4段階の推論レベル、測定可能な性能向上
新しい最大推論 effort を含むmediumから選択できます。OpenAIの報告では、Agents' Last Examで53.6を記録し、コーディング、生物学、サイバーセキュリティでもトップクラスのスコアを達成しています。GPT-5.5からの具体的な性能向上であり、単なる微調整ではありません。
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 20% below official rates.
OpenAI · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.
GPTProtoを通じてOpenAIのgpt-5.6-solにアクセスできます。公式料金から20%オフで、OpenAIアカウントを別途作成する必要はありません。
新しい最大推論 effort を含むmediumから選択できます。OpenAIの報告では、Agents' Last Examで53.6を記録し、コーディング、生物学、サイバーセキュリティでもトップクラスのスコアを達成しています。GPT-5.5からの具体的な性能向上であり、単なる微調整ではありません。
gpt-5.6-solは、最大出力128Kで、最大1,050,000トークンの入力に対応します。コードベース全体や複数のドキュメントセットを分割せず、1回のリクエストで読み込めます。
gpt-5.6-solはTerminal-Bench 2.1で88.8%、Artificial Analysis Coding Agent Indexで80を記録しています。Programmatic Tool Callingは、モデルが記述したJavaScriptを分離されたランタイムで実行し、長いツール呼び出しのループを確実に進行させます。
厳格なスキーマモードでは、呼び出しのたびに仕様に対して検証済みのJSONを返します。再試行によるパースも、不正なフィールドもありません。抽出パイプラインや、gpt 5.6 sol apiを通じたシステム統合に最適です。
GPT 5.6 Solは、OpenAIのGPT-5.6ファミリーのフラッグシップモデルです。このファミリーは、3つの名称付きティアとして初めて提供された世代であり、最先端の推論向けのSol、日常業務のバランスに優れたTerra、大量処理や低レイテンシーのタスク向けのLunaで構成されています。OpenAIは2026年6月26日にこのファミリーを限定プレビューとして発表し、2026年7月に一般提供へ移行しました — そのため、gpt 5.6 sol api release dateを検索している場合の答えは、現在すでに利用可能であり、GPTProtoから今すぐ呼び出せるということです。
Solは、コストより正確性が重要な業務を対象としています。長時間にわたるエージェント型コーディング、科学的推論、構造化データの合成などです。GPT-5.5にはない2つの機能を導入しています。1つはProgrammatic Tool Callingで、ネットワークアクセスのない分離されたV8ランタイム内で、モデルがJavaScriptを記述・実行できます。もう1つは超マルチエージェントモードで、4つのエージェントを並列に連携させ、Terminal-Bench 2.1のスコアを88.8%から91.9%へ引き上げます。
| 仕様 | gpt-5.6-sol |
|---|---|
| プロバイダー | OpenAI |
| モダリティ | テキスト入力 / テキスト出力 |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000トークン |
| 最大出力 | 128,000トークン |
| 推論レベル | Medium / High / Extra High / max |
| 構造化出力 | 厳密なJSONスキーマモード |
| ツール利用 | Programmatic Tool Calling(分離されたJSランタイム) |
| プロンプトキャッシュ | 読み取りは90%割引、書き込みは入力料金の1.25倍 |
| GPTProto料金 | 入力1Mトークンあたり$4 / 出力1Mトークンあたり$24 |
| 公式料金 | 入力1Mトークンあたり$5 / 出力1Mトークンあたり$30 |
| モデル文字列 | gpt-5.6-sol |
上記のopenai gpt 5.6 sol apiトークン料金は、GPTProtoで一律です。すべてのトークンは、Claude、Gemini、DeepSeek、その他200以上のモデルで使用するものと同じ残高から請求されます。
OpenAIのAPIでは、gpt-5.6エイリアスがSolにルーティングされます。そのため、ティアの接尾辞なしで「GPT 5.6」を統合する場合に取得されるモデルはこれです。gpt 5.6ファミリーでは、各ティアが性能とコストのバランスを変えています。
| ティア | 最適な用途 | AA Coding Agent Index | 公式 / 1M | GPTProto上 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol(このページ) | 最先端の推論、長時間のエージェント実行 | 80 | $5 / $30 | $4 / $24 |
| gpt-5.6-terra | 日常的な本番トラフィック | 77 | $2.50 / $15 | $2 / $12 |
| gpt-5.6-luna | 大量処理、レイテンシー重視 | 74.6 | $1 / $6 | $0.80 / $4.80 |
目安として、まずSolでプロトタイプを作成して品質の上限を確認し、その後、半額のTerraでも同じ品質を維持できるかテストしてください。3つのティアはすべて、GPTProto上で1つのAPIキーと1つの残高を共有します。
両モデルは同じ公式料金(1Mトークンあたり$5/$30)と同じGPTProto料金($4/$24)で提供されるため、これは珍しいアップグレードです。性能向上のための追加コストはありません。gpt 5.6 sol apiのコストは、ワークロードで消費するトークン数によってのみ変わります。OpenAIによると、Solはエージェント型コーディングにおいて、次にスコアの高いモデルより出力トークンを最大54%少なく使用するため、タスク単位のコストが実際に下がる可能性があります。
| gpt-5.6-sol | gpt-5.5 | |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1(エージェント型コーディング) | 88.8%(超モードでは91.9%) | 88.0% |
| Artificial Analysis Coding Agent Index | 80(Codexハーネス) | 76(Codexハーネス) |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 59(最大推論) | 55 |
| ExploitBench2(脆弱性から実行まで) | 73.5% | 47.9% |
| 推論モード | Medium → max、さらに超マルチエージェント | 標準の努力レベル |
| Programmatic Tool Calling | はい(分離されたJSランタイム) | いいえ |
| 1Mトークンあたりの公式料金 | $5 / $30 | $5 / $30 |
| 1MトークンあたりのGPTProto料金 | $4 / $24 | $4 / $24 |
率直に言うと、短いチャット補完が中心のワークロードであれば、GPT-5.5で十分であり、一部の構成では最初のトークンまでの速度もわずかに速くなります。タスクが長時間実行される場合は、gpt 5.6 sol vs gpt 5.5ではSolを選んでください。複数ファイルのコーディング、途中で停止していたエージェントループ、大規模環境で厳密な構造化出力が必要な処理などが該当します。どちらのモデル文字列もGPTProto上で同じ$4/$24の料金で利用できるため、A/Bテストは1行の変更で実施できます。完全な仕様についてはgpt-5.5ページをご覧ください。
GPTProto上のgpt-5.6-sol apiはOpenAI互換です。移行に必要な変更は2つだけです。base_urlをGPTProtoに向け、GPTProtoのキーに差し替えます。モデル文字列gpt-5.6-solはそのままなので、既存のプロンプト、スキーマ、ツール定義を変更せずに引き継げます。
チームがこのモデルを直接利用せず、アグリゲーター経由でルーティングする3つの理由は次のとおりです。
ロールバックの経路が必要な場合は、設定内にgpt-5.5をフォールバック文字列として残しておいてください。エンドポイントもキーも同じです。
gpt-5.6-sol推論モデルに関する技術的な情報と、統合APIプラットフォームを通じた導入方法をご紹介します。
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