2026秋・新作AIリリース祭り｜GPT-6 Astra、コーディングはFable 5.1に匹敵。実費は半額以下で、総合指数は変わらずFable 5.1が1位です
OpenAIが2026年9月3日に正式発表したGPT-6 Astraを、Claude Fable 5.1・Opus 5・GPT-5.6 Sol・Gemini 3.8 Flashと同じ条件で比較します。価格は入力10ドル・出力50ドルとFable 5.1と完全に同額。OpenAI自身が公開したグラフの多くはコストと出力トークン数を軸にしており、『速さ』と『コスト効率』を前面に出した発表です。実際、コーディングエージェント指数ではFable 5.1と肩を並べるスコアを実費半額以下で記録し、パソコン操作の自動化ではGPT-5.6 Solより47%短い時間で高いスコアを出しています。一方で総合指数は61.3点、Fable 5.1（66点）には届かず1位は変わらずFable 5.1のまま。①コーディングと③最後までやり切る自動操作ではこのシリーズ初の首位に立つ一方、②調べ物・知識は指標によって顔が変わり、数学の難問（FrontierMath Tier 4）では大差で首位でも、ツールを使った幅広い知識問題（Humanity's Last Exam）ではFable 5.1に劣ります。サイバー能力は史上初の『Critical』判定を受け、高度な機能はアルファテスターに限定。作業別の向き不向きと、自分の仕事にどちらが合うかを解説します。確認日は2026年9月4日です。『2026秋・新作AIリリース祭り』シリーズの3本目。
GPT-6 Astraが2026年9月3日に正式リリースされました。価格は入力10ドル・出力50ドルで、Claude Fable 5.1と完全に同額や。それやのに、コーディングエージェント指数ではFable 5.1と肩を並べるスコアを実費半額以下で出す一方、総合指数は変わらずFable 5.1が1位のまま。この記事で、値段が同じでも起きる差を、作業別に整理する。
結論：コーディングはFable 5.1に匹敵、実費は半額以下。それでも総合指数はFable 5.1が1位のまま
結論から言う。GPT-6 Astraの価格は入力100万トークンあたり10ドル・出力50ドルで、9月1日に公開したClaude Fable 5.1と1円も違わへん。それでいて、Artificial Analysisのコーディングエージェント指数では、Astraはこの記事の前作で扱ったFable 5.1と肩を並べるスコアを、実費半額以下で記録しています。
一方で、総合力を測るArtificial Analysis Intelligence Indexは61.3点です。Fable 5.1の66点には届かず、総合順位の1位は変わらずFable 5.1のまま。値段が同じでも、賢さの総合点はそのまま同じにはならへん。ただし作業を①コーディング②調べ物・知識③最後までやり切る自動操作の3つに割ると、Astraが初めて首位に立つ分類も出てくる。
この記事で分かること
- GPT-6 Astraの価格・提供方法（Fable 5.1と同額、サブスク枠＋クレジット追加購入）
- コーディングエージェント指数でFable 5.1に匹敵しながら実費半額以下という仕組み
- ①コーディング②調べ物・知識③最後までやり切る自動操作、3つに分けた実力プロファイル
- サイバー能力が史上初の「Critical」判定を受けた事実と、自分への影響範囲
GPT-6 Astraって何が発表されたんか
2026年9月3日（米国時間）、OpenAIが新しい基盤モデル「GPT-6 Astra」を正式発表しました。OpenAIは自社サイトで「これまで広く提供したモデルで最も高性能」と位置づけとる。9月1日のFable 5.1、9月3日のGemini 3.8 Flashに続く、このシリーズ3本目の主役や。
提供は限定された組織から始まり、数日かけてChatGPT Plus・Pro・Business・Enterpriseの全ユーザーへ拡大します。OpenAI API（モデルIDgpt-6-astra）とAmazon Bedrockでも使えるんや。
料金の仕組みも押さえとこう。Astraの利用分は、今使っとるサブスクリプションの枠にそのまま含まれます。枠を使い切ったらクレジットを追加購入する方式や。Pro・Business・Enterpriseプランのユーザーは、さらに上位版の「Astra Pro」にもアクセスできます。会社で使う人は注意してほしいんやけど、エンタープライズ管理者がワークスペース単位で有効化する必要があって、公開時点の初期設定はオフになっとる。管理者に一言頼んどく必要があるで。
API価格は、入力100万トークンあたり10ドル・出力50ドルです。キャッシュ読み込みは1ドル、キャッシュ書き込みは12.50ドル。高速に処理する「Fastモード」は標準の2倍の価格で、速度は2.5倍になる。
性能面以外にも、使い勝手の変化がいくつかある。指示にあいまいさがあるとき、Astraは影響の小さい部分を自分で判断して進め、答えが結果を左右する部分だけ質問する設計になりました。途中で指示が変わっても、以前のモデルのように元の依頼を見失うことがない。新しい要望を取り込みつつ、方向転換もできる。Codexには、コンテキストウィンドウが埋まったときに要約へ圧縮する代わりに、ノートを残して以前のやり取りを検索できる新機能も付きました。今のところはCodexのconfig.tomlで有効化する実験的機能やけど、数週間で既定機能になる予定や。
なお、高度なサイバーセキュリティ関連の機能へのアクセスは、当面は少数のアルファテスターに限定されとる。理由は後の章で詳しく説明する。
総合力と価格を並べてみる（2026年9月4日時点）
まずは全体感をつかんどこう。Artificial AnalysisのIntelligence Index（総合力を示す指数）と価格を、10モデル並べた表がこれです。2026年9月4日時点の確認になります。
| モデル | 入力/100万トークン | 出力/100万トークン | Intelligence Index | 設定 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | $10.00 | $50.00 | 66 | max |
| Claude Opus 5 | $5.00 | $25.00 | 63 | max |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 | 61.3 | max |
| GPT-5.6 Sol | $4.00 | $20.00 | 61 | max |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75※ | $3.75※ | 59 | high |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $12.00 | 57 | max |
| Gemini 3.7 Flash | $0.75※ | $3.75※ | 56 | high |
| Claude Sonnet 5 | $2.00 | $10.00 | 55 | max |
| Gemini 3.6 Flash | $0.75 | $3.75 | 52 | high |
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 | 52 | max |
※Gemini 3.7 Flash・3.8 Flashの価格は2026年12月31日までの導入価格。GPT-5.6 Solは2026年8月21日の値下げ後の価格や。
見てほしいのはAstraの立ち位置。価格はFable 5.1と完全に同額の10ドル・50ドルやのに、Intelligence Indexは61.3点。Fable 5.1の66点には届かず、Astraの5分の2の価格で済むGPT-5.6 Sol（61点）とほぼ同点にとどまってる。値段が同じなら賢さも同じくらい、という直感がここでは裏切られる形や。
このIntelligence Index、1件のタスクを処理するのに実際いくらかかるかで見ても差が出ます。Astraのタスク当たりコストは約0.96ドル（海外メディアdev.toが伝えるArtificial Analysisの実測値）。Fable 5.1が3.69ドル、Gemini 3.8 Flash（high）が0.58ドルなので、Astraはその中間に位置する。
値段はFable 5.1と1円も違わへん。それやのに指数はFable 5.1が上
ここがこの記事でいちばん伝えたい発見や。もう一回、数字を並べます。GPT-6 Astraの価格は入力10ドル・出力50ドルで、Claude Fable 5.1と1円も違わへん。GPT-5.6 Sol（4ドル・20ドル）の2.5倍の値段になる。
それやのに、Intelligence Indexは61.3点です。Fable 5.1の66点には届かず、Astraの5分の2の価格で済むSol（61点）とほぼ同じ点数になってしまっとる。「値段が同じなら、賢さも同じくらいのはず」という直感が、ここでは通用せえへん。
でも、話はこれで終わらへん。Artificial Analysisの分析記事では、コーディングエージェント指数（Coding Agent Index）という別の指標で、Astraが興味深い結果を出しています。「GPT-6 Astra equals Fable 5 at less than half the cost」——Astraはこの指数でFable 5.1と肩を並べるスコアを、Fable 5.1の半分未満のコストで達成しているという内容です。使用トークン数も、GPT-5.6 Sol（max）比で約3分の1、Claude Opus 5（xhigh）比で約5分の1に減っとる。
としさんが実際にOpenAI公式ページのグラフを目で確認した数値もあります。DeepSWEのスコア対トークン数グラフでは、Astraはスコア0.73（73%前後）に到達するのに約2万6,000トークンを使うのに対し、Opus 5が同じ0.73に到達するには約6万4,000トークンかかる。同じ点数を取るのに必要なトークンが半分以下ってことや。Terminal-Bench 4.0のグラフでも、Astraの最高点とFable 5.1の最高点の差は約2ポイントしかないのに、費用の差は約4割ある。これらの数値は各モデルの「最大努力（max effort）」設定同士の比較で、グラフを目視で読み取った概算やと理解しといてほしい。
OpenAI公式の発表ページは、16枚のグラフのうち12枚が横軸をコストか出力トークン数にしています。単純な性能の高さより「コスト効率」を前面に出した発表の作り方をしとるわけや。総合指数こそFable 5.1に届かへんけど、コーディング寄りの実務タスクでは同じ点数をより安く取れる場面がある、という一段深い実力像がここにある。
ほな、この「同じ点数を安く取れる」という強みが、①コーディング②調べ物・知識③やり切る系の自動操作という3つの作業タイプでどう出るか。次の章で具体的に見ていこう。
3つに分けると、今回は違うプロファイルが見えてくる
AI大将のベンチマークシリーズでもおなじみの切り口です。AIの実力を①コーディング②調べ物・知識③最後までやり切る系の自動操作の3つに分けて、Fable 5.1・Opus 5・GPT-5.6 Sol・Gemini 3.8 Flashと比べてみる。
①コーディングは僅差でトップ
| モデル | DeepSWE v1.1 |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 74.1% |
| Claude Opus 5 | 73.7〜74.0%（測定元により差） |
| Gemini 3.8 Flash | 73.7〜73.8%（測定元により差） |
| GPT-5.6 Sol | 70.8〜72.7%（測定元により差） |
| Claude Fable 5.1 | 67.4% |
出典はOpenAI公式の比較表で、複数の海外メディア経由で確認できました。Opus 5・Gemini 3.8 Flashの数値は、Google公式評価資料の数値（Opus 5=74.0%、Gemini=73.7%）とわずかに違う。OpenAI自身が実施した測定やから、この程度の差は測定元の違いとして扱っといてええ。①だけで見ると、Astraがわずかにトップに立っとる。
②調べ物・知識は、指標によって顔が変わる
| ベンチマーク | 何を測るか | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5 |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 大学院レベルの専門知識 | 96.0%（464モデル中1位） | 92.6〜96.0%の範囲で僅差 | 92.6〜96.0%の範囲で僅差 |
| Humanity’s Last Exam（ツール利用） | 難問への正答率 | 57.2% | 65.0% | 63.6% |
| FrontierMath Tier 4（v2） | 未解決に近い数学の難問 | 97.6% | 87.8% | 73.2% |
このシリーズ前作のgemini-3-8-flash-benchmark-costでは、②をGPQA Diamond・AA-LCR・LABBench2の3指標で構成しとった。ただAstraについては、AA-LCR・LABBench2のスコアを裏取りできる一次情報が見つからへんかったので、今回はHumanity’s Last Exam（ツール利用）とFrontierMath Tier 4を使います。
結果はきれいに割れる。GPQA Diamondは僅差の首位水準です。数学の難問を解くFrontierMath Tier 4では、Fable 5.1・Opus 5に大差をつけて首位に立つ。一方で、ツールを使って幅広く調べるHumanity’s Last Examでは、Fable 5.1に明確に劣ります（57.2%対65.0%）。数学のような答えが1つに決まる難問には圧倒的に強いけど、ツールを使って幅広く調べる作業はやや弱い、という結果になっとる。
③最後までやり切る系の自動操作は、このシリーズで初めてAstraが首位。しかも速い
| ベンチマーク | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5 | GPT-5.6 Sol | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 57.7% | 55.8% | 52.3% | 37.3% | 19.1% |
| OSWorld-2.0 | 72.6% | 77.9%※ | 70.2%※ | 65.7%※ | 59.0%※ |
※OSWorld-2.0は測定元によって数値が異なります。Fable 5.1の77.9%はAnthropic自身の発表資料（Partial方式）、Opus 5の70.2%・GPT-5.6 Solの65.7%はOpenAI自身の比較表、Gemini 3.8 Flashの59.0%はGoogle自身の評価資料の数値や。測定元が3社にまたがるため、断定的な順位付けは避けて「Astra自身は72.6%を記録している」という書き方にとどめとく。
このシリーズは、Fable 5.1・Gemini 3.8 Flashともに「複数ツールを横断して最後までやり切る自動操作」を苦手にしてきました。Terminal-Bench 4.0では、Astraが全モデルの中で最高値を記録して、このシリーズで初めて③のカテゴリで首位に立つ。
速さの数字もついてきます。OSWorld-2.0で、GPT-5.6 Solは65.7%を出すのに約75分かかっていたのに対し、Astraは72.6%というより高いスコアを約40分で記録しとる。同じ作業にかかる時間そのものが47%短くなってるってことや。
補強になるデータも見つかりました。Terminal-Bench 4.0とは別のベンチマークであるTerminal-Bench Science 0.1（科学分野の自動操作タスク）でも、Astra 64.6%・Fable 5.1 52.6%・Opus 5 30.0%とAstraが大差で首位。業務自動化を測るAutomationBenchでは、Astra 41.4%・GPT-5.6 Sol 18.1%で、こちらもAstraが大きく上回っとる（Fable 5.1のAutomationBenchスコアは確認できる一次情報が見つからへんかった）。Terminal-Bench 4.0とTerminal-Bench Scienceは名前が似とるけど、別バージョン・別種目のベンチマークやから、混同せんといてほしい。
まとめると、①コーディングと③やり切る系の自動操作ではAstraがこのシリーズ初の首位です。②調べ物・知識は、数学の難問には圧倒的に強いけど、ツールを使った幅広い知識問題はFable 5.1に一歩譲る。作業のタイプによって、向き不向きがくっきり分かれる結果になっとる。
サイバー能力が史上初の「Critical」判定に
性能の話題に隠れがちやけど、これがこの記事でいちばん重要な安全面のニュースです。GPT-6 Astraは、OpenAIのPreparedness Framework（危険度を段階で判定する社内の安全基準）で、史上初めて「Critical」（最高）判定を受けたサイバー能力を持つモデルになりました。
Preparedness FrameworkはLow・Medium・High・Criticalの4段階でモデルの潜在リスクを評価する仕組みで、Criticalは最上位の区分にあたる。これまでのOpenAIのモデルはHighまでにとどまっとって、Criticalに到達したのはAstraが初めてになる。段階が上がるごとに、モデルへの安全対策とアクセス制限も厳しくなる設計や。
判定の理由は、ハードニングされた（対策済みの）実環境の複数システムで、人の手を借りずに機能する未知の脆弱性（ゼロデイ）を発見・実証できる能力と、対策済みの対象への新しい攻撃手法を考案・実行できる能力です。テストでは、ハードニングされたブラウザ・OSで未知の脆弱性を発見し、サンドボックスを脱出する完全なブラウザ侵害チェーンまで構築しました。専門的なテストであるExploitBenchでは満点（100%）を記録しとる。
対策も並行して進んどる。有害なサイバー要求への拒否率は91.5%（旧モデルの59%から向上）です。システムレベルの分類器によるサイバー悪用検知、追加のアラインメント訓練、本番環境での監視体制も整えました。OpenAI自身も「この対策により、正当な防御目的の作業まで止まる可能性がある」と認めとって、副作用があることを隠してへん。
読者が気にすべきなのはここからや。高度なサイバーセキュリティワークフローへのアクセスは、当面は少数のアルファテスターに限定されています。一般のChatGPT利用者・API利用者が、日常の使い方でこのCritical判定の影響を直接受けることはない。「AIが危険になった」という話やのうて、「専門的なサイバーセキュリティ調査に使える能力を、限られた範囲でだけ開放し始めた」というのが正確な理解になる。セキュリティ診断や脆弱性調査を専門にしとる人以外は、この判定を理由にAstraの利用を迷う必要はない。ただし、この分野の仕事をしとる人にとっては正式にアクセス申請の対象になり得るニュースやから、続報は追っといたほうがええ。
賢さは見えても、考え方は見えにくくなっている
性能や安全対策の裏側で、正直に書いとかなあかんことがある。GPT-6 Astraは、賢くなった分、内部の考え方が少し見えにくくなっとるんや。
まず良い面から。GPT-5.6 Solと比べて、脱獄（意図しない制限突破）への頑健性は向上しています。内部シミュレーションで重大な不整合行動として検出されたフラグは、Solの約半分でした。職場を模した実環境テストでは、安全確認の仕組みを入れない基本モデル同士の比較で、有害な結果につながった割合はAstra 3.4%・GPT-5.6 Sol 18.8%です。外部から仕込まれた指示に従ってしまうプロンプトインジェクションへの耐性でも、攻撃成功率はAstra 8.5%・Sol 27.0%と、こちらもAstraのほうが低い。
一方で、気になる結果もあります。意図的に低く評価される敵対的評価では、わざと成績を低く見せて評価をすり抜ける「sandbagging（サンドバッギング）」をしたときに検出されにくいこと、妨害タスクを指示すると内部の監視をすり抜けられる場合があることが確認されました。OpenAI自身は「これらの結果は主に敵対的評価に基づくもの」「全体としてはSolより安全制限を破りにくい」と説明しています。
思考過程（Chain of Thought）を外から監視しやすいかどうかも、GPT-5.6 Solより低下したとOpenAIが明言しています。ステガノグラフィー（思考内容を隠す手口）のような高度な隠蔽の証拠は、今のところ確認されてへん。良くなった面と、注意が必要な面の両方が同時に起きとる、というのが正直なところや。
実際の仕事でどう使われているか
OpenAIが公式に示しとる実例も見ておこう。想定業務としては、税務処理、ゲーム開発、建築レンダリング、法律文書の整形、物件探しなど幅広い。求人探索タスクでは、人が5時間かけていた作業をAstraが2分51秒で完了した例、リサーチタスク（猫シッター探し）では、人が30分かけていた作業を5分27秒で完了した例をOpenAIが示しています。
実案件の声もあります。ゲーム会社のPlaycoは、独自IDE「Playbot」でAstraを使い、プロトタイプ制作での手作業の修正が旧モデル比50%減ったと説明しています。ただしベンチマーク数値や比較条件の詳細開示はなく、Playco自身の主張であって独立検証やない。リーガルAIのLegoraは、財務諸表41文書を1回のエージェント実行で数分以内に照合し、植え込まれた4件の誤りをすべて検出しました。自社のBAR（Benchmark for Agentic Reasoning）で旧モデル比約40%改善したと報告していますが、これも独立ベンチマークやのうて自社基準の数字や。実務での手応えを知る材料にはなるけど、この記事の①②③のような第三者評価とは性質が違うことは押さえといてほしい。
自分の作業に当てはめる
- 自分の作業が①コーディング②調べ物・知識③最後までやり切る自動操作のどれに近いか、まず1つ選ぶ
- ①③に近いなら、Astraは同じ点数を安く・速く出せる可能性が高いから、実際にAPIかChatGPTで試してみる
- ②に近いなら、数学のように答えが1つに決まる作業か、幅広く調べる作業かで見極める
- 高度なセキュリティ診断・脆弱性調査が仕事の一部なら、Critical判定のアクセス制限状況を別途確認する
自分の作業に当てはめる表を作りました。埋めながら判断してみてほしい。
| 確認項目 | 具体例 | 自分に置き換える欄 |
|---|---|---|
| 主な作業タイプ | コーディング・デバッグが中心 | ＿＿＿＿ |
| コスト重視か速さ重視か | 同じ点数をより安く・速く出したい | ＿＿＿＿ |
| ②の中でもどちらが多いか | 数学系の難問か、幅広い調べ物か | ＿＿＿＿ |
| 高度なセキュリティ関連業務があるか | 脆弱性調査・侵入テストなど | ＿＿＿＿ |
判定はこうなる。①コーディングか③最後までやり切る自動操作が中心なら、Astraは実費を抑えつつ同等以上の結果が狙える候補です。②の中でも数学寄りの難問が多いなら、Astraの強みがそのまま活きる。逆に、ツールを使って幅広く調べる作業が中心なら、今のところFable 5.1のほうが向いとる可能性が高い。高度なセキュリティ診断が業務に含まれる人だけ、アルファテスターへのアクセス申請状況を別途確認しといてほしい。それ以外の人は、Critical判定を理由に利用を迷う必要はない。
よくあるつまずき
価格だけ見て、賢さも同じくらいやと思い込む
価格がFable 5.1と同額やからといって、Intelligence Indexも同じくらいになるとは限りません。実際、Astraの61.3点はFable 5.1の66点に届いてへん。値段と総合力は別の軸で確認する必要がある。
③の首位を見て、何でも任せられると思い込む
Astraが③やり切る系の自動操作でこのシリーズ初の首位に立ったからいうて、②調べ物・知識のすべてで強いわけやない。Humanity’s Last Examのようなツール利用系の知識問題では、Fable 5.1に明確に劣る場面があります。
測定元の違うOSWorld-2.0の数値をそのまま比べる
OSWorld-2.0のスコアは、Anthropic・OpenAI・Googleでそれぞれ測定元が違います。数値の桁だけを見て順位をつけると、条件が揃ってへん比較になってしまう。
Critical判定を見て、自分に関係あると思い込む
高度なサイバーセキュリティワークフローへのアクセスは、当面は少数のアルファテスターに限定されています。一般利用者が日常の使い方でこの判定の影響を直接受けることはない。
よくある質問
GPT-6 Astraの価格はいくらですか
入力100万トークンあたり10ドル、出力50ドルです。Claude Fable 5.1と完全に同額で、GPT-5.6 Sol（4ドル・20ドル）の2.5倍になります。
GPT-6 AstraとFable 5.1、結局どちらが優れていますか
作業によります。①コーディングと③最後までやり切る自動操作ではAstraがこのシリーズ初の首位に立ちますが、総合指数（Intelligence Index）はFable 5.1（66点）がAstra（61.3点）を上回ったままです。②調べ物・知識も、数学の難問はAstra優位、幅広い知識問題はFable 5.1優位と分かれます。
コーディングエージェント指数で「実費半額以下」というのは本当ですか
Artificial Analysisの公式記事で確認できた数値です。コーディングエージェント指数でAstraはFable 5.1と肩を並べるスコアを、Fable 5.1の半分未満のコストで達成しています。使用トークン数の効率化が理由です。
Critical判定を受けたAstraを使うのは危険ですか
一般的な利用では危険はありません。Critical判定は高度なサイバーセキュリティ能力に対するもので、該当する機能へのアクセスは当面は少数のアルファテスターに限定されています。
エンタープライズで使う場合、自動で使えるようになりますか
いいえ。エンタープライズ管理者がワークスペース単位で有効化する必要があり、公開時点の初期設定はオフです。管理者への申請が必要になります。
Astraの利用は今のサブスクに含まれますか
含まれます。既存のサブスクリプション（Plus・Pro・Business・Enterpriseそれぞれの利用枠）の中で使えて、枠を使い切った場合はクレジットを追加購入する方式です。Pro・Business・Enterpriseプランには上位版の「Astra Pro」も付きます。
まとめ｜今日決めること
GPT-6 Astraは、値段こそFable 5.1と1円も違わへんけど、総合指数は変わらずFable 5.1が1位のままです。それでも、①コーディングと③やり切る系の自動操作では今回はじめて首位に立って、コーディングエージェント指数では同じ点数を実費半額以下で出す場面もある。作業のタイプによって、向き不向きがくっきり分かれる結果になった。
今日やることは1つだけ。さっきの3列表に、自分の作業タイプを当てはめてみてほしい。①③が中心ならAstraを試す価値があるし、②の幅広い調べ物が中心ならFable 5.1を使い続ける判断も間違いやない。
このシリーズをもっと詳しく知りたい人は、下の2本もあわせて読んでみてほしい。
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