01
複雑なコーディングとソフトウェアエンジニアリング
GPT-6.1 Sol はコードベースの調査、障害原因の追跡、複数ファイルの編集、長期の開発タスクにおける変更の検証に対応します。OpenAI の DeepSWE v1.1 評価では GPT-6 Astra と同等の結果に達し、より低い推論レベルで GPT-6 Sol の最高スコアを 6.4 パーセントポイント上回りました。
- 複数ファイルにまたがるコードを調査
- 範囲を定めた変更を実装・検証
- 長時間稼働するコーディングエージェントを支援
GPT-6.1 SOL · POYO で近日提供
コーディング、文書分析、コンピューター操作、複数ステップのエージェントを一つのモデルで
コーディングとエージェントワークフローのための GPT-6.1 Sol API
GPT-6.1 Sol は、複雑なコーディング、コンピューター操作、専門的な業務に向けた OpenAI の Sol モデルです。コードの調査、ツールの利用、詳細な文書の読解を行い、複数ステップにわたるタスクを進めるエージェントを支えます。
最大 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウと調整可能な推論レベルにより、開発者は大規模なコードベースや長い資料を扱えます。OpenAI は、ソフトウェアエンジニアリング、文書理解、業務自動化、コンピューター操作の評価で GPT-6 Sol を上回る結果を報告しています。
GPT-6.1 Sol API の主な機能
コード、文書、アプリケーションを横断して作業する開発チームとエージェントのための機能。
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文書理解と業務ワークフロー
GPT-6.1 Sol は、表、グラフ、図、細かな注記を含む詳細な PDF を扱えます。多数のツールを使う複数ステップの業務フローも調整できます。OpenAI は、GDP.pdf で GPT-6 Sol を上回り、中程度の推論レベルでの AutomationBench では 4.8 ポイント改善したと報告しています。
- 複雑な表や図を読み取る
- 長い文書に分散した情報を関連付ける
- 複数ステップのツールワークフローを実行
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アプリケーションを横断するコンピューター操作
GPT-6.1 Sol は視覚的な状況を理解し、エージェントワークフローの一部としてアプリケーションの画面を操作できます。OpenAI によると、オフラインの OSWorld 2.0 評価では最大の推論レベルで GPT-6 Sol を 7 ポイント上回りました。スクリーンショットの理解、画面操作、結果の確認を一つのプロセスにつなげられます。
- スクリーンショットと画面の状態を理解
- アプリケーションの画面をまたいで作業
- 各操作の後に結果を確認
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長いコンテキストと調整可能な推論
GPT-6.1 Sol は最大 1,050,000 トークンのコンテキストを受け取り、最大 128,000 トークンを出力します。開発者はタスクに応じて low、medium、high、xhigh、max の推論レベルを選択できます。OpenAI の事実の正確性に関する評価では、低い推論レベルでもより信頼できる回答を示しています。大規模なリポジトリ、長いレポート、継続的なエージェントセッションに対応します。
- 最大 1,050,000 トークンのコンテキストを読み取る
- 5 段階の推論レベルから選択
- 最大 128,000 トークンを出力
GPT-6.1 Sol API はどのようなチームに役立ちますか？
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ソフトウェア開発チーム
GPT-6.1 Sol を使ってリポジトリの調査、機能の実装、不具合の修正、複数ファイルにまたがる変更のレビューを進められます。
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エージェント開発者
手順を計画し、ツールを呼び出し、結果を確認して、以前の操作を踏まえて作業を続けるエージェントを構築できます。
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文書・研究チーム
詳細な PDF を分析し、グラフと文章の根拠を組み合わせて、出典に基づく要約を作成できます。
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プロダクト・品質保証チーム
スクリーンショットとアプリケーションの状態を使って画面を調べ、手順を実行し、確認できる結果を検証できます。
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業務運用チーム
ツール、文書、引き継ぎをまたぐ反復可能な業務プロセスを調整し、各ステップを追跡できます。
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科学・データチーム
コードと反復的な確認が必要な分析、シミュレーション、研究をターミナル上で進められます。
GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Astra のモデル比較
| 能力 | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| モデルの主な用途 | 複雑なコーディング、コンピューター操作、専門的なワークフロー | 複雑なコーディングとエージェントワークフロー | 最も要求の厳しいエンドツーエンドのタスク |
| DeepSWE v1.1 | Astra と同等。Sol の最高スコアより 6.4 パーセントポイント高い | 6.1 Sol はこのモデルの最高スコアより 6.4 パーセントポイント高い | 6.1 Sol と同等 |
| OSWorld 2.0 オフライン（最大推論レベル） | Sol より 7 パーセントポイント高く、Astra との差は 2.1 ポイント | 6.1 Sol は 7 パーセントポイント高い | 6.1 Sol より 2.1 パーセントポイント高い |
| Terminal-Bench Science 0.1（最大推論レベル） | Sol のスコアの 2 倍超 | 6.1 Sol はこの結果の 2 倍超 | 公表された最高スコア：68.1% |
| 事実誤認率（低推論レベル） | 7.7% | 11.4% | 検証された推論レベルでは 6.1 Sol との差は 1.9 パーセントポイント以内 |
| 公式料金 · 通常入力 / 100 万トークン | $2.00 | $2.00 | $10.00 |
| 公式料金 · キャッシュ入力 / 100 万トークン | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
| 公式料金 · キャッシュ書き込み / 100 万トークン | $2.50 | $2.50 | $12.50 |
| 公式料金 · 通常出力 / 100 万トークン | $10.00 | $10.00 | $50.00 |
GPT-6.1 Sol API に関するよくある質問
GPT-6.1 Sol とは何ですか？
GPT-6.1 Sol は、複雑なコーディング、コンピューター操作、専門的なワークフローに向けた OpenAI の Sol モデルです。コード、文書、ツール、アプリケーションの画面を横断して継続的に作業するエージェントを支えます。
GPT-6.1 Sol はソフトウェアチームにどう役立ちますか？
大規模なコードベースの調査、複数ファイルの編集、問題の調査、変更の検証に利用できます。OpenAI によると、DeepSWE v1.1 では GPT-6 Astra と同等で、GPT-6 Sol の最高スコアを 6.4 パーセントポイント上回ります。
GPT-6.1 Sol は文書や業務タスクをどう支援しますか？
表、グラフ、図、細かな注記を含む詳細な PDF を読み取り、長い資料に散らばる情報を結び付けます。複数ステップのツールワークフローにも対応し、OpenAI は中程度の推論レベルでの AutomationBench で GPT-6 Sol より 4.8 ポイント高いと報告しています。
GPT-6.1 Sol のコンテキスト長と推論レベルは？
GPT-6.1 Sol は 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウと最大 128,000 トークンの出力に対応します。開発者はタスクに応じて low、medium、high、xhigh、max を設定できます。
GPT-6.1 Sol API の公式料金にはどのような利点がありますか？
入力が最大 272,000 トークンのリクエストに適用される OpenAI の標準 API 料金では、GPT-6.1 Sol は 100 万トークンあたり入力 $2、出力 $10 で、GPT-6 Astra の入力 $10、出力 $50 よりそれぞれ 80% 安くなります。キャッシュ入力は $0.10 で、GPT-6 Sol の $0.20 より 50% 安い価格です。これらは OpenAI の直接 API 料金で、PoYo の料金は提供開始時に公開します。
GPT-6.1 Sol はいつ PoYo で利用できますか？
GPT-6.1 Sol は PoYo で近日提供予定です。このページでは、チームが統合を計画できるよう、コーディング、文書、コンピューター操作、エージェントの機能をまとめています。
GPT-6.1 Sol API の統合に PoYo を選ぶ理由
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統一されたモデルカタログ
PoYo のほかのモデルと並べて GPT-6.1 Sol を見つけ、コーディング、文書、コンピューター操作、エージェントの機能を一か所で確認できます。
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公開された評価に基づいて選択
OpenAI が公開したベンチマークを使い、チームのタスクに合わせて GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Astra を比較できます。
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開発ワークフローを計画
長いコンテキストの入力、推論レベル、ツールの利用手順を、コーディングやエージェントのワークフローにどう組み込むか計画できます。
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PoYo での提供開始を確認
PoYo での GPT-6.1 Sol の提供予定を確認し、このページを統合準備に役立ててください。