ChatGPT モデルの違いを比較：GPTの選び方・API ID・利用環境

ChatGPT モデルをはじめ、GPTモデルを選ぶときは、タスクだけでなく利用する製品も確認する必要があります。OpenAIのGPT-6.1 Solは、WorkやCodexで複雑な作業に取り組む際の出発点になります。範囲の明確な反復作業にはGPT-6 Luna、特に難しい課題には最上位のGPT-6 Astraが候補です。一方、通常のChatGPTでは事情が異なります。FreeとGoの標準モデルはGPT-5.6 Lunaで、GPT-6は対象の有料アカウントに順次提供されています。モデル名だけでは、自分のアカウントで何を使えるかは判断できません。

2026年10月25日に、OpenAIのモデルカード、廃止予定の案内、ヘルプセンターと照合しました。以下の推奨はこれらの資料を分析したものであり、モデルを実際に試した結果に基づくものではありません。

GPTモデル一覧：API ID・コンテキスト・利用環境を比較

OpenAIの現在の主力APIモデルは、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaです。 GPT-6 Solも別のモデルとして引き続き文書化されています。GPT-6 ProはAstraを使うChatGPTの選択肢で、gpt-ossはダウンロードできる系列です。経営者が開発担当者に「ChatGPTのこの回答をアプリでも再現してほしい」と依頼する場面では、この区別が重要になります。OpenAIのモデルカタログ。

次の表の用途欄は、OpenAIによる短い説明を訳したものです。Proの行では、Proオプションの説明を使っています。コンテキストの数値は各モデルカードに記載された正確なトークン数であり、ChatGPTの会話でその上限を使えると保証するものではありません。API IDは、ソフトウェアがモデルを指定するために送信する識別子です。Workは、長時間のタスクに取り組み、完成した成果物を作るためのChatGPTの機能です。Codexはソフトウェア開発エージェントです。

提供状況の出典：SolとLunaの発表、GPT-6.1 Solの発表、Astraの発表、ChatGPT WorkとCodex、gpt-ossのデプロイパートナー。

**「Azure：未確認」**は、今回確認したOpenAIのページでは、そのモデルがAzureで利用できると判断できなかったという意味です。Microsoftが提供できないという意味ではありません。デプロイ先として名前が挙がっていても、特定のリージョンや契約で使えるとは限りません。Azure経由での導入を担当する場合は、社内に利用を約束する前に、実際にデプロイできるモデルを開発担当者に確認してもらう必要があります。

OpenAIの説明は、各モデルに想定する役割を示しています。どのタスクでも同じ性能順位になるという保証ではありません。モデル系列の背景は、GPT-6の解説を参照してください。

ChatGPT モデルの標準設定はプランごとにどう違う？

Chatの標準モデルと、選択できる思考レベルは、契約プランによって決まります。 提供予定のモデルが公表されていても、既存のすべての会話が切り替わったとは限りません。ChatGPTで利用できるモデル。

出典：Chatのプラン別モデル表、Businessのモデル、Enterpriseのモデル。

ChatGPTの無料プランでは、Chatとデスクトップで何が違う？

FreeやGoでは、使う機能によって世代の異なるLunaに出会うことがあります。 OpenAIによるSol/Lunaの発表では、これらのユーザーもデスクトップアプリでGPT-6 Lunaを利用できます。ただし、ヘルプセンターに記載された通常のChatの標準モデル、GPT-5.6 Lunaが置き換わるわけではありません。回答を比較する前に、どの機能を使っているかを確認してください。デスクトップでの利用について。

経営者がChatで顧客向けのお知らせを下書きするなら、実際に選べるのは、その会話に表示されるモデルと思考レベルです。同じアカウントで開発担当者がCodexを開く場合も、Codex側の選択は別に確認します。サブスクリプションが提供するのは、それぞれに制御設定を持つ製品へのアクセスです。アカウントに特定のモデルが常に固定されるわけではありません。

GPT-5.6を明示的に選んだ会話はどうなる？

既存の会話でGPT-5.6 Solを明示的に選んでいた場合、その選択はGPT-5.6のまま維持されます。 これまでLatestを選んでいた会話は、推論レベルを維持したまま、順次GPT-6へ移行します。既存のモデル選択の扱い。

同じプランを使う同僚から異なるモデル名が報告されるのは、このためです。回答がおかしい、あるいはアカウントに問題があると判断する前に、会話の設定とワークスペースのアクセス権を確認してください。BusinessとEnterpriseでは、モデルの利用権限によって選択肢が制限される場合もあります。

OpenAIモデルの比較では、製品と推論レベルも分けて考える

結果が重要な場面では、モデル・製品・推論レベルをセットで記録してください。 モデルをエンジン、製品を車、推論レベルをエンジンにどれだけ仕事をさせるかと考えると分かりやすくなります。使える操作系やツールは車によって変わります。エンジンの仕様だけでは、移動の全体像は説明できません。

週次の業務レビューで「ChatGPTが書きました」と伝えるだけでは、再現に必要な情報が足りません。選択したモデルに加え、Chat、Work、Codex、APIを使ったアプリのどこで実行したか、思考設定は何だったかを記録します。参照資料と指示も残してください。出力が変わったとき、次の担当者が同じ条件で試せるようになります。

推論量を増やしても、自動的に別のモデルが選ばれるわけではありません。 PlusとProのChatでは、Instantの会話で「もっとよく考えて」と頼むだけで思考レベルが上がることはありません。設定から切り替えてください。BusinessではHigher intelligenceの設定により、推論を自動的に追加できるため、ワークスペースによって挙動が異なる場合があります。個人向けプランの挙動、Businessの設定。

事業担当者がローンチ計画を見直す場面では、複数の制約を調整する必要があるなら推論レベルを上げます。問題が参照資料の不足なら、まずその資料を渡してください。推論を増やしても、タスクに必要な事実の代わりにはなりません。

Codexで実際に使われているGPTモデルを確認するには？

Codexには、すべてのプラン・クライアント・ワークスペースに共通すると断言できる標準モデルはありません。 OpenAIは、複雑なコーディングやエージェント型ワークフローでは利用可能ならGPT-6.1 Solを、範囲の明確な反復タスクではLunaを推奨しています。使えるモデルはログイン方法やクライアントによって変わります。WorkとCodexのモデル。

Codexは、手動で選択したモデルを維持します。ワークスペース管理者は、Chatとは別に、WorkとCodexの初期モデルと推論レベルを設定できます。CTOがコードレビューの基準を統一したいなら、全員が同じ設定を引き継いでいると思い込まず、基準となる設定を指定して文書に残してください。初期設定について。

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   現在選択されているモデルを確認する

   WorkまたはCodexでは、入力欄の下にあるモデル設定を確認します。Codex CLIの対話セッションでは、/modelでモデルや推論レベルを確認・変更できます。

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   繰り返し行う作業ではモデルを明示的に指定する

   新しいCLIセッションについて、OpenAIはcodex --model gpt-6.1-solという指定方法を案内しています。実際に自分のアカウントとクライアントで使えるモデルを指定してください。ガイドに名前が載っているだけでは、利用権は得られません。

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   クライアントとワークスペースを確認する

   AstraにはCodex CLI 0.153.0以降が必要です。Enterpriseでは、クライアントの更新に加えて、モデルへのアクセス権も管理者に確認してください。

出典：Codexのモデル設定、Astraのクライアント要件。

製品ごとの境界をよく示す例が、あるモデルの提供終了です。GPT-5.5は、ChatGPTでログインするCodexでは、2026年10月14日19:00 UTCに提供を終了しました。 OpenAIによると、この変更はAPIアクセスや、APIキーを使うCodexセッションには影響していません。Codexでの提供終了日を、そのままAPIの停止日として扱わないでください。Codexの提供終了に関する案内。

コンテキストウィンドウの大きさで、できることはどう変わる？

GPT-6.1 SolのAPIモデルカードに記載されたコンテキストは1,050,000トークンですが、WorkとCodexの標準値は500,000です。 トークンとは、テキストなどのモデル入力を細かく区切った単位です。コンテキストはリクエストで使える作業領域であり、文書を何本丸ごと扱えるかを約束する数値ではありません。すべての細部を正確に活用できるという保証でもありません。APIの仕様、WorkとCodexの上限。

開発者がリポジトリを分析するなら、CodexのタスクでもAPIと同じ上限が使えると考えるべきではありません。必要なファイルを選び、指示・ツールの実行結果・回答のための余地を残します。事業担当者が仕入れ先の提案を比較するなら、意思決定に必要な文書をまとめ、出典を示した根拠を求めてください。資料を増やせば、依頼内容が良くなるとは限りません。

GPT-6のモデルカードでは、コンテキストウィンドウと最大出力トークン数128,000も区別されています。入力を収められる量と、回答として出せる長さは別の上限です。ダウンロードできるgpt-ossのモデルカードには、コンテキストが131,072トークンと記載されています。導入予定の環境に対応する数値を使ってください。Astraの上限、gpt-ossの上限。

移行時の詳しい比較は、GPT-6.1 SolとGPT-6 Solの違いで解説しています。

gpt-ossとは？ダウンロードして動かせるGPTモデル

デプロイ環境を自分たちで管理することが要件なら、gpt-ossを検討します。 オープンウェイトとは、学習済みのモデルファイルをダウンロードして実行できることを指します。OpenAIはgpt-oss-120bとgpt-oss-20bをApache 2.0で公開していますが、自社のAPIやChatGPTでは提供していません。カタログにモデルカードが載っていても、OpenAIがホストするエンドポイントがあるとは限りません。オープンウェイトモデルの案内。

OpenAIによると、gpt-oss-120bは80 GBのメモリに収まり、gpt-oss-20bには16 GBが必要です。この数値は、サーバー規模の導入と、より小規模なローカル環境での実験を分けて考える目安になります。ただし、その容量のメモリがあれば、どのデバイスでも実用的な速度が出るという約束ではありません。OpenAIの導入ガイド。

管理下にあるインフラの内部で動かすことが要件のCTOにとって、この系列は評価する価値があります。一方、ホスト型のアシスタントが欲しいだけの経営者にとって、重みのダウンロードは新たな運用業務を伴います。推論サービスを動かし、アクセスを保護し、周辺のアプリケーションを保守する必要があるからです。モデルを選ぶ前に、その業務の責任者を決めてください。

モデルカードによると、gpt-ossモデルが扱うのはテキストのみです。スクリーンショットの読み取りが必要なワークフローでは、GPT-6の画像入力機能もそのまま使えると思わないでください。gpt-oss-20bが対応する入出力形式。

旧GPTモデルの提供終了日：確認すべきモデルID

同じモデル系列の中に、提供終了済みと引き続き利用できるスナップショットが混在するため、正確なモデルIDを確認してください。 以下は、OpenAIの廃止予定ページに掲載された、汎用テキストモデルと推論モデルの主なAPI停止日です。

• 2026年10月23日、停止済み： 案内に記載されたGPT-3.5 Turbo、GPT-4、GPT-4 Turboのエイリアスとスナップショット、GPT-4.1 nano、gpt-4o-2024-05-13、および記載されたo1、o1-pro、o3-mini、o4-miniの各モデル。
• 2026年12月11日： GPT-5、GPT-5 mini、GPT-5 nano、GPT-5 pro、o3、o3-pro。案内に明記されたスナップショットも含みます。
• 2027年1月14日： gpt-4o-2024-08-06、gpt-4o-2024-11-20、gpt-4o-mini-2024-07-18、gpt-4.1-2025-04-14、gpt-4.1-mini-2025-04-14。OpenAIは代替モデルとしてgpt-6-lunaを指定しています。
• 2027年4月1日： gpt-5.3-codex、gpt-5.1、gpt-5.1-2025-11-13、gpt-5.4-nano、gpt-5.4-nano-2026-03-17。

Deprecatedは、停止が告知されたことを意味し、すでに利用できなくなったという意味ではありません。Legacyは、そのモデルが更新されなくなったことを示します。OpenAIは、モデルの一覧取得と個別取得のエンドポイントでも、任意項目のshutdown_dateを公開しています。ステータスの定義と監視。

文書処理のワークフローを担当しているなら、設定されている識別子と、フォールバック用の識別子を開発担当者に確認してください。影響を受ける各ワークフローの移行予定を組み、代表的な文書で代替モデルを検証します。設定ファイルのモデル名を新しくするだけでは、移行は完了しません。アプリケーションが引き続き合格水準の結果を出せることまで確認する必要があります。

経営者・事業担当者・開発者は、どのGPTモデルから試すべき？

まず、タスクが失敗したときの損失と、デプロイ環境の制約を整理します。 OpenAIのAPIカタログは、選択に迷うユーザーにAstraを案内しています。一方、Work/Codexのガイドでは、複雑なコーディングにGPT-6.1 Sol、範囲の明確な作業にLunaを推奨しています。以下は評価を始めるための実践的な候補であり、ベンチマークの順位ではありません。APIモデル選びの出発点、Work/Codexのガイド。

資金調達済みのスタートアップ経営者なら： 矛盾する証拠を突き合わせて重要な戦略文書を作る場合は、利用可能な中で最も高性能なモデルを使い、その推論を出典と照合してください。この用途ではAstraを試します。軽量なモデルで要件を満たせる日常的な文言修正まで、Astraを必須にする必要はありません。

経験豊富な事業担当者なら： 抽出や分類を繰り返すワークフローは、出力を明確に定義し、Lunaから始めます。評価には、扱いづらい例、項目が欠けたデータ、互いに矛盾する記録も含めてください。入力時の指示を改善するだけでは解決せず、解釈が必要な失敗が残る場合に、より高性能なモデルを検討します。

単独で開発に取り組むエンジニアなら： 複雑なコード変更には、利用可能ならGPT-6.1 Solから試します。ツール呼び出しや推論設定を確認する間は、従来のSolで正常に動作していた設定を残してください。広範な開発作業と、対象を絞ったタスクの違いは、SolとLunaの比較で詳しく解説しています。

中堅企業のCTOなら： 最初に、組織で認められるデプロイ方法を選びます。OpenAI API、Azureへのデプロイ、自社でホストするgpt-ossは、それぞれ異なる運用上の選択です。そのうえで、使えるモデルを同じ合格基準で比較してください。組織が利用できない環境にあるモデルは、どれほど高性能でも候補にはなりません。

現在の料金は、専用のOpenAI API料金ガイドを参照してください。

新しいモデル名だけでは、導入の判断はできない

モデル名が新しくなっても、利用権・実装・品質の問題が解決するわけではありません。 「GPT-6を使っています」では、系列内のどのモデルか分かりません。「Astraを含みます」では、どの製品で、どれだけ使えるかが不明です。「大きなコンテキスト」だけでは、製品で実際に使える上限が分かりません。事業上の約束をする前に、設定の全体像を確認してください。

判断の目安はシンプルです。

• すぐに対応する： 設定中のモデルが提供終了済み、または停止日が近い場合です。代替モデルによって、実際のワークフローで起きている失敗を解消できる場合も該当します。
• 切り替える前に評価する： Solの世代変更が、ツール呼び出し、推論設定、アプリケーションで処理できる文書に影響する場合です。
• 待つ： すでに合格基準を満たしており、変える理由が新しい名前だけの場合です。ただし、提供終了日は引き続き確認します。
• 変更しない： 提供終了が別の製品や認証方法に適用される場合です。CodexでのGPT-5.5の変更と、APIキーを使うセッションの関係がその例です。

モデルを更新する際は、自分たちの入力、期待する出力、レビュー手順を使って、小規模でも代表性のある比較を行う価値があります。ベンダーの説明は候補を絞るのに役立ちます。実際にその仕事を任せられるかは、自分たちの合格基準で判断します。

よくある質問

OpenAIはどのモデルを使っていますか？

OpenAIは製品ごとに異なるモデルを使っています。主力APIモデルのカタログには、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaが掲載されています。ChatGPTで選べるモデルは、プランと使う機能によって異なります。現在のカタログ。

AIモデルにはどのような種類がありますか？

今回のモデル選びでは、汎用のテキスト・推論モデル、画像や音声に特化したモデル、ダウンロードできるオープンウェイトモデルを分けて考えます。まずタスクに何が必要か、次にどこでモデルを動かせるかを確認します。OpenAIのモデルカタログも、これらを区別しています。

GPT-2とはどのようなモデルですか？

GPT-2は、OpenAIが2019年に発表した初期のTransformer言語モデルで、次の単語を予測するように学習されています。現在のラインアップに至る歴史を理解するためのモデルであり、今のChatGPTのプラン名ではありません。OpenAIによるGPT-2の発表。

GPTモデルにはどのような制限がありますか？

コンテキスト、出力の長さ、対応する入力形式、ツールとの互換性は、モデルと製品によって異なります。コンテキストウィンドウが大きくても、正しい回答が保証されるわけではありません。アプリケーションではモデルカードを確認し、結果が分かっている事例を使ってワークフロー全体を評価してください。GPT-6のガイド。

ChatGPTに入力してはいけない情報は何ですか？

許可と、承認されたデータ管理体制がない状態で、パスワードや機密資料を貼り付けないでください。OpenAIは、確認されたり利用されたりしてほしくない機密情報は入力しないよう案内しています。アカウントのData controlsと、組織のポリシーを確認してください。個人向けサービスのデータに関する案内。

制限なく使えるGPTはありますか？

あらゆる面で無制限の選択肢はありません。日常的なチャットの利用枠があっても、コンテキスト、ツール、推論の利用枠や安全対策の制約がなくなるわけではありません。Businessでは、実質無制限のInstantチャットと、推論、Pro、Work、Codexの利用を明確に区別しています。Businessの利用上限。

検閲のないAIはどれですか？

オープンウェイトはモデルファイルにアクセスできることを示す言葉であり、制限のない動作を約束するものではありません。OpenAIは、gpt-ossにも安全性に関する学習を行ったと説明しています。要件がデプロイ環境を自分たちで管理することなら、「検閲なし」というラベルに頼らず、その要件を直接評価してください。gpt-ossの発表。

ChatGPTより優れたAIはありますか？

タスクを決めずに、あらゆる場面に通じる有用な答えを出すことはできません。ChatGPTは製品であり、GPTモデルはその構成要素です。自分たちの文書、必要なツール、許容できる誤り、レビューの負担を基準に、ワークフロー全体を比較してください。

史上最も「頭の悪いAI」はどれですか？

それはモデル選びに役立つ基準ではありません。小さなモデルでも対象を絞った抽出タスクには成功する一方、高性能なモデルでも必要な文脈が欠ければ失敗します。侮蔑的な言葉で順位を付けるより、仕事を定義して、どこで失敗するのかを確認してください。

次の月曜日に始める、モデル利用状況の棚卸し

事業を支えるワークフローで使っているモデルを一覧にしてください。 各ワークフローについて、製品、正確なモデル選択、推論レベル、担当者、停止予定日があればその日付を記録します。担当者には、合格する例と失敗する例を挙げてもらってください。提供終了済みのモデルへの依存から優先的に対応し、次に、失敗の影響が大きい箇所で更新を評価します。

この一覧があれば、「うちはどのGPTを使っているのか」という問いに、確認でき、更新し続けられる形で答えられます。

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