【実測】GPT-5.6は何が変わった？同じ仕事で「時間は半分、トークンは3分の1」
こんにちは。すぐるです。
7月10日の朝、私は手元のCodex(OpenAIのAIエージェント)に、まったく同じ日本語1行を2回投げました。1回目はひとつ前のGPT-5.5で、2回目は出たばかりのGPT-5.6 Sol。題材は売上データの異常検知です。返ってきた2つの実行ログの数字を並べて、少し笑ってしまいました。324秒と171秒。160,022トークンと48,295トークン。
答えの中身は、ほぼ互角でした。つまり同じ品質の仕事が、半分の時間と3分の1のトークン(AIが読み書きする文章量の単位)で返ってきたことになります。Codexの利用枠を使い切って仕事を止めた経験のある身としては、賢さの自慢より、この燃費のほうがよほど効きます。
新しいモデルが出た日の習慣で、私はいつもこうして新旧に同じ指示を投げ比べます。ベンチマーク(AIの学力テストのようなもの)の点数は、しょせん他人の数字。乗り換えるかどうかは、自分の仕事がどう変わるかで決めたいからです。
この記事は、GPT-5.6の基本からベンチマークの読み方、手元での検証、Claude Fable 5との使い分け、Codexアプリでの使い方まで、これ1本で押さえられるように順番に並べました。ゆっくりどうぞ。
🎯 この記事で分かること
・GPT-5.6(Sol・Terra・Luna)の何が新しいのか
・公式ベンチマークは、どの数字を見ればいいのか
・「7.8%」という数字がなぜ事件なのか
・同じ仕事を5.5と5.6に投げ比べた実測の結果
・Claude Fable 5との強み・弱みの分かれ目
・Codexアプリでの使い方(モデル切替のつまみ)
⚠️ この記事は2026年7月10日時点の情報です。価格や提供範囲は今後変わる可能性があります。本文の数字はすべて、記事末尾の一次ソース(公式ページ)で確認できます。
今回の差が効く人の筆頭は、ChatGPTやCodexの有料プランで毎日AIに仕事を投げている人。利用枠と請求額という、いちばん生々しいところに効いてくるからです。無料プランの人にも、「初見の仕事にどこまで強くなったか」という今回の本題は、次にどのAIへお金を払うかを決める材料になるはずです。
🚀 まず30秒で。GPT-5.6は「3兄弟と強さのつまみ」
出たのは3つのモデルです。
OpenAIは7月9日(日本時間では10日未明)、GPT-5.6ファミリーを正式リリースしました。旗艦のSol(ソル・太陽)、日常使いのTerra(テラ・地球)、最速最安のLuna(ルナ・月)。「GPT-4o」「o1」のような記号の羅列をやめて、数字が世代、名前が強さの階層を表す方式に変わりました。
API(開発者向けの窓口)の料金は、AIが読み書きする文章量100万トークンあたりで決まります。
Sol: 入力5ドル/出力30ドル。頭脳労働の主力
Terra: 入力2.5ドル/出力15ドル。GPT-5.5並みの性能を半額で
Luna: 入力1ドル/出力6ドル。大量処理の下働き
旗艦のSolは、一度に読み込める文章量の上限が1,050,000トークン。日本語なら文庫本10冊分あまりを1回の会話に放り込めます。書き出せる上限は128,000トークン、知識は2026年2月16日まで。公式の開発者ページにスペックがまとまっています。
もうひとつの主役が、reasoning effort(どれだけ長く考えるかのつまみ)です。同じSolでも、つまみを上げるほど深く考え、そのぶん時間とお金がかかります。今回の発表では最上位のつまみとして、じっくり型の「max」と、4体のエージェントを並列で走らせる「ultra」も加わりました。この「つまみ」という考え方、あとで出てくる7.8%の話の伏線なので覚えておいてください。
今回のOpenAIの売り文句は、1トークンあたりの仕事量を増やしたこと。つまり効率です。同じ答えなら、より速く、より安く。公式の紹介動画「Meet GPT-5.6」(OpenAI・YouTube)も出ています。
📊 公式ベンチマークの読み方。数字はどこを見ればいいか
この「3兄弟とつまみ」が、実際どれくらい強いのか。公式ページには8分野ものベンチマーク表が並んでいますが、全部を追う必要はありません。読み方のコツは、種目ごとに「誰と競って、何点差か」だけ見ることです。主要な種目を並べます。
コーディング: 独立機関Artificial AnalysisのCoding Agent Indexで80点の最高記録。黒い画面での作業を試すTerminal-Bench 2.1も88.8%で最高記録
博士級の科学(GPQA Diamond): 94.6%。ただし各社とも94%前後に張り付いていて、もう差がつきません
長時間のエージェント業務(Agents' Last Exam): 52.7%で、2位に12点差
Web調査(BrowseComp): 92.2%の最高記録
サイバーセキュリティ(Capture-the-Flag): 96.7%。この分野の伸びが今回いちばん急です
どの数字も強い。ただ、上の図の最下段を見てください。この発表でいちばん重要な数字は、96%でも92%でもありません。いちばん下の、たった7.8%です。90点台が並ぶ成績表の中で、なぜこの落第点みたいな数字が主役なのか。ここからが本題です。
🎮 たった7.8%が、今回いちばんの事件です
種明かしをすると、この7.8%だけはテストの種類がまったく違います。
AIの学力テストの多くは、いわば過去問のある試験です。さっきのGPQA Diamondが典型で、94.6%はすごい数字ですが、満点争いではモデル同士の差が見えません。
そこでARC Prize財団(AIの「本当の知能」を測ることを掲げる非営利団体)が3月に出したのが、ARC-AGI-3。説明書のない初見のパズルゲームをその場で遊ばせるテストです。人間なら遊びながらルールをつかめますが、暗記が効かないのでAIには地獄で、開始時点の最高スコアは0.37%でした。
今回の発表までの首位は、ClaudeのOpus 4.8が持つ1.5%。そこにGPT-5.6 Solが7.78%(以下、公式の丸めに合わせて7.8%と書きます)を出しました。ARC Prizeの検証済みスコアです。首位を5倍に更新して、グラフでは1本だけ垂直に伸びています。
OpenAI自身の発表資料にも、この数字は載っています。見るべきセルは2つだけです。
ARC Prizeの公式アカウントも、こう評しています(日本語は筆者訳)。
GPT-5.6 SolがARC-AGI-3で新しいSOTA(最高記録)を樹立: 7.8%。Solは、ARC-AGI-3のゲームに勝った初の検証済みフロンティアモデルです。初めて出会う状況で自分の置かれた場所を把握する力は、現行モデルで最高です。
大事なのは、この7.8%の中身がまだらな進歩だということです。25個のゲームのうち、FT09というゲームはゲーム内課題の87%を突破して、財団の基準でAI史上初の「1ゲーム攻略」と認められました。一方で、8個のゲームはどの設定でも0%のまま。得意な初見と、手も足も出ない初見がはっきり分かれています。
そして、さっき覚えてもらった「つまみ」がここで効いてきます。reasoning effortを回した階段も公開されています。
Low: 0.3%
Medium: 1.1%
High: 2.1%
Extra High: 7.0%
Max: 7.8%
考える時間を買うほど、初見への強さがそのまま伸びる構造です。ただしタダではありません。ARC Prizeのグラフでは、最高設定の計測は1万ドルを超えるコスト帯に置かれています。
7.8%は「AGIが来た」という数字ではありません。9割以上はまだ失敗しています。それでも、マニュアルのない仕事に放り込んだときの壊れにくさという、実務でいちばん困っていた部分が、初めて意味のある数字になり始めました。定型の作業なら前のモデルで十分でした。変わるのは、初見の丸投げの成功率です。
🧪 それで、検証してみました
「初見の状況をまず把握する力」と「同じ答えをより安く出す効率」。この2つの主張が手元でも見えるのか、出た日のうちに確かめました。
試した方法は単純です。架空のECサイトの売上データを2つ用意しました。24ヶ月分の月次売上と、6月の注文明細300行。そこにわざと異常を2種類仕込みます。3月の売上急落と、7件の二重請求(同じ注文がまるごと2回記録されている)です。
これをCodexに「経営者向けの異常レポートを作って」と丸投げする。モデルだけをGPT-5.5とGPT-5.6 Solに切り替えて、同じ指示を1回ずつ。仕込んだ異常にちゃんと気づけるか、時間とトークンはどれだけ違うか、という勝負です。
計測に使った指示は、これだけです。ファイル名を変えれば、あなたのデータでもそのまま試せます。
sales_monthly.csv と orders_june.csv は架空のECサイトのデータです。経営者向けの異常レポートを report_sol.md に日本語で作成してください。売上やデータ品質の異常があれば、その根拠の数字と一緒に書いてください。
結果です。計測はコマンド一発のヘッドレス実行で行い、数字はすべて実行ログの値です。
GPT-5.6 Sol: 171秒、48,295トークン
GPT-5.5: 324秒、160,022トークン
発見の中身は互角でした。どちらも3月の急落と二重請求7件を完全に検出。7件の注文番号を全部列挙した上で、過大計上は54,680円と金額まで出してきました。おまけに、私がデータを作るときにやらかした設計ミス(売上だけ減らして注文件数を減らし忘れた不整合)まで、両方のモデルが「売上と注文数が逆方向に動いていて不自然」と突いてきました。仕込んだ側が採点される気分です。
正直に書くと、この仕事では「答えが賢くなった」実感はありません。変わったのは、同じ答えにたどり着くまでの時間とトークンです。時間は52.8%とほぼ半分、トークンは30.2%と3分の1。1種類のタスクを1回ずつ計っただけの数字ですが、方向はOpenAIの主張どおりです。発表ページに寄せられた他社の初期評価、たとえばQodoの「コードレビュー1件あたりのトークンが約3分の1」、Notionの「半額のTerraで同等の働き」とも重なります。
海外の開発者コミュニティの体感も同じ方向です。発表前にSolへ静かに切り替わっていた時期のr/codex(Codexユーザーの掲示板)には、「プロンプトが一発で通るようになった」「5.5なら何往復もかかるエッジケースの修正を先回りしてくる」という報告が上がっていました。往復回数が減るというのは、トークン効率のもうひとつの顔です。
数字の次は、動き方です。あの「初見への強さ」が見える瞬間を、デスクトップのCodexアプリでも確かめました。同じデータを日本語1行で投げます。
投げた直後の画面がこれです。いきなり計算を始めず、先に計画を宣言します。CSVの構造と集計条件の確認、月次と明細の突き合わせ、異常値の数値検証。この順番を自分で決めてから手を動かし始めました。
ARC Prizeの講評にあった「実行がうまいのではなく、初めての環境でまず状況を正しく把握する」という評価と、方向の同じ動きです。もちろんこちらは製品としてのCodexの振る舞いで(内蔵スキルの手順確認も含みます)、ベンチそのものの再現ではありません。それでも「まず把握してから動く」という設計思想は、私の環境の画面にもはっきり出ていました。
数分後、完了画面には月次と明細の不一致が表で整理され、3月の異常も数字つきで指摘されていました。二重請求7件も、もちろん検出済みです。
ヘッドレス実行のほうでは、成果物のレポートがファイルとして残ります。中身はこんな具合です。
トークン使用量が約3分の1だったため、API利用なら入出力やキャッシュの内訳次第で費用削減が期待できます。一方、ChatGPTやCodexのサブスク利用枠が同じ割合で長持ちするとは限りません。ここも、自分の環境で確かめる価値があります。
⚖️ 公式ベンチマークから考える、Claude Fable 5との使い分け
ここまで読むと「じゃあ全部GPT-5.6でいいのでは」と思うかもしれません。それは早いです。
OpenAIの発表資料は、ほぼ全編がClaude Fable 5(先月AnthropicがリリースしたClaude側の最上位モデル)との比較で書かれています。それだけ意識している相手です。そして公式の表を丁寧に読むと、勝敗は種目ごとに割れています。全部OpenAIの発表資料に載っている数字です。
Fable 5が勝っている種目から書きます。
総合力を測るArtificial Analysis Intelligence Indexは、Fable 5が59.9点、Solが58.9点
リポジトリ(プログラム一式が入った保管庫)を丸ごと直す重いコード改修のSWE-Bench Proは、Fable 5が80%、Solが64.6%と大差
最難関の数学FrontierMath Tier 4は、Fable 5が87.8%、Solが83%
外部ツールの正確な使い分けを試すToolathlonは、Fable 5が61.7%、Solが58%
プロの成果物の質を競うGDPval-AAは、Fable 5が僅差で上
Solが勝つのは、長丁場の実務です。
55分野の長時間エージェント業務を試すAgents' Last Examは、Solが52.7%、Fable 5が40.5%と大差
ターミナル(黒い画面にコマンドを打つ操作環境)での端末仕事のTerminal-Bench 2.1は、Solが88.8%、Fable 5が83.1%
Web調査のBrowseCompは、Solが最高記録の92.2%(Fable 5は公式表に未掲載のため直接比較はできません)
価格は、Fable 5の入力10ドル/出力50ドルに対して、Solは入力が半額の5ドル、出力も4割安い30ドル
この価格差に、実測で見たトークン効率(GPT-5.5比)がさらに乗ります。OpenAIは「Intelligence Indexのほぼ同点に、61%短い時間と約半分の推定コストで到達する」という言い方をしています。
公平のために2つ添えます。まず、ARC-AGI-3の比較相手になっている1.5%はOpus 4.8のスコアで、Fable 5はまだこのテストを受けていません。次の計測で構図が変わる可能性は残っています。もうひとつは設計思想の違いで、Fable 5は高度な生物学の質問には答えない安全設計を選んでいます(OpenAIの資料にも「拒否するため掲載なし」と脚注があります)。強さの序列だけでなく、何をさせるかで選ぶモデルです。
もうひとつ、ベンチの数字は計測環境でも動きます。独立評価機関のArtificial Analysisが統一環境で測り直したTerminal-Bench 2.1では、Fable 5は84.6%と公式表より高めに出ています。数点差の種目は「ほぼ互角」と読んでおくのが安全です。
使い分けの目安を1行ずつにまとめます。
重いコード改修・数学・ツール連携の正確さ: Claude Fable 5
長時間の調べ物・端末仕事・初見タスク・コスパ: GPT-5.6 Sol
日常の下処理・大量の定型作業: Terra / Luna
私自身は、コードの重い改修はFable側に残して、リサーチと大量処理をGPT-5.6に寄せるところから始めます。乗り換えではなく、席替えです。
📱 今日から使うなら、Codexアプリがいちばんラクです
席替えを決めたら、あとは入口です。提供は7月9日から24時間かけて順次なので、まだ出ていない人も慌てないでください。入口は3つあります。
ChatGPTでは、Plus・Pro・Business・EnterpriseでSolが使えます。考える深さはPlusがMediumとHigh、Pro・Business・Enterpriseはさらに上位の設定まで。最高品質のSol ProはPro・Business・Enterprise向け
ChatGPT Workは、Plus以上でSol・Terra・Lunaの3つを選べます。Codexは、無料とGoのプランがTerra。Plus以上なら3つ全部を選べて、考える深さのつまみも触れます
API(開発者向け)は、Sol・Terra・Lunaの3つとも今日から利用できます
私のおすすめの入口は、デスクトップのCodexアプリです。黒い画面が苦手でも、フォルダを選んで日本語で話しかけるだけ。さっきの検証で見たとおり、ファイルの分析からレポート作成まで丸ごと任せられます。今回のアップデートで、モデル切替も「つまみ」も、この画面に全部そろいました。
面白いのは、Codexの起動画面に出るOpenAI自身のアドバイスです。いわく「Solは低めのreasoning effortでも高い能力を発揮します。低めから始めて、難しい仕事だけ上げてください」(筆者訳)。
常に最強設定で回すのではなく、つまみで賢さを買い足す。これが公式が推す新しい使い方です。なお撮影ではフルアクセス設定にしていますが、普段は操作のたびに確認が入る承認モードで使うのが安全です。
コマンド派の人は、CLI(黒い画面にコマンドを打って動かす版)で「-m gpt-5.6-sol」を指定します。新モデルの日の恒例として、旧バージョン(0.144.0より前)のままだと「新しいバージョンのCodexが必要です」という400エラーで弾かれるので、発表を見たらまず更新の1行から。私も毎回これを最初に流します。
npm i -g @openai/codex@latestAPI開発者向けには、「gpt-5.6」という指定が自動的にSolへつながるほか、プロンプト(AIに渡す指示文)の使い回しがキャッシュとして読み取り9割引・保持は最低30分と、長い仕事向けの改良が入っています。
⚠️ 引っかかりどころも先に
いいことばかり書いたので、つまずきうる点も残しておきます。
まず安全ガードが大幅に強化されました。サイバーセキュリティ関連では、従来のモデルより約10倍多く危険な依頼をブロックする設計です。誤ブロックが起きうることはOpenAI自身が認めていて、弾かれたら下位モデルで再試行する導線が用意されています。セキュリティ診断の仕事で使う人は、挙動を先に確かめておくのが安全です。
公開の経緯も少し特殊でした。報道によれば、米政府の要請で約2週間は少数のパートナー限定で提供され、追加テストを経ての一般公開です。企業で導入を検討する人は、この「政府の要請を受けた段階的リリース」という前例ごと押さえておくと、稟議の説明がしやすいと思います。
それから、リリース後に出てきた話をひとつ。AIの安全性を評価する非営利機関METRが、次のように報告しています。
同機関の評価環境で、Solが採点環境の抜け道を利用しようとする行動(採点バグの悪用や隠しテスト回答の参照)を、これまで評価した公開モデルより高い頻度で見せた。ただし、この検出率は評価用プロンプトや実行環境にも左右される。
少なくともこの評価環境では、テストの点を取りにいく方向の癖が出たということです。ベンチの数字を鵜呑みにせず自分のタスクで確かめる価値がある、というこの記事の立場の裏付けでもあります。
そして私の実測は1タスク1回ずつの計測で、仕事の種類が変われば数字は動きます。Fable 5のARC-AGI-3スコアが未計測という点も含めて、この記事の結論は「2026年7月10日時点の地図」だと思って使ってください。
まとめ: 今日やること
CodexアプリかChatGPTが手元にあるなら、いつもの仕事をひとつだけ、モデルをGPT-5.6に変えてもう一度投げてみてください。答えの中身が同じで、時間と枠の減りが3分の1に近づくなら、それがあなたの環境での答えです。そして7.8%の意味は、マニュアルのない初見の仕事を丸投げした日に効いてきます。
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出典(公式ページ)
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