#ベストヒット歌謡祭# 歌唱待機中。。 #NMB48# #好きだ虫# #歌唱後# #渋谷凪咲モノボケ企画# #前代未聞# #出番は最後から2番目# #プレッシャーに震え上がり中# #でも側には仲間が居る# #皆んなありがとう# #テレビの前の皆さん# #どうか最後まで見届けて下さい# #渋谷凪咲#

明日19:15〜 月で逢いましょう🌕🎤ニューカマースペシャル👶🏻🔰💗 会場チケットでもアーカイブ視聴可能だって！！きゃねまつの出番は2番目なのでお仕事終わり、是非会場に駆けつけてください！！！間に合わなくても最後は特典会で会えるし、アーカイブで見れちゃうから！！サイリウムはオレンジ色でよろしくお願いします🧡🧡🧡

犬乃かりん生誕祭ありがとうございました！初めてこんなに大きな会場でやらせてもらえてとっても嬉しかったです！沢山の出演者さんにもほんとに感謝しかないです🥲元々ソロははやらないつもりでいたのですがオープニング1人で一曲やるということになりこんなに大きい舞台で初めて1人で歌いました！緊張したけど空気があったかくてとっても楽しくできたしその後もりーちゃんが助っ人にきてくれてまた一緒にステージに立てて嬉しかった❤️💙オープニングは19才の人生で最初の生誕衣装をきました！特典会も長い列並んでお話ししにくれてありがと！ここからけっこう時間が空いたのにも関わらず待っててくれてほんとうにありがとう！そして二番目の出番では旧6人メンバーの体制であゆとなのがきてくれました！久しぶりの6人とっても楽しかったです！卒業した後もちょくちょく遊んでくれてありがと✨そのあとは現体制でカバーコンテンツをやらせてもらいました！ゆいが振り入れしてくれてれいちぇるが構成を考えてくれてうちにはできるメンバーがいるなと思いました！みんなにいぬのの過去衣装を着てもらって全員青色担当になってもらいました💙みんな似合っててとても可愛かったー！他メンのオタクさんにも喜んでもらえたみたいでよかったです☺️ 最後のすてねこの出番はできるだけ曲をやりたくてMC入れないでセトリ組んだらめちゃ押してしまって申し訳ないです🙇一日中とっても充実した日になってあっという間でした！朝からいた人はものすごく疲れたと思うのに最後まで残ってくれてありがと✨どこかのタイミングで会いに来てくれた人もおめでとうってわざわざいいにきてくれてとっても嬉しかったよ！いぬののわがままでフラスタ好きだからかっこいいのがいいって言ったらめちゃくちゃおっきくて豪華なのだしてもらえて本当に本当にありがと😭そしてケーキも毎年めちゃくちゃ可愛いのを更新してくれてとっても嬉しかったよ🎂メセカも今の衣装みたいで後ろにしっぽがついててめためたかわいい🐈‍⬛あとで一緒に写真撮ります！やりたいこと沢山詰め込んだ生誕祭でした！MCでも少し話させてもらったけど最近はほんとうに自分は周りの人に恵まれているなとおもって今日この会場をとろうと思ってくれた運営さん、いつもお世話してくれてプライベートでも沢山遊んでくれるマネージャーさんいっぱいおしゃべりしてくれるスタッフさん色んなお話し聞いてくれていっぱいご飯に行ってくれるメンバー、卒業しても遊んでくれたりする元メンバー、遠征だったりどんなにお仕事が忙しくても沢山の労力をお金をかけて会いにきてくれる人たちみんながかけてくれる嬉しい言葉のおかけでとっても幸せでした！プレゼントもたくさんありがと！擦り切れてぱんつ見えるまで大事に使います！2026年1月24日本当にありがとうございました。これからこの幸せをもっとみんなに返せるように頑張ります！

💡 このタスクはあのモデルなら解ける、でも単価が合わない。そう言って見送った案件が、誰にでも一つや二つあるのではないでしょうか。 フロンティアモデルの実運用を阻んできたのは、多くの場合その性能ではなく価格でした。エージェントにコードを書かせ、長い文書を読ませ、コンピュータを操作させる。どれも大量のトークンを吐き出す仕事で、最高性能のモデルを使えば解けると分かっていても、1タスクあたりの単価が本番投入の前に立ちはだかります。 OpenAIが公開したGPT-6.1 Solは、この壁に「性能を上げる」ではなく「同じ性能を安くする」というかたちで応えたモデルです。最上位のGPT-6 Astraに対し、コーディングのDeepSWE v1.1では同等のスコアを5分の1のコストで達成し、コンピュータ操作のOSWorld 2.0では差を2.1ポイントまで詰めたうえでコストは7分の1。ハルシネーション率も4.5%から4.1%へ改善し、Astraの4.0%に肉薄しています。API価格は100万トークンあたり入力$2・出力$10で、キャッシュ入力は$0.10と標準比95%引きです。 変化が現れるのは「最高性能でしか解けなかったタスク」ではなく、「コストが理由で見送られていたタスク」のほうです。科学研究のTerminal-Bench Science 0.1では、Astraなら1タスク$23.80かかるところが$5.47。採算が合わずに棚上げしていたワークロードが、そのまま検討対象に戻ってきます。同じ文脈を毎ターン読み直すエージェント用途なら、キャッシュ入力の安さがさらに効いてくるはずです。 もっとも、最後の数ポイントを必要とする用途ではAstraの出番が残ります。当面はタスクの難度と単価で両者を使い分ける設計が現実的でしょう。 タイトル: GPT-6.1 Sol のご紹介 URL: #GPT6# #LLM#