GPT-6 Astraの料金と仕様｜広告業務で効く5点

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GPT-6 Astraについて、ニュースは性能の話が中心です。暗号を解読した、処理が速くなった、といった記事が並びます。

広告業務で判断に必要なのは別のところです。1回にどれだけ投げられるのか、いくらかかるのか、何ができないのかの3点です。とくに「できないこと」を知らないまま組むと、途中で設計をやり直すことになります。

この記事ではOpenAIの公式APIドキュメントに書かれている仕様だけを使って、広告業務で効く5点を整理します。他社モデルとの比較はしません。エージェント側の設定も扱わないので、Astraを積んだ常時稼働エージェントに何を任せるかはOpenAI dotsの使い方｜広告運用のどこまで任せるかを参照してください。

1. コンテキストは105万｜ただし272Kに単価の段差がある

まず容量です（GPT-6 Astra Model | OpenAI API）。

• コンテキストウィンドウ 1,050,000
• 最大出力 128,000トークン
• 知識のカットオフは2026年4月30日

105万トークン入るので、1年分の配信実績や、競合のLPを何十本まとめて投げられる量です。

ただし料金に段差があります。

• 原文：Prompts with more than 272K input tokens are priced at 2x input and cache rates and 1.5x output for the full request.
• 訳：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倍になる

一部だけでなく「for the full request」と書かれているので、リクエスト全体に効きます。

これが実務でどう効くかというと、こうなります。

投げ方	単価
レポートを月ごとに分けて投げる（各272K以内）	標準単価
1年分をまとめて投げる（272K超）	入力2倍・出力1.5倍

「入るからまとめて投げる」が割高になります。 272Kを境に分割したほうが安くなるので、大量のデータを扱うなら投げる単位を決めておいてください。

2. 料金は入力$10・出力$50｜キャッシュとBatchで下がる

1Mトークンあたりの単価です（GPT-6 Astra Model | OpenAI API）。

区分	単価
Input	$10.00
Cached input	$1.00
Cache writes	$12.50
Output	$50.00

2-1. キャッシュ入力は10分の1

キャッシュされた入力は$1.00で、通常の10分の1です。広告運用では、アカウントの構成や訴求の型のように毎回同じものを前置きする使い方が多いので、ここが効きます。

ただし書き込み側は高くなります。

• 原文：Cache writes are billed at 1.25x the uncached input token rate.
• 訳：キャッシュの書き込みは、キャッシュなしの入力トークン単価の1.25倍で課金される

単価にすると$12.50です。1回しか使わないものをキャッシュに載せると割高になります。繰り返し使う前提のものだけ載せてください。

2-2. 急がない処理はBatchかFlexで半額

• 原文：Batch and Flex are priced at 50% of Standard rates. Fast mode is priced at 2x the applicable rates.
• 訳：BatchとFlexは標準料金の50%、Fast modeは該当する料金の2倍

BatchとFlexは標準の50%です。月次レポートの文章生成や、過去データの一括要約のように即時性が要らない処理はここに寄せられます。

逆にFast modeは2倍です。速度が必要な場面を限定しないとコストが伸びます。

3. 画像は入力だけ｜バナーは作れない

ここが誤解されやすい点です。

モダリティ	対応
Text	入力と出力
Image	入力のみ
Audio	非対応
Video	非対応

GPT-6 Astra自体は画像を出力しません。 入力として画像を読むことはできるので、「このバナーのどこが読みにくいか」を聞く使い方はできますが、バナーを生成する使い方はできません。

ただし混同しやすい点があります。Responses APIで使えるツールの一覧には Image generation が Supported として入っています。これはモデルがツールとして画像生成を呼べるという意味で、モデル自体のモダリティとしては Image は Input only です。APIで画像生成ツールを使う構成なら生成でき、モデルに直接出力させることはできません。

音声と動画は非対応です。広告のナレーションや動画素材をこのモデルで作ることはできません。

4. ファインチューニングは非対応｜自社の型は学習させられない

機能一覧で Fine-tuning は Not supported です。

つまり過去に勝った訴求を学習させて専用モデルを作る、という使い方はできません。自社の型を反映させたいなら、プロンプトや参照ファイルで毎回渡す形になります。

その場合に効くのが2-1のキャッシュです。毎回同じ型を前置きするなら、キャッシュに載せて$1.00の単価で回すのが現実的な設計になります。

Streaming、Function calling、Structured outputs は Supported です。Structured outputs が使えるので、レポートの数値をJSONのような決まった形で受け取る使い方は組めます。広告の自動化をどこまで組むかの全体像はAIによる広告の自動化とは？で整理しています。

5. Computer useとMCPが使える｜管理画面側に寄せられる

公式のモデルページでは、Responses APIのツールとして次が Supported になっています。

• Computer use
• MCP
• Skills
• Web search / File search / Code interpreter / Hosted shell / Apply patch / Tool search

Computer use と MCP が揃っているので、仕様上は管理画面の操作とツール接続の両方ができます。 広告運用でいえば、管理画面を直接触らせるか、MCPで繋いでデータを取るかの2通りが選べることになります。

MCPでChatGPTに業務ツールを繋ぐ手順はChatGPTでMCPを設定・接続する方法にまとめてあります。

なお reasoning.effort は low、medium、high、xhigh、max の5段階です。深く考えさせるほど出力トークンが増えて$50.00の側が伸びるので、定型の処理はeffortを下げるほうがコストが読めます。

レート制限も確認しておいてください。Freeティアは非対応で、Buildティアは5,000 RPM・1,000,000 TPMです。毎日大量のレポートを回す設計なら、ティアが上限に当たらないかを先に見る必要があります。

6. Squad beyondで、出てきた訴求を試す場所を用意する

GPT-6 Astraはテキストの処理が主戦場です。画像も音声も作れないので、広告業務で任せられるのは訴求の文章、LPのコピー、レポートの文章といった言語の部分になります。

ここで量が出ると、次に詰まるのは試す場所です。訴求が20本出ても、LPが1本なら比較になりません。

Squad beyondなら、1本のLPから見出しと本文だけを入れ替えた別案を起こして、同時に配信しながら数字を並べられます。テキストを増やせるモデルを使うなら、テキストを差し替えて試せる受け皿があって初めて成果に繋がります。

7. GPT-6 Astraの料金と仕様についてよくある質問（FAQ）

8. まとめ

GPT-6 Astraを広告業務で使う判断に必要なのは、公式APIドキュメントの5点です。

1点目はコンテキストと段差。 1,050,000トークン入りますが、入力が272Kを超えるとリクエスト全体の単価が入力2倍・出力1.5倍になります。まとめて投げるほうが割高になるので、投げる単位を決めてください。

2点目は料金。 入力$10.00・出力$50.00ですが、キャッシュ入力は$1.00で10分の1、BatchとFlexは50%、Fast modeは2倍です。毎回同じ前置きを使うならキャッシュ、急がない処理ならBatchに寄せられます。

3点目はモダリティ。 画像は入力のみ、音声と動画は非対応です。モデルに直接バナーやナレーションを作らせることはできません。

4点目はファインチューニング非対応。 自社の型は毎回渡す設計になります。

5点目はツール。 Computer useとMCPとSkillsがSupportedなので、管理画面の操作とツール接続の両方が仕様上は選べます。ただし実機での動作は別途検証が必要です。

　

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