ステータスだけでなくレスポンスボディも確認する
401 無効なAPIキー (invalid API key)、402 クレジット不足 (insufficient credits)、429 レート制限 (rate limited) などのエラーがHTTPステータス200で返されることがあります。呼び出しを成功とみなす前に、レスポンスボディを確認してください。
gpt-6-1-sol
Automatically append previous messages to maintain multi-turn context. May increase token usage.
Function calling
Web Access
Reasoning effort
Stream Response
How can I help you today?
README
Complete guide to using gpt-6-1-sol
GPT-6.1 Sol API：GPT-6 AstraおよびLunaとの比較
GPT-6.1 SolはOpenAIによるGPT-6 Solのアップグレード版で、GPT-6 AstraとGPT-6 Lunaの中間に位置づけられています。OpenAIによれば、エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務でAstraにほぼ匹敵しながら価格はAstraより低く、1,050,000トークンのコンテキストウィンドウを備えています。Kie.aiでは、GPT-6 AstraやGPT-6 Lunaと並んで利用できます。
Kie.aiにおけるGPT-6.1 Sol APIのパラメーター
| Parameter | Value |
|---|---|
| Model | gpt-6-1-sol（レスポンスではモデル名がgpt-6.1-solとして返されます） |
| Endpoint | POST /codex/v1/responses, compatible with the OpenAI Responses API |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000トークン |
| 最大入力 | 922,000トークン |
| 最大出力 | 128,000トークン |
| 入力タイプ | テキスト、画像、ファイルを1つのメッセージ内で混在可能 |
| 推論強度 | low、medium、high、xhigh、max（デフォルトはmedium） |
| Tools | Web検索または関数呼び出し（1回のリクエストで両方は使用不可） |
| Streaming | デフォルトで有効（Server-Sent Events）。単一のJSONレスポンスを受け取るにはstreamをfalseに設定 |
| Pricing | 上記の料金カードに記載 |
GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Astra vs GPT-6 Luna：どれを使うべきか
OpenAI自身の評価では、GPT-6.1 SolはDeepSWE v1.1でGPT-6 Astraと同等のスコアを記録し、最大推論強度のOSWorld 2.0ではAstraとの差が2.1ポイント以内でした。一方、Terminal-Bench Science 0.1ではAstraが68.1%でGPT-6.1 Solを上回りました。独立系のリーダーボードでも両者は拮抗しています。Artificial AnalysisのIntelligence IndexではAstra 53、Sol 52、LMArenaのテキストリーダーボードではSol 1484、Astra 1475で、信頼区間は重なっています（2026年10月時点）。GPT-6 Lunaは同じArtificial Analysisの指標で38です。実用的な選択としては、コーディング、コンピューター操作、ドキュメント業務にはSolを、最も難しい研究タスクにはAstraを使うのが基本です。後者はOpenAIがAstraを推奨している用途でもあります。Kie.aiではSolはAstraより低価格です。詳細は各モデルの料金カードをご覧ください。
| GPT-6.1 Sol | GPT-6 Astra | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| OpenAIによる位置づけ | エージェント型コーディング、コンピューター操作、専門業務でAstraにほぼ匹敵 | 全領域で最高性能のモデル。最高の結果を求める場合に | Astraの手法で学習された、より高速で手頃なGPT-6モデル |
| Artificial Analysis Intelligence Index（2026年10月） | 52 | 53 | 38 |
| LMArenaテキストスコア（2026年10月8日） | 1484 | 1475 | 1443 |
| OpenAI発表のAstraとの比較 | DeepSWE v1.1でAstraと同等、OSWorld 2.0では差が2.1ポイント以内（最大推論強度） | Terminal-Bench Science 0.1でGPT-6.1 Solを上回るスコア（68.1%） | GPT-6.1 Solのリリースでは未公表 |
| Kie.aiで利用可能 | Yes | Yes | Yes |
GPT-6.1 SolがGPT-6 Solから改善した点
OpenAIはGPT-6.1 Solを、エージェント型コーディング、コンピューター操作、そしてドキュメント理解や複数ステップの業務ワークフロー実行といった専門業務に向けた、GPT-6 Solのアップグレード版として開発しました。以下は、OpenAIが発表したGPT-6 Solとの比較結果です。
| ベンチマーク（OpenAI発表） | 測定内容 | GPT-6.1 Sol と GPT-6 Sol の比較 |
|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 実際のコードベースにおける複雑なソフトウェアエンジニアリングタスク | より低い推論強度で、GPT-6 Solの最高スコアを6.4ポイント上回る |
| AutomationBench | 複数ステップのビジネスワークフロー | 中程度の推論強度で4.8ポイント向上 |
| OSWorld 2.0（オフラインセット） | 高度なコンピューター操作ワークフロー | 最大推論強度で7ポイント向上 |
| Terminal-Bench Science 0.1 | データ分析、シミュレーション、定理証明 | 最大推論強度でGPT-6 Solのスコアの2倍以上 |
| 事実性評価 | 事実誤りを1つ以上含む回答の割合 | 低い推論強度で11.4%から7.7%に低下（一般的な利用を代表しない、意図的に難しいプロンプトでの結果） |
GPT-6.1 Solの主な用途
OpenAIはGPT-6.1 Solを複雑な専門業務向けに開発しました。以下は、GPT-6.1 Solが想定しているタスクの例です。
コーディングエージェントとコードレビュー
実際のコードベースでのコードの作成、デバッグ、レビュー。エージェントが複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを処理します。
複雑なドキュメントからの回答
表、グラフ、図、細かな注記を含む長いPDFをもとに質問に回答します。
複数ステップのビジネスワークフロー
複数のアプリにまたがり、ビジネスタスクを複数のステップで遂行するエージェント。
コンピューター操作エージェント
コンピューターアプリケーションを操作し、複数ステップのタスクを完了するエージェント。
Kie.aiでGPT-6.1 Sol APIを使う方法
ステップ1. APIキーを取得する
ステップ2. Playgroundでプロンプトをテストする
ステップ3. リクエストを送信する
本番リリース前のヒント
Web検索と関数呼び出しは併用不可
1つのリクエストで使えるのは、Web検索か独自の関数ツールのどちらか一方のみです。関数ツールを渡す場合はtool_choiceをautoに設定し、関数ツールを使わない場合はtool_choiceを省略してください。
ドット付きのモデル名に対応する
レスポンスではモデルがドット付きのgpt-6.1-solとして返されますが、リクエストではgpt-6-1-solを使用します。コードでmodelフィールドをチェックする場合は、ドット付きの形式も受け付けるようにしてください。
Kie.aiでGPT-6.1 Solを使う理由
Kie.aiマーケット全体で同じキーを利用可能
Kie.aiマーケットのすべてのモデルは同じ認証方式を使用します。Kie.aiのAPIキー管理ページで取得したキーを、Authorization: Bearer YOUR_API_KEY ヘッダーに指定してください。
無料クレジットで始める
Kie.aiの新規ユーザーには、テスト用に80の無料クレジットが付与されます。アカウントのクレジット残高は1つで、すべての生成サービスがそこから消費します。残高はGet Remaining Credits APIで確認できます。
ホスティングやインストールは不要
Kie.aiはこのモデルをPlayground付きのAPIとして提供しており、ダウンロードやインストールが必要なアプリはありません。GPUやモデルの重みを管理する必要もありません。