VM0で使えるGPT 5.6 Sol。OpenAIの最新フラッグシップ推論モデル
OpenAIのGPT-5.6プレビュー世代のフラッグシップ層。エージェント型コーディング、深い推論、長時間のコンピュータ操作ループにおいて、OpenAI陣営で最も強力な選択肢です。
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
GPT 5.6 Solは、OpenAIのGPT-5.6プレビュー世代の最上位層であり、深い推論と信頼性の高いツール利用の両方が必要な作業に手を伸ばすべきモデルです。マルチステップのエージェントループのオーケストレーション、一発で決めなければならないコード編集、そして数多くのGUI操作にまたがるコンピュータ操作ワークフローなどです。
ベンダーの表示価格は100万トークンあたり$5 / $30で、キャッシュ済み入力は$0.50 / 1Mです。VM0ではクレジット倍率×2の層――フロンティアフラッグシップの価格帯――に位置するため、コスト効率の良いパターンは、GPT 5.6 TerraまたはClaude Sonnet 4.6をどこでも使うデフォルトとして維持し、最も難しいステップだけをSolにルーティングすることです。GPT-5.6は現在VM0でプレビューファミリーであり、Solが正式版に昇格するまではGPT-5.5がデフォルトのOpenAIモデルのままです。
GPT 5.6 Solとは？
2026年7月プレビュー（GPT-5.6ファミリーの最上位層） · GPT-5.6ファミリーのフラッグシップ層で、GPT 5.6 TerraおよびGPT 5.6 Lunaの上位に位置します。エージェント型コーディングと推論のためのOpenAIの最新フロンティアモデルです。
GPT-5.6はOpenAIの最新のGPT世代で、2026年7月に単一のモデルではなく、Sol、Terra、Lunaという3層のファミリーとして導入されました。Solはフラッグシップであり、OpenAIが最も難しいエージェント型コーディング、推論、コンピュータ操作作業向けに位置づける層です。400Kトークンのコンテキストウィンドウとreasoning_effortパラメータはGPT-5.5からそのまま引き継がれているため、既存のCodexエージェントは書き換えなしでそのまま移行できます。
GPT-5.5（前世代のフラッグシップ）と比較すると、Solはトークンあたりの推論により多くの計算リソースを費やし、OpenAIのプレビュー資料では、複数ファイルのリファクタリングにおいてより強力な一発目のパッチを実現し、長いループでのツール呼び出しの誤ルーティングが少なく、大学院レベルの科学推論や競技数学で向上を見せています。トレードオフとして、GPT-5.5の表示価格（100万トークンあたり$5 / $30）とVM0でのクレジット倍率×2を共有しており、これがOpenAIがSolをどこでも使うデフォルトではなく、プランナーまたはエスカレーション層として位置づける理由です。
GPT-5.6はプレビューファミリーであるため、公表された数値は初期段階のものであり、今後変動します。OpenAIはフロンティアモデル全体でSWE-bench Verifiedの学習データ汚染を指摘しているため、絶対値のスコアはいずれも方向性を示すものとして扱ってください。持続的なシグナルは構造化された挙動です。ツール呼び出しの精度、コンピュータ操作の信頼性、一発目のパッチ品質であり、いずれもプレビューデータではGPT-5.5より改善しています。
GPT 5.6 Solの注目ポイント
アーキテクチャと機能の主な特徴。
GPT 5.6 SolはGPT-5系統の400Kトークンのコンテキストウィンドウを維持し、ウィンドウ全体を通じて標準の入力価格で課金されます。reasoning_effortパラメータをサポートし、キャッシュ済み入力が入力レートの10分の1（$0.50 / 1M）で課金されるプロンプトキャッシング（さらにキャッシュ書き込み料金$6.25 / 1M）と、codex CLIがデフォルトで使用するResponses APIのインターフェースをサポートします。ツール利用、構造化出力、コンピュータ操作はGPT-5.5から引き継がれています。入力はテキスト、ビジョン、コードにわたりマルチモーダルで、ネイティブの画像生成はありません（Images APIを使用してください）。
スペック概要
GPT 5.6 Solのベンチマーク
OpenAIのGPT-5.6 Sol資料からのプレビュー数値で、公開されているGPT-5.5の数値と対比して示しています。すべてのパーセンテージは方向性を示すものとして扱ってください。ファミリーはプレビュー段階であり、OpenAIはフロンティアモデル全体でSWE-bench Verifiedの学習データ汚染を指摘しています。
GPT 5.6 Solの価格
プロバイダー定価、100万トークンあたり。
GPT 5.6 Solの実践的な挙動
本番エージェント実行で観測された動作。
ツールルーティング
GPT-5.6ファミリーの中でツール呼び出しの誤ルーティング率が最も低いモデルです。GPT-5.5との差は難しいエッジケースで現れます。条件付きのツール選択、深くネストされた引数、長い推論の後に発行されるツール呼び出しなどです。
一発目のコード編集
ファミリー内で最も高いパッチ品質です。エージェントが、コンパイルとテスト通過を保ち続けなければならないコードを、特に複数ファイルにまたがるパッチで修正しなければならない場合の正しい選択肢です。プレビューのSWE-bench Verifiedがこれを直接反映しています。
コンピュータ操作
マルチステップのGUIシーケンスにおいてGPT-5.5より信頼性が高く、これがOSWorldの差が捉えているものです。エージェントがブラウザやデスクトップアプリを数十ステップにわたって操作し、途中での脱線がコスト高につながる場合に手を伸ばしてください。
速度
Terraより遅く、Lunaよりもはるかに遅いです。初期テストではmedium努力度で毎秒約70トークン程度です。本当に追加の推論の深さが必要なステップのために温存し、より軽い層は並列で走らせてください。
ハルシネーションの挙動
SolはGPT-5系統の厳格なキャリブレーションを引き継いでおり、作り話をするよりも不確実性を認める傾向があります。これが、より安価なモデルがベンチマークで追いついてきても、チームが高リスクの推論のためにプレミアムを払い続ける理由です。
GPT 5.6 Solに最適なエージェントタスク
マルチツールプランを実行するオーケストレーター
Solを、リクエストを10ステップに分解し、各ステップをTerra層またはLuna層のサブエージェントに割り振り、結果を再びつなぎ合わせるプランナーとして使ってください。Solをプランナー層でのみ走らせることで、エンドツーエンドで走らせるコストのごく一部で、品質のほとんどを維持できます。
CI実行を無駄にしない一発目のコード編集
50ファイルのコードベースをあるORMから別のORMへ移行する、絡み合ったモジュールをリファクタリングする、リポジトリ全体にセキュリティ修正を適用する、といった作業をSolに依頼してください。パッチがファミリー内のどの層よりも一発目でクリーンに適用されることが多く――それはまさにCIの請求額に反映されます。
ワークフローを完遂しなければならないコンピュータ操作エージェント
エージェントがブラウザをマルチステップの予約フロー、デスクトップアプリ、レガシーな管理UIで操作する場合、Solのより高いOSWorldスコアは、途中での脱線が少なく、人による引き継ぎが少ないことを意味します。
難しい数学・難しい科学の研究ステップ
競技レベルの数学セットや大学院物理の導出を投げ込めば、Solはより軽い層で見られるような1つずれのミスなしにやり遂げます。AIME 2025とGPQA Diamondがまさにこの挙動を捉えています。
GPT 5.6 Solを避けるべきケース
GPT 5.6 Terraが半分のクレジットコストで同じ品質の基準に達する大量の定型作業、GPT 5.6 Lunaがはるかに高速なレイテンシに敏感なチャット応答、そしてLunaがより安価なサポート対象の選択肢である一括分類や抽出ジョブでは、Solの使用は見送ってください。
GPT 5.6 Sol vs 他のモデル
GPT 5.6 Sol vs GPT 5.6 Terra
TerraはGPT-5.6ファミリーのバランスの取れた主力であり、ほとんどのエージェントにとって正しい選択肢です。Terraが難しい推論、長いエージェントループ、一発目のコード編集で目に見えて失敗する場合にのみSolに昇格させてください――通常は、TerraとLunaへ下方に委任するオーケストレーターとして使います。
GPT 5.6 Sol vs GPT-5.5
同じ役割、新しい世代です。SolはGPT-5.5のプレビュー後継で、同じ表示価格とクレジット層でありながら、エージェント型コーディングとコンピュータ操作でより強いプレビュースコアを持ちます。GPT-5.6がプレビューから昇格するまでは、GPT-5.5がVM0でデフォルトのOpenAIモデルのままです。最新の推論の深さが欲しいときにSolに手を伸ばしてください。
GPT 5.6 Sol vs Claude Opus 4.8
異なるファミリーの同格のフラッグシップです。より安価な層が失敗したときにエスカレートする高リスクのオーケストレーターです。Opus 4.8は1MトークンのコンテキストウィンドウとAnthropicの安全性プロファイルを持ち、SolはCodexエコシステムとOpenAIのコンピュータ操作スコアを持ちます。既存のエージェントがどのフレームワークを対象にしているかで選んでください。
結論: GPT 5.6 Solを使うべきか？
GPT 5.6 SolはOpenAI陣営で最新のエスカレーション層です。Terraをデフォルトにし、Terraが目に見えて力不足になる特定のステップでのみSolに昇格させ、プレビュースコアは動き続けると想定してください。
よくある質問
GPT 5.6 Solのコンテキストウィンドウはどれくらいですか？
400,000トークンで、応答あたり最大128Kトークンの出力です。ウィンドウ全体が標準レートで課金されます。
GPT-5.6はVM0で一般提供されていますか？
プレビュー段階です。Sol、Terra、Lunaの3層すべてが選択可能ですが、GPT-5.6ファミリーが昇格するまではGPT-5.5がデフォルトのOpenAIモデルのままです。プレビューのベンチマーク数値は初期段階のもので、変動します。
GPT 5.6 TerraよりもいつSolを選ぶべきですか？
（a）エージェントがプランナーで判断が連鎖する場合、（b）実行が長すぎてTerraがツール呼び出しを誤ルーティングし始める場合、または（c）出力が一発目でクリーンに適用されなければならない場合――コード編集、構造化ペイロード、コンピュータ操作ワークフローです。
GPT 5.6 Solはプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
はい。キャッシュ済み入力は100万トークンあたり$0.50で課金され――キャッシュ部分は10分の1の割引です――キャッシュ書き込み料金は100万あたり$6.25です。システムプロンプトやツールスキーマが呼び出し間で安定している場合はいつでも使う価値があります。
GPT 5.6 SolはVM0でどのフレームワークを使いますか？
Codexです。VM0はGPT-5.6をCodexフレームワークのResponses APIインターフェース経由でルーティングし、これはcodex CLIがデフォルトで使用するものです。Claude Codeフレームワークのエージェントは、VM0上でGPT-5モデルとは互換性がありません。
代替モデル
VM0でGPT 5.6 Solを使う
VM0でGPT 5.6 Solにアクセスする2つの方法
VM0はGPT 5.6 Solを、VM0クレジットで課金されるBuilt-inモデル、およびOpenAI API keyを使用したBring-your-ownの2通りでサポートしています。Built-inパスではVM0 Managedルーティングと後述のクレジット倍率が適用され、Bring-your-ownパスでは上流プロバイダーに直接課金され、VM0クレジットへの変換は行われません。
VM0の推奨
VM0はGPT 5.6 Solをコアエージェントモデルとして位置付けており、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 4.6と並んで、エージェント実行の実際の成果を左右するステップに推奨されます。これらは、オーケストレーター役、コードを扱うエージェント、誤った回答のコストが高いステップに選ぶモデルです。
クレジットと×2倍率
VM0のすべてのBuilt-inモデルは、×1クレジット基準となるClaude Sonnet 4.6の倍数で価格設定されています。GPT 5.6 Solは×2クレジットで課金されます。倍率はVM0の請求書に表示されるもので、上記の価格表のベンダー定価はVM0がクレジットに変換する前に上流プロバイダーが請求する金額です。
GPT 5.6 Solは×2で課金されます。つまり、1ステップのコストはSonnet 4.6（×1基準）の同等ステップの2倍です。VM0のプレミアムティアであるため、コスト効率の良いパターンは、デフォルトでより安価なモデルを使用し、本当に追加の推論深度が必要なステップのみをGPT 5.6 Solにルーティングすることです。
VM0でJuly 2026 (preview)から利用可能。