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【AIの利用制限に効く】8つの課題は全部1ドル未満、私の仕事では潜んでいたバグまで発見。「GPT-6.1 Sol」のコスパが素晴らしい

れん学長｜AIツール実験室

こんにちは、れん学長です（2026年10月1日時点）。

OpenAI の新しいモデル「GPT-6.1 Sol」を、Note 記事やスライドづくりなど8つの課題で検証しました。

最上位モデルの GPT-6 Astra にほぼ並ぶ性能を、5分の1の値段で出す、というモデルです。

そう聞くと、実際の仕事をどこまで任せられるのか、気になりますよね。

「上位のモデルを使うと、すぐ利用制限に当たる」「安いモデルに任せて、仕事の質は大丈夫なの？」という方も、多いと思うんです。

そこで、発表の直後にベンチマークを回して、Claude Opus 5.5 や Sonnet 5.5、Astra の成果物と画面を並べ、私の目で見比べました。

さらに、普段の仕事でも1日使ってみたら、かなり作業したのに、プランの利用枠が10%くらいしか減らなかったんです。

いつもなら50%くらい減るところなので、「これ、たくさんできるな」と思いました。

この記事で分かることを、5つにまとめました。

  • 8つの課題にかかった費用と、AI の採点の結果が分かります

  • AI の採点と私の目が合ったところと、ずれた2つのところが分かります

  • どの作業にどのモデルを使うか、私の使い分けをそのまま参考にできます

  • 1日使ったときの利用枠の減り方と、ほかのモデルでは見つけられなかったバグの話も読めます

  • GPT-6.1 Sol をうまく動かす、公式のプロンプトガイドの要点を押さえられます

読み終わるころには、どの仕事なら GPT-6.1 Sol に任せて、どの仕事は Opus 5.5 や Sonnet 5.5 に残すのか、目安が持てるはずです。

成果物を画面に並べて見比べる様子は、こちらの動画でどうぞ。

https://youtu.be/XO2l2qEHesI

公式の数字では、コーディングの評価が75.2%で Astra に並びました

まずは、公式発表の数字を押さえておきましょう。

  • 性能 … コーディングの評価で、最高75.2%でした。上位モデルの Astra の最高、74.1%に並んでいます

  • 値段 … 100万トークンあたり入力が2ドル、出力が10ドルで、Astra の5分の1です。トークンは、AI が文字を数えるときの単位ですね

  • キャッシュ入力 … 一度読ませた内容を使い回す分の単価で、0.10ドルです。前の GPT-6 Sol の半額なので、同じ内容を何度も読み込む長い作業を AI に任せる人には、結構うれしいところですね

  • 使える場所 … Plus 以上のプランなら、普通のチャットとは別の ChatGPT Work と、OpenAI のコーディング用 AI の Codex で使えます。プログラムから AI を呼び出す窓口の API でも使えますが、通常のチャットの画面では、まだ選べません

  • effort … 考える深さを決める設定です。low、medium、high、xhigh、max の5段階で、既定は medium になっています

前の GPT-6 Sol は、effort をいちばん上の max にしても68.8%だったので、6.4ポイントも上がっているんですよね。

一方で、公式の数字でも、業務の自動化は Astra が5.3ポイント上、科学研究は11.1ポイント上です。難しい課題は、まだ上位モデルの出番がありそうですね。

公式の紹介ページはこちらです。

https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/

GPT-6.1 Sol が発表された DevDay 2026 の全体は、こちらの記事にまとめています。

https://note.com/renkon40/n/n0e396eb918f3

8つの課題を、前の GPT-6 Sol と同じプロンプトで走らせました

金色の線が付いた行が、今回の GPT-6.1 Sol です。金色の枠で囲んだ2つは、同点の首位だったダッシュボードと、2位の12枚スライドですね。

色は、課題の平均より高いほど赤、低いほど青になっています。AI の採点では、ダッシュボードと12枚スライドの2つ以外は、Claude の上位に届いていません。

課題には、私が作った比較アプリ「Model Arena」の8つを使いました。

  • Note 記事 … 実験の記録から Note 記事を書きます

  • 12枚スライド … 手本と同じ雰囲気で、編集できる PowerPoint を12枚作ります

  • 3分スライド … Opus 5.5 の発表を、3分で伝えるスライドにします

  • ホームページ … YouTube チャンネルのホームページを作ります

  • ダッシュボード … 私が動かしている AI 秘書の運用記録から、状況をつかむ画面を作ります

  • ショート動画 … YouTube の本編から、60秒の縦動画を作ります

  • メール判定 … 実際に届いたメール50通から、案件の打診を見分けます

  • 迎合テスト … ユーザーの押しに流されず、言うべきことを言えるかを20問で見ます

検証の条件は、次のとおりです。

  • 時点 … 2026年9月30日です

  • 動かし方 … Codex をコマンドで動かす Codex CLI の 0.159.0 から、GPT-6.1 Sol を動かしました

  • プロンプト … 1つ前の GPT-6 Sol を検証したときと同じプロンプト、同じ素材のまま、モデルだけを替えています

  • effort … GPT-6 Sol のときと同じ値に加えて、結果を見る前に max も走らせました

  • 採点 … 作ったモデルの名前を伏せた、AI の採点者による盲検です

  • 回数 … 成果物を作る6つの課題は、どのモデルも1回ずつの実行です。数点の差は、まだ判定できないと読んでください

  • 費用 … API の定価に換算した値で、サブスクの請求額ではありません

GPT-6 Sol を検証したときの記事はこちらです。

https://note.com/renkon40/n/n050ebf266179

点数だけでは分からないことも多いので、費用と、私の目で見た印象を、課題ごとに確かめました。

費用は、8つの課題すべてで1回1ドル未満でした

横軸が費用、縦軸が点数です。金色のひし形の GPT-6.1 Sol は、ほとんどの課題で左側に寄っています。

  • 成果物を作る6つの課題は、1本0.34〜0.92ドルでした

  • メール判定は50通で0.60ドル、迎合テストは1回0.60ドルです

  • effort を max にしても、1ドル未満に収まりました

収録でこの図を見たときも、「やっぱりコストはかなりいい」「結構コスパ良く作れる」と言っていました。

差が大きかったのは、effort max の重い課題です。12枚スライドは、GPT-6.1 Sol の max が0.52ドル、Sonnet 5.5 の max が12.65ドルで、約24分の1でした。

ちなみに high どうしで比べると、ホームページと迎合テストは Sonnet 5.5 のほうが安く済んでいます。

作る時間は、1本8〜26分でした。GPT-6 Sol よりは少し遅く、Sonnet 5.5 の max よりは早いかな、という印象です。

ただし、16本を同時に走らせた中での時間なので、速い遅いはまだ言えません。

Note 記事は10本中7位。私が読んでも「イントロが硬い」でした

左が GPT-6.1 Sol の high、右が1位の Opus 5.5 の high の書き出しです。

AI の採点は、こうでした。

  • GPT-6.1 Sol の high は71.9点で、10本中7位です。1位は Opus 5.5 の high で、82.0点でした

  • 講評では、正確さと注意書きの丁寧さが評価されています

  • 一方で、事実の列挙と但し書きが多く、報告書寄りで楽しさが弱い、と減点されました

で、2本を並べて読んでみると、私の感想も同じ向きだったんです。

  • GPT-6.1 Sol の記事は、「なんかね、イントロが硬いですよね」というのが第一印象でした

  • 読者が何を得られるのかが見えにくく、テンションもちょっと低いなと感じます

  • Opus 5.5 の記事は、読み終わるころに何が分かるようになるかを冒頭で示していて、期待感がありました。ここが違いでした

情報は結構正確で、そこは GPT らしいなと思います。

費用は0.44ドルで、Opus 5.5 の1.60ドルの約3.6分の1です。それでも Note 記事は、引き続き Opus 5.5 に書かせるかな、というのが私の結論でした。

12枚スライドは9本中2位。ただ、犬だけは「変な犬の画像」でした

左が GPT-6.1 Sol の max、右が1位の Opus 5.5 の xhigh です。

  • GPT-6.1 Sol の max は87.0点で、9本中2位でした。1位は Opus 5.5 の xhigh で、91.0点です

  • 費用は0.52ドルで、Opus 5.5 の6.83ドルの約13分の1でした

  • 時間も17.4分で、Opus 5.5 の25.2分より短く済んでいます

AI の講評は、白衣の犬が手本の雰囲気をよく再現している、とほめていました。

ところが、私が引っかかったのは、まさにその犬なんです。

私がスライドでいつも使っている犬のキャラクター、シェルティ君を入れてもらう指示だったんですが、うまく反映できていなくて、「変な犬の画像になっている」と感じました。

ただ、GPT 系の最近の雰囲気はすごく出ているな、とも思いました。

成果物を見た6つの課題のうち、この課題だけは比較アプリを開かず、スライドに載せた見本を見ての感想です。

3分スライドは12本中5位。「すっきりして見やすい」仕上がりです

左が GPT-6.1 Sol の xhigh、右が1位の Sonnet 5.5 の max です。

  • GPT-6.1 Sol の xhigh は85.0点で、12本中5位でした。1位は Sonnet 5.5 の max で、89.0点です

  • 費用は0.49ドルで、Sonnet 5.5 の max の20.93ドルの約42分の1でした

  • xhigh と max は、私が普段 AI に守らせている作業と話し方のルールのファイルを、実行中に読んでいました。読んでいない high は78.0点で、10位です

2本を並べて見ると、こんな印象でした。

  • Sonnet 5.5 の max は、グラフの特徴的なところを目立たせて文字を添えていて、「すごくまとめ方がうまかった」です

  • GPT-6.1 Sol は「すっきりして見やすい」一方で、Sonnet や Opus ほどの細かさはありませんでした

  • Opus 系のスライドは読みながら説明しやすく、GPT-6.1 Sol のほうは、内容を頭に入れてから思い出しながら話す必要がありそうです

10位の high を開いても、「全然悪くはないかな」と思いました。

コスパよく、あとから編集できるスライドが作れるのは、いいところですね。

ホームページは13本中7位。でも Astra と並べると「ぱっと見いい気もします」

左が GPT-6.1 Sol の max、右が Sonnet 5.5 の max です。

  • GPT-6.1 Sol の max は83.0点で、13本中7位でした

  • Sonnet 5.5 の max は91.0点、Astra の high は90.0点です。1位は、仕事のやり方を覚えさせる機能のスキルを渡した Opus 5.5 で、92点でした

  • 費用は0.92ドルで、Sonnet 5.5 の max の4.76ドルの約5分の1です

比較アプリで順に並べていくと、こう見えました。

  • GPT-6.1 Sol は、シンプルで細かさはないかな、という感じです。ただ、これはこれで十分だと思います

  • Sonnet 5.5 の max は、細かく「おっ」と思わせるところがあって、こちらのほうが良いかなと感じました

  • 1位の Opus 5.5 は本当に芸が細かくて、「これめちゃくちゃすごいな」と思ったんです

で、AI の採点と印象がずれたのが、Astra との比較でした。

AI の採点は、Astra が90.0点、GPT-6.1 Sol が83.0点です。ところが2つを並べると、見た目がよく似ていて、私には GPT-6.1 Sol のほうが「ぱっと見いい気もします」と映りました。

なので、サブスクに入っていてコスパ重視なら GPT-6.1 Sol、より良いものを目指すなら Astra や Opus 5.5、という使い分けになりそうです。

ダッシュボードは同点の首位。「あー、確かに見やすいわ」

左が GPT-6.1 Sol の max、右が同点だった Sonnet 5.5 の high です。

  • GPT-6.1 Sol の max は89.5点で、Sonnet 5.5 の high と同点の首位でした

  • 費用は0.74ドルで、Sonnet 5.5 の2.11ドルの約3分の1です

  • 講評は、数字がほぼ完全に一致し、急ぎの判断や止まっている作業の示し方も的確、というものでした

数字の正確さは、ビジネスでは結構大事なところですよね。そこはやっぱり GPT は信頼できるなと思っていて、Sol もその良さを引き継いでいます。

実際に並べてみると、思わず「あー、確かに見やすいわ」と言っていました。

  • Sonnet 5.5 は、細かいものを載せすぎな気もしました

  • Opus 5.5 はグラフが入ってきますが、こちらもかなり細かいです

  • GPT 系は、割とシンプルにまとめてきます

ダッシュボードのように、シンプルでいいものを作るときは、GPT-6.1 Sol がいいんじゃないかなと思います。

ショート動画は8本中4位。それでも「使えそうなクオリティ」でした

左が GPT-6.1 Sol の max、右が1位の Sonnet 5.5 の max が作った動画の1コマです。

  • GPT-6.1 Sol の max は66.5点で、8本中4位でした。1位は Sonnet 5.5 の max で、81.0点です

  • 費用は0.92ドルで、Sonnet 5.5 の max の36.94ドルの約40分の1でした。時間も24.0分と90.6分です

  • 採点者の1人が、使ってはいけない区間を使ったと誤って疑い、正しさの点を下げています。音声を照合すると、その区間は使っていませんでした。Opus 5.5 の採点者だけなら77点です

  • 上位の3本は私のルールのファイルを読んでいて、GPT-6.1 Sol は読んでいないので、そこは差し引いて見るべきかなと思います

実際に再生してみると、「結構いいんじゃないですかね」というのが正直な感想です。

  • 普通にショート動画として使えそうなクオリティでした

  • 安くて時間もかからない、バランス型という印象です

  • 気になったのは、もともと BGM が入っているところに別の BGM を重ねていたことと、冒頭が話の途中から始まることでした

そのあと Sonnet 5.5 の max の動画を再生したら、「実力すごいな」と思ったんですよね。

なので、ショート動画は Sonnet 5.5 か Opus 5.5 を使うつもりです。時間がかかるので、max より落とした effort にするかもしれません。

メール判定は49通すべて正解。迎合テストは GPT-6 Sol から変わりませんでした

残りの2つは、成果物を開かずに、数字で見た結果です。

メール判定は、50通のうち1通が、すでに引き受けた案件の事務連絡でした。新しい打診ではないので、正解を決めずに採点から外し、49通で照合しています。

  • GPT-6.1 Sol は3回くり返して、3回とも49通すべて正解でした。迷ったメールも0通です

  • 50通の費用は0.60ドルで、Opus 5.5 は1.19ドル、Astra は7.19ドルでした

「的確にやってくれる」というのが私の受け止めです。私が読んでも迷うようなメールが混ざっていたので、Claude 系に迷ったメールがあったのは、それはそれでいいと思っています。

むしろこういう判定は、Jev のような確率で判断する AI に置き換えるといいかな、と考えています。その実験は、こちらの記事にまとめました。

https://note.com/renkon40/n/n7ed9fcda9f9d

迎合テストのほうは、10点満点で8.75点でした。GPT-6 Sol も8.75点だったので、ここはあまり変わっていません。

Opus 5.5 は9.56点、Sonnet 5.5 は9.24点です。迎合しにくさが要る場面では、Claude 系をうまく使う必要がありそうですね。

同じ effort なら、Astra との差はホームページ以外4点以内でした

Astra との差がどうなったのかは、結構気になるところですよね。

同じ effort どうしで、ほかのモデルと比べた結果はこうでした。

  • Astra との差は、ホームページ以外は4点以内です。費用は、約5分の1から7分の1でした

  • Opus 5.5 とは、ダッシュボードで並び、ほかは4〜10点下でした。費用は、約2分の1から20分の1です

  • Sonnet 5.5 とは、max どうしの12枚スライドとダッシュボードで同等以上でした。ほかの課題では離されています

コスパの良さは、AI の採点からも見えているかなと思います。

ただ、ダッシュボードも Opus 5.5 のものは、私から見るとかなり良かったんです。より高いレベルを目指したい方は、私が選んだ仕事の範囲では、Opus 5.5 が良さそうでした。

effort を max にする効果は、作業によります

max にして点が上がった課題と、下がった課題の両方がありました。

  • 上がったのは3つです。12枚スライドが5.0点、ホームページが3.5点、ダッシュボードが2.5点上がりました

  • 逆に、3分スライドは xhigh から max で3.0点、Note 記事は high から max で4.7点下がっています

  • max の費用は、どれも1ドル未満でした

max にする効果は、それなりに認められます。ただ、下がった課題もあるので、作業に合わせて effort を調整するのがよさそうです。

どれも各1本の結果なので、effort の効果と1回ごとのぶれは、まだ区別できていません。

AI の採点と私の目は、おおむね同じ向き。ずれたのは2つでした

ここまでを1枚にまとめたのが、上の表です。

成果物を見た6つの課題では、AI の採点と私の目は、おおむね同じ向きでした。

印象が違ったのは、次の2つです。

  • 12枚スライド … AI の講評がほめた犬の再現が、私には引っかかりました

  • ホームページ … AI の採点は Astra が7点上でしたが、並べたときの私の印象は逆でした

AI の採点は、どのモデルも各1回の実行で、揺れもあります。

点数は、自分の目と合わせて読むのがいいかなと思います。

では、私ならどれを使うか、です。

  • Note 記事 … 引き続き Opus 5.5 に書かせます

  • ショート動画 … Sonnet 5.5 か Opus 5.5 を使います

  • ダッシュボードのような、シンプルでいいもの … GPT-6.1 Sol がいいんじゃないかなと思っています

  • ホームページ … コスパ重視なら、GPT-6.1 Sol でやってもいいのかもしれません

1日使ってみたら、利用枠が約10%しか減りませんでした

ここからは検証とは別に、私の普段の仕事で1日使ってみた実感をお話しします。

まず、やっぱりコスパの良さが素晴らしいです。

  • Astra に相当するクラスの能力で、普段の仕事を問題なくこなしてくれました

  • 実行は、少し遅いかなと感じるところがあります

  • そして、Astra に比べて、トークンが全然減りません

冒頭で触れた10%は、20倍のプランで1日かなり作業したときの減り方です。いつもなら半分、50%くらいは減っているところなんですよ。

これは私の作業での体感で、作業の内容によって変わります。

もう1つは、普段の仕事でプログラミングを任せていたときの、1件の出来事です。

  • これまでほかのモデルでは見つけられなかった、ずっと潜んでいたようなバグを見つけてきました

  • プログラムは普通に動いていたんですが、ふだんは見ないような出力の一部にミスがあったんです

  • 見てみると、確かにこれはバグだな、と思いました

コスパよく、かなり精度の高いものが使えるようになったので、私はいま、普通に GPT-6.1 Sol を使っています。

Astra を使うのは、「ここがポイントだろう」という場面や、科学的な研究の課題をしっかりやってもらいたいとき、という使い分けになるのかなと、いまは思っています。

公式のプロンプトガイドは、5つの困りごとへの対処です

GPT-6.1 Sol をうまく動かすコツも、公式のガイドから押さえておきましょう。

GPT-6.1 Sol 専用のガイドは無くて、GPT-6 系の共通ガイドを使います。

https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model

中身は Astra で見つかった困りごとへの対処なので、自分の作業で確かめながら使うのがいいかなと思います。

5つの困りごとと、プロンプトに足す一文の要点を並べますね。

  • 確認のために止まりすぎる … 意図した作業を最後までやり切り、壊す操作や取り消せない操作でない限りは自分で進めるように、と書いておきます

  • スキルなどの指示に敏感 … スキルの指示より、ユーザーの指示を優先させます

  • 整形しすぎる … 段落を基本にして、箇条書きは並列や手順のときだけにする、と書きます

  • 手伝い役の AI、サブエージェントに任せなさすぎる … 並列にできる作業は、時間の短縮か品質の向上になるなら、ほかの AI に任せるよう書きます

  • テストしすぎる … 影響の小さい変更には、実装をなぞるだけのテストを書かないよう伝えます

AI に作業を任せていると、質問して止まっていること、結構ありますよね。

1つ目には、承認を求めるのは見て判断できる成果物にして、取り消せる作業や読むだけの作業には許可を求めない、という例文も載っています。

テストについては、公式の別のページに、テストを徹底させるという逆向きの注意も残っていました。自分の作業に合わせて加減するのがよさそうです。

そのページはこちらです。

https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering

スキルの指示で止まるときは、ユーザーの指示を優先させます

5つの中で、私が実際に使っているのは、2つ目の対処なんですよ。

スキルの指示があいまいだったり、食い違っていたりすると、早い段階で止まってしまう、という困りごとですね。

ガイドの例文を日本語にすると、こうなります。

ユーザーの指示は、スキルの指針より優先する。明示された指示とスキルの指示が食い違ったら、ユーザーの指示に従う。

スキルが原因で、許可を求める、止まる、頼まれた作業を残す、意図から外れる、のどれかをしたら、読んだ SKILL.md を名指ししてリンクを示し、該当する指示を引用して、どう当てはまるかを短く説明する。

私も、自分の常設のルールに、この2文を入れているんですよ。英語の原文は上の画像に載せていますが、日本語で書いても指示できます。

GPT-6 Sol から移る人は、設定を見直しておくと安心です

例文は GPT-6 Sol のときとほぼ同じで、決まり文句の例が1つ消えただけでした。変わったのは、設定のほうです。

  • effort は、いちばん下が low になりました

  • ツールを呼び出すには、Responses API という呼び出し方が必要です

  • キャッシュ入力は、入力の5%の値段まで下がりました

  • モデル選びの目安は、medium と xhigh の2つになっています

次は、8倍速の Ultrafast を試したい

最後に、これから試したいことです。

500ドルのプランで使える、8倍速の Ultrafast を試してみたいと思っています。

  • 8倍速にしたときに、仕事の効率がどれくらい上がるのかを見たいです

  • 逆に、早く終わりすぎて、私の頭がついていけなくなるんじゃないか、というところも気になっています

GPT-6.1 Sol の Ultrafast は、数日以内に Codex で出すと予告されています。

動画で見たい方へ

記事だけだとイメージしにくい部分、ありますよね。

動画では、比較アプリで成果物を左右に並べて、実際に動かしながら見比べています。

  • ホームページを、Sonnet 5.5、Opus 5.5、Astra と順に並べて見比べる場面です

  • ダッシュボードを、Sonnet 5.5、Astra、Opus 5.5 と並べて見比べる場面です

  • GPT-6.1 Sol と Sonnet 5.5 が作ったショート動画を、実際に再生する場面です

特に「ホームページの見比べ」と「ショート動画の再生」は、画面で見たほうが違いが伝わりやすいです。

ちなみに、動画の前後の解説は、私の声を Gemini の音声合成でクローンした音声です。真ん中の検証は、私が実際に画面を見ながら話した収録になっています。

声のクローンを作ったときの話は、こちらの記事に書きました。

https://note.com/renkon40/n/n6cd497f1bd73

動画はこちら👇️

https://youtu.be/XO2l2qEHesI

まとめ

  • 費用は8つの課題すべてで1回1ドル未満、AI の採点と私の目はおおむね同じ向き

  • 1日使って減った利用枠は約10%、ほかのモデルが見つけられなかったバグも発見

  • 公式ガイドは5つの困りごとへの対処、私が使っているのはユーザーの指示をスキルより優先させる一文

要は、普段の仕事は GPT-6.1 Sol に任せて、Note 記事は Opus 5.5、ショート動画は Sonnet 5.5 か Opus 5.5 に残す、というのが今の私の使い分けです。

必要なのは、ChatGPT の Plus 以上のプランだけです。まずは Codex で GPT-6.1 Sol に、いつもの作業を1つ頼んでみてください。

この記事が参考になったら、いいねやフォローで応援してくれると嬉しいです。Ultrafast を試した続きを書く励みになります。

GPT-6.1 Sol を使ってみて、利用枠の減り方はどうでしたか？ あなたのプランと減り方をコメントで教えてもらえると、次の検証の参考になり、次の記事のネタにもなります。

Ultrafast を試したら、また記事にします。お楽しみに！

それではまた、れん学長でした！

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