GPT-5.6 Sol、セッションあたりのトークン使用量が GPT-5.5 の倍に増加
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開発者が自身の使用ログを分析した結果、GPT-5.6 Sol は GPT-5.5 よりセッションあたりのトークン使用量が約2.25倍に増加し、実質的なコストと利用制限の激増をもたらしていることが明らかになった。
AI深層分析を開く2026年8月4日 23:10
AI深層分析
キーポイント
トークン消費量の劇的増加
14日間の比較データにおいて、GPT-5.6 Sol のセッション平均トークン数は GPT-5.5 の730万から1,645万へ増加し、約2.25倍の消費となっている。
コストと利用制限への影響
単価は同一であるためトークン使用量の増加がそのままコスト増となり、従来の週にわたる利用が1日程度で枯渇する状況が生じている。
キャッシュ書き込み料金の追加
GPT-5.6 Sol では GPT-5.5 に存在しなかったキャッシュ書き込みに対する課金項目が新たに導入されている。
重要な引用
GPT-5.6 Sol xhigh used 16.45M tokens per session, compared with 7.30M for GPT-5.5 xhigh.
That cuts the effective value of a token-based quota by more than half.
At the same token price, 2.25x the tokens means roughly 2.25x the cost for a similar token mix.
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モデルの性能向上に伴い、トークン消費量が非線形的に増加する傾向は、利用コスト管理において新たな課題を提起している。開発者は新モデル導入時に、単なるベンチマーク値だけでなく、実際のワークフローにおけるリソース効率も厳密に検証する必要がある。
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私の Codex ワークフローにおいて、GPT-5.6 Sol xhigh は GPT-5.5 xhigh に比べてセッションあたりのトークン使用量が2倍以上に増えています。Codex ユーザーにとって「セッションあたりのトーク数」とは、総トークン数をセッション数で割った値を指します。
私は重複を除いたローカルログから、期間が等しい14日間ずつの2つのウィンドウを比較しました。対象となったセッション自体は異なりますが、事前（1,667 セッション）と事後（1,715 セッション）のデータ数は十分に類似しており、なぜ新モデルが私のサブスクリプションを急速に枯渇させるのかを説明するに十分なサンプル数です。
同条件で比較した等しい14日間のウィンドウ：
| モデル / エフォート | セッション数 | トークン数 | セッションあたりのトークン数 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 xhigh | 1,667 | 12.17B | 7.30M |
| GPT-5.6 Sol xhigh | 1,715 | 28.22B | 16.45M |
セッション数はわずか 2.9% の増加にとどまった一方、1 セッションあたりのトークン使用量は 125% も増えています。GPT-5.6 Sol xhigh では 1 セッションあたり 1,645 万トーンを使用するのに対し、GPT-5.5 xhigh は 730 万トークンでした。つまり、セッションあたりの使用量は 2.25 倍に膨れ上がっています。
総使用量は 121.7 億トークンから 282.2 億トークンへと増加し、2.32 倍の伸びとなりました。ほぼ同じ数のセッションで処理されるにもかかわらず、利用枠の消費量が倍以上になっています。
これにより、トークンベースの利用枠の実質的な価値は半分以下に低下しました。以前は私の契約 3 つがあれば、過酷な作業を 1 週間ほど乗り切ることができましたが、GPT-5.6 Sol が上位 xhigh モデルになってからは、中程度の作業でも約 1 日で使い果たしてしまいます。各アカウントには 3〜4 回分の利用枠リセット分を貯めていたのですが、以前はほとんど使う必要がありませんでした。しかし今ではそれらもすべて枯渇しています。
OpenAI は GPT-5.5 と GPT-5.6 Sol の両方で、新規入力トークン、キャッシュ済み入力トークン、出力トークンの料金を同じに設定しています。トークン単価が変わらない以上、類似のトークン構成であれば 2.25 倍のトークン使用量は約 2.25 倍のコスト増を意味します。さらに GPT-5.6 Sol では、GPT-5.5 には存在しなかったキャッシュ書き込み料も追加されています。
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GPT-5.6 Sol xhigh now uses more than twice as many tokens per session as GPT-5.5 xhigh in my Codex workflow. For Codex users, tokens per session means the total token count divided by the number of sessions. I compared two equal 14-day windows from deduplicated local logs. The sessions were different, but 1,667 sessions before and 1,715 after are similar enough to show why the new model drains my subscriptions.
Like-for-like, equal 14-day windows:
| Model / effort | Sessions | Tokens | Tokens per session |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 xhigh | 1,667 | 12.17B | 7.30M |
| GPT-5.6 Sol xhigh | 1,715 | 28.22B | 16.45M |
The session count rose by only 2.9%. Tokens per session rose by 125%. GPT-5.6 Sol xhigh used 16.45M tokens per session, compared with 7.30M for GPT-5.5 xhigh. That is 2.25x as many tokens for each session.
Total usage rose from 12.17B tokens to 28.22B, a 2.32x increase. Roughly the same number of sessions now consumes more than twice the usage allocation.
That cuts the effective value of a token-based quota by more than half. My three subscriptions used to survive roughly a week of extreme work. Since GPT-5.6 Sol became the top xhigh model, about one day of medium work can drain them. I also had three to four banked usage resets on each account. I rarely needed them before. Now they are all gone.
OpenAI lists the same fresh-input, cached-input, and output token prices for GPT-5.5 and GPT-5.6 Sol. At the same token price, 2.25x the tokens means roughly 2.25x the cost for a similar token mix. GPT-5.6 Sol also adds a cache-write charge that GPT-5.5 did not have.
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