GPT-6.1 SolとClaude Opus 5.5を比較：性能、コスト、コンテキスト、API

GPT-6.1 SolとClaude Opus 5.5のどちらを選ぶべきか迷っていますか？まずは、完了させたいタスクと、リクエスト全体にかかるコストを基準に考えましょう。Solは短いコンテキストでの公式トークン料金が低く、Opus 5.5は100万トークンのコンテキストウィンドウ全体で標準料金が適用されます。公表済みの評価は条件が異なるため、どちらかがあらゆる面で優れているとは言えません。公式料金表は以下のとおりです。

仕様と位置づけ

項目	GPT-6.1 Sol	Claude Opus 5.5
プロバイダー	OpenAI	Anthropic
ネイティブAPI ID	gpt-6.1-sol	claude-opus-5-5
コンテキストウィンドウ	1,050,000トークン	1Mトークン
標準の最大出力	128,000トークン	128Kトークン
入力 → 出力	テキストと画像 → テキスト	テキストと画像 → テキスト
デフォルトの推論強度	medium	medium
推論パラメーター	reasoning.effort	output_config.effort
ネイティブのツール呼び出しインターフェース	Responses API	Messages API

出典：OpenAIのモデルページ、Opus 5.5の概要。Solは別途、最大入力トークン数を922,000としています。Opusは特定のベータ設定でMessage Batchesを使うと出力が300Kまで可能ですが、これは標準の同期処理における上限ではありません。

公称のウィンドウが大きくても、比例して多くの文書を実用的に扱えるとは限りません。トークン化とコンテキスト管理の方法はモデルによって異なります。手元のファイルでトークン数を確認し、出力用の余裕を確保したうえで、情報検索の精度をテストしてください。

コーディングとエージェント：公表済みのテスト結果

OpenAIとAnthropicは、コーディングおよびエージェントに関する複数の評価結果を公表しています。各結果を主要なテスト条件とあわせて示しているので、どの結果が実際の作業に当てはまるかを判断できます。

テスト	公表された結果	適用範囲
OpenAI：AutomationBench	SolはmediumでOpus 5.5を2.2ポイント上回り、タスクコストは約3分の1	このワークフローとテスト条件での結果
OpenAI：GDP.pdf	フォールバックありの場合、SolはOpus 5.5を上回り、タスクコストは半分未満	PDFタスクとフォールバック条件が重要
Anthropic：Terminal-Bench 4.0	Opus 5.5はxhighで66.4%。比較対象にはAstraとGPT-5.6 Solを含む	この表ではGPT-6.1 Solはテストされていない

テスト結果の出典は、OpenAIによるSolの発表時評価とAnthropicによるOpus 5.5の発表です。OpenAIの競合モデルの数値は公開レポートから引用されています。Anthropicは異なる推論レベルを使用し、安全対策の対象となる一部のタスクでは、別のClaudeモデルで処理を続けました。テスト条件は異なるため、結果をひとつの総合ランキングにまとめず、それぞれの条件に沿って判断してください。

ソフトウェア開発では、テストの成功率、動作上のリグレッション、プロンプトの繰り返し回数、レビューにかかる労力を分けて評価しましょう。見た目にはもっともらしいパッチでも、検証や修正に多くのコストがかかる場合があります。

文書、文章作成、事実の信頼性

PDF評価は、Solについて記録された判断材料のひとつです。Anthropicは長時間にわたる作業や、より明確なコミュニケーションを強調していますが、利用者の声や好みだけで、あらゆる文章作成の依頼においてOpusが優れているとは言えません。

評価は2つの層に分けましょう。事実の正確さについては、引用、計算、情報の抜け、確実でないことへの言及を確認します。表現については、構成、語調、用語、編集のしやすさを評価します。両モデルに「プロらしく書いて」と頼むより、食い違う情報源を同じように渡して比べるほうが参考になる場合があります。

中国語の文章作成、翻訳、専門分野の作業について、この2つのモデルを同じ条件で比較した公開テストはほとんどありません。こうしたタスクが重要なら、自分の資料を使って、モデル名を伏せたレビューを行いましょう。最新情報が必要な場合は、両モデルに同じ最新の情報源を与え、回答と引用を確認してください。

画像認識とコンピューター操作

どちらもテキストと画像を受け取り、テキストを返します。Solはツールのひとつとしてコンピューター操作を挙げています。Opusの移行ガイドには、Claude APIとGoogle Cloudで旧式のcomputer_20251124ツールが拒否されることを含め、統合方法の変更が必要と記載されています。

OSWorldのスコアは、テストのバージョンとあわせて確認してください。 OpenAIは、リリースv2026.08.08でオフラインの部分報酬2.0を報告しています。Anthropicは、結果を部分スコア2.1としています。バージョンと採点方法が異なるため、これらの数値から信頼できる優劣を判断することはできません。

代わりに、同じブラウザ操作のワークフローを実行し、誤操作、復旧、最終状態、人間の介入を記録してください。ネイティブのモダリティとプラットフォーム上のツールは分けて考えましょう。画像生成ツールを使えるからといって、推論モデルがネイティブに画像を出力できるわけではありません。

公式API料金：短いコンテキストと長いコンテキスト

以下はすべて、Standard料金の米ドル／100万トークンです。サブスクリプション料金でも、PoYoの提示価格でもありません。

料金項目	Sol：入力≤272K	Sol：入力>272K	Opus 5.5
キャッシュなしの入力	2.00	4.00	4.00
キャッシュ読み取り	0.10	0.20	0.20
キャッシュ書き込み	2.50	5.00	5.00（5m）/ 8.00（1h）
出力	10.00	15.00	20.00

出典：OpenAI APIの料金、Anthropic APIの料金。Solではしきい値を超えると、リクエスト全体に長文コンテキスト料金が適用されます。Opusは100万トークンまで標準料金のままです。キャッシュの有効期間や動作は異なるため、書き込み料金が同じでも機能が同等とは限りません。

リクエスト料金の例

以下は両モデルで同じ課金対象トークン数を使い、Standard処理でキャッシュ、リージョン別の追加料金、ツール料金を含めずに算出した概算です。実際のタスクでは、トークン数が異なる場合があります。

想定される使用量	GPT-6.1 Sol	Claude Opus 5.5
入力100K + 課金対象の出力10K	0.1×2 + 0.01×10 = $0.30	0.1×4 + 0.01×20 = $0.60
入力300K + 課金対象の出力10K	0.3×4 + 0.01×15 = $1.35	0.3×4 + 0.01×20 = $1.40

最初の例ではSolの料金が50%安く、2つ目の例では約3.6%安くなります。実際の支出は、推論トークン、キャッシュヒット、再試行、タスクの完了状況にも左右されます。

購入時に役立つ指標は、呼び出し全体の支出を受け入れ可能なタスク数で割った値です。トークン単価が低くても、試行回数が増えたり、人手による修正に費用がかかったりすれば、その優位性は相殺されます。

推論の制御と移行にかかる作業

どちらもlow、medium、high、xhigh、maxを提供していますが、同じラベルでも計算予算が等しいとは限りません。Solはnoneとminimalを拒否します。一方、Opus 5.5ではアダプティブ思考が常に有効です。

Solのツール呼び出しにはResponsesを使います。Chat Completionsのリクエストにはツールを含められません。Opusは、強制指定されたtool_choiceの値がanyまたは名前付きのtoolの場合、リクエストを拒否します。また、アプリケーション側では、保持されたthinkingブロックとその表示を処理する必要があります。モデル名を差し替えるだけでエージェントの処理ループが動くとは限りません。

リクエストパラメーター、ツール結果の処理、構造化出力の検証、拒否、タイムアウトを確認しましょう。そのうえで、複数ターンにわたるタスク全体をテストしてください。ルーティングプロバイダーを使う場合は、ネイティブ機能がすべて備わっていると想定せず、実際のエンドポイントで利用できる機能を検証しましょう。

速度、アクセス、デプロイ

どちらのプロバイダーも処理モードを提供していますが、速度に関する主張は通常、同じモデルのベースラインとの比較です。SolとOpusを直接比べるには、同じリージョンで同じタスクを実行し、待ち行列、推論、ツール実行、やり直しを含めた所要時間を測定してください。

Opusのドキュメントでは、Claude API、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundryが利用経路として挙げられています。Solのドキュメントでは米国とEUのデータレジデンシーに対応していますが、EUのデータレジデンシーではFastを利用できません。

実際の契約内容、リージョン、データ保持ポリシー、エンドポイントの機能を確認してください。プロバイダーの安全性評価は、それぞれ異なるシステムに基づいており、相互に置き換え可能なコンプライアンス認証ではありません。アプリケーションの権限管理は、別途エンジニアリングで対応する必要があります。

PoYoで評価する

PoYoのClaude Opus 5.5とGPT-6.1 Solのページをご覧ください。2026年9月30日時点で、Solのページには「近日公開」と記載されています。PoYo経由でテストする前に、各ページで利用可否、料金、キャッシュ、長文コンテキストの条件、対応ツールを確認してください。これらはネイティブAPIと異なる場合があります。

ほかの選択肢は、PoYoのOpenAIプロバイダーページとAI Chat APIコレクションをご覧ください。

まず試すモデルを選ぶ

優先事項に応じて、最初に試すモデルを決めましょう。

優先事項	推奨する評価方法
短いコンテキストでの公式トークン料金	入力・出力料金が安いSolから始める
長い入力を頻繁に処理する	両方をテストする。Solの追加料金で価格差が縮まる
既存のClaudeツールやクラウド環境へのデプロイ	Opusをベースラインとして維持し、移行コストを考慮する
既存のResponses統合	Solをベースラインとして維持し、ツールの処理ループを検証する
中国語、専門的な文章作成、社内調査	実際の資料を使ってブラインドレビューを実施する
低遅延の対話	最初に使える出力が得られるまでの時間、完了までの時間、テールレイテンシを測定する

実際のタスクを20～50件、小規模な試験運用で評価するところから始められます。入力、ツール、予算を固定し、モデルごとに複数回実行してください。失敗例も残しましょう。より広く導入する前にテストを拡大し、成功率、請求額、レビューにかかる労力を比較してください。

詳しくは、GPT-6.1 Solの機能ガイドとOpenAI DevDay 2026のまとめをご覧ください。