GPT-6 SolとAstra、どちらを選ぶ？
合格条件が明確な作業はSolから。失敗や手直しの負担が大きい作業でAstraを検証します。
GPT-6 SolとAstraの選択では、まず成果物をどう検証するかを決めます。テストで合否を判断できる日常的な開発作業ならSolから始めるのが妥当です。要件の見落とし、ツール連携の失敗、人手での修正が高くつくならAstraを試します。同じ課金対象トークン数なら、OpenAIの直接契約によるStandard料金はAstraが5倍です。独立評価のmax設定では総合指標とターミナルを使うコード作業でAstraが優位でした。一方、評価環境ではSolの出力が速く、ベンチマーク1タスク当たりのトークン支出が低くなっています。どちらも自分のリポジトリでの成功率を示す数字ではありません。
2026年9月24日確認。 OpenAIのモデル資料、Artificial Analysisの測定値、再計算できる料金例を使った調査です。有料の同条件比較は実施していません。OmniaKeyは両モデルへのアクセスを提供しており、その料金はOpenAI直契約の料金と分けて表示します。
GPT-6 SolとAstraの主な違い
| 項目 | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| OpenAIの位置付け | 複雑なコーディングとエージェント作業 | 最も難しい一連の作業 |
| APIモデルID | gpt-6-sol | gpt-6-astra |
| コンテキスト / 最大出力 | 1,050,000 / 128,000トークン | 1,050,000 / 128,000トークン |
| 入力 / 出力 | テキスト・画像 / テキスト | テキスト・画像 / テキスト |
| 推論強度 | none、low、medium（既定）、high、xhigh、max | low、medium、high、xhigh、max |
| 入力272K以下の直接Standard入力 / 出力料金 | 100万トークン当たり$2 / $10 | 100万トークン当たり$10 / $50 |
| 最初に試す用途 | 繰り返し実行し、結果を検証できる作業 | 長く曖昧で、失敗時の修正が高価な作業 |
仕様はSolとAstraの公式ページによります。両方とも画像入力を受け付けますが、モデル自体の出力はテキストです。画像生成ツールを呼べることと、画像を直接出力することは異なります。知識の基準日はそれぞれ2026年4月20日と4月30日で、最新情報には検索が必要です。コンテキスト上限が同じでも、長文の理解精度が同じとは限りません。
独立評価の性能と速度
Artificial Analysisは両モデルをmaxで比較しています。評価方法には総合指数とAPIエンドポイントの測定方法が示されています。2026年9月24日に確認した丸め値は次のとおりです。
Artificial Analysis、max | Sol | Astra |
|---|---|---|
| Intelligence Index v4.3.2 | 48 | 53 |
| Terminal-Bench 4.0、エージェントによるコード・端末操作 | 44% | 59% |
| AutomationBench-AA、SaaS操作 | 62% | 68% |
| SciCode、科学分野のコード | 58% | 56% |
| AA-LCR v1.1、長いコンテキスト | 84% | 81% |
| 出力速度、標準化トークン/秒 | 110 | 52 |
| 総合指数の1タスク当たり加重費用 | $1.06 | $3.26 |
Terminal-BenchでのAstraの差は、難しいコード変更を試す理由になります。一方、SciCodeとAA-LCRではSolがわずかに上回ります。この小差について統計的な有意性は示されていないため、「Astraは全作業で勝つ」とは言えません。表は評価者のmax設定の結果であり、OmniaKey経由、Codexの既定設定、自社のmedium設定を測ったものではありません。評価サイトのコンテキスト値はOpenAI公式ページと異なるため、上の仕様表は公式値を採用しています。
110対52トークン/秒は出力開始後の速度です。推論、ツール待ち、通信、再試行を含む完了時間とは異なります。$1.06対$3.26は評価タスク群の平均トークン支出で、実務で合格した1タスクの費用ではありません。
OpenAI直契約のAPI料金
以下はStandardの100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュへの書き込みは、その後の読み取りとは別料金です。入力が272Kトークンを超えると、公式モデルページにある高い料金が超過分だけでなく要求全体に適用されます。
| 課金項目 | Sol：入力272K以下 | Astra：入力272K以下 | Sol：272K超 | Astra：272K超 |
|---|---|---|---|---|
| キャッシュなし入力 | $2.00 | $10.00 | $4.00 | $20.00 |
| キャッシュ読み取り | $0.20 | $1.00 | $0.40 | $2.00 |
| キャッシュ書き込み | $2.50 | $12.50 | $5.00 | $25.00 |
| 課金対象の推論を含む出力 | $10.00 | $50.00 | $15.00 | $75.00 |
どちらの帯でも直契約の単価差は5倍です。OpenAIはBatchとFlexを対応するStandard料金の50%、Fastを2倍としています。有料ツールや対象地域での処理には別料金があり得ます。処理モード名だけでエージェント全体の所要時間は判断できません。
同じトークン量の料金例
| 同じトークン量の1要求 | Sol | Astra |
|---|---|---|
| キャッシュなし入力100K + 出力10K | $0.30 | $1.50 |
| キャッシュなし入力300K + 出力10K | $1.35 | $6.75 |
| キャッシュ読み取り100K + 出力10K | $0.12 | $0.60 |
これは計算例であり、実測の請求額ではありません。Standardで1回だけ実行し、有料ツール、税、再試行、人手での修正を除外します。出力には課金対象の推論トークンを含めます。最初の行はSolが0.1 × $2 + 0.01 × $10 = $0.30、Astraが0.1 × $10 + 0.01 × $50 = $1.50です。入力300Kでは要求全体に長文料金を使い、$1.35と$6.75になります。キャッシュの行に過去の書き込み費用は含めていません。
APIトークン費用だけで5倍の単価を埋めるには、Astraの課金対象作業量が、料金で重み付けしたSolの5分の1以下になる必要があります。実際の入力・出力比や試行回数は変わるため、作業全体で比較してください。
OmniaKeyの料金は別の見積もり
2026年9月24日に公開モデルページで確認したプラットフォーム料金です。OpenAI直契約のStandard料金ではありません。
| OmniaKey、100万トークン当たりUSD | Sol | Astra |
|---|---|---|
| キャッシュなし入力 | $0.225 | $0.90 |
| キャッシュ読み取り | $0.045 | $0.09 |
| 出力 | $1.35 | $4.50 |
キャッシュなし入力100Kと出力10Kなら、ツールや再試行前の費用はSolが$0.036、Astraが$0.135で、この例では3.75倍です。入力、キャッシュ、出力ではそれぞれ倍率が異なります。予算を確定する前にSolとAstraの最新ページを確認してください。
作業別の選び方
- Solから始める：繰り返す修正、テスト作成、構造化されたレビュー、短時間で結果を確かめられるツール作業。低単価で試行回数を確保できます。独立評価の
maxでは出力も速く測られました。 - 難しい作業でAstraを試す：大きな移行、複数システムにまたがる障害、長いツール操作など、失敗後の修正費用が大きい場合。公式の位置付けとTerminal-Benchが検証の根拠になりますが、特定のリポジトリでの成功を保証しません。
- 両方を検証する：実際のパッチ、テスト、ツール履歴、権限と要件の順守を確認します。自然な説明だけでは合格になりません。
Solで失敗した作業や高リスク作業だけAstraへ回す運用も試せます。その際、最初のSol呼び出しとAstraでの再実行の両方を費用に含めます。
API互換性と公平な自社テスト
GPT-6の公式ガイドは、推論とツールを併用するときにResponses APIを推奨します。Astraのツール呼び出しにはResponsesが必要です。SolがChat Completionsで関数を呼べるのはreasoning_effort: "none"の場合だけです。Astraにnoneはありません。両モデルはStructured Outputsとストリーミングに対応し、モデルページではファインチューニング非対応です。
自分のタスクでの公平な検証
同じ開始コミット、クライアント、入力、ツール権限、合格基準で比較します。まず双方をmediumに固定し、設定を一度に一つずつ変更します。範囲の狭いバグ、複数ファイルの変更、ツールを多用する調査、曖昧な要件を含めてください。全ターンの入力、キャッシュの読み書き、出力、ツール料金、時間、拒否、再試行、人手での修正を記録し、合格したタスク当たりの費用と失敗の種類を比較します。モデル、クライアント、料金が変わったら再測定します。旧API要求から移行する際は、none以外の推論設定と併用できないサンプリングパラメータも確認します。
よくある質問
Astraはコード作業で必ず上ですか？
万能な結論はありません。Artificial AnalysisのmaxではTerminal-Bench 4.0でAstraが大きく上回る一方、SciCodeではSolがわずかに上回り、評価タスク群の費用も低くなっています。自分の合格条件で確かめてください。
SolはAstraの5分の1の費用ですか？
OpenAI直契約のStandardで課金対象トークン量が同じなら、各単価は5分の1です。タスク全体では試行回数やトークン量が異なり、OmniaKeyの料金比も項目ごとに違います。
Astraのコンテキストはより大きいですか？
いいえ。公式の両モデルページは1,050,000トークンのコンテキストと128,000トークンの最大出力を示します。同じ容量でも長文入力の結果は検証が必要です。
関連記事と資料
- GPT-6 Solレビュー、GPT-6 Astraレビュー、SolとLunaの比較。
- OpenAIのSol、Astra、GPT-6ガイド。
- Artificial Analysisの比較と評価方法。2026年9月24日確認。