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GPT-6 Sol Pro

詳細についてはOpenAIのドキュメントを参照してください:https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

2026/9/22
1,050,000 トークン
入力: ¥357.4/M
出力: ¥1,787/M

仕様

モダリティ

入力
file
image
text
出力
text

サポートされているパラメータ

include_reasoning
max_completion_tokens
max_tokens
reasoning
reasoning_effort
response_format
seed
structured_outputs
tool_choice
tools

最大出力トークン

128,000

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: medium)
指定できる強度
max
xhigh
high
medium
low
none
思考のオフ
可(reasoning.enabled: false)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
保持される可能性があります
学習への利用
学習には利用されません

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)2.3s
生成速度 (p50)3205 トークン/秒

    FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始652回)。

    生成速度は1日1回の計測で、直近30日・28回分の中央値です。

    応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

    コード例

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "gpt-6-sol-pro",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    GPT-6 Sol Proの実際の回答

    FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

    このエラーをデバッグして

    以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

    原因としてまず疑うべきなのは、DBから取得した `price` が数値ではなく文字列になっていることです。金額は浮動小数点数ではなく `Decimal` に変換して計算します。 ```python from decimal import Decimal def get_user_orders(user_id): orders = db.query( "SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id, ) total = sum( (Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"]) for order in orders), Decimal("0"), ) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` あわせて、DBの `price` 列が文字列型なら `DECIMAL` などの数値型にするのが根本的な対策です。 **ただし、提示されたエラー文とコードは厳密には一致しません。** Pythonでは通常、`"12" * 2` は文字列の繰り返しになり、示された `*` の `TypeError` は出ません。その場合は後続の `sum` で `int` と `str` の加算エラーになります。実際の実行コードと、`type(order["price"]…
    応答時間 9.4秒出力 1172 トークン

    コードレビュー

    以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

    主な改善点は、**型を明示すること**と**HTTPエラーを確認すること**です。現在は `404` や `500` の応答でも、そのまま `response.json()` と `data.users` の参照に進んでしまいます。 ```ts interface ApiUser { id: number; first_name: string; last_name: string; email: string; status: string; } interface User { id: number; name: string; email: string; } interface UsersResponse { users: ApiUser[]; } const PAGE_SIZE = 100; async function fetchAllUsers(startPage = 1): Promise<User[]> { if (!Number.isSafeInteger(startPage) || startPage < 1) { throw new RangeError("startPage must be a positive integer"); } const users: User[] = []; let page = startPage; while (true) { const response = await fetch( `/api/users?page=$…
    応答時間 16.8秒出力 2246 トークン

    SQLクエリの最適化

    以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

    遅さの主因は、`order_details` と `reviews` をどちらも集計前に結合していることです。1商品に注文明細が10行、レビューが20行あれば、集計対象は200行に増えます。**遅くなるだけでなく、`COUNT(o.order_id)` と `SUM(o.amount)` もレビュー件数分だけ水増しされます。** PostgreSQLを想定すると、注文明細を商品ごとに集計し、売上上位50商品を決めてからレビューを集計する形にできます。 ```sql WITH sales AS ( SELECT od.product_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_sales FROM orders o JOIN order_details od ON od.order_id = o.order_id JOIN products p0 ON p0.id = od.product_id AND p0.is_active = true WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= DATE '2024-04-01' GROUP BY od.product_id ), top_sales AS ( SELECT product_id, order_count, total_sales FROM sales ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST LIMIT…
    応答時間 21.3秒出力 2803 トークン

    他のモデルと並べて比較する →

    よくある質問

    GPT-6 Sol ProのAPI料金はいくらですか?
    FastMetalでは100万トークンあたり入力¥357.4・出力¥1,787(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
    GPT-6 Sol ProはOpenAI SDKからそのまま使えますか?
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "gpt-6-sol-pro" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
    GPT-6 Sol Proのコンテキスト長はどのくらいですか?
    1,050,000トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
    GPT-6 Sol Proを試すには何が必要ですか?
    アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

    GPT-6 Sol Proを今すぐ試す

    GPT-6 Sol ProはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。