モデル詳細
GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Solは、OpenAIのGPT-6 Solのアップグレード版であり、GPT-6シリーズの中で主力製品であるGPT-6 Astraの下位に位置付けられています。エージェントによるコーディング、コンピュータの利用、文書作成量の多い業務、複数ステップのビジネスワークフローの自動化などに適しており、これらのタスクにおいてAstraレベルの結果をはるかに低いコストで実現します。 GPT-6 Solと比較すると、事実誤認が少なく、エージェントタスク中に明示的な制約やユーザーの意図を尊重する信頼性が高い。
モデル仕様
- モデル ID
-
gpt-6.1-sol
- コンテキスト長
- 1.05M
- 最大出力
- 128K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-09
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
段階料金
単位: /1M Tokens
| ティア | 入力 /1M Tokens | 出力 /1M Tokens | キャッシュ読み取り /1M Tokens | キャッシュ書き込み /1M Tokens |
|---|---|---|---|---|
| standard Length ≤ 272K | $2.0000 | $10.0000 | $0.1000 | $2.5000 |
| long_context Length > 272K | $4.0000 | $15.0000 | $0.2000 | $5.0000 |
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
マルチモーダルモデル、入出力はテキスト、画像
gpt-6.1-sol はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,050,000 トークン、1 回の最大出力は 128,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
1,050,000 context、出力上限 128,000
gpt-6.1-sol の採用前に、入力が 272,000 トークンを超えると上位の料金帯に切り替わります、標準入力は $2.00／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2026-04-30、2026-09-29 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
gpt-6.1-sol は 1,050,000 トークンの context を同じ経路で提供
1,050,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gpt-6.1-sol を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gpt-6.1-sol に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gpt-6.1-solは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gpt-6.1-solは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gpt-6.1-solはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gpt-6.1-solは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gpt-6.1-solはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgpt-6.1-solを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合（最大100%）
09
FAQ
gpt-6.1-solは推論モデルです。推論にかかる労力は、リクエストごとに調整可能です。低負荷設定では、ルーチン作業の推論トークンとコストを削減します。高負荷設定は、より深い探索が必要な問題のために確保してください。本番環境で1つの設定を修正する前に、2つまたは3つの設定で品質を測定してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。