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GPT-6 Astraのコンテキストウィンドウ: 実務での100万トークン
GPT-6 Astraのモデルページには、よく一つに混同される三つの数値があります。コンテキストウィンドウ1,050,000トークン、最大入力922,000トークン、最大出力128,000トークンです。四つ目の数値は料金ページにあります。入力272,000トークンを超えると、リクエストは長いコンテキストの価格帯で課金されます。
本ガイドは、これらの数値の関係、制作チームが一つのリクエストに実際に入れられるもの、請求を予測しやすく保つ方法を説明します。2026年9月7日のOpenAIのモデルページ、料金ページ、推論ガイド、トークンの資料と、公開記事にある長いコンテキストの結果を反映しています。後者は提供元の報告です。
三つの数値とその関係
コンテキストウィンドウは、リクエストが占められる総領域です。あなたの入力、モデルの見える出力、非表示の推論トークンが含まれます。最大入力922,000トークンは送れる量の上限です。最大出力128,000トークンは返ってくる量の上限です。推論トークンはコンテキストを占め、出力として課金されるため、多く推論した回答は、見える長さが示すより少ない余地しか残しません。
OpenAIのトークンの案内は、英語のおおよその目安を示しています。1トークンは約4文字、または単語の約4分の3で、100トークンはおよそ75語です。他の言語のトークン化は異なります。この目安では最大入力はおよそ690,000語の英語を収められ、ブランドガイドライン、キャンペーン資料、過去の文章を合わせた棚一つ分を超えます。
画像も数えられる
参考画像は無料のコンテキストではありません。OpenAIのビジョンガイドは、現行モデルのパッチ方式の計算を説明しています。画像を32ピクセルのパッチに分割し、詳細度ごとの予算で上限を設け、モデル係数を掛けます。その例では、高い詳細度のGPT-5モデルで1024×1024の画像が約1,229トークン、2048×2048の画像が約3,000トークンです。この例はgpt-5.4のもので、ガイドにはまだgpt-6-astra向けの係数が記載されていないため、目安として扱ってください。
大きいサイズの商品写真50枚は、テキストの前におよそ150,000トークンを加えます。ウィンドウには十分収まり、価格のしきい値も下回りますが、同じリクエストにブランドブックが入ると無視できません。参考画像はタスクに必要なサイズに縮小し、すべてではなく最も鮮明なものを送ります。
272,000トークンのしきい値
標準単価では、Astraは入力100万トークン当たり10ドル、キャッシュ入力1ドル、出力50ドルです。リクエストの入力が272,000トークンを超えると、リクエスト全体が入力20ドル、キャッシュ2ドル、キャッシュ書き込み25ドル、出力75ドルで課金されます。この価格帯は、境界を超えたトークンだけでなく、リクエスト全体に適用されます。
入力270,000トークン、出力2,000トークンのリクエストは2.80ドルです。同じリクエストで入力が275,000トークンになると5.65ドルです。入力の行が5.50ドル、出力の行が0.15ドルになるためです。5,000トークンの追加で価格が2倍になります。比較すると、AnthropicはClaude Fable 5.1の1Mコンテキスト全体を標準価格で提供しており、両方を使うなら知っておく価値があります。
| リクエスト | 入力費用 | 出力費用 | 合計 |
|---|---|---|---|
| 入力270,000 + 出力2,000 | $2.70 | $0.10 | $2.80 |
| 入力275,000 + 出力2,000 | $5.50 | $0.15 | $5.65 |
モデルは本当に100万トークンを使えるか
OpenAIの公開記事は、八つの針を使うMRCR v2を報告しています。Astraは256Kから512Kトークンで100.0%、512Kから1Mで96.3%、GPT-5.6 Solは91.5%と73.8%です。これらは提供元が報告した取り出しの結果で、ウィンドウの後半が前のモデルよりはるかに使いやすくなったことを示唆します。
取り出しは判断ではありません。ブランドブックの400ページ目のルールを見つけられるモデルも、それを見出しに正しく適用しなければなりません。自分の資料で試します。具体的な禁止事項を資料の奥に置き、それに違反する文章を依頼し、モデルが気づくか確認します。明確な合格条件を持つ5分の実験です。
資料一式をキャッシュしてタスクを変える
プロンプトキャッシュは、繰り返す接頭部分を入力100万当たり10ドルではなく1ドルにします。安定した資料を先頭に、毎回同じ順序で置きます。ブランドルール、商品情報、トーンの例です。その後に変化するタスクを追加します。Astraはprompt_cache_options.ttl設定を使い、OpenAIのガイドは30分のキャッシュ期間に30mという値を示しています。
200,000トークンの資料一式は、キャッシュなしの読み取りで2.00ドル、キャッシュからは0.20ドルです。キャッシュ書き込みは100万当たり12.50ドルで課金されるため、リクエストごとに接頭部分を書き換えると利点が失われます。リクエスト間で推論量を変える必要があるなら、プロンプトを編集する代わりにconfiguration_update項目を使います。ガイドによれば、キャッシュ済みの接頭部分が維持されます。
境界の下に留まるべきとき
多くの制作リクエストにウィンドウ全体は必要ありません。キャンペーンの指示、ブランド部分、20枚の参考画像は100,000トークンを大きく下回ります。日常の仕事は標準の価格帯に留め、長いコンテキストのリクエストは、一年分のキャンペーンにわたるすべての主張の監査のように、資料一式が本当に必要なタスクに取っておきます。
頻繁に変わるライブラリには、すべてを読み込む代わりにfile_searchツールという選択肢があります。OpenAIの価格は1,000回の呼び出し当たり2.50ドル、保存は1ギガバイト当たり1日0.10ドルで、最初の1ギガバイトは無料です。リクエストごとにアーカイブ全体を送るのではなく関連する箇所を取り出すため、大半の呼び出しが安い価格帯に収まります。
出力にも独自の上限がある
出力上限128,000トークンには非表示の推論が含まれ、usageオブジェクトは推論をoutput_tokens_details.reasoning_tokensに分けて報告します。50件のローカライズした商品説明を一度に求めるリクエストは、予算の多くを推論に使い、最後の説明の余地がなくなることがあります。リクエスト当たりの件数を減らすか、大量の出力には半額のBatchを使います。
max_output_tokensは意図して設定します。トークンの資料は、推論モデルには見える回答だけでなく推論のための領域が必要だと開発者に注意しており、きつい上限は思考ではなく返答を切り詰めることがあります。余裕を残し、usageを確認し、データから調整します。
ChatGPTとCodexでの長いコンテキスト
上記の数値はAPIのものです。ChatGPTの中では製品がコンテキストを管理し、モデルの実効的なウィンドウは製品によって異なる場合があります。公開記事は、Astra向けの新しいCodex機能として、コンテキストウィンドウをまたいでメモを保持し、以前のウィンドウを検索可能にする仕組みを説明しています。長いデザインセッションでも以前の判断の理由が失われません。公開時点では実験的で、Codexの設定ファイルで有効にします。
WorkとCodexの使用量はAPIトークンではなくプランのクレジットで計測され、その利用枠はChatとは別です。これらの入口で大きな参考資料一式を扱うなら、トークン単価ではなくプランの利用枠を見て、APIの挙動を前提にせず現在の上限のページを確認してください。
制作チーム向けの実践的な構成
一つの安定した参考資料一式を組みます。ブランドルール、承認済みの主張、トーンの見本、短い用語集です。200,000トークン未満に保つと、キャッシュ読み取りが安く、すべてのリクエストが参考画像の余地を残して標準の価格帯に収まります。バージョンを付け、各成果物がどのバージョンを使ったか記録します。
その後は描画モデルに自分の仕事をさせます。Astraが100万トークンから計画しても、コンパクトな資料から計画しても、画像は独自の設定を持つ画像モデルから生まれます。Ciyoではその計画からGPT Image 2で生成し、承認した出力を残し、プランの利用枠を気にせず生成ごとに支払えます。
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Astraのコンテキストウィンドウに関する疑問
コンテキストウィンドウは1Mトークン、それとも1.05Mトークン？
モデルページはコンテキスト1,050,000トークン、最大入力922,000トークン、最大出力128,000トークンを記載しています。宣伝ではよく1Mに丸められます。
長いコンテキストの価格はいつから始まりますか？
リクエストの入力が272,000トークンを超えたときです。リクエスト全体が100万トークン当たり入力10ドル、キャッシュ入力1ドル、出力50ドルではなく、20ドル、2ドル、75ドルで課金されます。
推論トークンはコンテキストウィンドウを消費しますか？
はい。OpenAIの資料は、推論トークンがコンテキストを占め、出力として課金されると述べています。出力上限の下に余裕を残し、リクエストごとにoutput_tokens_details.reasoning_tokensを確認してください。
資料一式から計画し、キャンバスで描画する
Astraがブランドブックから作った指示をCiyoに持ち込み、GPT Image 2で生成し、トークン単位ではなく出力単位で支払えます。