![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 40 40" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M 37.373 16.368 C 38.29 13.643 37.972 10.661 36.501 8.184 C 34.289 4.386 29.843 2.433 25.502 3.351 C 23.056 0.667 19.344 -0.527 15.764 0.218 C 12.184 0.964 9.278 3.536 8.141 6.966 C 5.289 7.543 2.827 9.304 1.386 11.799 C -0.851 15.592 -0.343 20.375 2.641 23.628 C 1.72 26.351 2.034 29.334 3.503 31.813 C 5.718 35.612 10.166 37.566 14.511 36.646 C 16.443 38.794 19.219 40.016 22.129 40 C 26.58 40.004 30.522 37.17 31.882 32.99 C 34.733 32.412 37.193 30.65 38.635 28.156 C 40.844 24.371 40.335 19.614 37.373 16.368 Z M 22.129 37.383 C 20.353 37.386 18.633 36.772 17.27 35.65 L 17.508 35.515 L 25.583 30.918 C 25.991 30.681 26.243 30.25 26.245 29.783 L 26.245 18.555 L 29.658 20.501 C 29.692 20.518 29.716 20.551 29.722 20.588 L 29.722 29.893 C 29.713 34.026 26.319 37.374 22.129 37.383 Z M 5.807 30.506 C 4.916 28.989 4.596 27.21 4.903 25.483 L 5.143 25.625 L 13.225 30.223 C 13.632 30.458 14.136 30.458 14.543 30.223 L 24.415 24.608 L 24.415 28.495 C 24.414 28.536 24.393 28.574 24.36 28.598 L 16.182 33.25 C 12.548 35.313 7.907 34.086 5.807 30.506 Z M 3.678 13.16 C 4.576 11.632 5.992 10.467 7.676 9.871 L 7.676 19.333 C 7.67 19.798 7.921 20.23 8.332 20.46 L 18.157 26.051 L 14.744 27.998 C 14.706 28.018 14.661 28.018 14.624 27.998 L 6.463 23.355 C 2.835 21.282 1.59 16.705 3.678 13.12 Z M 31.721 19.585 L 21.866 13.94 L 25.27 11.999 C 25.308 11.98 25.353 11.98 25.39 11.999 L 33.551 16.651 C 36.1 18.1 37.571 20.871 37.326 23.763 C 37.082 26.655 35.166 29.147 32.409 30.16 L 32.409 20.696 C 32.394 20.232 32.133 19.81 31.721 19.585 Z M 35.117 14.546 L 34.879 14.405 L 26.813 9.768 C 26.403 9.531 25.896 9.531 25.486 9.768 L 15.622 15.383 L 15.622 11.494 C 15.618 11.455 15.636 11.416 15.67 11.393 L 23.831 6.748 C 26.384 5.298 29.557 5.434 31.973 7.097 C 34.39 8.76 35.615 11.65 35.117 14.515 Z M 13.76 21.438 L 10.347 19.498 C 10.313 19.477 10.289 19.442 10.283 19.403 L 10.283 10.124 C 10.289 7.219 11.995 4.579 14.663 3.347 C 17.33 2.115 20.478 2.513 22.744 4.369 L 22.504 4.503 L 14.431 9.099 C 14.022 9.336 13.77 9.767 13.767 10.234 Z M 15.614 17.496 L 20.01 14.996 L 24.415 17.496 L 24.415 22.495 L 20.027 24.995 L 15.622 22.495 Z" fill="rgb(0, 0, 0)" height="40px" id="WMJLAoRPa" width="40px"/></svg>)
GPT-6.1 Solの違いはどこにあるのか
GPT-6.1 Solは、フラッグシップの価格帯なしに、エージェント型の作業でGPT-6 Astraとのギャップの大部分を埋めます。Doraverse上で実際に使ってみると際立つポイントを紹介します。
Astraに迫る知能、コストはごく一部
GPT-6.1 Solはエージェント型コーディングのベンチマークでGPT-6 Astraと同等のスコアを、おおよそ5分の1のコストで達成し、コンピュータ操作のタスクではAstraにわずか数ポイント差まで迫りながら、タスクあたりのコストはおよそ7分の1です。
業務ワークフローでより強く
AutomationBenchでは、GPT-6.1 Solが中程度のeffortでClaude Opus 5.5より高いスコアを、タスクあたりのコストはおよそ3分の1で記録しています。
事実誤認が少ない
低い推論強度では、GPT-6.1 Solの事実誤認率はGPT-6 Solに比べて約3分の1減少し、GPT-6 Astraの水準に近づいています。
より信頼できる思考の連鎖
GPT-6.1 Solは自身の推論指示にGPT-6 Solよりはるかに一貫して従うため、中間ステップの誘導や検証がしやすくなっています。