CodexでGPT-6 Solを使っているなら、まずGPT-6.1 SolのMedium（標準）を試すのが妥当だ。OpenAIは2026年9月29日、6.1 SolをCodexとChatGPT Workに追加し、複雑なコーディングや長く続く作業に勧めている。一方で「6 Solより何％正確」「何％速い」という直接比較の公開値は、確認できた公式資料にはない。新しい版を選ぶ理由と、まだ測られていないことを分けて判断したい。
この記事で分かること
6.1 Solと6 Solは、何が変わったか
OpenAIのCodex更新履歴では、6.1 Solの追加日は2026年9月29日。GPT-6 Solはその約1週間前の9月22日（米国時間）に公開された。6 Solのモデルページは現在「複雑なコーディングとエージェント作業向け」と説明し、6.1 Solのページは「複雑なコーディング、コンピュータ操作、専門業務でAstraに近い性能」と位置づけている。この「Astraに近い」はOpenAIの説明であって、6 Solとの差を表す測定値ではない。
| 項目 | GPT-6 Sol | GPT-6.1 Sol |
|---|---|---|
| モデルID | gpt-6-sol | gpt-6.1-sol |
| 公式の位置づけ | 複雑なコード・エージェント作業 | 複雑なコード・コンピュータ操作・専門業務 |
| 知識カットオフ | 2026年4月20日 | 2026年4月30日 |
| コンテキスト／最大出力 | 105万／12.8万トークン | 同じ |
| APIの推論強度 | none・low～max | low～max（none不可） |
| 入力／出力 | テキスト・画像／テキスト | 同じ |
数値と対応範囲：OpenAI APIの6 Sol・6.1 Solの各モデル仕様。コンテキスト窓は入力と出力を合わせた上限であり、「105万文字を一度に書ける」という意味ではない。
どちらも9月のニュースを学習済み知識だけで知っているわけではない。最新情報の記事を書くなら、モデルを替えるより原文を検索して公開日と内容を確認する方が重要だ。
値段は据え置き、安くなるのはキャッシュ済み入力
APIを標準速度で使い、入力が27.2万トークン以下の場合、両モデルの通常入力は100万トークン当たり2ドル、出力は10ドルで同じだ。キャッシュ済み入力だけ、6 Solの0.20ドルから6.1 Solの0.10ドルへ半額になった。キャッシュへの書き込みは両方とも2.50ドル。大量の同じ資料を繰り返し送る作業では差が出るが、すべて新規入力なら単価表だけから節約は生まれない（OpenAI API料金表）。
100万トークン当たり。通常の新規入力は両モデルとも$2.00。
CodexにChatGPTアカウントでログインしている人は、API単価をそのまま請求額や使える回数に換算しない。Codexの公式料金説明では、追加クレジットの標準速度レートは100万トークン当たり、両モデルの入力50・出力250クレジットで同じ。キャッシュ済み入力は6 Solが5、6.1 Solが2.5クレジットだ。しかし定額プランの消費は課題の長さ、ツール呼び出し、推論、キャッシュなどで変わる。クレジット単価が半額の項目があっても、契約内で2倍使える保証にはならない。
キャッシュが半額でも、仕事全体は半額にならない
APIの単価だけを使った例を考える。通常入力100万、キャッシュ済み入力1000万、出力100万トークンを使い、キャッシュ書き込みやツール料金などを計算から外す。GPT-6 Solなら2＋2＋10＝14ドル、GPT-6.1 Solなら2＋1＋10＝13ドルだ。キャッシュ済み入力の費用は半額だが、この内訳での合計差は約7％にとどまる。キャッシュを使わなければ、この単価表上の差はゼロ。逆に長い同一資料を何度も読むほど差は大きくなる。ただし実際には新しいモデルで出力・推論・再試行の量が変わるので、総費用を確かめるには作業ごとの実測が要る。
同じ料金ページのPlusとStandard Businessの目安では、ローカルメッセージは5時間で6 Solが約15～150回、6.1 Solが約15～160回と示される。固定回数ではなく、Proには現在5時間枠の制限がない。ただし週単位などの制限があり得るため、残量と回復時刻は自分の利用状況画面で確認したい。APIキーでCodexに接続している場合は定額プランとは別にAPI課金になる。
品質・速度は「改良版だから何％上」とは言えない
OpenAIはモデル選択ガイドで、6.1 SolのMediumを複雑な技術作業や改訂を伴う成果物、Extra Highをより磨き込む成果物の出発点としている。Codex向けのModelsページも、複雑なコーディングとエージェント作業には利用可能なら6.1 Solを推奨している。この公式の推奨は、普段使いを切り替える十分な理由になる。
ただし、6 Solと6.1 Solを同一課題・同一推論強度・同一ツール条件で測った公開スコアや所要時間は、今回確認したOpenAIのモデル仕様・更新履歴・選択ガイドには載っていなかった。「Astraに近い性能」はAstraとの位置づけであり、「6 Solより速い」の証拠ではない。タスクごとの出力トークン数が違えば、単価が同じでも総費用は変わる。特に長いリポジトリ作業では、ツール待ち時間ややり直し回数も結果に効く。
とくに「見た目が良くなった」「指示をよく守るようになった」は、単発の印象では判定しにくい。例えばWebページの修正なら、両モデルに同じ完成条件を渡し、PCとスマートフォンのスクリーンショットを同じ幅で比べる。読みやすさ、余白、部品の一貫性、横スクロールの有無に加え、実装後のテストが通るかを見る。回答文が流暢でも、必要な箇所を直していなければ成功ではない。記事校正なら、公式資料と照合した事実の正しさと、読者が次に何をすべきかが明確かを分けて採点する。このように仕事の完成条件を先に決めると、モデルを替えた価値を測りやすい。
Codexではどう切り替えるか
デスクトップアプリでは、入力欄近くのモデル選択から6.1 Solを選び、推論強度をMedium（標準）にする。画面によっては「詳細設定」を開く必要がある。公式のモデル案内によると、Plus・Pro・Businessでは段階的に利用可能で、Enterprise・Eduは管理者の有効化が必要。Free・Goは公開時点で対象外だ。モデルが見つからなければ、アプリの更新とアカウントの提供状況を確認する。
Codex CLIなら、1回の起動だけ切り替えるには次のように指定できる。既存の作業設定を変えず、6.1を試したいときに向く。
codex --model gpt-6.1-sol新しく作るローカルチャットの既定値を変えるなら、ユーザー設定のconfig.tomlに既存の設定を重複させず、次の値を置く。デスクトップアプリ、CLI、IDE拡張は同じファイルを使うと公式に説明されている。
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"この既定値の変更だけで、保存済みの全チャットのモデルが変わるわけではない。既存チャットは各入力欄の設定を確認する。技術的な検証と制約はCodexのモデル・推論設定を一括変更できるかにまとめている。公式に「全既存チャットを1クリックで変更」と案内されているわけではないので、利用中のチャットを勝手に中断してまで一括化する必要はない。
APIから移す開発者は、モデルIDだけ替えて終わりにしない。6.1 Solはnone推論に対応しないため、6 Solでnoneを指定していたリクエストはlowへ変更して評価し直す。ツール呼び出しにはResponses APIを使う。公式のGPT-6移行ガイドは、現在の実効推論強度を保ち、代表的な課題で動作を確認するよう案内している。
たとえば、6 Solのmediumで「リポジトリを読み、原因を特定し、修正とテストまで行う」処理を組んでいるなら、最初は6.1 Solでもmediumのまま実行する。モデル変更と同時にプロンプト、ツール、テスト方法まで入れ替えると、結果が変わった原因を特定できない。6 Solのnoneで分類だけしていたなら、6.1 Solではlowを試す一方、頻度が高く条件が明確な作業ではGPT-6 Lunaを含めて比較する方が、用途に合う可能性もある。
自分の仕事では、どう選ぶか
普段のCodex利用なら、6.1 Sol・標準を先に使う。公式が推奨するのは複数ステップのコーディング、調査、アプリや文書にまたがる作業だ。短く範囲が決まった変更ならLightでも足りるかを確かめる。最も難しい設計や、判断を誤った場合の影響が大きいレビューではAstraを候補に戻す。繰り返しの分類や抽出ならLunaも比較する。これらはモデル名だけで品質が決まるという意味ではなく、仕事の難度と検証可能性で選ぶための出発点だ（OpenAIの用途別案内）。
比較用の依頼文は、成果物を指定するとよい
たとえばコード作業では「この関数の境界条件を直す。既存の公開APIは変えず、失敗する入力を一つ示し、修正後に関連テストを実行して結果を書く」と依頼する。両モデルに同じリポジトリの状態から渡し、修正の正しさ、テスト結果、余計な変更の有無を確認する。単に「良いコードにして」では、どちらの出力を採用すべきか判断しにくい。
文章の作業なら「この資料にない数値を足さず、結論を先頭に置き、読者が実際に試す手順を3段階で示す」と条件を固定する。モデルが新しいという理由だけで未確認の事実を書き足したら減点する。調査の速さと原文照合の正確さ、図や表が説明を助けているかも別に見る。モデル選択は一度の勝ち負けではなく、自分が繰り返す作業で手戻りが減るかで決めるのが実用的だ。
先代のGPT-6 SolとLunaをAstraとどう使い分けるか、公開時点の評価と小規模実測はGPT-6 Sol・Lunaの記事にある。ただし、その数字を6.1 Solの成績として流用してはいけない。今後、両Solを同じ条件で比較できる一次資料や再現可能な実測が出たら、この判断を更新する。
まとめ：6 Solからの乗り換えは、標準設定で試す
GPT-6.1 Solは、Codexで複雑な作業を続ける人に向けたOpenAIの新しい推奨モデルだ。APIの入力・出力単価は6 Solから据え置かれ、キャッシュ済み入力は半額。コンテキスト上限は変わらず、none推論は使えなくなる。普段の出発点は6.1 Sol・標準でよい。ただし速度や成功率の改善幅は公表資料からは定量化できない。公開前の重要な成果物なら、どちらのモデルでも原文照合・テスト・実画面確認を省かず、同じ仕事を比べて採用を決める。
よくある質問
6.1 Solは6 Solより必ず速い？
確認したOpenAIの公式資料に、両モデルを同条件で測った所要時間は載っていない。どちらが速いかは作業、推論強度、ツール待ち時間をそろえて比べる必要がある。版番号だけから速さを断定できない。
Proなら6.1 Solへの変更で追加料金が発生する？
ChatGPTアカウントでCodexを使う場合、モデルを選ぶだけでAPI料金が別途請求されるわけではない。契約の利用枠を使い、追加クレジットを購入・利用する場合はその残高が関わる。APIキーで利用する設定ならAPI料金が適用される。どちらでログインしているかを先に確認する。
以前のチャットも一緒に切り替わる？
config.tomlの既定モデル変更は、新しく始めるローカルチャット向けだ。保存済みチャットは個別の設定を確認する。モデルを変えても、過去の回答が自動で再生成されるわけではない。
6 Solを使い続ける理由はある？
過去の実測との比較や、既存のAPI処理を同じ条件で再現したい場合はある。また6 SolのAPIはnone推論に対応するが、6.1 Solは対応しない。移行前に設定と代表的な作業を確認したい。
