GPT-5.6-sol vs GPT-5.6-terra 実測：2倍の価格差はどれほどの性能差をもたらすのか？

GPT-5.6-sol vs GPT-5.6-terra 実測：価格差 2 倍で性能差はどこまで開くのか？#

gpt-5.6-sol と gpt-5.6-terra は、Crazyrouter で現在直接呼び出せる GPT-5.6 シリーズの人気モデルです。

どちらも利用可能なチャネルが 8、バックアップチャネルが 7 ありますが、入力・出力価格にはちょうど 2 倍の差があります。すでに GPT-5.6 シリーズを利用している開発者にとって、本当に検証すべき問いは次のとおりです。

gpt-5.6-sol の入力・出力価格はいずれも gpt-5.6-terra の 2 倍です。この追加コストに見合うだけの性能差は得られるのでしょうか？

同一の確率、物理、Python エンジニアリング問題をそれぞれ 1 回ずつ実行し、合計 8 件の API リクエストを行いました。先に結論を示します。

• 正確性はほぼ同等で、両モデルとも 4 問を通過しました。
• 2 問の Python コード問題はいずれも同じローカルテストに合格し、terra の方が高速かつ短い出力でした。
• sol は確率問題でより完全な厳密分数を示し、物理問題では明らかな長い末尾を 1 回回避しました。
• ページ掲載価格と今回の実際の token 数から見積もると、4 問の総費用は約 $0.1614 対 $0.0718 で、sol は実質約 2.25 倍高額でした。

今回特に興味深かったのは、価格には確かに 2 倍の差がある一方、性能が単純に 2 倍の差として現れなかった点です。

まず価格を見る：sol は terra の上位価格帯#

テスト実施日は 2026 年 7 月 13 日です。ページ上では両モデルとも -35% の価格状態でした。以下の価格は当時のページスナップショットであり、今後変更される可能性があります。

gpt-5.6-sol：

gpt-5.6-terra：

表にまとめると次のとおりです。

入力・出力価格はちょうど 2 倍です。キャッシュ読み取りについては、ページが小数点以下 4 桁まで表示するため $0.3250 対 $0.1630 となっていますが、これもおおむね 2 倍と考えられます。

したがって、今回のテストでは単に回答の質を比較するだけでなく、次の点も確認します。

同じ問題を正しく解けるか
出力が完全か
コードが実行できるか
応答時間
completion / reasoning tokens
ページ掲載単価に基づくリクエスト費用の見積もり

テスト設定#

インターフェースは統一して次を使用します。

Base URL: https://cn.crazyrouter.com/v1
Endpoint: POST /v1/chat/completions
Model A: gpt-5.6-sol
Model B: gpt-5.6-terra
temperature: 0.2

各問題では、両モデルに完全に同一の prompt と max_tokens を与えました。

4 問の内容は次のとおりです。

検証基準も HTTP 200 だけではありません。

• 確率問題と物理問題は、事前計算した参照解と照合しました。
• Python の出力は .py ファイルとして保存しました。
• 両モデルのコードに対して同一のローカルテストを実行しました。
• リクエストモデル、返却モデル、finish_reason、token 数、所要時間も記録しました。

最終的に 8 件のリクエストはすべて次の条件を満たしました。

HTTP 200
returned_model は requested_model と一致
finish_reason = stop
可視コンテンツは空ではない

総合結果：正確性は同点、コストは同点ではない#

まず、最も重要な結果を確認します。

「中核タスクを完了できたか」だけで採点するなら、今回は 4:4 です。

ただし、費用差は明確でした。

見積もり式は次のとおりです。

費用 ≈
(prompt_tokens - cached_tokens) × input_price
+ cached_tokens × cache_read_price
+ completion_tokens × output_price

最後に 1,000,000 で除算します。

これはページで公開されている単価を用いた概算であり、請求監査ではありません。実際の請求額は、プラットフォームのログと課金ルールを基準に確認してください。

標準価格は 2 倍なのに、最終費用が 2.25 倍に達したのはなぜでしょうか。出力長にも差があったためです。4 問の合計は次のとおりです。

gpt-5.6-sol completion tokens:   7,391
gpt-5.6-terra completion tokens: 6,481

sol は今回、約 14% 多く出力しました。これに出力単価 2 倍が重なり、安定ルーティング問題では 1 回あたりの見積もり費用が terra の 2.64 倍まで上がりました。

第 1 問：確率の答えはどちらも正解、sol の厳密表現がより完全#

確率問題は次のとおりです。

P(H)=0.62、P(T)=0.38。
HHTH が初めて出現するまで連続してコインを投げる。
期待試行回数を求め、状態方程式で導出せよ。

参考解答：

E[N] = 7162950 / 566029 ≈ 12.6547

両モデルとも状態を正しく定義していました。

S0 = 空
S1 = H
S2 = HH
S3 = HHT
S4 = HHTH

また、どちらも重要な遷移を説明しています。HH の後にさらに H が出現すると HHH になりますが、その最長有効接尾辞は依然として HH であるため、状態は S2 に留まります。

両者とも最終的に次の式を導いています。

E0 = 1 / (p^3 q) + 1 / p ≈ 12.6547

違いは解答の仕上げ方にあります。

• sol はさらに簡約し、7162950 / 566029 を導出しました。
• terra は正しい式と 12.6547 を示しましたが、指定された厳密な分数形式には変換していません。

したがって、terra は計算を誤ったわけではなく、厳密表現への変換が一段階不足していただけです。

この問題の所要時間はほぼ同じでした。

sol:   33.0s
terra: 33.2s

興味深いのは、terra は reasoning tokens をより多く使用していた点です。sol の 710 に対し 999 でしたが、最終的に表示される回答はむしろ短くなっています。これは、価格が低いからといって内部推論が必ず少ないとは限らず、問題ごとに確認する必要があることを示しています。

第2問：ログ集計コードでは、terra がより低コストでわずかに高速#

第2問では、次の実装が求められました。

aggregate_model_usage(events, window_start, window_end)

仕様は次のとおりです。

[window_start, window_end) 内のイベントのみを集計する
失敗したリクエストは requests のみを計上し、token と cost は加算しない
user/model が欠けている場合は unknown に分類する
cache_hit_rate を計算する
top_users は cost の降順、同値ならユーザー名の昇順にする
入力オブジェクトを変更してはならない

両モデルのコードは、同じローカルテスト一式に合格しました。

この問題では、terra は低価格でありながら重要な境界条件を取りこぼさず、速度も約 2.2 秒上回りました。仕様が明確でテストにより受け入れ判定できるこの種のバックエンド関数では、terra のコストパフォーマンスは際立っています。

第3問：物理問題は両方正解。ただし terra には 168 秒のロングテール#

物理問題は次の3段階で構成されています。

粗い斜面を滑り降りる
完全非弾性衝突
水平面上で摩擦を受けながらばねを圧縮する

参考解答：

v1 ≈ 6.10 m/s
v2 ≈ 2.44 m/s
x  ≈ 0.302 m

両モデルとも全項目で正解し、次の区別も正しく行っていました。

• 斜面の段階では、仕事とエネルギーの関係、またはそれと等価なニュートンの第2法則を使用する。
• 衝突の瞬間には運動量保存則を使用し、力学的エネルギーは保存されない。
• ばねを圧縮する段階では、摩擦による仕事を含むエネルギー関係式を使用する。

正確性は引き続き同点でしたが、所要時間の差は急に大きくなりました。

sol:    24.7s
terra: 168.2s

terra の出力はむしろ短く、sol の 1,284 completion tokens に対して 1,059 でした。そのため、今回のロングテールを単純に「出力が多すぎた」ことに帰すことはできません。推論時の状態、チャネル負荷、またはルーティング状態の影響である可能性が高いと考えられます。

これは単発のサンプルにすぎず、これだけで terra の物理問題が長期的に遅いと結論付けることはできません。ただし、低価格モデルは平均速度が良好であっても、平均レイテンシだけでなく P95/P99 のロングテールを個別に観測すべきだという点を確かに示しています。

第4問：安定ルーティングコードでは、terra が高速・短出力・低コスト#

最後の問題では、次の実装が求められました。

cheapest_stable_route(
    nodes,
    edges,
    start,
    target,
    banned_nodes=None,
    max_hops=None,
    min_reliability=0.0,
)

選択ルールは通常の最短経路ではなく、次の優先順位です。

まず total cost が最も低いものを選ぶ
cost が同じ場合は total latency が最も低いものを選ぶ
さらに同じ場合は reliability がより高いものを選ぶ
それでも同じ場合は path の辞書順が最小のものを選ぶ
banned_nodes、max_hops、信頼性の下限も同時に処理する

両モデルのコードは、cost、latency、reliability、辞書順、禁止ノード、最大ホップ数、不正なエッジに関するテストをすべて通過しました。

これは今回の terra が最も良い結果を示したタスクです。

• 約 14.7 秒高速でした。
• completion tokens は約 26% 少なくなりました。
• reasoning tokens は sol の約半分でした。
• 同様にテストを通過し、推定費用は sol の約 38% にとどまりました。

実際のワークロードの中心がこのような検証可能な Python のエンジニアリングコードであれば、より高価な sol はこの問題において相応の利点を示していません。

すでに提供されているこの2つの人気モデルをどう捉えるか#

今回の結果を「terra は廉価版」あるいは「sol は価格相応」と表現すべきではありません。実際の結果は、異なる価格帯に位置する2つのモデルという見方に近いものです。

gpt-5.6-terra の強み#

• 入力、出力ともに価格は sol の半分です。
• 4問の主要な正確性は同点でした。
• 2つのコード問題はいずれもテストを通過し、どちらも sol より高速でした。
• エンジニアリングコードの出力が短く、今回の総 completion tokens は約 12% 少なくなりました。
• 4問の推定総費用は sol より約 55% 低くなりました。

gpt-5.6-sol の強み#

• 確率問題では、厳密解の提示がより完全でした。
• 物理問題では今回の応答が明らかに高速で、terra のようなロングテールは発生しませんでした。
• 安定ルーティング問題では出力がより詳しく、実装の詳細を多く確認したい場面に適しています。

より実践的な使い分け#

すでに GPT-5.6 シリーズを利用しているチームでは、タスクごとに振り分けられます。

高頻度でテスト可能なコード生成：terra を優先
大量のログ処理と構造化タスク：terra を優先
厳密な表現が求められる数学的導出：まず sol を検証
複雑な推論のロングテールに敏感な場合：sol の経路も維持
すべてのコード出力：自動テストに統一して投入

これは「導入すべきかどうか」の問題ではありません。両方の人気モデルがすでに利用可能であるなら、1ドル当たりの有効な成果をどう高めるかという問題です。

今回のテストの制約#

これは長期的な benchmark ではなく、単発の小規模サンプルであることを明記する必要があります。

このテストで示せるのは次の点です。

今回の 8 件のリクエストはすべて成功した
両モデルとも 4 問のタスクを完了した
2つのコード問題はいずれも同じテスト一式を通過した
今回の token、推定費用、所要時間には上記の差があった

このテストでは、次の点は示せません。

terra の物理問題は長期的に必ず 168 秒かかる
sol はすべての数学問題でより正確である
terra はすべてのコード問題でより高速である
4問のタスクがすべての本番ワークロードを代表できる

より厳密な次のステップとしては、各種類のタスクを 20 回から 50 回繰り返し、次を観測すべきです。

成功率
P50 / P95 / P99 レイテンシ
最初の token までのレイテンシ
平均 completion tokens
合格タスク1件当たりの実コスト

FAQ#

GPT-5.6-terra の回答は GPT-5.6-sol より劣るのか？#

今回の結果だけで、そのようには判断できません。4問の中核的な正確性は 4:4 であり、2つのコード問題もすべてローカルテストに通過しました。主な違いは、terra が確率問題で厳密な分数を最後まで約分しなかったことであり、回答が誤っていたわけではありません。

表示価格の差は 2 倍なのに、実測コストはなぜ 2.25 倍にもなるのか？#

出力トークン数も異なるためです。sol は4問で合計 7,391 completion tokens を生成し、terra は 6,481 でした。出力単価の高さに出力の長さが重なり、安定ルーティング問題ではコスト差が約 2.64x に達しました。

terra の物理問題では、今後も常に 168 秒の遅延が発生するのか？#

単発のリクエストからその結論を出すことはできません。今回の結果が示しているのは、そのリクエストで明確なロングテールが発生したということだけです。長期的な判断には反復サンプリングを行い、P50、P95、P99 のレイテンシを観測する必要があります。

コード生成にはどちらのモデルが適しているのか？#

今回の2つの実行可能な Python タスクでは、両モデルともテストに通過しました。terra はより高速で、出力が短く、コストも低くなっています。その他のコード種別については、引き続き自社の実問題セットで再検証すべきです。

最終結論#

今回、gpt-5.6-sol と gpt-5.6-terra の価格差は 2 倍でしたが、正確性に 2 倍の差は見られず、1問分の差すらありませんでした。

terra は2つの実行可能なコード問題で非常に高いコストパフォーマンスを示しました。同様にテストを通過し、より高速で出力も短く、コストは sol のおよそ3分の1から2分の1にとどまります。

sol の価値は主に、より完全な厳密解と、今回の複雑な物理問題におけるより安定した応答時間にあります。全面的に優位というわけではありませんが、表現の品質やロングテールに敏感なタスクでは、追加コストに意味がある可能性があります。

したがって、今回もっとも正確な結論は次のとおりです。

gpt-5.6-terra は高コストパフォーマンスの主力モデルに近く、gpt-5.6-sol は厳密な表現や複雑な推論を補う高価格帯モデルに近いと言えます。両モデルの提供開始後は、モデル名や価格だけを見るよりも、タスクごとにルーティングするほうが価値があります。

Crazyrouter を使用した実測の再現#

本記事では、Crazyrouter の OpenAI-compatible API を使用してテストを実施しました。再現時は、両モデルに同一の prompt、temperature、max_tokens、検証スクリプトを使用してください。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://cn.crazyrouter.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    temperature=0.2,
    max_tokens=3600,
    messages=[{"role": "user", "content": "YOUR_TEST_PROMPT"}],
)

print(response.model)
print(response.choices[0].finish_reason)
print(response.usage)
print(response.choices[0].message.content)

model を gpt-5.6-sol に変更して再実行し、コードの出力結果に同一のテストセットを実行することで、比較可能なデータを取得できます。

• 登録ページ：https://crazyrouter.com/register?utm_source=crazyrouter_blog&utm_medium=article&utm_campaign=gpt56_sol_terra_price_performance&utm_content=gpt-56-sol-vs-gpt-56-terra-price-performance-2026-ja__body_cta
• API ベース URL：https://cn.crazyrouter.com/v1
• 記録を推奨する項目：requested_model、returned_model、finish_reason、reasoning_tokens、キャッシュトークン、総所要時間、コードテスト結果。