OpenAIがGPT‑5.1をAPIで公開しました。適応推論や「推論なし」モード、最大24時間の拡張プロンプトキャッシュ、apply_patchやshellといった新ツールが、開発現場の反復速度とコスト効率を大きく変えます。本稿は開発者目線で実務導入の肝を解説します。
GPT‑5.1の技術的特徴とDX現場での価値
GPT‑5.1はタスクごとに思考コストを動的に変える「適応推論」を採用し、簡単な命令では大幅にトークンを削減して高速応答を実現。公開例ではnpmコマンド提示がGPT‑5で約10秒（約250トークン）かかったのに対し、GPT‑5.1では約2秒（約50トークン）に短縮されました。こうした改善はFAQ応答や短文の反復が多いワークフローで運用コストと体感速度を同時に改善します。また、reasoning_effortを”none”に設定する「推論なし」モードを用いれば、低遅延が求められるユースケースで非推論モデルのようなレスポンスを得られます。並列ツール呼び出しによるエンドツーエンドスピードの向上も見込めるため、リアルタイム性が重要な場面で効果的です。
拡張プロンプトキャッシュはプロンプトを最大24時間保持し、マルチターンのコーディングやナレッジ検索でキャッシュヒットを活かして応答を早め、トークンコストを削減します。キャッシュ内トークンは非キャッシュの約90%安く、書き込みや追加ストレージの追加料金も不要です。DXプロジェクトではどのセッションをキャッシュ対象にするかを明確にし、A/Bで効果検証を行う運用設計が重要です。
コーディング面では、外部の検証で差分編集やPRレビューでの品質向上が報告されています。SWE‑bench検証済みではGPT‑5.1が76.3%（GPT‑5は72.8%）を示し、複雑タスクでも信頼性を維持しつつ高速化を達成しています。apply_patchツールは構造化差分でファイルを作成・更新・削除でき、モデルが出力したパッチをアプリ側で適用して反復するワークフローをサポートします。shellツールはモデルが提案するコマンドを実行環境で安全に走らせ、その出力をモデルに返すことで検査→実行→検証のループを実現します。
導入時の実務ガイドとしては、まずパイロットで価値が出る領域を限定し、reasoning_effortやprompt_cache_retentionの初期設定を決めて運用ルールを定めます。apply_patchやshellを本番で使う際は、権限管理・サンドボックス実・監査ログなどのガードレールを整備し、ステージング→限定運用→本格運用の段階を踏んでください。コスト面はユースケースのトークン消費特性とキャッシュ活用の可能性を軸に試算し、工数削減や開発速度向上をROIに含めて評価します。
詳しくは「オープンAI」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部 權
