GPT-5.6 Sol×Terra、コスパ最強のEffort組み合わせは？実測で検証

関連記事としては BlogGPT-5.6のeffort、maxにすると何倍遅い？実測で見る使い分けGPT-5.6 Sol/Terra/LunaのreasoningエフォートをArtificial Analysisの第三者実測データで比較。effortを上げるとIntelligence Index・TTFT・価格がどう変わるかを出典付きチャートで確認し、用途別の使い分け判断基準を整理します。→ もあわせて読むと、Luna/Sol/Terra全体のeffort実測データとのつながりを把握しやすくなります。

TL;DR: GPT-5.6のSol（設計・計画向けのフラグシップ）とTerra（バランス型、実装向け）を組み合わせて使う場合、Artificial Analysisの実測では、Solはhigh effortでIntelligence Indexの伸びがほぼ頭打ちになる（xhighへ上げても56→58とわずか2点）。一方Terraはlow→medium→highと待ち時間（TTFT）の増加が緩やかなまま素直に伸びる。設計フェーズのSolはhigh止まりが合理的、実装フェーズのTerraはタスクの複雑さに応じてhighまで気軽に使えるというのが、実測データから見える結論です。

私は普段、設計や計画立案はSol、実際に手を動かすコーディングはTerraに任せる、という役割分担でGPT-5.6を使っています。ただ、正直なところ「それぞれ何effortにすればいいか」は勘に頼っていました。とりあえず設計はhigh、実装もhighにしておけば安心、くらいの感覚です。

そこで今回、Artificial Analysisの実測データ（一次情報として保存したページから出典付きで引用）を使って、SolとTerraそれぞれのeffort別コスパを並べて検証してみました。結果は、思っていたより「effortを上げれば上げるほど良い」わけではないという、はっきりした線引きが見えるものでした。

OpenAIの公式発表によると、GPT-5.6ファミリーのSolは「知能と効率の両面で新標準を打ち立てる」新フラグシップ、Terraは「日常業務向けのバランス型モデル」と位置づけられています（保存ページ確認、2026-07-11）。

私を含め多くのvibe coderは、これを「設計・計画で妥協したくない場面はSol、日常的な実装作業はTerra」という実務上の役割分担として使っています。この記事では、その役割分担を前提に、それぞれ何effortで動かすのがコスパの観点で妥当かを実測データで確かめます。

以下はOpenAIの公式発表値ではなく、第三者ベンチ機関Artificial Analysisが自ら計測した実測値です（保存日時2026-07-10、Artificial Analysis）。

コスト対Intelligence Indexの散布図で見ると、Solのeffortを上げるほどグラフ上の位置が右（高コスト）へ動いていく様子が具体的に分かります。

Sol（low effort）はタスク単価約0.2ドルでIntelligence Index 49の位置にある（出典: Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-6-sol-low）

Sol（high effort）はタスク単価約0.42〜0.45ドルでIntelligence Index 56まで伸びる（出典: Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-6-sol-high）

Solをxhighまで上げるとタスク単価は約0.65〜0.7ドルまで上昇するが、Intelligence Indexは58と、highの56からわずか2点しか伸びない（出典: Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-6-sol-xhigh）

lowからhighへは49→56と7点伸びるのに対し、highからxhighへは56→58とたった2点しか伸びていません。それでいてタスク単価はさらに上昇しています。

Terraも同じ形式で3段階を並べます（出典: Artificial Analysis）。

低コスト帯の左端に位置するのがTerraのlow effort。タスク単価約0.1ドル、Intelligence Index 40（出典: Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-6-terra-low）

Terra（medium effort）はタスク単価約0.13〜0.14ドルでIntelligence Index 46まで伸びる（出典: Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-6-terra-medium）

Terra（high effort）はタスク単価約0.24〜0.25ドルでIntelligence Index 49まで伸びる（出典: Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/models/gpt-5-6-terra-high）

Terraはタスク単価が0.1ドルから0.25ドル程度と、Solに比べて全体的にかなり安い水準に収まっています。

2つのテーブルを並べて眺めると、SolとTerraでeffortを上げた時の挙動がはっきり違うことが見えてきます。

1. Solはhighで実質頭打ち。Intelligence Indexの伸びはlow→high で+7、high→xhighで+2。TTFTはhigh 7.00秒からxhigh 42.65秒へ約6倍に跳ね上がるのに、得られる知性の伸びはわずか2点です。
2. Terraは待ち時間の増加が緩やか。TTFTはlow 1.37秒→medium 1.87秒→high 2.07秒と、Solのような急増がありません。Intelligence Indexもlow→mediumで+6、medium→highで+3と、Solほど極端な頭打ちではなく素直に伸びます。
3. 同じ「high」effortでも、モデルによって意味が違う。SolのhighはIntelligence Index 56・TTFT 7.00秒という「じっくり考えて出す」設定である一方、Terraのhighは49・2.07秒と、実装作業のイテレーションを止めない速さを保ったままの設定です。

姉妹記事「BlogGPT-5.6のeffort、maxにすると何倍遅い？実測で見る使い分けGPT-5.6 Sol/Terra/LunaのreasoningエフォートをArtificial Analysisの第三者実測データで比較。effortを上げるとIntelligence Index・TTFT・価格がどう変わるかを出典付きチャートで確認し、用途別の使い分け判断基準を整理します。→」で確認したTTFTの伸び方（Solは最大約88倍）とあわせて見ると、Solのxhigh以上は「バッチ処理やレビュー用途以外では割に合わない」という結論がより具体的になります。

ここまでのデータから、Sol×Terraの組み合わせ運用における私なりの判断基準はこうなります。

• 設計・計画（Sol） → highで打ち止め。xhigh以上はTTFTの増加（7秒→42秒）に対してIntelligence Indexの伸び（+2点）が見合わない。「じっくり考えてほしいがリアルタイム性も欲しい」設計相談には high がちょうどいい落としどころです
• コーディング実装（Terra） → タスクの複雑さに応じてlow〜highを気軽に切り替える。TTFTの増加がなだらかなので、シンプルな修正はlow、込み入ったロジックはhigh、という調整のコストが小さい
• 「両方xhigh以上」は避ける → SolのxhighはTTFTが跳ね上がる上に伸びが小さく、コストだけ増える組み合わせになりやすい

もし今「設計もSol xhigh、実装もTerra xhigh」のように両方を高effortで固定しているなら、まずSolをhighへ落としてみて、体感のTTFTとレスポンス品質がどう変わるか確認するのがおすすめです。

• 本記事の実測値は全てArtificial Analysisという第三者ベンチ機関の計測であり、OpenAI公式発表値ではありません。
• Intelligence Index・Output Speed・TTFT・価格は保存ページのテキストから正確な数値を確認していますが、散布図上のタスク単価（コスト）は目視で読み取った近似値（約〜ドル）です。
• Artificial Analysisの実測データは継続的に再計測される性質があり、時点によって数値が変動しうる点は姉妹記事でも確認済みです。自分の実際のワークロードでの体感も併せて確認することをおすすめします。
• Sol/Terraの「設計役・実装役」という役割分担は、あくまで一般的な運用上の使い分けであり、OpenAIによる公式な用途指定ではありません。

• Solはlowからhighで大きく伸びる（49→56）が、highからxhighでは伸びがほぼ止まる（56→58）
• Terraはlow→medium→highと、待ち時間の増加が緩やかなまま素直にコスパが伸びる
• 設計・計画で使うSolはhighが実用上の上限、実装で使うTerraはタスクの複雑さでlow〜highを気軽に使い分けるのが合理的
• 「両方とりあえずxhigh以上」は、コストだけ増えて見返りが小さい組み合わせになりやすい

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