GPT-6.1 Solの料金と仕様｜広告業務での使いどころ

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GPT-6のモデルがAstra・Sol・Lunaと並び、9月末にはさらに「GPT-6.1 Sol」が加わりました。ChatGPTのモデル選択で探しても見つからない、料金表に似た名前のモデルが並んでいて違いが分からない、と感じている方も多いのではないでしょうか。

GPT-6.1 Solは、OpenAIが2026年9月29日にAPIで公開したモデルです。最上位のGPT-6 Astraに近い性能を、より低い価格で使えるモデルと説明されています。ただし、ChatGPTでは使える場所とプランが限られていて、最速の「Ultrafast」は標準の6倍の料金です。

この記事では、OpenAIの開発者向けドキュメントとChatGPT・Codexの公式ドキュメント（2026年10月21日時点の記載）だけを使って、GPT-6.1 Solの料金、Ultrafast、ChatGPT Work・Codex・APIでの提供状況、GPT-6 Astraとの位置づけ、広告業務での使いどころを整理します。性能の数値（ベンチマーク）は扱いません。

1. GPT-6.1 Solとは｜Astraに近い性能を低い価格で

1-1. 公開日とモデルID

GPT-6.1 Sol（モデルID：gpt-6.1-sol）は、2026年9月29日にAPIで公開されました。OpenAIの変更履歴では、GPT-6 Astraより低いコストで、複雑なコーディングと仕事の作業に使うモデルと説明されています（出典：Changelog｜OpenAI API）。モデルページの説明は「Near-Astra performance for complex work at a lower cost.」（訳：複雑な作業でAstraに近い性能を、より低いコストで）です（出典：GPT-6.1 Sol Model｜OpenAI API）。

1-2. GPT-6 Astra・GPT-6 Lunaとの位置づけ

OpenAIのGPT-6のガイドでは、3つのモデルを次のように並べています。GPT-6 Astraは最も高い知能を持ち、最も難しい推論・コーディング・仕事の作業向けです。GPT-6.1 Solは速さ・コスト・知能のバランス型で、Astraに近い性能を低いコストで出すモデルです。GPT-6 Lunaは最も速く費用効率がよく、範囲の決まった大量の作業向けです（出典：Using GPT-6｜OpenAI API）。モデルページは、自分の作業でAstraと比べて、品質とコストのどちらを取るかを判断するよう勧めています（出典：GPT-6.1 Sol Model）。

1-3. GPT-6 Solとの違い

名前の似たGPT-6 Sol（gpt-6-sol）も、APIで引き続き使えます。両方のモデルページを比べると、違いは次のとおりです。

項目	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Sol
入力／出力（100万トークン）	$2／$10	$2／$10
キャッシュ入力	$0.10（入力の5%）	$0.20（入力の10%）
reasoning.effort の「none」	対応していない	対応
知識のカットオフ	2026年4月30日	2026年4月20日
Ultrafast	対応	記載なし

出典：GPT-6.1 Sol Model、GPT-6 Sol Model｜OpenAI API

ガイドは、gpt-6-solを使っている場合は移行の注意点を確認してから切り替えるよう案内しています（出典：Using GPT-6）。注意点は6章の失敗例で扱います。

2. GPT-6.1 Solの料金

2-1. 標準の料金はAstraの5分の1

100万トークンあたりの標準（Standard）の料金は、入力$2.00、キャッシュ入力$0.10、出力$10.00です（出典：Pricing｜OpenAI API）。同じ料金ページのGPT-6 Astraは入力$10.00・出力$50.00なので、入力・出力ともAstraの5分の1です。

キャッシュ入力は入力単価の5%で、キャッシュの書き込みは入力単価の1.25倍で課金されます（出典：GPT-6.1 Sol Model）。料金ページでは、キャッシュの書き込みが保持時間で分かれていて、30分が$2.50、12時間が$5.00です（出典：Pricing）。

2-2. 処理の階層で単価が変わる

GPT-6.1 Solは、処理の速さの階層によって単価が変わります。100万トークンあたり、入力272Kトークン以下の単価です。

階層	入力	キャッシュ入力	出力	標準との比
Batch・Flex	$1.00	$0.05	$5.00	50%
Standard	$2.00	$0.10	$10.00	基準
Fast	$4.00	$0.20	$20.00	2倍
Ultrafast	$12.00	$0.60	$60.00	6倍

出典：Pricing｜OpenAI API、GPT-6.1 Sol Model

説明用の数字で比べます。入力20万トークン・出力1万トークンの処理を1回行うと、Standardでは入力0.2 × $2.00 = $0.40と出力0.01 × $10.00 = $0.10で$0.50です。同じ処理がUltrafastでは0.2 × $12.00 = $2.40と0.01 × $60.00 = $0.60で$3.00、Batchでは0.2 × $1.00 = $0.20と0.01 × $5.00 = $0.05で$0.25になります。

2-3. 272Kトークンを超えるとリクエスト全体が高くなる

入力が272Kトークンを超えるプロンプトは、リクエスト全体に対して、入力とキャッシュの単価が2倍、出力が1.5倍になります（出典：GPT-6.1 Sol Model）。Standardでは入力$4.00・出力$15.00です。データ所在地を指定するリージョン処理は、さらに10%上乗せされます（出典：同上）。

3. Ultrafast｜最速だが標準の6倍

3-1. APIのUltrafast

Ultrafastは、OpenAI APIで最も速い処理の階層です。GPT-6 AstraとGPT-6.1 Solで使えます。公式ドキュメントは「速さが高いコストに見合うときに使う」と書いています（出典：Ultrafast mode｜OpenAI API）。GPT-6.1 SolのUltrafastは、2026年10月8日にResponses APIに追加されました（出典：Changelog）。

使い方は、Responses APIでmodelに「gpt-6.1-sol」、service_tierに「ultrafast」を指定します。GPT-6.1 SolのUltrafastはすべてのAPI利用者が使え、StandardやFastとは別のレート制限がかかります。既定の1分あたりのトークン数（TPM）は、Buildが1,000,000、Launchが4,000,000、Growが40,000,000です。ツール呼び出しが多いエージェントでは、WebSocketでつなぐことが強く推奨されています（出典：Ultrafast mode）。

3-2. ChatGPT・CodexのUltrafast

ChatGPT側では、UltrafastはCodexとChatGPT Workで、Pro $500と対象のEnterprise・Eduのプランに限られます。Enterpriseのワークスペースでは既定でオフです。購入したクレジットとEnterpriseの従量課金ではStandardの6倍、プランに含まれる利用枠は8倍の速さで減ります（出典：Speed｜ChatGPT・Codex docs（OpenAI））。

3-3. 広告業務でUltrafastを使う場面

公式の「速さがコストに見合うとき」という基準に当てはめると、人が画面の前で結果を待ちながら何度もやり取りする作業が候補になります。一方、前日の数値の集計や、夜のうちに終わればよい広告文の分類は、待つ人がいないため、Ultrafastを使う理由がありません。急がない処理は、標準の50%のBatchに回すほうが費用を抑えられます。

4. ChatGPT Work・Codex・APIでの提供状況

4-1. ChatGPTでは「Chat」で使えない

ChatGPTでは、GPT-6.1 Sol・GPT-6 Sol・GPT-6 LunaはWorkとCodexで使え、Chatでは使えません（出典：Models｜ChatGPT・Codex docs（OpenAI））。普段の会話の画面でモデルを探しても見つからないのは、このためです。

4-2. 使えるプラン

提供開始の対象は、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの、デスクトップアプリとCLIのCodex、webとモバイルのChatGPT Workです。Enterprise・Eduは、管理者が有効にするまでオフになっています。FreeとGoは、提供開始の時点では対象外です（出典：Models｜ChatGPT・Codex docs）。ChatGPT WorkとCodexは、同じ料金・クレジット・利用上限を共有します（出典：Pricing｜ChatGPT・Codex docs（OpenAI））。

4-3. CodexでGPT-5.5を使っていた場合

2026年10月14日に、ChatGPTでサインインしたCodexからGPT-5.5が外れました。Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduでは、代わりにGPT-6.1 Solを選ぶよう案内されています。Codex CLIでは「codex --model gpt-6.1-sol」で指定でき、設定ファイルのconfig.tomlに「model = "gpt-6.1-sol"」と書くこともできます。APIとAPIキーで使うCodexは、この変更の影響を受けません（出典：Models｜ChatGPT・Codex docs）。CodexからMCPで外部のツールにつなぐ手順は「Codex CLIでMCPを設定・接続する方法｜手順と活用例を解説」で解説しています。

4-4. APIの仕様

APIのGPT-6.1 Solは、テキストと画像を読み、テキストを出力します。音声と動画には対応していません。コンテキストは1,050,000トークン、1回の最大入力は922,000トークン、最大出力は128,000トークン、知識のカットオフは2026年4月30日です（出典：GPT-6.1 Sol Model）。

Responses APIのツールとして、ウェブ検索、ファイル検索、コードの実行、コンピューター操作、MCPなどが使えます。ツール呼び出しはResponses APIで使い、Chat Completionsはツール呼び出しなしで使えます。レート制限（Standard）は、Buildが毎分5,000リクエスト・1,000,000トークン、Launchが毎分10,000リクエスト・4,000,000トークン、Growが毎分15,000リクエスト・40,000,000トークンです（出典：同上）。マルチエージェント（ベータ）にも対応しています（出典：Changelog）。

5. 広告業務での使いどころ

ここからは、OpenAIのモデル選択ガイドの説明をもとに、広告業務への当てはめを当社で整理したものです。どのモデルで成果が上がるかは、業務と入力によって変わります。

5-1. 公式が挙げるSolの使いどころ

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」に勧め、例として「決算の資料から取締役会向けのプレゼンテーションを作る」「製品の説明からWebサイトを作る」を挙げています（出典：Model selection｜OpenAI API）。Codex・ChatGPT Workの説明では、コードやアプリ、ドキュメントをまたぐ「繰り返し・長時間の作業」でコストが重要なときに検討するモデルとされています（出典：Models｜ChatGPT・Codex docs）。

広告業務に当てはめると、月次の実績データから報告資料を作る、商品の説明からLPの構成や原稿を作る、といった作業がこの例に近い使い方です。レポートに何を入れるかの設計は「広告レポートのテンプレートに入れるべき項目と作成時の5つのコツ」で整理しています。

5-2. LunaとAstraに任せる作業

同じ説明では、Lunaは抽出・分類・変換・構造化された要約のように、良い結果の形が分かっている大量の作業向けとされています（出典：Models｜ChatGPT・Codex docs）。検索語句の分類や、広告文の一覧から訴求の種類を抜き出す作業は、まずLunaで試す候補です。Astraは最も難しい一連の作業向けで、ガイドは「コストとスピードが問題でなければAstraを既定にしてよい」としています（出典：Model selection）。

5-3. モデルとeffortの段階で選ぶ

モデル選択ガイドは、モデルとreasoning effortの組み合わせを7つの段階で示しています。GPT-6.1 SolはMediumで「複雑な技術作業、修正を前提とした連携した成果物」、Extra highで「仕上げた成果物、矛盾する根拠からの判断」に置かれています（出典：Model selection）。APIのGPT-6.1 Solのeffortは、low・medium（既定）・high・xhigh・maxから選べます（出典：GPT-6.1 Sol Model）。

ガイドは、選ぶ前に考える観点として、どのくらいの頻度で動かすか、どれだけ早く結果が要るか、出力をどう使うか、品質がどれほど重要かを挙げています。頻繁に動かす自動化ほど使用量とコストが積み上がるため、同じ入力で比べて、品質の基準を満たす最も軽い設定を残すよう勧めています（出典：同上）。広告業務でAIを使う範囲の全体像は「WEB広告でAIを活用する方法とは？メリット・注意点から導入手順」で解説しています。

6. GPT-6.1 Solでよくある失敗例

6-1. 失敗例1：GPT-6 Solの設定のままモデル名だけ変え、リクエストが通らない

症状：GPT-6 Solで動かしていたレポート作成の処理で、モデル名だけをgpt-6.1-solに書き換えると、reasoning effortに「none」や「minimal」を指定しているリクエストがそのままでは使えなくなる。軽い処理ほどnoneにしていた場合、影響が広く出る。

原因：GPT-6.1 Solのreasoning effortはlow・medium・high・xhigh・maxで、noneとminimalには対応していません。GPT-6 Solはnoneに対応しているため、同じ設定が通りません（出典：GPT-6.1 Sol Model、GPT-6 Sol Model）。

対策：移行ガイドのとおり、noneはlowに置き換え、minimalもlowから始めて代表的な作業で結果を比べます。reasoningがnone以外のときは、temperature・top_p・top_logprobsも外します（出典：Using GPT-6）。

回避策：モデルを切り替えるときは、モデル名だけでなく、送っているパラメータを一覧にしてから、新しいモデルのページで対応を確かめます。切り替えの前に数件で試し、エラーが出ないことと出力の形が変わらないことを確認してから本番の処理を移します。

6-2. 失敗例2：Chat Completionsでツールを呼んでいた処理が、そのままでは動かない

症状：Chat Completionsで関数呼び出し（function calling）を使って、広告媒体のデータを取りに行く処理を組んでいる場合、モデルをGPT-6.1 Solに替えると、ツールを使う部分がそのままでは動かない。

原因：GPT-6.1 Solのツール呼び出しはResponses APIで使うものです。Chat Completionsは、ツール呼び出しなしの使い方に対応しています（出典：GPT-6.1 Sol Model）。移行ガイドも、ツール呼び出しにはResponses APIを使うよう案内しています（出典：Using GPT-6）。

対策：ツールを使う処理は、Responses APIに書き換えてからモデルを切り替えます。ツールを使わない要約や文章の生成だけなら、Chat Completionsのまま使えます。

回避策：自動化の処理を「ツールを使うもの」と「使わないもの」に分けて管理しておきます。新しいモデルが出たときに、どの処理がAPIの書き換えを伴うかがすぐに分かり、切り替えの順番を決めやすくなります。

6-3. 失敗例3：急がない処理までUltrafastにして、費用が標準の6倍になる

症状：対話で速さを体感したUltrafastの設定を、夜間に回している前日の数値の要約や、広告文の一括の分類にもそのまま使うと、処理の量は変わらないのに費用が標準の6倍になる。

原因：GPT-6.1 SolのUltrafastの単価はStandardの6倍です（出典：GPT-6.1 Sol Model）。公式ドキュメントも、Ultrafastは速さが高いコストに見合うときに使うものとしています（出典：Ultrafast mode）。

対策：処理ごとに、結果を誰がいつ待っているかを確認し、待つ人のいない処理はStandardに戻します。翌朝までに終わればよい処理はBatchに回すと、標準の50%で動かせます（出典：Pricing）。

回避策：service_tierを処理ごとに明示して、既定値に頼らない設計にします。Ultrafastは別のレート制限がかかるため（出典：Ultrafast mode）、使う処理を絞っておくと、費用と上限の両方を管理しやすくなります。

7. Squad beyondで、GPT-6.1 Solの出力を検証につなげる

GPT-6.1 Solで資料やLPの案を作っても、どれが成果につながるかは配信して確かめるまで分かりません。Squad beyondでは、データの受け渡しと検証を次の方法で進められます。

7-1. Squad beyond MCPで、ChatGPTやCodexからレポートを取得する

Squad beyond MCPは、ChatGPTやCodexなどのAIツールとSquad beyondを接続する仕組みです。AIに指示して、日次・週次・月次のレポートデータ（PV・CV・CVR）を取得したり、バージョンとクリエイティブの掛け合わせによるBranch Operationの分析をしたりできます。ChatGPTはPlus・Pro・Business・Enterpriseのプランで、Codexは「codex mcp add squadbeyond --url https://mcp.mysquadbeyond.com/mcp」のコマンドで追加します。この機能の料金は、利用しているSquad beyondのプランによって異なり、レート制限は1分間に10回までです（出典：Squad beyond MCPについて｜Squad beyond FAQ）。ChatGPT側の設定の流れは「ChatGPTでMCPを設定・接続する方法｜手順と活用例を解説」にまとめています。

7-2. Branch Operationで、LPとクリエイティブの組み合わせを比べる

Branch Operationは、1つのURLでページ（Version）とクリエイティブの組み合わせのABテストを行い、効果の良かった組み合わせだけを残せるSquad beyondの機能です（出典：Branch Operation機能について｜Squad beyond FAQ）。GPT-6.1 Solに広告文とLPの見出しを両方作らせた場合も、組み合わせごとの結果で判断できます。

7-3. 作らせた案を、Versionの複製とABテストで試す

Versionを複製すると、ファーストビューやCTAボタンを変えたABテストができます（出典：Versionを複製する｜Squad beyond FAQ）。同一URL配信で複数のVersionを作り、配信割合を1以上にすると、同じURLで複数の案を配信できます（出典：ABテストを実施する｜Squad beyond FAQ）。ABテストを速く回す進め方は「ABテストの成功事例6選｜検証スピードを高める進め方・注意点も解説」で解説しています。

8. GPT-6.1 Solについてよくある質問

9. まとめ

• GPT-6.1 Solは2026年9月29日にAPIで公開。GPT-6 Astraに近い性能を低いコストで出すバランス型のモデル
• 標準の料金は入力$2.00・出力$10.00でAstraの5分の1。Batch・Flexは50%、Fastは2倍、Ultrafastは6倍。入力272Kトークン超はリクエスト全体の単価が上がる
• Ultrafastは速さがコストに見合うときに使う。APIではすべての利用者、ChatGPTではPro $500と対象のEnterprise・Eduに限られる
• ChatGPTでは「Chat」で使えず、ChatGPT WorkとCodexで使える。対象はPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduで、FreeとGoは提供開始の時点で対象外
• GPT-6 Solから移るときは、effortのnone・minimalとChat Completionsでのツール呼び出しを先に直す。広告業務では、報告資料やLPの案はSol、大量の分類はLunaから試す

GPT-6.1 Solが作った資料や案は、LPの数字で確かめて初めて次の判断に使えます。Squad beyond MCPでのレポート取得と、Versionの複製・Branch Operationでの検証を組み合わせると、案づくりから効果の確認までを同じ流れで回せます。

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