GPT-6 Astraは入力$10・出力$50 — 判定は「試す」、既定モデルの置き換えはまだしない

まず価格から見る。GPT-6 AstraのStandard APIは100万tokenあたり入力$10、出力$50。Fast modeは最大2倍速い代わりにStandardの2倍だ。入力100万・出力20万tokenの仕事ならStandardで$20になる。モデル名より先に、自分の入出力比をこの式へ置くべき価格帯だ。

判定：試す。ただし既定モデルの置き換えはまだしない。 Plus、Pro、Business、Enterpriseの利用枠と、API、Azure、AWSへ順次提供されるので、試験を始める入口はある。しかし、知性やアラインメントが上がったという発表だけでは、日々の仕事で$10/$50を払う理由にはならない。今のモデルが失敗しているcomputer useの仕事を選び、完了率と人間の介入時間まで測ってから決める。

私は今回も、日本語の業務画面を境目にする。全角と半角が混ざるフォーム、IMEの確定を挟む入力、情報が縦に詰まった社内システム。公開された能力説明やベンチマークが強くても、この3種類を抜けられなければ、私の仕事では既定モデルにしない。

OpenAIはGPT-6 Astraを発表し、computer use、プログラミング、サイバーセキュリティ、科学分野での能力を前面に出した。提供はChatGPT Plus、Pro、Business、Enterpriseと、API、Azure、AWSへ順次広がる。Pro、Business、EnterpriseにはAstra Proも提供される。

Enterpriseでは管理者が有効化できるが、公開時点では既定でオフ。対象となるAPI顧客にはZero Data Retentionも用意される。つまり「使えるか」は一つの答えではない。個人の有料枠で試す、APIで単価を払う、会社の管理者に開けてもらう、の三つを分けて考える必要がある。

computer useは、画面を開いて終わりではない。日本語の申請画面で一つ項目を取り違えれば、人間が戻って確認し、直し、もう一度送る。その時間はAPI請求に出ないが、導入判断には入る。

逆に、今のモデルが毎回止まる画面をAstraが通せるなら、$10/$50でも安くなる仕事はある。だから全社一括の乗り換えではなく、失敗ログから候補を選ぶ。発表された広い能力を、そのまま広い導入理由にはしない。狭い失敗を一つ減らせるかで判定する。

1. 自分のChatGPTプランまたはAPI環境でAstraが使えるか確認する。Enterpriseなら管理者設定が必要かを先に聞く。
2. 直近1週間の失敗ログから、日本語のcomputer useタスクを10本選ぶ。デモ用に整えた入力は使わない。
3. 現行モデルとAstraで、完了率、途中介入、やり直し時間、最終的な人間の修正時間を記録する。
4. APIは入力・出力tokenを実ログから集計し、StandardとFastを別々に計算する。速度が上がっても請求と手直しを合わせて得にならなければFastは使わない。
5. 会社で使うなら、データ保持条件と社内規程を確認する。対象API顧客のZero Data Retentionが、自社の契約と構成で適用されるかまで確かめる。

試験には進む。既定モデルを変えるのは、Astraが日本語画面で失敗を減らし、その差が実際の請求と人間の時間を上回った後だ。

訂正（2026年9月14日）：初出時は内部のFact抽出件数を記事の主題にし、公式発表にある提供範囲とAPI価格を反映できていませんでした。価格・提供条件を補い、Keiの導入判断を実務テストに基づいて組み直しました。