【AIの利用制限に効く】8つの課題は全部1ドル未満、私の仕事では潜んでいたバグまで発見。「GPT-6.1 Sol」のコスパが素晴らしい

OpenAI の新しいモデル「GPT-6.1 Sol」を Codex で8つの課題に走らせ、Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Astra の成果物と画面を並べて、私の目で見比べました。 費用は、8つの課題すべてで1回の実行が1ドル未満でした（API の定価に換算した値です）。effort max にしても1ドル未満で、AI の採点ではダッシュボードが同点の首位、12枚スライドが9本中2位です。 どの仕事なら GPT-6.1 Sol に任せて足りるのか、どの仕事は Opus 5.5 や Sonnet 5.5 に残すのかが分かるので、同じ利用枠で回せる作業を増やす材料にしてください。 検証とは別に、私の普段の仕事でも1日使ってみました。やっぱり、このコスパの良さが素晴らしいです。20倍のプランで1日かなり作業したのに、利用枠は約10%しか減りませんでした。いつもなら約50%は減っているところなので、「これ、たくさんできるな」と思いました（私の作業での体感で、測った値ではありません）。 プログラミングを任せていたときには、これまでほかのモデルでは見つけられなかった、ずっと潜んでいたバグまで見つけてきました。普通に動いていたのに、ふだん見ない出力の一部にミスがあったんです。これは8つの課題の話ではなく、私の普段の仕事での1件です。 実行は少し遅いかなと感じますが、私はいま、普通に GPT-6.1 Sol を使っています。ただ、Note 記事は引き続き Opus 5.5、ショート動画は Sonnet 5.5 か Opus 5.5 を使うつもりです。次は、8倍速の Ultrafast で仕事の効率がどれくらい上がるのかを試します。 ※検証の前後の解説（オープニング、公式発表の要点、私の採点のまとめ、1日使った実感、プロンプトガイド、締め）の音声は、私が話したものではありません。私の声を Gemini の音声合成でクローンした合成音声です。真ん中の検証のパートは、私が実際に画面を見ながら話した収録です。 --- ⏳ 目次 0:00 オープニング（前後の解説は私の声のクローンです） 0:52 GPT-6.1 Sol の要点：性能・値段・キャッシュ 1:16 公式発表：コーディングの評価 1:44 公式発表：ほかの評価 2:11 料金 2:39 提供範囲と Ultrafast 2:59 effort と使い方 3:31 安全性の評価 4:11 ここから収録：検証結果の総括 5:22 点数と費用 6:10 作る時間 6:37 Note 記事 9:27 12枚スライド 10:53 3分スライド 14:25 ホームページ 18:19 ダッシュボード 21:03 ショート動画 24:32 メール判定と迎合テスト 26:07 GPT-6 Astra との比較 26:36 Opus 5.5 との比較 28:05 Sonnet 5.5 との比較 28:32 effort max の効果 29:14 私の目で見た採点のまとめ 31:02 GPT-6.1 Sol を1日使ってみた実感 32:10 公式プロンプトガイドの要点 32:26 ガイドが挙げる5つの困りごと 32:49 困りごと1：確認のために止まりすぎる 33:13 承認は最後の一手に 33:36 困りごと2：スキルなどの指示に敏感 33:58 困りごと3：整形しすぎる 34:20 困りごと4・5：サブエージェントへの委任とテスト 34:45 GPT-6 Sol のときとの違い 35:16 これから試したいことと締め --- 🔗 関連リンク この動画の整理メモ（Note記事） https://rengakucho.github.io/r/0238-y... GPT-6 Sol と Luna を7分野で試した回（今回の GPT-6.1 Sol は、このときと同じプロンプトで走らせました）    • 【AI代の重さに効く】7分野で試したら、メール仕分けは全問正解。出たばっかりの「GP...   GPT-6.1 Sol が発表された OpenAI DevDay 2026 の解説    • 【AI課金の迷いに効く】Opus 5.5の半額以下で動く「GPT-6.1 Sol」。...   Claude Opus 5.5 を6分野で比べた回    • 【モデル選びの迷いに効く】6分野で比べたら動画編集まで1回で1位。安くて賢い「Cla...   メールの判定を、判断専用のAI「Jev」に任せた回    • 【AI秘書のメール見張りに効く】300通を投げたら案件73通を1通も落とさなかった。...   私の声のクローンを Gemini 3.8 Flash TTS で作った回    • Geminiで自分の声をボイスクローンしたら、無料のIrodori-TTSより自然だ...   AIツール実験室｜資料室（再現メモ）まとめ https://rengakucho.github.io/r/mship-... 📮 無料ニュースレター（週1回・5分） 実際に試したAIツールの「結局、誰が使うべきか」だけを凝縮して届けます。 https://renkon40.substack.com/?utm_so... --- 検証の条件 自作の比較アプリ「Model Arena」の8課題です（Note 記事、12枚スライド、3分スライド、ホームページ、ダッシュボード、ショート動画、メール判定、迎合テスト） GPT-6 Sol を検証したときと同じプロンプト、入力素材、起動条件のまま、モデルだけを GPT-6.1 Sol に替えて Codex CLI で走らせました。effort は GPT-6 Sol のときと同じ値に加えて、結果を見る前に max も走らせています AI の採点は、作り手のモデル名を伏せた盲検で、各1回です。成果物もどのモデルも1回ずつの実行なので、数点の差はまだ判定できないと読んでください 費用は API の定価に換算した値で、サブスクの請求額ではありません --- 今回のポイント 成果物を作る6課題の費用は1本0.34〜0.92ドルで、メール判定は50通で0.60ドル、迎合テストは1回0.60ドルでした。ショート動画は、Sonnet 5.5 の max の約40分の1（0.92ドルと36.94ドル）です AI の採点で強かったのは資料づくりです。ダッシュボードは effort max が89.5点で Sonnet 5.5（high）と同点の首位、12枚スライドは max が87.0点で、Opus 5.5（xhigh、91.0点）に次ぐ9本中2位でした。メール判定は3回とも49通すべて正解です 届かなかったのは文章と動画です。Note 記事は high が71.9点で10本中7位（1位は Opus 5.5 の82.0点）、ショート動画は max が66.5点で8本中4位（1位は Sonnet 5.5 の max の81.0点）でした AI の採点と私の目がずれたのは2つです。12枚スライドは、AI の講評が犬の再現をほめたのに、私が見ると「変な犬の画像」でした。ホームページは AI の採点だと Astra（90.0点）が上ですが、並べると GPT-6.1 Sol（max、83.0点）のほうが、ぱっと見いい気もしました GPT-6 Sol と同じ effort で比べた点数の差は、どれも4点以内でした。迎合テストも8.75点のままで、1回ずつの実行では、伸びたとはまだ言い切れません 私の使い分けは、ふだんが GPT-6.1 Sol、Note 記事が Opus 5.5、ショート動画が Sonnet 5.5 か Opus 5.5 です。Astra は「ここがポイント」という場面と、科学的な研究の課題に使う形になるのかなと、いまは思っています --- 📚 出典 公式発表のパートの数字と図は、OpenAI の公式ページから取りました。検証の数字は、私の比較アプリ「Model Arena」の記録です。 OpenAI「Introducing GPT-6.1 Sol」 https://openai.com/index/introducing-... OpenAI「Using GPT-6」（プロンプトの推奨。GPT-6.1 Sol 専用のガイドは無く、GPT-6 系の共通ガイドです） https://developers.openai.com/api/doc... OpenAI「Model selection」（モデルと effort の選び方） https://developers.openai.com/api/doc... OpenAI API のモデルページ「gpt-6.1-sol」 https://developers.openai.com/api/doc... OpenAI「GPT-6.1 Sol のシステムカード追補」（安全性の評価） https://deploymentsafety.openai.com/g... OpenAI「DevDay 2026 の振り返り」（Ultrafast） https://openai.com/index/devday-2026-... #GPT61Sol #OpenAI #Codex #ChatGPT #ClaudeOpus55 #ClaudeSonnet55 #生成AI #れん学長