OpenAIが新モデル「GPT-6.1 Sol」を公開｜コーディング・PC操作でAstra級の性能をトークン単価5分の1に——久留米・福岡の中小企業向けAIコスト最適化ガイド
OpenAIは2026年9月29日、ソフトウェア開発・PC操作（コンピュータ操作）・業務ワークフロー向けの新モデル「GPT-6.1 Sol」を公開しました（出典：OpenAI公式・MarkTechPost・SiliconANGLE等）。同社の最上位モデル「GPT-6 Astra」に迫る性能を、大幅に低いコストで実現した点が特徴です。性能とコストを両立させるモデルを各社が競って投入する流れのなかで、OpenAIが打ち出した最新の選択肢として注目されます。
何が起きたか
「Astra級の性能をより安く」——コーディング・PC操作向けの新モデル
GPT-6.1 Solは、2026年9月22日に公開された先行モデル「GPT-6 Sol」の改良版で、ソフトウェアエンジニアリングやPC操作の自動化、定型的な業務ワークフローの処理に強みを持つモデルと位置づけられています（出典：OpenAI公式・The New Stack等）。OpenAIは、最上位モデルGPT-6 Astraに近い性能を、大幅に低いトークン単価で提供できる点を今回の発表の軸としています。
コーディングはAstra同水準を5分の1のコストで、PC操作はAstraに肉薄
OpenAIが公開したベンチマーク結果によれば、ソフトウェア開発タスクを評価する「DeepSWE 1.1」でGPT-6.1 SolはGPT-6 Astraと同水準のスコアを、消費トークン量約5分の1で達成したとされています。先行モデルGPT-6 Sol比では6.4ポイントの性能向上を、より少ない推論労力（reasoning effort）で実現したとも説明されています（出典：OpenAI公式・MarkTechPost）。パソコン操作の自動化を評価する「OSWorld 2.0」では、最大推論労力の設定で71.4%を記録し、Astraの73.5%に2.1ポイント差まで迫る結果を、Astra比でおよそ7分の1のコストで達成したとされています（出典：OpenAI公式・SiliconANGLE）。また、複数手順にわたる業務の自動処理能力を測る「AutomationBench」では、GPT-6 Astraにはわずかに届かなかったものの、Anthropicの「Claude Opus 5.5」を上回る成績を、消費トークン量約3分の1で記録したと報告されています（出典：MarkTechPost）。
価格は入力100万トークンあたり2ドル、キャッシュ利用でさらに低コストに
API利用時の価格は、入力100万トークンあたり2ドル、キャッシュを利用した入力は100万トークンあたり0.10ドル、出力は100万トークンあたり10ドルとされています（出典：OpenAI公式・海外メディア報道）。プロンプトキャッシュを使うことで入力コストを標準料金から最大95%削減できるとされ、同じような処理を繰り返す用途ではコストを抑えやすい設計です。コンテキストウィンドウは約105万トークン、最大出力は12.8万トークンとされ、長い文脈を扱う処理にも対応します。GPT-6.1 Solは「ChatGPT Work」・「Codex」・APIの各経路から利用できるとされています（出典：OpenAI公式・MarkTechPost）。
日本への影響・ビジネスでの活用ヒント
- 「高性能モデルをより安く」という競争軸が一段と明確になった：最上位モデルに近い性能を数分の1のコストで提供するという打ち出し方は、利用コストを理由にAIエージェント活用を見送っていた企業にも、検討の余地を広げる可能性があります（推測）。
- コーディングとPC操作の両方で高スコアという点は応用範囲の広さを示す：開発業務だけでなく、パソコン上の定型作業全般にAIエージェントを活用する動きを後押しする可能性があると見られます（推測）。
- キャッシュ活用によるコスト管理のしやすさは中小企業にも参考になる：同じ種類の処理を繰り返す業務ほどキャッシュの効果が大きく出る仕組みは、限られた予算でAI活用を始めたい企業にとって、コスト計算の目安を立てやすくする要素だと考えられます（推測）。
久留米・福岡の中小企業様へ——「コストを抑えてAIエージェントを試す」という選択肢
久留米市周辺の製造業では、生産管理データの集計や検査記録の入力といった、パソコン上の決まった手順を繰り返す業務が多く残っていると見られます（推測）。こうした定型的なPC操作は、今回のGPT-6.1 SolのようにPC操作の自動化性能とコストの両面で選択肢が広がったことで、これまで費用面で導入を見送っていた企業でも、小さな範囲から試しやすくなる可能性があります。ヒカリのAI導入支援では、久留米の製造業様が実際に抱える繰り返し作業を一つ選び、どの程度のコストでAIエージェントによる自動化を試せるかを具体的にご提案しています。
福岡市のIT企業・受託開発会社では、クライアント案件のコーディング支援ツールを選ぶ際に、性能とAPI利用コストのバランスを比較検討する場面が増えていると見られます（推測）。GPT-6.1 Solのような「上位モデルに近い性能をより低コストで」という選択肢が増えることは、福岡の受託開発会社が案件の規模や予算に応じて使うモデルを使い分ける際の参考になります。ヒカリのDX推進支援では、福岡の企業様の開発体制や案件の特性を伺ったうえで、複数のAIモデルの中からコストと性能のバランスに合った組み合わせをご提案しています。
AIモデルの選択肢が増えるほど、自社の業務に合ったモデルとコスト構造を見極める知識も重要になります。ヒカリのAIスクールでは、久留米・福岡の企業様がご自身の業務内容や予算に応じて、どのAIモデル・プランを選ぶべきかを実務的な視点から学んでいただけます。