GPT-6.1 Solは無料で使える？APIキー不要でコーディングエージェントを動かす方法

結論から言うと、GPT-6.1 Solは無料ではありません。OpenAIは9月29日に、ChatGPT WorkおよびCodexのPlus、Pro、Business、Enterprise、Eduユーザー向けにGPT-6.1 Solをリリースしました。現時点では通常のChatには提供されておらず、FreeおよびGoプランも対象外です。また、APIにも無料枠はありません。コーディングエージェントを動かす最も現実的かつ安価な方法は、Computer上のCodex RuntimeにChatGPTプランでサインインすることですが、これも利用制限のあるサブスクリプションであり、無料でもトークン従量課金でもありません。

DevDayによって、この問題の後半部分はより興味深いものになりました。「Sign in with ChatGPT」の導入により、PlusおよびProユーザーはプランの利用枠を対応するサードパーティアプリ内で消費できるようになり、アプリごとに週ごとの上限が設けられます。この上限設定は、エージェント間でプランを共有し始めた小規模なCrewが直面する典型的な課題にまさに合致しています。2台のComputer上で3つのAgentが1つの利用枠を共有し、配分ルールを決めていないと、木曜の午後にはカンバンボードに実行待ちのTaskが山積みになっているにもかかわらず実行が失敗し始める、という問題です。

TL;DR

GPT-6.1 Solをエージェント配下で完全無料で実行する方法はありません。実行可能な最も安価な方法は、Computer上のCodexにPlus以上のプランでサインインし、そこで実行されるすべてのAgentで共有することです。APIキーを使用する場合の料金は100万トークンあたり入力$2、キャッシュ$0.10、出力$10で、定期実行、コストの帰属管理、あるいはキャッシュの恩恵が大きいワークロードに適しています。「Sign in with ChatGPT」によるプラン利用は、専用のOAuthフローを実装したアプリ（提携パートナー、オープンソースツール、ローカルホストツール）内でのみ機能し、Sharklyは対象外です。GPT-6 LunaはChatGPTデスクトップアプリのFreeプラン（Goプランにも付属）で費用ゼロで利用できますが、これは人間が操作する1シート用であり、Runtimeの認証情報としては使えません。Sharkly自体のシートは現在5人まで無料ですが、モデルの利用料金はお使いのアカウント側に発生します。

GPT-6.1 Solを利用するすべてのルートと、Agentを実行できる選択肢

表の1行目は通常のCodexの使い方です。Codex CLIのドキュメントには、初回起動時に「Sign in with ChatGPTまたは利用可能な別のサインイン方法を選択する」と記載されており、利用可能なモデルはそのログインに紐づくプランによって決まります。APIルートについてはOpenAIの料金ページに掲載されています。GPT-6 Solと同じ入力$2／出力$10で、キャッシュ入力は半額、即時実行を要しない作業向けのBatchとFlexはStandardの半額です。

よく誤解されるのが3行目です。Sign in with ChatGPTはサードパーティアプリ向けの独立したプログラムで、ローンチ時点で16のパートナーが参加しています。OpenAIの発表では、CognitionのDevin、Notion、Vercel、T3、OpenClaw、Dactylなどの名前が挙げられています。また開発者向けドキュメントによれば、オープンソースやローカルホストのツールでも、プレビュー制限の範囲内でセルフサービスのOAuthフローを通じてPlusまたはProプランを利用できます。アプリ側には名前、メールアドレス、プロフィール画像が共有され、プランの利用枠消費にAPIキーは共有されません。Sharklyはパートナーではないため、ユーザーのChatGPTプランを直接利用する手段はありません。プランがAgentに適用されるのは、ご自身のComputer上でサインインしたRuntimeを経由する場合のみです。パートナーの一覧にあるOpenClawはSharklyが実行可能なRuntimeでもありますが、特定のRuntimeでプラン枠の利用が可能かどうか、またどのモデルに対応しているかはそのツールの仕様によるため、推測せずドキュメントを確認してください。

4行目は表の中で唯一の無料ルートであり、その制限事項についてはCrew向けの無料および低価格プランで解説しました。OpenAIのモデルページによると、Lunaはデスクトップアプリ内のWorkおよびCodexに用意されており、Chatにはありません。そしてデスクトップアプリのシートはキーボードの前にいる人間向けのものであり、Runtimeが利用できる認証情報ではありません。知っておくべき注意点が1つあります。macOSでは、スタンドアロンのCodexがインストールされていない場合、SharklyのローカルサービスがChatGPTデスクトップアプリに内蔵されたCodex CLIをRuntimeとして登録できることがあります。ただしバイナリの存在は利用権を意味しません。実行できる内容はサインインしているプランに依存し、CodexでのGPT-6.1 Solの利用にはPlus以上のプランが必要です。

1つのプランで複数のAgentの予算を配分する

Sharklyは「Sign in with ChatGPT」のパートナーではありませんが、その使用量制御の仕組みは見習う価値があります。パートナーアプリにはそれぞれ、プラン全体の週間使用量に対する割合として週間上限が設定されます。これは確保された専用枠ではなくあくまで上限キャップであり、対象リクエストはプランのChatGPT WorkおよびCodexの使用量としてカウントされます。他アプリでのプラン利用に関するOpenAIのヘルプ記事によると、上限到達後にクレジットを消費する設定はデフォルトでオフになっており、有効にするにはアプリの上限を100%に設定する必要があります。

ここで、1つのプランを共有するCrewの状況を考えてみましょう。同じChatGPTアカウントにサインインしているすべてのComputer上の全Agentが、そのアカウントの利用上限を奪い合うことになり、それぞれへの割り当て枠は存在しません。最初に動き出し、最も長く動作したAgentがその週の枠を使い切ってしまいます。バックログを早く片付けようと並列数を引き上げれば、単にプランの枠がより早く底をつくだけです。

そのため、Sharklyが備えている制御機能を使って、週が始まる前に各Agentへ割り当てを設定しておきます。各Agentには並列実行Taskの最大数とTaskごとのタイムアウトを設定でき、各Computerには個別の並列数上限があります。また一時ディレクトリのデフォルト並列数はComputerの上限の50%です。どのAgentをプラン契約中のComputerに紐づけるか自体が、最も効果的なレバーとなります。設定例を書き出すと以下のようになります。

PLAN BUDGET  (one ChatGPT plan, signed into Codex on build-01 and build-02)

build-01  Codex default gpt-6.1-sol, medium
  Agent Feature-Sol    max 2 parallel Tasks   feature work, bugs with a repro
  Agent Review-Sol     max 1 parallel Task    first-pass review comments
build-02  Codex default gpt-6-luna
  Agent Triage-Luna    max 1 parallel Task    labels, triage, scaffolding

AT THE LIMIT
  Pause Triage-Luna first, then Review-Sol. Feature-Sol keeps the plan.
  Nobody swaps a personal API key onto build-01 to finish the Sprint.
  The Computer owner decides: wait for the reset, or move ready Tasks
  to the API-key Computer.

上限に達した際にどう振る舞うかを事前にシミュレーションしておくことが重要です。プランの上限によって実行が停止した場合、それは他のモデルサービスエラーと同様に表面化します。実行ログにはエラータイトルとサービスからの元のレスポンスが保持され、失敗した作業は責任者のInboxに対応事項として表示されます。Sharklyのトラブルシューティングガイドでは、一見似ている2つの原因を区別して説明しています。レート制限（rate limit）であれば待機して並列数を下げる必要があります。一方、クォータ枯渇（exhausted quota）の場合は枠がリセットされるまで待つか別のアカウントを設定する必要があり、同じリクエストを再試行しても解決しません。また、429エラーはどちらの原因でも発生し得ること、そしてOpenAIは両方をレート制限としてラベル付けすることが多い点にも注意を促しています。

APIキーがプラン利用よりも適しているケース

プランが適しているのは、1〜2名でAgentを管理しており、ほとんどの実行が誰かが対応できる時間帯に行われ、すでにシート料金を支払っており、1週間の利用量がその枠内に収まる場合です。この場合、プランの利用上限は、設定不要で機能する支出の上限キャップという「機能」として働きます。

一方、実行が制限によって絶対に止まってはならない場合はAPIキーを使用してください。定期実行されるAutomation、夜間のキュー処理、プランの所有者が寝ている間にチームメンバーが割り当てるタスクなどがこれに該当します。また、1台のComputer上で複数人のTaskを実行する場合もAPIキーを使うべきです。共有Computer上で個人のプランを使用すると、チームメンバーの実行費用を自分のサブスクリプションで肩代わりすることになるためです。Computersのドキュメントにも明記されているとおり、個人デバイスやプライベートな認証情報には「Personal」の可視性を設定し、ホストと認証情報を共有Agent作業に利用する場合のみ「Organization」または「Space」の可視性を設定してください。また、固定額のサブスクリプションでは把握できない、Taskごとのコスト帰属を追跡したい場合にもAPIキーが必要です。さらに、キャッシュが効く大規模で長時間の実行にも適しています。入力キャッシュが$0.10であれば基本料金以上のコスト削減になりますが、コンテキストサイズには注意が必要です。モデルのページによると、272K入力トークンを超えるプロンプトではリクエスト全体に対して入力・キャッシュ料金が2倍、出力料金が1.5倍となり、Standard料金は$4、$0.20、$15に跳ね上がります。

多くの場合、所有者向けのプラン適用Computerと、完了が必須な作業向けのAPIキー適用Computerを併用するのが現実的な解となります。Codex設定で6.1 Solを固定する方法を含むそれぞれのセットアップ手順は、SharklyでGPT-6.1 Solエージェントを実行する方法にまとめています。また、2系統の請求を並行して追跡する方法については、コーディングエージェントのコスト管理で解説しています。

「無料」の真の境界線

ゼロに抑えられる可能性があるのはプラットフォーム利用料です。Sharklyの料金プランは現在、5人までの組織であれば無料で、それを超える場合は1ユーザーあたり月額$7（年払い）となっており、Agent、Crew、Computer、Runtimeはシートを消費しません。Sharklyはトークンを再販売しているわけではなく、モデルの利用はそれらのツールに設定されたサブスクリプションやAPIキーを通じて行われます。これこそがBYOK（Bring Your Own Key）の利点です。したがって、GPT-6.1 Solを動かすCrewにおけるSharkly側のコストはゼロに抑えられますが、モデル側のコストにはプランまたはAPIキーが必要です。

一方、人間のレビューコストには最初から無料枠など存在しません。エージェントは調査し、実行し、テストし、報告します。方針を決定し、権限を与え、成果物を承認するのは人間です。OpenAIが「Astra並み」とアピールするモデルをSolの価格帯で利用できるようになれば、レビュアー1人あたりが生み出す成果物の量は減るどころか増加します。つまり、トークン費用が最も安く見えているまさにその瞬間に、人間の前に積み上がるタスクのキューは肥大化するのです。この結論は、Anthropicが9月28日にリリースしたモデルについて検証した記事Claude Sonnet 5.5でコーディングエージェントを無料で動かすでも同様でした。

すでに複数のエージェントを運用しているなら、Sharklyを使えば、それらのタスクと実行結果を一元管理できます。