GPT-6 SolがFelo Searchで利用可能に：エージェントループが$2/$10
GPT-6 SolがFelo Searchで稼働中：1,050,000トークンのコンテキスト、100万トークンあたり$2/$10。エージェントループ型AI検索のための中位モデル。
OpenAIは9月22日にGPT-6 Solをリリースした。これはGPT-6 Lunaと同時で、Astraフラッグシップの2週間半後となる。Solは中位モデルで、入力100万トークンあたり$2、出力100万トークンあたり$10。Astraの価格の5分の1、GPT-5.6 Solの半額。
現在、Felo Searchで利用できる。Solの特徴は、最良のモデルであることではない。最良はAstraだ。検索の回答は1回のモデル呼び出しで完結しない。選ぶモデルの階層が、回答に許される呼び出し回数を決める。
GPT-6 Solとは何か
SolはOpenAIのGPT-6世代でAstraとLunaの間に位置する。この立ち位置は価格表を見ると際立つ。
| Spec | GPT-6 Sol |
|---|---|
| Model ID | gpt-6-sol |
| Maker | OpenAI |
| Released | September 22, 2026 |
| Context window | 1,050,000 tokens |
| Max input | 922,000 tokens |
| Max output | 128,000 tokens |
| Input | Text, image |
| Output | Text |
| Price | $2 per million input, $10 per million output |
| Cached input | $0.20 per million tokens |
| Cache writes | $2.50 per million tokens |
| Knowledge cutoff | April 20, 2026 |
GPT-6世代では、GPT-5.6から命名規則が逆転した。前世代ではSolがフラッグシップで、その下にTerraとLunaがあった。GPT-6ではAstraが$10/$50で最上位、Solが中位、Lunaが$0.10/$0.50でエントリーモデルとなる。同じ3つの名前だが、順位が逆。バージョン番号だけが両Solを区別する。
SolはAstraとリクエストの仕様を共有する。 リクエスト形式、ツール呼び出しスキーマ、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウ、推論負荷のスケールも同じ。フラッグシップと中位モデルの切り替えはモデルIDの変更だけで済む。これは統合部分を触らずに安価な階層で試作し、難しいケースだけ上位モデルに切り替えられることを意味する。
この世代の公開経緯
Solのリリースは例外的に詳細に記録されている。モデルが発表前から可視化されていたためだ。
9月3日。 OpenAIがGPT-6 Astraをリリース。サイバー能力でCritical評価を受けた初のモデルとなり、世代が確立。
9月6日。 Solの登場を示唆する最初の公的発言が現れる。Astraがフラッグシップで「Sol、Terra、Lunaが続く」と記述。スクリーンショットや変更履歴はなく、証拠のない名前だけが流通。
9月16日。 gpt-6-solがAPIのライブトラフィックに現れる。前世代のモデルIDにリクエストを送った開発者が、gpt-6-solタグ付きのレスポンスを受け取る。レスポンスヘッダーの文字列は発表ではないが、存在の確かな証拠。
9月22日。 OpenAIがAPIでSolとLunaをリリースし、既に応答していた識別子を公式に確認。
この中間2件は記録に残す価値がある。多くのモデルリリースが今やこのように現れるからだ。プレスリリースではなく、誰かのログに残る文字列。Feloのページがベンダー報告のベンチマーク値を「主張」として扱う理由もここにある。
なぜ中位モデルが注目されるのか
Feloでの1つの検索質問は、1回のモデル呼び出しで終わらない。ループが発生する。調べる内容を決め、戻ってきた情報を読み、十分か判断し、再度調べ、情報源を突き合わせ、最後に書き出す。計画、ツール選択、リトライでトークンを消費し、長い調査ではこのループが十数回繰り返される。
Astraの$10/$50では、深い調査はコストとして無視できない。Solの$2/$10なら、その5分の1。ループの仕組みは変わらないが、何回回せるかの上限が変わる。
OpenAIがSolを設計した理由はここにある。複雑なコーディングやエージェント型ワークフロー向けで、トークン単価が実行可否を左右する。Astraは最も深い推論が必要な計画用に残す。
同じ質問で両者を選ぶ場合の目安は単純だ。間違いが高くつくならAstra、遅さが高くつくならSol。
Felo SearchでGPT-6 Solを使う方法
1. モデルピッカーを開いてGPT-6 Solを選択。 検索ボックス、情報源、ワークスペースは同じ。
2. 複数回のやりとりが必要な質問をする。 Solの強みはループが必要な質問で現れる。比較、検証、突き合わせ。単発の検索なら中位モデルは不要。
3. コンテキストウィンドウを最大限活用。 922,000トークンの入力はリポジトリ、ファイリングセット、すべての情報源を含む長い調査スレッドにも十分。リトリーバル層はこの規模なら省略可能。
4. 必要に応じて上位モデルに切り替える。 より深い推論が必要と分かったら、証拠をコンテキストに残したまま強力なモデルに切り替える。リクエスト仕様が共通なので、引き継ぎで問題は起きない。
5. ループは短く保つ。 Solは安価だが無料ではない。キャッシュ済み入力は100万トークンあたり$0.20。同じ情報源セットを複数の質問で再利用するとコストを抑えられる。
Felo Searchで利用できる他の3モデル
Solは3つの同世代モデルとともに登場し、Felo Searchでは4モデルすべてが稼働している。
| Model | Released by | Price per million tokens | Context | Built for |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.7 | SpaceXAI | $2 in / $6 out | 500K | 長期的推論と知識作業 |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | $4 in / $20 out | 1M | 検証に耐える回答 |
| GPT-6 Luna | OpenAI | $0.10 in / $0.50 out | 1.05M | 最低コストでの大量検索 |
| GPT-6 Sol | OpenAI | $2 in / $10 out | 1.05M | 中位価格でのエージェントループと繰り返し呼び出し |
SolとGrok 4.7は入力価格が同じだが、強みが異なる。Solは2倍のコンテキストを持ち、Grok 4.7は出力トークン単価が低い。多く読み少し書く調査では差は小さい。長い要約を書く場合は違いが出る。
まず試したいこと
複数ステップの比較。 3社のベンダー、価格、各社が隠す注意点を尋ねる。この質問は複数回の情報取得が必要で、Solの価格が効いてくる。
リポジトリ規模の質問。 大規模なドキュメント群をSolに渡し、特定の挙動がどのように実装されているか、ソースファイルへの引用付きで尋ねる。
上位モデルへの引き上げを前提とした初回調査。 幅広い調査をSolで行い、結論を強力なモデルに渡して最終確認する。2階層、1スレッド。
議論が必要な長文ドキュメント。 契約書を貼り付け、何がカバーされていないか尋ねる。コンテキストウィンドウが「全文を読む」指示を現実的にする。
Felo SearchでGPT-6 Solを試す
GPT-6 SolはFelo Searchで1,050,000トークンのコンテキストウィンドウ、画像入力、$2/$10の価格で稼働中。フラッグシップ階層の5分の1のコストで利用できる。
Open GPT-6 Sol in Felo Search →
この記事は次の言語でもお読みいただけます：English、简体中文、한국어、繁體中文、हिन्दी、Français、العربية、Русский、اردو、Bahasa Indonesia、Deutsch、Tiếng Việt、Türkçe、Italiano、ไทย、Español、বাংলা、Português。