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Sonnet 5.5とGPT-6.1 Solは、入出力単価が同じ中位モデルです。
同じ料金なら性能表の数字が高いほうを選べばよい、と考えがちです。ところが、2026年9月28日に公開されたClaude Sonnet 5.5と、翌29日に公開されたGPT-6.1 Solは、入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドル、キャッシュ読み込み0.10ドルまで単価がそろっており、性能表も互いに違う評価で公表されているため、数字の大小だけでは選べません。実際に請求額と使い勝手を分けるのは、長文の扱い、一括処理の割引、使える画面の違いといった運用条件です。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）の現場知見にもとづき、2つのモデルの違いをEC業務の目線で整理し、自社で比較するためのテスト用プロンプトを5本収録します。
1日違いで公開された2つの中位モデル、それぞれ何が変わったか
2つのモデルは、どちらも「上位モデルに近い性能を5分の1から半額で使える中位モデル」という同じ立ち位置で投入されました。違いは、それぞれが強化した領域と、提供される場所にあります。
Claude Sonnet 5.5は、Anthropicが2026年9月28日に公開したモデルです。Anthropicの公式発表によると、前世代のSonnet 5から料金を据え置いたまま、出力の生成速度を30%以上高め、同社のテストでは使用トークンの削減によって1タスクあたりの費用を最大30%下げました。コマンド操作の課題を解くTerminal-Bench 4.0では10.3%から70.6%へ、パソコン操作のOSWorld 2.1では57.0%から80.1%へと、実務に近い評価で大きく伸びています。上位のOpus 5.5（入力4ドル・出力20ドル）の半額で、知識労働の評価GDPval-AAでは2ポイント差まで迫りました。
GPT-6.1 Solは、OpenAIが9月29日の開発者向けイベントDevDayで公開したモデルです。DataCampの解説によると、上位のGPT-6 Astra（入力10ドル・出力50ドル）に近い性能を約5分の1の価格で使える位置づけで、コンテキストウィンドウ（一度に読み込める情報量）は105万トークン、最大出力は12万8,000トークンです。業務自動化の評価AutomationBenchでは、前世代のGPT-6 Solを4.8ポイント、AnthropicのOpus 5.5を2.2ポイント上回り、費用は約3分の1だったと報告されています。低いeffort設定での事実誤りの率も11.4%から7.7%へ下がりました。
ここで注意したいのは、両社が公表した評価の種類がほとんど重なっていない点です。Anthropicの発表表では、コード生成の評価FrontierCodeで前世代のGPT-6 Solが49.3%と記載されていますが、GPT-6.1 Solの同じ評価の数字は示されていません。OSWorldもSonnet 5.5は2.1版、GPT-6.1 Solは2.0版の結果で、単純には比べられません。性能表を並べて勝ち負けを決めるより、自社の業務で同じ課題を両方に解かせるほうが確実です。
日本のEC現場の感覚に引きつけると、この2つは「どちらを選んでも大きくは外さないが、使う場所と使い方で差が出る」組み合わせです。直近の支援案件で観測したのは、モデルの性能差よりも、社内で普段使っている画面にそのモデルがあるかどうかで定着率が大きく変わるという傾向でした。
単価は同じでも請求額が変わる4つの条件
結論として、同じ単価でも請求額を分けるのは「長文の割増」「一括処理の割引」「1タスクの消費トークン」「キャッシュの使い方」の4つです。
1つ目は長文の割増です。GPT-6.1 Solは、1回の入力が27万2,000トークンを超えると、その依頼全体が入力とキャッシュで2倍、出力で1.5倍の料金になります。入力は4ドル、出力は15ドルに上がる計算です。数千行の商品マスタや、過去1年分の問い合わせ履歴を丸ごと読ませる使い方では、この境界を超えるかどうかで費用が大きく変わります。Sonnet 5.5の長文時の料金体系は公式発表に明記がないため、要確認です。
2つ目は一括処理の割引です。GPT-6.1 Solは、結果を急がない一括処理（Batch）と、混雑時に後回しにされる代わりに安くなる処理（Flex）で、標準料金の半額になります。商品説明を夜間にまとめて1,000本書き換えるような作業なら、この割引が効きます。Anthropicにも一括処理向けのMessage Batchesがあり、従来は標準の半額で提供されてきましたが、Sonnet 5.5での適用条件は公式情報で確認してください。
3つ目は1タスクあたりの消費トークンです。Sonnet 5.5は同じ単価のまま、仕事を終えるまでに使うトークンを減らす方向で改良されています。導入企業の報告では、Slackが出力トークンを約14%、Boxが総トークンを12%減らしました。単価が同じでも、使うトークンが少なければ請求額は下がります。
4つ目はキャッシュです。両モデルともキャッシュ読み込みは100万トークンあたり0.10ドル、キャッシュ書き込みは2.50ドルで並んでいます。社内ルールや禁止表現リストのような長い前提を毎回送る使い方では、どちらでもキャッシュを前提に設計すると費用が下がります。
速さを優先したいときの選択肢も違います。GPT-6.1 Solには標準の2倍の料金で速く応答するFastモードがあります（EUのデータ所在地指定では使えません）。Sonnet 5.5は標準のままで出力が30%以上速くなったことが売りで、追加料金なしで待ち時間が短くなります。
EC業務で見たSonnet 5.5とGPT-6.1 Solの向き不向き
業務ごとの向き不向きは、性能より「どこで使えるか」で決まる部分が大きいモデルです。まず提供範囲の違いを押さえます。
Sonnet 5.5は、Claudeのアプリ、Claude Code、API（モデルID claude-sonnet-5-5）に加え、Amazon Web Services、Google Cloud、Microsoft Azureでも使えます。普段のチャット画面からそのまま選べるため、店長やスタッフが日常的に触る道具として導入しやすいモデルです。
GPT-6.1 Solは、ChatGPTの業務用エージェントChatGPT WorkとコーディングツールCodexで、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduの各プランから使えます。ただし通常のチャット画面では選べず、無料プランとGoプランも対象外です。EnterpriseとEduでは管理者が有効にするまで使えません。APIのモデルIDは gpt-6.1-sol で、GitHub CopilotやOpenRouterなどの外部サービスからも呼び出せます。
この違いを踏まえると、商品説明や問い合わせ返信の下書きのように、スタッフがチャット画面で日常的に使う業務はSonnet 5.5が導入しやすい選択肢です。楽天市場の商品名（半角255文字以内）やAmazonの商品説明（半角2,000文字以内）に合わせて書き分ける作業を、チャット画面のまま回せます。
一方、受注データの集計や在庫CSVの整形のような、業務自動化やツール開発に寄った作業は、どちらも有力です。GPT-6.1 SolはAutomationBenchでの伸びとBatchの半額が強みで、すでにChatGPT WorkやCodexを社内で使っているならそのまま乗せられます。Sonnet 5.5はTerminal-Benchでの大幅な伸びとClaude Codeとの組み合わせが強みです。
長い資料を一度に読ませる業務では、GPT-6.1 Solの105万トークンの読み込み枠が目を引きますが、27万2,000トークンを超えた時点で割増になる点を忘れないでください。食品ギフトの通販で、年末の問い合わせ履歴を全件読ませて傾向を出すような使い方をするなら、事前に入力量を見積もり、境界を超えないよう分割するのが現実的です。
顧客の個人情報を含むデータを扱う業務では、データの保持と処理場所の条件も比べておきます。Sonnet 5.5は、送ったデータを保存しないゼロデータ保持の契約に対応しています。GPT-6.1 Solは、処理する地域を指定できる地域処理に対応しており、その場合は標準料金に10%上乗せされます。注文者の氏名や住所を含む問い合わせ履歴をAIに読ませる場合は、こうした条件を社内の個人情報の取り扱いルールと照らし合わせ、法務や情報管理の担当者と確認してから使い始めるのが安全です。
安全対策の面では、どちらも上位モデル並みの仕組みを備えています。Sonnet 5.5はSonnetシリーズで初めてサイバー攻撃への悪用を防ぐ安全策を組み込み、GPT-6.1 Solは上位のGPT-6 Astraと同じ安全対策の仕組みを載せて提供されています。外部に公開する接客チャットに組み込む場合でも、どちらか一方が明らかに危ないという差はありませんが、悪用を前提にした入力への応答は自社でも必ずテストしてください。
管理画面の操作をAIに任せる業務は、どちらを選ぶにしても各モールの規約とアカウント権限の確認が前提です。閲覧と下書きの作成から始め、設定の変更は人が行う運用にしてください。
2つのモデルを自社で比べる比較テスト用プロンプト5本
ここからは、Sonnet 5.5とGPT-6.1 Solに同じ課題を解かせて比べるためのプロンプトを5本収録します。両方に同じ文面を渡し、出力の質、かかった時間、使ったトークン数、人が直した箇所の数を記録してください。中括弧の部分は自店の情報に置き換えます。
1本目は、文字数制限と禁止表現の順守を見るテストです。
プロンプト1：商品名の書き分けテスト
以下の商品情報から、楽天市場用（半角255文字以内）とAmazon用（半角200文字以内）の商品名をそれぞれ3案作ってください。
条件：
1. 前半30文字以内に{メインKW}を入れる
2. 「最高」「No.1」「絶対」などの最大級表現を使わない
3. 商品情報にない実績や効果を書かない
4. 各案の文字数を半角換算で併記する
商品情報：{ジャンル・素材・容量・用途}
2本目は、事実と推測を分けられるかを見るテストです。
プロンプト2：問い合わせ返信の事実分離テスト
以下の問い合わせに返信の下書きを作ってください。
社内で確認済みの事実だけを使い、確認できていない点は【要確認】と書いてください。
推測で日付や金額を補わないでください。
問い合わせ：{問い合わせ本文}
確認済みの事実：{注文日・発送状況・在庫}
3本目は、大量のレビューから件数を正しく数えられるかを見るテストです。
プロンプト3：レビュー集計の正確性テスト
以下のレビュー{件数}件を読み、不満点を内容ごとに分類して件数を数えてください。
件数の多い順に上位5つを並べ、それぞれ代表的なレビューを1件ずつ引用してください。
最後に、分類した件数の合計がレビュー総数と一致するかを確認してください。
レビュー：{レビュー一覧}
4本目は、表データからの集計と考察の精度を見るテストです。
プロンプト4：売上データの集計テスト
以下の売上データ（CSV形式）から、次の3点を出してください。
1. モール別の月間売上合計と、前月比の増減率
2. 前月比が最も下がった商品上位3つ
3. 下がった理由の仮説を、販促・在庫・季節の観点で1つずつ
計算過程を示し、データにない数字は使わないでください。
データ：{CSVデータ}
5本目は、業務手順書を作らせて、抜けや矛盾がないかを見るテストです。
プロンプト5：業務手順書の作成テスト
{業務名}の手順書を作ってください。
対象は入社1か月目のスタッフです。
1. 手順を番号付きで10工程以内にまとめる
2. 各工程で間違えやすい点を1つずつ書く
3. 判断が必要な工程には、判断基準を書く
4. 情報が足りない箇所は、質問として最後にまとめる
現在のやり方：{現行の手順メモ}
5本のテストを両モデルで回すと、10件の出力が手元に残ります。評価は「そのまま使えた」「少し直した」「大きく直した」の3段階で十分です。5,000社支援の中で何度も再現したパターンとして、細かい点数表を作るより、この3段階で手直しの量を比べたほうが、現場の納得感のある結論に早くたどり着けます。
比較・切り替えでよくある失敗例と回避策
失敗の多くは、公表値の読み違いと、切り替え時の運用設計の甘さから起きます。代表的な3つを挙げます。
1つ目は、違う評価の数字を並べて優劣を決めてしまうケースです。Sonnet 5.5のOSWorld 2.1の80.1%と、GPT-6.1 SolのOSWorld 2.0の結果は版が違い、条件もそろっていません。回避策は、公表値は「前世代からどれだけ伸びたか」を見る材料にとどめ、2つのモデルの比較は自社のテストで行うことです。
2つ目は、長文の割増を見落として請求額が跳ねるケースです。GPT-6.1 Solで商品マスタを丸ごと読ませ、1回の入力が27万2,000トークンを超えると、その依頼全体が割増になります。回避策は、入力トークン数を事前に測り、カテゴリ単位などで分割して境界の内側に収めることです。
3つ目は、使える画面を確認せずに社内標準を決めてしまうケースです。GPT-6.1 SolはChatGPTの通常のチャット画面では選べないため、スタッフが日常的にチャットで使う前提で導入すると、現場では使われません。アパレル系の単一店舗で試したケースでも、ツール開発はCodex、日常の文章作業はClaudeのチャット、と使う画面を分けたことで、両方の定着が進みました。
KPI設計と費用試算の目安
KPIは、業務ごとに「手直し率」「処理時間」「1件あたりの費用」の3つを置くのが基本です。2つのモデルを比べる期間は2週間を目安にし、同じ業務を半分ずつ振り分けて記録します。
費用は、商品説明の書き換えを例にすると試算しやすくなります。1件あたり入力1,500トークン、出力800トークンで1,000件処理すると、入力150万トークンで3ドル、出力80万トークンで8ドル、合計約11ドルです。単価が同じなので、標準料金での試算は両モデルとも同額になります。1ドル150円で換算すると約1,650円です（為替と思考トークンの量で変わるため目安）。
差がつくのは、ここから先の条件です。GPT-6.1 SolをBatchで処理すれば、同じ作業は約5.5ドルに下がります。Sonnet 5.5は、同社のテストどおりにトークンが最大30%減れば、標準料金のままでも約7.7ドルまで下がる計算です。どちらが安くなるかは、急ぎかどうかと、自社の業務で実際に何トークン使うかで決まります。
Sonnet 5.5の業務別の使い方はClaude Sonnet 5.5とは？EC事業者ができることを業務別に整理で、前世代GPT-6 Solの活用法はGPT-6 SolのEC活用で解説しています。さらに安い中価格帯の選択肢として、OpenAIが10月に公開したGPT-6.1 Terraの論点はGPT-6.1 Terraが価格半額に、入力1ドルで知能指数6pt向上の3論点にまとめました。
同価格帯の競争が示す今後の展望
AnthropicとOpenAIが1日違いで同じ単価の中位モデルを出したことは、中位モデルの価格が2ドル・10ドルの水準で業界の基準になりつつあることを示しています。今後は単価そのものより、長文時の料金、一括処理の割引、速さの選択肢といった周辺条件で差をつける競争が続くと見られます。
EC事業者にとっての現実的な結論は、1つのモデルに全業務を寄せない設計にしておくことです。ある食品ジャンルの中規模店舗の事例では、日常の文章作業と自動化処理でモデルを分け、どちらも月1回のテストで見直す運用にしたことで、新モデルが出るたびの乗り換え判断が1日で済むようになりました。
GPT-6.1 Solは11月21日まで販促価格で提供されると案内されており（DataCampの解説より）、年末以降に料金が見直される可能性があります。年末商戦の前に比較テストを済ませ、1月以降の運用モデルを決めておくと、料金改定にも慌てずに対応できます。
よくある質問
Sonnet 5.5とGPT-6.1 Solの料金は同じですか
はい、標準料金は同じです。どちらも入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドル、キャッシュ読み込み0.10ドル、キャッシュ書き込み2.50ドルです。ただしGPT-6.1 Solは長文時の割増やBatchの半額などの条件があり、実際の請求額は使い方で変わります。
性能はどちらが上ですか
いいえ、公表値だけでは優劣を決められません。両社が公表した評価の種類や版がほとんど重なっていないためです。前世代からの伸びはどちらも大きいため、自社の業務で同じ課題を両方に解かせて比べるのが確実です。
ChatGPTの無料プランでGPT-6.1 Solは使えますか
いいえ、使えません。GPT-6.1 SolはChatGPT WorkとCodexで、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduの各プランが対象です。通常のチャット画面でも選べないため、日常のチャット利用を想定している場合は注意が必要です。
長い商品マスタを読ませるならどちらが向いていますか
GPT-6.1 Solは105万トークンまで読み込めますが、27万2,000トークンを超えると依頼全体が割増料金になります。Sonnet 5.5の長文時の料金は公式発表に明記がないため要確認です。どちらを使う場合も、カテゴリ単位などで分割して入力量を抑えるのが安全です。
楽天市場やAmazonの商品説明づくりにはどちらが向いていますか
どちらでも対応できますが、スタッフがチャット画面で日常的に使うならSonnet 5.5が導入しやすい選択肢です。GPT-6.1 Solは通常のチャット画面で選べないためです。夜間に大量の商品説明をまとめて作るなら、Batchで半額になるGPT-6.1 SolのAPIも有力です。
両方を契約する必要はありますか
いいえ、必須ではありません。まず社内で普段使っているAIの画面から始め、もう一方はAPIで少量だけ試すのが現実的です。比較テストの結果、業務ごとに向き不向きがはっきりした場合に限り、使い分けを検討してください。
比較テストは何件くらい必要ですか
業務ごとに10件程度、合計20件ほどあれば判断できます。本記事の5本のプロンプトを両モデルで回し、手直しの量を3段階で比べるだけでも傾向は見えます。差が小さい場合は、使う画面や料金条件で選んで問題ありません。
まとめ
Claude Sonnet 5.5とGPT-6.1 Solは、入力2ドル・出力10ドル・キャッシュ読み込み0.10ドルまで単価がそろった中位モデルです。請求額と使い勝手を分けるのは、長文の割増、一括処理の割引、1タスクの消費トークン、使える画面の4点でした。
EC事業者の最初の一歩は、本記事の比較テスト用プロンプト5本を両モデルで回し、手直しの量と費用を2週間記録することです。スタッフの日常業務はチャットで使える側、夜間の大量処理や自動化は割引や開発環境が合う側、というように業務ごとに選べば、どちらを選んでも外さない運用になります。
参考文献
- Anthropic：Claude Sonnet 5.5の公式発表
- OpenAI：GPT-6.1 Solの公式発表
- DataCamp：GPT-6.1 Solの料金・提供範囲・評価の解説
- AI Weekly：GPT-6.1 Solの公開に関する記事
著者：齋藤竹紘（株式会社オルセル 編集長／5,000社以上のEC支援実績／書籍3冊）
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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