2026-10-05：競合調査キットを追加（配布v1.5.0）

配布v1.5.0に、「Claude/Codexで競合調査を、出典付き比較表まで仕上げる」実践キットを追加しました。調査依頼文・再利用するスキル・入力テンプレート・架空例・公開商品3件の実例を同梱しています。出典URL・確認日時・不明点を残すCSVとレポートを生成し、単品と月額、レビュー数と販売者の販売数申告を分けます。

配布フォルダの kits/competitor-research/README.md から始められます。macOS/LinuxのPython 3.9以上で例の入力検査・整形を試す部分はオフラインで、APIキーやAI契約は不要です。実際のAI調査にはご自身の契約・利用枠を使い、利用料が発生する場合があります。引用の文字一致だけでは情報の正しさや売れる企画を認定できないため、生成後の元ページ確認を手順に含めました。既存購入者は追加購入なしで更新できます。

2026-10-04：GPT-6.1 Sol・Opus 5.5・dotsを踏まえた選び方

今から試す方は、まず主モデルと標準の読み取り機能を選びます。この記事後半の表・画像・削減率は2026年8〜9月の構成で測った記録です。GPT-6.1 Sol、Opus 5.5、dotsで同じ結果を測り直した値ではありません。

公式情報で確認した標準API単価は次のとおりです。金額はUSD／100万トークンで、順に通常入力・出力・キャッシュ読み取りです。

GPT-6.1 Sol：$2／$10／$0.10。9月29日公開。OpenAIは複雑なコード・専門業務でAstraに近い性能を低コストで使う選択肢としています。利用可否はアカウント・クライアント・段階的提供によります。
Claude Opus 5.5：$4／$20／$0.20。9月22日公開。長いコード作業や知識作業向けです。キャッシュ書込みは5分が$5、1時間が$8で、読み取りと分けて集計します。
GPT-6 Luna：$0.10／$0.50／$0.01。抽出・分類など、完成条件が明確な仕事を繰り返す際の候補です。SolやOpusと同じ品質を仮定した比較ではありません。

Claude CodeでOpus 5.5を使うには、公式のモデル設定資料では2.1.280以降が必要です。以前の実測で使った2.1.258は、新モデルの最低対応版を保証するものではありません。Codexはアカウントで利用できるモデルを確認して選び、既存の主モデル・effort設定を自動で書き換える必要はありません。

上の単価は標準APIの基準です。キャッシュ書込み、ツール利用、Fastなどの速度設定、長文割増や税は別条件です。API換算額をChatGPT／Claudeの月額プランの請求額や利用枠改善率に置き換えません。単価が下がっても、必要なトークン量・手直し・品質が同じとは限りません。

OpenAIのdotsは、GPT-6 Astraで動く常駐クラウドエージェントです。専用のコンピュータ・ブラウザを使い、作業や会話を継続できます。SolやOpusと同じ種類のモデル名ではありません。持続する仕事を任せる入口と、各作業で使う主モデル・読み取り担当を分けて考えます。dots向けにこのMCPを導入して検証した記録はありません。

一方、dots-studioのdots3-note previewは、公開ウェイトのマルチモーダルモデルです。OpenAIのdotsとは別の候補です。この配布のDeepSeekワーカーへ接続した互換性・品質・費用は未検証であり、上のAPI単価や削減率を転用しません。

ここからは、本稿の選択基準です。少量の既知の資料なら直接読みます。独立した調査を並べるなら、まず標準の分身と、その仕事に合うモデルで試します。常駐して複数の作業を進めたいなら、利用できる場合にdotsも検討します。大量の送信可能な資料から短い証拠レポートだけが必要な仕事で、外部APIの追加費用と待ち時間を含めて利点が残る場合に、DeepSeekの下読みを候補にします。

shitayomiは、選択中の主モデル・effort・アカウント・承認設定を原則継承します。費用集計はGPT-6.1 SolとOpus 5.5を区別し、保存結果は shitayomi --results で再確認できます。2026年10月5日に、Solを主モデルとする3課題・9実行の初期比較を行いました。結果と限定条件は次節に記載します。Opus 5.5・dots・安価なネイティブ読み手、およびサブスク利用枠の改善は未測定です。採用は、ご自身の入力・完成条件で、失敗と手直しも含めて判断してください。

2026-10-05：Solで3課題を比較した結果

今回の資料整理・コード調査・不具合レビューでは、Solが直接読んだ方が、DeepSeekを併用するより低い換算費用で、早く完成しました。 外部読み手の単価が安いことだけでは、作業全体の節約になりません。主モデルの確認とまとめまで含めて選びます。

Codex CLI 0.160.0、主モデル gpt-6.1-sol、CLIのeffort設定 ultra を固定しました。標準の分身は同じSol/ultraを1体、外部下読みは deepseek-flash（V4.1 Flash）/highを1回です。合成資料と共通の課題文・完成条件を揃え、読み取り方式の指示を変えました。CLIに記録されたultraが、別のAPI reasoning levelを意味するとは断定しません。

次の金額は、主モデル・標準の分身のStandard API換算額に、外部APIの費用推計を加えたものです。サブスクの実請求額や利用枠改善率ではありません。時間は各実行の開始から最終成果物の保存までで、その後の独立採点は含みません。

資料整理（28資料、66,984文字）：直接 $0.175590／279.752秒、標準の分身 $0.345168／373.638秒、外部下読み $0.217840／405.188秒。
コードの入口・設定調査（15ファイル、10,161文字）：直接 $0.172930／301.699秒、標準の分身 $0.231146／278.399秒、外部下読み $0.209282／406.964秒。
既知の不具合を含むレビュー（同じ合成コード）：直接 $0.214663／462.531秒、標準の分身 $0.334613／539.865秒、外部下読み $0.420363／847.747秒。

コード調査では、標準の分身が直接読みより約23秒速く、費用は増えました。今回の分身は同じSolであり、安価な読み手との比較ではありません。DeepSeek自体の推計費用は順に$0.013494258、$0.004760304、$0.011146848です。主モデルと分身は、明示的に紐づく9親・3子セッションの使用量から重複を除いて集計しました。外部費用は各呼出しの生成メタデータによる推計で、保存報告にはcache hit/missの内訳がなく、第三者がトークン内訳から再計算できる記録まではありません。

9実行とも report.json と report.md を保存し、必須回答60項目と引用219件を確認しました。レビュー3方式は、用意した不具合4件をすべて指摘しました。厳格な機械採点は8/9合格で、残る直接レビューの追加指摘は、正解表にないID制限の説明不足でした。元コードでその制限は確認できたので誤答と即断せず、資料・契約の曖昧さとして扱います。任意のIDを必ず受理すべき第5の実装不具合、とは断定しません。必須項目の確認は、文章の質や全不具合の網羅が等しいことを示しません。

資料整理の外部ワーカーは、ツール出力上限でメタデータ上 partial でした。本文中の完了宣言とは分けて読み、主モデルが根拠を確認して最終成果物を完成させました。費用が計量できること、読み取りが完了すること、最終成果物が正しいことは別々です。

各課題・方式1回だけの初期比較です。 割当を入れ替えた3バッチのうち後半は並行実行し、順番の無作為化やキャッシュのリセットはしていません。一般的な削減率やモデル順位には広げません。大規模で多様な実務資料、Opus 5.5、dots、安価な標準の分身、サブスク利用枠への効果は未検証です。

配布v1.4.2には、この実測の条件・数値・限定事項と、同じ合成課題・依頼文・採点器を追加しました。教材の準備・採点・14テストと7項目の合成コード確認はオフラインで、有料APIを呼びません。モデルで比較する部分には別途サービス利用料が発生し得ます。主モデル・effort・アカウント・承認設定やworker 2.6.0は維持し、既存購入者の更新は追加費用不要です。まず対象を絞って直接読み、分身や外部下読みは自分の仕事で利点が残る場合に選びます。

以下は当時の実測と構築の記録です。現在の推奨構成を固定する説明として読まず、ご自身の比較条件を作る材料としてご利用ください。

配布版v1.4.1では、Codexの同一responseの使用量が途中で減る・不正になるケースを、費用の集計が不完全な状態として表示します。先に観測した整合する既知費用を保持し、不明分を無料にしません。226件のオフラインテスト（2件スキップ）で確認しました。新モデルでの比較実測を示すものではありません。

以下の実測は、2026年9月5日にCodex（GPT-6 Astra）と Claude Code（Fable 5.1）を使った記録です。「自分の仕事でどれを使うか」は、現在の料金表とこの旧実測だけでは決められません。終わったように見えて成果物がなかったり、親のログだけを数えて分身の使用量を落としたりすると、比較の出発点からずれてしまいます。
この記事は、macOS で Codex CLI を使う方が、自分の作業を「成果物・所要時間・API 換算費用」で比べるための実測記録と実行手順です。読み取りを DeepSeek ワーカーへ渡す設定コードと、本文からコピーできる比較用テンプレートを用意しました。

実測の結論：今回の調査課題では、Astra 単体の完成回は $7.55・13.3 分、ワーカー併用は合計約 $4.33・22.1 分でした。公開 API 単価での換算費用は下がり、待ち時間は増えました。 主モデルの金額はサブスクの請求額ではなく、ChatGPT の利用枠改善率も未測定です。DeepSeek は別途 API 利用料がかかります。

シリーズ「AI勉強中報告書」の GPT-6 Astra 編です。2026 年 9 月 5 日に、小さなリポジトリへの機能追加と、約 3.5 万字の小説を引用付きで整理する調査を測りました。Claude Code は筆者の ultracode 設定を含み、エージェント構成や推論設定が異なります。調査の指示・入力資料は一致を確認しましたが、開発は開始時のテストに差がありました。この環境と課題での構成比較としてお読みください。

購入後に使えるもの

最初の 1 件を確かめる手順：MCP の登録から、小さな架空メモを使った疎通、返答と元ファイルの照合まで。何をもって成功とするかも示します。
自分の作業を比べる記録テンプレート：同じ入力・指示・完成条件を保存し、親子セッション、ワーカー費用、初回失敗、手直し時間を記録します。テンプレートは本文からコピーできます。
設定コードと使用量の集計ツール：購入者用 zip に、Codex の MCP 設定、委譲ルール、--codex-report、回帰テスト、実測の記録を収録しています。
運用中のつまずき 8 項目：終了コード、標準入力、キャッシュの分母、子エージェントの集計などを、症状と確認方法の組で扱います。

目指すのは、自分の 1 件について「成果物が完成したか」「待ち時間と手直しが増えたか」「どの使用量を費用に含めたか」を説明できる状態です。外部ワーカーを採用するか見送るか、その判断まで手順に含めます。

無料記事との違い

実測の主要な数値と結論は、無料の比較記事で読めます。この有料記事では、初回確認、比較用の指示文と記録テンプレート、失敗の切り分け、配布コードを使って、ご自身の作業を検証するところまで扱います。

手順の一例を挙げます。今回の調査では、exit code 0 でも report.md が作られず、要約だけが返りました。確認は test -s report.md に続けて、指定した項目があるか、引用が元資料と合うかまで行います。再実行したら、最初の失敗にかかった時間と費用も記録します。「成功した回だけを比べる」集計を避けるためです。

購入前に確認してください

現行の導入手順は macOS、Python 3.11 以上、zsh、Codex CLI を前提にしています。worker 自体は Python 3.9 以上で動作しますが、検証付き Codex セットアップは 3.11 以上が必要です。ターミナルでコマンドを入力できる方を対象にしています。Codex を利用できるアカウントと、別途 DeepSeek の API キーが必要です。Windows / Linux 向けの導入手順は掲載していません。

委譲した文章・ファイル・クエリは DeepSeek の API に送信されるため、外部 API に渡してよい資料で試してください。短い質問や少量の読み取りが中心なら、外部ワーカーの待ち時間が見合わないことがあります。ChatGPT のチャット画面だけを使う方は、まず無料記事の結論をご覧ください。

既存の Claude Code 版をご購入の方は、同じダウンロードリンクから Codex 対応版を追加費用なしで受け取れます。設定だけが目的なら再購入は不要です。Brain と note は、どちらも税込 1,980 円で本文・配布物が同じです。購入は一方だけで構いません。

2026-10-04 更新：配布版 v1.4.1

保存したレポートを shitayomi --results で一覧・再表示できるようになりました。履歴の閲覧はローカルで行い、有料 API を呼び出しません。新しい結果には「完了・部分的・失敗」と費用見積もりの状態を別々に表示します。入力・参照パス・保存処理の検証も強化し、226 件のオフラインテスト（2件スキップ）で確認しました。

主モデル・effort・アカウント・承認設定は原則として引き継ぎます。外部ワーカーは任意で使い、直接の読み取りやネイティブ分身もタスクに応じて選べます。本文の表・画像・費用比較は 2026-09-05 のモデルと構成での記録です。現行手順は配布版 README を参照してください。

目次

第 0 章実測環境とコードの受け取り方
第 1 章 GPT-6 Astra の料金と利用枠の構造
第 2 章 Claude Code と Codex＋Astra の実測・比較条件
第 3 章 Codex＋Astra で確認した運用上の注意 8 項目
第 4 章ワーカーの導入と、最初の 1 件の確認
第 5 章自分の作業を比較する指示文・記録テンプレート・判断基準
第 6 章 FAQ・注意書き・更新の記録