Kiro の GPT‑5.6 モデルが 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応

この記事は Kiro ブログの GPT‑5.6 models now support 1 million token context windows in Kiro を翻訳したものです。

本日より、Kiro の IDE、CLI、Web のすべてで、GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna が 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応します。これにより、コードベース全体、長文ドキュメント、長く続いたマルチターンのエージェント履歴を、チャンク分割や要約を挟まず、細部を失わないまま 1 回のリクエストで処理できるようになります。

100 万トークンで何が変わるのか

272K から 1M へのジャンプは、扱える量が増えるだけの話ではありません。1 回のパスでどんな仕事が可能になるか、その種類そのものが変わります。

リポジトリ規模の理解。 コードレビュー、移行、リファクタリングにおいて、コンテキストウィンドウが大きくなることで、コンテキストを手作業で用意したり、モデルの視界に入っていない部分をセマンティック検索で近似したりする必要がなくなります。レガシー移行、依存関係のマッピング、ファイルをまたいだアーキテクチャ監査を、切り出した一部ではなくコードベース全体に対して実行できます。

エンドツーエンドのデバッグ。 難しいバグの多くは 1 つのファイルの中には存在しません。API レイヤー、スキーマ、アプリケーションの状態が互いに影響し合って現れます。1M コンテキストなら、アプリケーション全体と、マルチターンの実行ログやツール出力を一緒に渡しても、前のステップがメモリから圧縮されて落ちることはありません。

長時間にわたるエージェンティックなタスク。 複数ステップのエージェンティックな作業では、コンテキストが大きくなることでセッションの全履歴（コードのイテレーション、コンパイラの出力、ターミナルのログ）が視界に残り続けます。その結果、再プロンプトが減り、長い実行でもタスクを確実に完了できるようになります。

料金

Kiro における GPT‑5.6 の料金は、OpenAI と Amazon Bedrock が共に採用しているものと同じ 2 段階のコンテキストモデルに沿っています。今回のローンチに合わせて、GPT‑5.6 ファミリーのクレジット倍率を更新しました。272K トークンまでのリクエストは、以下のショートコンテキスト料金で課金されます。

272K トークンを超えるリクエストは、OpenAI および Amazon Bedrock の GPT‑5.6 におけるロングコンテキスト料金と同様に、ショートコンテキスト料金の 2 倍で課金されます。完全な比較はモデルのドキュメントをご覧ください。

提供状況

GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna の 1M コンテキストは、実験的サポートとして、Kiro Pro、Pro+、Pro Max、Power のお客様へ段階的にロールアウトしています。Kiro をダウンロードするか、IDE または CLI を再起動して、利用可能な最新のモデルを確認してください。Web をお使いの場合は、ブラウザを再読み込みするとモデルセレクターに GPT‑5.6 が表示されます。