0.10への変更です。読み取りがなければ、表の単価での請求は同じです。推論量、回答の長さ、修正回数が変われば、単価が同じでも支出は変わります。
通常入力100,000、キャッシュ読み取り900,000、推論を含む出力50,000トークンを使う計画用の例です。複数の短いリクエストに分かれ、各入力は長い入力の境界以下とします。キャッシュ書き込みと有料ツールは含みません。
| モデル | 通常入力 | 読み取り | 出力 | 合計 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $0.200 | $0.180 | $0.500 | $0.880 |
| GPT-6.1 Sol | $0.200 | $0.090 | $0.500 | $0.790 |
| GPT-6 Astra | $1.000 | $0.900 | $2.500 | $4.400 |
この使用量なら旧Sol比で約10.2%、Astra比で約**82.0%**低くなります。実際にモデルごとの使用量や試行回数が違えば、この比率にはなりません。
評価には実際の応答に含まれる使用量を使い、失敗した変更と再試行も合計します。ChatGPTやCodexの定額プランの残量表示を、APIの請求額に読み替えないでください。利用者の費用に関する質問は混乱の例ですが、投稿内の生成された見積もりを請求証拠には使えません。
長い処理の入力の増え方はAstraの費用計算ガイドも参考になります。過去の記事の料金は、使う前に現在の値へ置き換えます。
移行で変わるツールと推論設定
旧接続が次のようにChat Completionsで推論無効とツールを組み合わせているとします。リクエストの関連部分です。
{
model: "gpt-6-sol",
reasoning_effort: "none",
tools: [
{
type: "function",
function: {
name: "run_tests",
description: "Run the isolated project's tests.",
parameters: {"type": "object", "properties": {}, "required": []}
}
}
]
}
モデル名だけ変えると、非対応のnoneが残り、ツールを使う接続形式も合いません。Responses形式と、対応する推論の強さに変更します。
{
model: "gpt-6.1-sol",
reasoning: {"effort": "low"},
input: "Run the tests and explain the first failure. Do not edit files yet.",
tools: [
{
type: "function",
name: "run_tests",
description: "Run the isolated project's tests.",
parameters: {
type: "object",
properties: {},
required: [],
"additionalProperties": false
},
strict: true
}
]
}
選んだサービスの/v1/responsesに送る形式です。完全なエージェントや認証付き実測ではありません。アプリ側で型付きの出力を読み、許可した関数を実行し、同じcall_idを持つfunction_call_outputを返す必要があります。関数の名前をrun_testsにしただけではテストは走りません。関数呼び出しの説明
移行前に、ツールの要求、実際のテスト実行、結果の返送、最終回答までを確認します。履歴を自分で管理する場合は必要な推論とツールの項目を保持してください。temperatureやtop_pなどの非対応項目も確認します。自分の依頼に書いていなくても、接続用のライブラリが既定値として追加する場合があります。
再現できるコード修正の比較方法
既知の失敗するテストがある小さなリポジトリを使います。たとえばrange(0, len(items) - size, size)で分割する関数は、最後の分割を落とし、入力が分割幅と同じ場合にも失敗します。テストを変更せず直すよう、各モデルに同じ依頼を送ります。
リポジトリの版、許可するツール、入力、テスト、最大往復回数、出力予算をそろえます。推論設定も記録します。各モデルの既定値が同じ計算量を意味するとは限りません。安定性を論じるなら複数回実行します。
| 記録項目 | 確認できること |
|---|---|
| 通ったテストと変更差分 | 説明の説得力とは別に正しさを確認できます。 |
| 試行とツール呼び出しの回数 | 安い呼び出しでも手戻りが多い場合があります。 |
| 通常入力・読み取り・書き込み・出力 | 表示されない推論や繰り返す入力を把握できます。 |
| 経過時間と失敗 | 回答の速さと作業完了の速さを区別できます。 |
| 採用した結果と総請求 | 役立つ成果1件の費用を比較できます。 |
本記事では、この3モデルの管理された実験を実行していません。これは性能や作業費用の優劣を述べる前に使う評価手順です。単価計算や企業の評価値だけで実測結果を代用しないでください。
どのモデルを選ぶべきか
新しいSolを先に評価する場合：Responsesを使う新規エージェントや、すでに対応する推論設定を使う旧Solの作業です。日常的な実装、レビュー、資料の確認の候補になりますが、自分の合格基準で確かめます。
移行中は旧Solを維持する場合：本番の接続がnoneやChat Completionsのツールに依存するときです。隔離した作業で形式と出力処理を直してから挙動を比べます。
Astraへ切り替える場合：特定の難しい作業で、採用できる正しい結果が増えると評価できたときです。失敗した方法、テスト結果、必要な資料を短くまとめて渡し、全履歴を無条件に繰り返さないようにします。費用と回数に上限を設けます。
判断には、同じ作業集合で総費用を採用した結果の件数で割る方法が役立ちます。失敗した試行も含め、待ち時間も別に確認します。高度に見える回答だけを理由に、高いモデルの価値を認めないでください。
長い入力と接続先の注意点
3モデルとも、272Kを超える入力ではリクエスト全体の入力・キャッシュ料金が2倍、出力が1.5倍です。1Mの資料を毎回送ることと、100K程度の作業領域を使うことは別の費用判断になります。最大値が大きいからといって、無関係なファイルまで送る必要はありません。
BeatAPIを選ぶ場合は6.1 Sol、旧Sol、Astraの現在の価格で計算し直し、必要なツールを確認します。OpenAIの処理方式、地域の設定、契約条件を、互換形式だけから推定しないでください。
よくある質問
モデル名だけ変えれば移行できますか？
一部の対応する依頼では可能ですが、推論、ツール、標本抽出の設定、応答の解析、会話の継続処理を先に確認します。
6.1 Solは旧Solの半額ですか？
半額なのはキャッシュ読み取り単価です。総費用は使用量と挙動で変わります。
Astraは常に5倍ですか？
新しいSol比で通常入力・書き込み・出力は5倍、キャッシュ読み取りは10倍です。作業全体では試行回数や使用量によって変わります。
推論設定はどうそろえますか？
対応する既存設定は最初に維持します。noneやminimalからはlowを評価します。設定名が同じでも同じ計算量とは限りません。
Solの失敗はすべてAstraに渡しますか？
不足した資料、壊れたツール、曖昧な合格条件を先に修正します。能力が制約になっている場合に上位モデルへの切り替えを検討します。
初めてならどこから始めますか？
最初の呼び出しガイドで小さな依頼を確認してから、ツールを使う1作業を評価します。
開示：私たちはBeatAPIを開発しています。資料に基づく説明と、実際に実行した検証を本文で区別しています。