実務でのGPT-6.1 Sol vs GPT-6 Sol vs GPT-6 Luna

これら3つのモデルは、GetVibeのGPT-6カタログ内でそれぞれ異なる位置付けにあります。適切な選択は、タスクの難易度、どの程度の推論を要求するか、そして出力の長さによって決まります。この比較では、2026年10月3日に確認した公開モデルページを使用しています。表示価格はベンチマークの主張ではなく、カタログにリアルタイムで表示される値です。

現在のカタログ概要

カタログのスナップショット日は2026年10月3日です。実際にデプロイする際は、現在のUSD料金が変わっている可能性があるため、各リンク先のページを確認してください。

モデルのサフィックスをベンチマークとして扱わない

モデル名だけでは、使用するリポジトリ、ツールスキーマ、出力制約に対する処理能力は分かりません。失敗するテストを伴うバグ、小規模な複数ファイル機能、編集を行ってはいけない説明タスクを含む評価セットを1つ用意してください。プロンプト、コミット、権限設定、テストコマンドを固定します。正確性、テスト結果、レイテンシー、入出力の使用量、修正ターン数を記録してください。この記事では公開ベンチマークを実施していないため、表は価格とセットアップの比較であり、品質ランキングではありません。

推論は挙動とコストの両方を変える

各モデルでは、モデルページに記載された複数の推論設定を利用できます。まずはタスクの正確性基準を満たす最も低い設定を使用し、失敗するケースに対して引き上げてください。推論トークンは出力使用量に含まれるため、同じ出力サイズになると想定せず、タスク全体のコストを比較してください。要求した回答に十分な高さでありながら、無制限にはならないようにmax_tokensを設定します。プロンプトでコード、説明、テストを要求する場合は、それらの出力を意図的に見積もってください。

OpenAI SDKで最初のテストを行う場合は、モデルIDを複数の呼び出し箇所に直接埋め込むのではなく、設定として使用してください。

export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"
export GETVIBE_MODEL="gpt-6.1-sol"
python - <<'PY'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key=os.environ["GETVIBE_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
    model=os.getenv("GETVIBE_MODEL", "gpt-6-luna"),
    reasoning_effort="medium",
    messages=[{"role":"user", "content":"この失敗しているテストを説明し、最小限の修正案を提示してください。"}],
    max_tokens=1200,
)
print(response.choices[0].message.content)
PY

環境変数がモデル設定であり、モデル名から派生するものではありません。APIキーはシークレットマネージャーで管理してください。

最初に試すべきモデルはどれか

• Luna: 短く範囲が限定された変更や、検証が容易なタスクでは、まずここから始めてください。カタログ料金が低いため、適切なベースラインになりますが、コンテキストとツールがクライアントに適合することを確認してください。
• Sol: Lunaのベースラインが品質基準を満たさない作業では、候補として維持してください。デフォルトですべてのリクエストを上位モデルに変更するのではなく、同じテストで比較します。
• 6.1 Sol: 複数ステップの計画やツールの繰り返し使用が重要な場合にテストしてください。トークン単価の差を埋めるほど修正ターン数を減らせるか測定します。

テストハーネスについてはコーディングエージェントのコスト比較を、パラメータの挙動については推論エフォートガイドを使用してください。これらをコーディングエージェントで実行する場合は、Codex CLIの設定を参照してください。Claude Codeでは異なるMessagesプロトコルが使用されます。

公平にコストを比較する

失敗したパッチやリトライを含め、すべての試行について入力と出力の使用量を記録してください。テストとレビューの基準を満たした変更の数で総支出を割ります。ばらつきを考慮するため、タスクを繰り返してください。ベンダーのベンチマークや、1つの魅力的な回答を自分のリポジトリの代替指標として使用しないでください。カタログ価格の変更、CLIのアップグレード、大幅なプロンプト変更があった場合は、同じセットを再実行します。

選択したモデルは1つの環境またはプロジェクト設定で管理し、コードを編集せずに変更やロールバックができるようにしてください。日付、モデルID、テスト結果、モデルページの最新リンクを含む短い社内メモを公開します。比較記事を恒久的なランキングとして扱うよりも、この方法のほうが有用です。