OpenAI、GPT-5.6の「速く安く動かす仕組み」を公開——CodexによるGPUコード最適化で提供原価20%減
OpenAIがGPT-5.6の推論基盤を解説。SolをCodexで使い、負荷分散やGPUカーネルを改善して提供原価を20%削減し、投機的デコードの生成効率も15%超高めたという。
CodexやChatGPT Workの速度・費用を支える具体策が分かります。ただし内部の改善率が、そのまま利用料金や待ち時間に反映されるとは限りません。
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結論から言うと、OpenAIはGPT-5.6を高性能にするだけでなく、同じ機械からより多くの回答を出すための裏側を公開した。2026年7月29日の技術記事によると、GPT-5.6 SolをCodexで動かし、通信の振り分け、GPU向けの計算コード、キャッシュ、投機的デコードを改善した。
具体的には、Solが本番通信の偏りを分析して負荷分散を調整し、TritonやGluonで書かれたGPUカーネルを自律的に書き直した。これらを合わせて、モデルを提供する端から端までの原価を20%削減したという。さらに小さな下書きモデルが次の語を先に提案する投機的デコードでは、Solが数百の実験と学習監視を進め、トークン生成効率を15%超高めた。
CodexやChatGPT Workでは、必要な道具だけを後から見つける仕組み、1つの道具出力を標準1万トークンに抑える上限、同じ指示を再計算しないプロンプトキャッシュも使う。利用者には待ち時間や費用を抑える土台になる。ただし20%と15%はOpenAI内部環境の値で、個々の依頼が同じ割合で速く安くなる保証ではない。比較性能や料金説明も同社の自己評価として読む必要がある。
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