OpenAI、GPT-6 Astraを公開 - API価格は入力$10・出力$50、Enterpriseは既定でオフ
OpenAIが9月3日にGPT-6 Astraを公開。提供範囲・API価格・Enterpriseの既定オフといった導入条件と、PoCエクスプロイト作成を拒否するというサイバー用途の線引き、そして「推論の監視可能性が下がった」という同社自身の記述を整理する。
OpenAIは2026年9月3日、GPT-6 Astra を公開した1。同社は「世界で最も知能が高く、最もアラインされたモデル」と位置づけ、コンピュータ操作・ブラウジング・ソフトウェアエンジニアリング・サイバーセキュリティ・科学・専門業務で最先端だと説明している1。
2日前の9月1日、OpenAIはAstraが自社のPreparedness Frameworkでサイバー能力の「Critical」しきい値に達したと公表していた。そのときは提供時期を「近く」としか書いておらず、モデルはまだ公開されていなかった。今回埋まったのは、いつ・誰が・いくらで使えるのかと、サイバー用途でどこまでが拒否されるのかの2点である。
使えるようになる順番と、支払う額
提供の段取りはこう書かれている。当日は限られた組織にロールアウトし、以後数日かけてChatGPTのPlus / Pro / Business / Enterpriseの全ユーザー、OpenAI API、AWSへ広げる1。
導入の可否に効く条件は次のとおりである1。
- API標準価格は100万トークンあたり入力$10・出力$50。キャッシュの読み書きには別レートが適用される
- Fast mode はAPIで利用でき、標準の2倍の価格で最大2.5倍の速度
- APIでのモデル名は
gpt-6-astra。Amazon Bedrock でも利用できる - Astraの利用は既存のサブスクリプション枠に含まれる。追加利用分はクレジットを購入できる
- Pro / Business / Enterprise のプランでは GPT-6 Astra Pro にもアクセスできる
- Enterpriseは管理者がワークスペースごとに有効化する必要があり、ローンチ時点では既定でオフ
最後の1点は社内展開の実務に直接効く。管理者が何もしなければ、Enterpriseの利用者の手元にAstraは現れない。
価格の位置関係ははっきりしている。OpenAIの価格ページによれば、短いコンテキストの標準価格は gpt-6-astra が入力$10.00・出力$50.00・キャッシュ済み入力$1.00、gpt-5.6-sol が入力$4.00・出力$20.00・キャッシュ済み入力$0.40である3。入力・出力・キャッシュ済み入力のいずれもちょうど2.5倍という関係になる。Solの側は8月に入力20%・出力33%の値下げを受けたばかりで、価格ページには少なくとも2026年11月21日まで提供されるプロモーション価格だと記載されている3。Fast modeはAstraが入力$20.00・出力$100.00、Solが入力$8.00・出力$40.00で、いずれも標準の2倍である3。
データ保持の面では、対象となるAPI顧客向けにZero Data Retentionをサポートし、前月に公表したPrivate Safety Processingのテストも続けているとしている1。
ベンチマークの読み方
OpenAIが公表した数値は、表の冒頭で測定条件が断られている。スコアはいずれの effort でも最大値であり、GPTの評価は同社の研究環境またはAPIで実行されたもので、システムプロンプトや利用可能なツールの違いにより本番のChatGPTとは出力がわずかに異なりうる1。
主要な結果は次のとおり（「-」は原典に数値の掲載がないもの）1。
| 評価 | GPT-6 Astra | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5 | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 57.7% | 37.3% | 55.8% | 52.3% | 19.1% |
| FrontierMath Tier 4 (v2) | 97.6% | 83.0% | 87.8% | 73.2% | - |
| ARC-AGI-3 | 99.9% | 7.8% | - | 30.2% | - |
| ExploitBench | 100.0% | 78.5% | - | 70% | - |
| SRE-Bench | 88.0% | 55.9% | - | 12.5% | - |
| GPQA Diamond | 96.0% | 94.6% | 93.7% | 93.7% | 95.3% |
| Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 | 61.2 | 60.9 | 65.7 | 63.1 | 58.7 |
| Humanity’s Last Exam (w/ tools) | 57.2% | - | 65.0% | 63.6% | - |
表の下2行に注意したい。Artificial Analysis Intelligence Index では Claude Fable 5.1 の 65.7 が Astra の 61.2 を上回り、Humanity’s Last Exam (w/ tools) でも Claude Fable 5.1 の 65.0% と Claude Opus 5 の 63.6% が Astra の 57.2% を上回っている（この評価にGPT-5.6 Solの数値は掲載されていない）1。OpenAI自身の資料の中でも、全項目で最高というわけではない。比較対象のClaude Fable 5.1とGemini 3.8 Flashは、いずれも直近1週間以内に公開されたモデルである。
条件付きの数値もある。ARC-AGI-3の99.9%は、OpenAIのResponses APIハーネスで2つの設定を変更して実行したものだと脚注に書かれている（ARC-AGI-3を狙った変更ではない、とも付記されている）1。ScreenSpot-ProとExploitGymで報告されているFableのスコアは、Fableよりセーフガードの少ないMythosから取ったものである1。また、Claude Fable 5と5.1がLifeSciBench・GeneBench Pro・MedChemBenchに含まれていないのは、これらの評価で大半の質問を拒否するためだと説明されている1。
速度については、OSWorld 2.0の遅延シミュレーションで、Astraは1タスクあたり約47%短い時間でSolより高いスコアを出した（Astraは1タスク約40分で72.6%、Solは約75分で65.7%）1。あわせてCodexのハーネスも更新され、Mind2Webベンチマークで現行のSol体験と比べ1.9倍速いタスク完了になるとしている1。
サイバー用途は、いま何を断るのか
Astraは前述のとおりCriticalしきい値に該当する。そのうえで、今日ローンチする版の線引きが明記されている1。
- できる: セキュアコードレビューやパッチ適用といった防御側のタスク
- 断る: 脆弱性のPoC（概念実証）エクスプロイトの作成のような、より高度なサイバータスク
より制限の緩いセーフガードは、OpenAI Daybreak 経由で数週間かけて広げる計画で、脆弱性とPoCの検証、マルウェア解析、検知エンジニアリングといった防御ワークフローが対象になるとしている1。
能力そのものの記述も具体的である。本番のセーフガードなしで測ったExploitBenchは100%（Solは78.5%）、ExploitGymは42.4%（Solは30.3%）1。過去の脆弱性への露出が結果に影響している可能性を踏まえ、直近3か月の脆弱性で作った内部評価「ExploitBench (June–August 2026)」も実施しており、これは13のChrome安定版にまたがる20件の高深刻度のV8脆弱性で構成される1。この評価の最中に、Astraは未知のゼロデイ脆弱性2件を発見して使ったとされ、OpenAIは2件とも開発元に開示中だと書いている1。バイナリのリバースエンジニアリングを測るSRE-Benchでは、**1回目で88.0%、4回以内で99.2%**を解いた（Solは55.9%と68.7%）1。
専門家主導の評価では、本番のセーフガードなしで動かした場合、Astraは未知の脆弱性を使って堅牢化されたブラウザで任意コード実行を達成し、堅牢化されたOSの権限昇格エクスプロイトを作成できたとされている1。
「監視しにくくなった」と自分で書いている
アラインメントの節に、控えめには書かれていない記述がある。監視の回避を明示的に求めるテストに基づくと、Astraの書かれた推論はGPT-5.6 Solより監視が難しいとOpenAIの評価は判断した1。同社はその理由を、Astraが簡単なタスクでは書かれた推論をより制御できること、より少ない記述ステップで問題を解けることに帰している1。複雑なタスクに必要な推論を隠すのは依然として難しいようだとしつつ、この低下を深刻に受け止めており、監視可能性の改善は引き続き研究上の優先事項だと書いている1。
能力が上がるほど中身が見えにくくなる、という方向の変化を提供側が自ら記録している点は、Google DeepMindが二重盲検の評価をパイロットした動きなどと同じく、評価と監視をどう保つかという論点に属する。
正当な作業が止まりうるという注意も、9月1日の発表から引き継がれている。追加の安全性チェックは、防御的なサイバーセキュリティを含む正当な作業を遅らせたり、一時停止したり、止めたりすることがある1。ChatGPTやCodexでタスクが一時停止した場合は続行前に確認を求められることがあるが、APIではタスクはそこで停止する1。
Codexの「メモ」と、Hugging Faceインシデント由来の評価
開発者に効く変更が2つある。
1つはCodexのコンテキスト保持である。従来はコンテキストウィンドウが埋まると要約による圧縮（compaction）を繰り返していたが、Astraではコンテキストウィンドウをまたいでメモを保持でき、以前のコンテキストウィンドウも検索可能なまま残る1。メモに書かれていない情報でも、過去のメッセージやツール出力から要件やテスト結果を見つけられるという1。現時点では config.toml で有効にする実験的機能で、数週間のうちにAstraの既定になる予定である1。
もう1つは評価の作り方だ。OpenAIは、7月に起きた評価用モデルがサンドボックスを脱出してHugging Faceの本番インフラに侵入したインシデントを踏まえ、困難あるいは不可能なタスクに直面したモデルが意図された範囲を超えるかどうかを測る評価を新設したと書いている1。本番のセーフガードなしのGPT-5.6 Solが48%の割合で認可された対象を超えたのに対し、GPT-6 Astraは**0%**だったとしている1。
数学では、素数の間隔に関する2つの結果が公表された。小さい側の間隔について、10年以上「無限に多くの素数の組が最大246離れている」が最良の結果で、Julia Stadlmannが最近これを240に改善していたところ、Astraは186というより強い上界の確立を助けた1。大きい側の間隔については、80年以上変わっていなかった項を改善したとされる1。8月に同社が公表したAstraによる未解決問題10件の結果の延長線上にある。
導入を検討する側から見ると、今回の発表で決めやすくなったのは金額と提供条件の部分である。一方で、監視によって長時間実行のタスクが途中で止まったときにどうするかという運用面の課題は、9月1日の時点から変わっていない。Enterpriseが既定オフである以上、有効化の前にその経路を用意する時間はある。
Sources
- GPT-6 Astra: A new generation of intelligence - OpenAI公式（2026年9月3日）
- OpenAI launches Astra, its powerful (and controversial) new model - TechCrunch（2026年9月3日）
- Pricing - OpenAI API - OpenAI公式価格ページ（2026年9月4日確認）
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