GPT-6 Sol は OpenAI の GPT-6 ファミリーのバランス型ティアで、2026 年 9 月 22 日に GPT-6 Luna とともにリリースされ、OpenAI は GPT-6 Astra フラッグシップの下で複雑なコーディングとエージェントワークフローを担うモデルと位置付けています。
- 入力
- テキスト 画像 $2/M
- 出力
- テキスト $10/M
- キャッシュ読み取り
- $0.2/M
- コンテキスト
- 1.1M
- GPT-4o 比
- 約 60% 割安
- 知識カットオフ
- 2026-04
入力長別の料金
リクエスト全体に入力長の区分の単価が適用されます。料金は100万トークンあたりの米ドルです。
| 入力トークン数 | 入力 | 出力 | 思考モード入力 |
|---|---|---|---|
| 0 - 272,000 | $2 | $10 | - |
| 272,001 - 1,050,000 | $4 | $15 | - |
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai
価格の位置づけ
同種の 79 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,050,000 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 128,000 |
| 知識カットオフ | 2026-04 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 + 明示 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 1,024 |
| 保持時間 | デフォルトで最低 30 分、Responses API では 12 時間も選択可 |
| 書き込みコスト | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) |
思考
| ベンダー側パラメータ | reasoning.effort |
|---|---|
| 指定可能な値 | none · low · medium · high · xhigh · max |
| デフォルト | medium リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 → テキスト |
|---|
Balanced GPT-6 tier for complex coding and agentic workflows. 1.05M context of which up to 922K can be input, 128K max output. Prompts over 272K input tokens move the whole request onto the long-context rate (2x input and cache, 1.5x output). On Chat Completions, function calling works only with reasoning_effort set to none.
出典：モデル仕様の出典 ↗
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
GPT-6 Sol 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.
出力 188 tok (+111 思考) レイテンシ 5.0 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
GPT-6 Sol 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.
出力 206 tok (+59 思考) レイテンシ 5.9 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-6 Sol 合格 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
出力 227 tok (+185 思考) レイテンシ 5.2 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
GPT-6 Sol 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.
出力 586 tok (+443 思考) レイテンシ 7.7 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で GPT-6 Sol を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-6-sol",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-6-sol",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-6-sol",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-6-sol")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));GPT-6 Sol について
- OpenAI によれば、Astra の強みの多くをより高速で手頃なモデルにもたらしています。
- ファミリー共通の 1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ（入力は最大 922,000 トークン）と 128K の最大出力を持ち、テキストと画像の入力、構造化出力、ストリーミング、ツール利用、プロンプトキャッシュに対応し、知識カットオフは 2026 年 4 月です。
- 推論エフォートは none から max まで、既定は medium です。
- 価格はコンテキスト長で分かれ、入力 272K トークン以下は短コンテキスト料金、それを超えるとリクエスト全体が長コンテキスト料金（入力 2 倍、出力 1.5 倍）になり、キャッシュ入力も同じティアに従います。
- 上流の制限が 1 つあります。
- Chat Completions では reasoning_effort が none のときのみ関数呼び出しが使えるため、ツールと推論を同時に送るエージェントクライアントは Responses API を使うべきです。
- Synthorai は他のモデルと同じ OpenAI 互換 API で GPT-6 Sol を提供します。
よくある質問
GPT-6 Sol API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $2/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを GPT-6 Sol に約 62 回送れます。
GPT-6 Sol は何が得意ですか？
複雑なコーディングとエージェント作業向けの GPT-6 バランス型、1.05M コンテキスト、128K 出力、推論エフォート none〜max、入力 272K トークンを境にした短/長コンテキスト料金。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
GPT-6 Sol の料金はいくらですか？
Synthorai での GPT-6 Sol の料金は、入力 100 万トークンあたり $2、出力 100 万トークンあたり $10 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.2/M で課金されます。
GPT-6 Sol のコンテキスト長はどれくらいですか？
GPT-6 Sol のコンテキストウィンドウは 1.1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 128,000 トークンです。
GPT-6 Sol はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、キャッシュする内容を自分で指定できる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.2/M（未キャッシュは $2/M）で課金されます。なお、キャッシュには 1,024 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です（TTL デフォルトで最低 30 分、Responses API では 12 時間も選択可）。 プロンプトキャッシュガイド →
GPT-6 Sol を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gpt-6-sol" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
GPT-6 Sol の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、GPT-6 Sol の知識カットオフは 2026-04 です（2026-09-23 時点）。
関連モデル
比較
仕様とベンダーのベンチマークには出典を付記しています。ゲートウェイの対応状況は Synthorai の実装を示します。保存された例は個々のリクエストの結果であり、モデル全般の性能を保証するものではありません。料金は公開料金 API またはビルド時のスナップショットに基づきます。