結論｜癖を知って設定に落とせば、自分専用のAI秘書になる

「僕が実際に1週間使い込んだら、ゲーム制作の精度はFable 5.1より明確に上でした」

新しいモデルが出たとき、ベンチマークの数字だけを見て判断すると足元をすくわれます。実際に毎日動かしてみると、数字には出てこない癖が必ず見つかるからです。承認を求めて止まる、指示ファイルに敏感すぎる、リストばかり書く。こうした癖は使い始めてから気づくもので、知らないままだと「思ったより使いにくい」で終わってしまいます。

こんにちは、ルーティンラボ（@rutinelabo）です。本記事では、OpenAIが公式に公開しているモデルガイドで挙げられているGPT-6 Astraの5つの特徴を整理したうえで、僕が1週間使い込んで実際に確かめた結果をまとめます。あわせて、描画性能とコストの実測もお伝えします。

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結論｜癖を知って設定に落とせば、自分専用のAI秘書になる

先に結論をお伝えします。GPT-6 Astraで一番効くのは、公式が挙げている癖を先に知って、AGENTS.mdやスキルに設定として落としておくことでした。このモデルは非常に賢くなった分、ユーザーが書いた設定を徹底的に読み込んで作業します。裏を返せば、設定を書いていなければ毎回こちらの判断を仰いで止まります。

もうひとつ驚いたのが描画まわりです。画像生成AIに「ドット絵風の絵」を描かせるのではなく、ドット絵を出力するコードそのものを書いてくれます。同じ絵に見えても、拡大したときの質感がまったく違います。

料金は入力100万トークンあたり10ドル、出力50ドルと決して安くありません。ただ1つのタスクを丁寧にこなすので、タスク単位で見ると割に合います。エフォートもlowで十分賢く、決まりきった作業ならそこまで上げる必要はありませんでした。

公式が挙げるGPT-6 Astraの5つの特徴

OpenAIは開発者向けのページで、GPT-6 Astraの振る舞いについて5つの項目を挙げています（2026年9月時点・公式モデルガイド参照）。かなり長い文章で書かれているので、順番に整理します。

この中でも、Codexなどで自動的にエージェントを動かして開発を進めている方に効いてくるのが、上の2つです。順番に見ていきます。

特徴①｜確認を求めて止まりがち

公式の記述によると、GPT-6 Astraは以前のモデルなら仮定して進んでいた場面でも、確認を求めて止まる傾向があります。1回1回の判断を丁寧に確認しに来るということです。

これは丁寧といえば丁寧なのですが、Codexでエージェントを動かして開発を進めている最中に毎回承認を求められると、かなり面倒です。せっかく使うのであれば、ほぼ自動で回したいと考える方が多いのではないでしょうか。

対処法として、公式がプロンプトをそのまま掲載しています。使う場面は3つに分かれます。

僕が試した中で一番効いたのは、3つ目の承認を最後の1回にまとめさせる指定でした。作業を全部終わらせてから確認させるので、承認する側は完成品を見て判断すればよくなります。途中で何度も手を止められることがなくなりました。

ある程度は任せてしまい、許可の段階を上げておく。この設計をしておくかどうかで、実際の作業効率がかなり変わってきます。

特徴②｜スキルとAGENTS.mdに敏感

では、その許可の段階をどこで設定するのかというと、AGENTS.mdやスキルといった指示ファイルになります。ここが2つ目の特徴と直結します。

公式は「モデルが読めるファイルを監査せよ」と明記しています。GPT-6 Astraは賢くなった分、ユーザーが書いた設定をとことん気にかけながら作業してくれます。指示が曖昧だったり、ファイル同士で矛盾していたりすると、そこで判断に迷って止まってしまうこともあります。

逆に言えば、ここをきちんとコントロールできるユーザーにとっては相性が抜群です。ハーネスの設計が上手にできれば、自分専用の、完全にコントロールが効く賢いAI秘書を作れるということになります。

公式が挙げている対処は、優先順位を明示することです。「ユーザーの指示はスキルの指示より優先する」と書いておく。それだけで、スキル側の記述に引っぱられて止まる場面が減ります。

デバッグ用のプロンプトも用意されていて、止まった原因になったSKILL.mdを名指しさせ、該当する行を引用させることができます。指示ファイルが増えてきたときに、どこが効いているのかを追えるのは助かります。

特徴③〜⑤｜文体・委譲・テスト

残りの3つは、知っておけば戸惑わない程度のものです。

3つ目のリストと表を多用するという癖は、ブログ記事などを書かせている方には実感があるかもしれません。何も指定しないと、表や箇条書きを多めに使ってきます。情報を一覧で整理してくれるという利点はあるのですが、文章として読ませたい場合には、細切れの資料のようになって読みにくくなります。

難しい設定は必要ありません。僕の場合は、こういう指定を入れています。

これだけで、かなり読みやすい文章を書いてくれるようになります。ちなみに同じ現象は、Claude Opus 5でも起きていました。あちらは逆に文章量が多くなりがちで、Anthropic側からもCLAUDE.mdで制御するよう案内が出ていた記憶があります。賢いモデルほど、書き方のルールを渡しておく必要があるということかもしれません。

4つ目の委譲、5つ目のテストについては、サブエージェントを使う設計をしている方だけ気にすれば十分です。並列化できる場面では明示的に指示する、小さな変更には広いテストを書かせない、という調整になります。

描画性能｜ドット絵風の画像と、本物のドット絵は違う

ここからが、今回いちばん驚いた部分です。

Fable 5がリリースされたとき、僕もドット絵のゲームを作りました。あのときは画像生成AIでドット絵風の画像を作らせて、それをパラパラ漫画のように動かすという作り方でした。当時としては十分なクオリティでしたが、今回のGPT-6 Astraは作り方そのものが違います。

画像生成AIが描いた「ドット絵風の絵」は、実際には何万色も使っています。一方でGPT-6 Astraは、ドット絵を出力するコードを書いてくれます。僕が試したときは14色でした。

この違いは、拡大してみるとはっきりします。画像生成で作ったものは、拡大するとジャギジャギした部分や色が滲んだ部分が出てきます。コードで生成したドット絵は、1ドットが1ピクセルに正確に対応しているので、拡大してもカクッとした四角がそのまま出てきます。

結果として、動かしたときのレトロな質感がまるで違ってきます。最近Xでも、この特徴を使ってドット絵のスタンプやGIFアニメを作る投稿が増えてきました。

ゲーム制作｜商品化できるレベルのものが返ってくる

実際に作らせたゲームを2本お見せします。

1本目は3Dのゲームです。Three.jsを使ったシンプルなコードで、難しいフレームワークは何も使っていません。それでもこのレベルのものが返ってきます。正直、商品化できるレベルだと感じました。

2本目は先ほどのドット絵を使った2Dアクションゲームです。敵を踏んだときのアニメーション、コインを取ったときに弾ける演出。こうした細かい部分の作り込みが、他の2Dアクションゲームとは桁違いです。主人公を見つけて向かってくる敵まで、こちらが指定しなくても用意してくれました。

レトロな雰囲気のゲームを作りたい方には、かなり相性がいいと思います。

正直なところ、ゲーム制作においては圧倒的にGPT-6 Astraをおすすめします。コーディングの精度や、ハーネスの仕組みを使った設計という点ではFable 5.1もかなり良いのですが、アプリやゲームの見た目を見ながらUIを設計する、デザインを判断するという領域では、以前からGPTのモデルのほうがクオリティの高いものを作ってくれます。

料金｜単価は高いが、タスク単位では割に合う

料金についても触れておきます。GPT-6 Astraは100万トークンあたり入力10ドル、出力50ドルです（2026年9月時点・公式料金ページ参照）。安くはなく、むしろ高い部類に入ります。

ただ、ありがたい仕組みがあります。単価だけを見ると高いのですが、1つのタスクを非常に上手にこなしてくれるので、同じ仕事を終わらせるまでに必要なやり取りが少なくて済みます。公式も「単価は高いが、タスクあたりの推定APIコストは以前のモデルより低い」と書いています。

もうひとつ知っておきたいのが、上の表にあるキャッシュ入力の単価です。同じ前提文や同じ資料を繰り返し読ませる使い方をしていると、2回目以降はここに乗ります。単価表の入力10ドルだけを見て計算すると、実際に払う額とは大きくずれます。

エフォート｜lowでも十分に賢い

GPT-6 Astraにはエフォート（推論の深さ）の設定があります。low・medium・high・xhighと段階が分かれていて、上げるほど深く考えます。

いろいろな作業をさせてみて感じたのは、lowに下げても正直かなり賢いということでした。決まりきった仕事であれば、lowで十分に成立します。トークンを抑えながら作業を進めたい方は、無理に上げる必要はありません。

どのタスクでエフォートを上げるべきかは、ご自身の作業内容やハーネスの仕組みの中で見極めていくことになります。毎回手動で切り替えるのは面倒なので、AGENTS.mdの中で切り替えのルールを組んでおくのがおすすめです。

まとめ｜癖を設定に落としてから使い始める

GPT-6 Astraを1週間使ってみて感じた要点をまとめます。

賢いモデルほど、こちらが渡す設定に忠実に動きます。だからこそ、AGENTS.mdやCLAUDE.mdをきちんと整えておくことが、そのまま生成物のクオリティに跳ね返ってきます。

次回はこのハーネスエンジニアリングの仕組みそのものを詳しく解説する予定です。僕が実際に使っているCLAUDE.mdとAGENTS.mdのプロンプトも、メンバーシップ限定で配布します。Claude CodeやCodexを使っている方には、かなり参考になる内容になるかと思います。

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