更新情報2026年10月11日新機能

ChatGPT モデルトラッカーが登場しました

ChatGPT

ログアウト状態の ChatGPT がどのモデルで答えているか、デフォルトがいつ変わったか、モデルごとの回答に何が付くかを、公開ページと API で確認できます。

得られる結果

8言語で開ける公開ページ querying.ai/ja/chatgpt-model。現在のデフォルトモデル、直近の切り替え、観測開始日を表示します。
2026年9月4日からの日別・モデル別の回答割合と、チャート上に示した切り替え時点を確認できます。
モデルごとに、エンティティカード、ショッピングカード、インライン商品、地図を含む回答の割合を確認できます。
同じデータを GET /v1/chatgpt-model から JSON で誰でも取得できます。

仕組み

querying.ai は毎日、独自の固定質問セットをログアウト状態の ChatGPT に送り、回答ごとに回答したモデルと含まれる要素を記録します。トラッカーは毎時間更新され、数値はログアウト状態の ChatGPT のデフォルトモデルを表します。

あるモデルが条件を満たす3時間連続で回答の大半を書くと、そのモデルがデフォルトになり、その時刻が切り替えとして記録されます。割合は回答が30件以上の時間と200件以上の日に表示されます。要素の割合は送った質問によって動くため、ページは切り替え後の最初の24時間を除いた、各モデルがデフォルトだった期間の平均で比較します。

2026年10月9日 07:00 UTC に、デフォルトモデルが gpt-5-6 から gpt-6 に切り替わりました。ショッピングカードを含む回答は、gpt-5-6 の期間の平均24.8%から gpt-6 の期間の平均3.6%に減りました。

活用例

自社ブランドの言及や引用が動いた日に、ChatGPT のモデルが切り替わったかを確認します。
自社のモニターチャートや顧客向けレポートに、モデルの切り替え時点を書き込みます。
1日1回 API を読み、current.model が変わったらチームに通知します。
商品コンテンツや地域コンテンツを計画するときに、ChatGPT の回答にショッピングカードや地図がどれだけ付くかを追います。

使い方

API キーなしで呼び出します。レスポンスは5分間キャッシュされ、IP ごとに毎分240回までリクエストできます。超えると 429 と RATE_LIMITED を返します。

curl https://api.querying.ai/v1/chatgpt-model

レスポンス

JSON

{
  "success": true,
  "data": {
    "generatedAt": "…",
    "asOf": "…",
    "models": ["gpt-5-5", "gpt-5-6", "gpt-6"],
    "current": {
      "model": "gpt-6",
      "share": 99.8,
      "since": "2026-10-09T07:00:00.000Z"
    },
    "switches": [
      { "at": "2026-10-09T07:00:00.000Z", "from": "gpt-5-6", "to": "gpt-6" }
    ],
    "eras": [
      {
        "model": "gpt-5-6",
        "from": "2026-09-04T13:00:00.000Z",
        "to": "2026-10-09T07:00:00.000Z",
        "surfaces": {
          "entities": 63.7,
          "shopping": 24.8,
          "map": 1.7,
          "inlineProducts": 20.4,
          "citationPills": 91.2,
          "inlineSourcesPerAnswer": 2.93,
          "sourcesPerAnswer": 16.74,
          "searchesPerAnswer": 1.35
        }
      },
      {
        "model": "gpt-6",
        "from": "2026-10-09T07:00:00.000Z",
        "to": null,
        "surfaces": {
          "entities": 81.7,
          "shopping": 3.6,
          "map": 0.6,
          "inlineProducts": 3.8,
          "citationPills": 22.1,
          "inlineSourcesPerAnswer": 0.69,
          "sourcesPerAnswer": 18.41,
          "searchesPerAnswer": 1.19
        }
      }
    ],
    "daily": [
      "…",
      {
        "day": "2026-10-11",
        "shares": { "gpt-6": 99.8, "gpt-5-6": 0.2 },
        "surfaces": {
          "entities": 81.6,
          "shopping": 3.9,
          "map": 0.2,
          "inlineProducts": 4.3,
          "citationPills": 20.2,
          "inlineSourcesPerAnswer": 0.62,
          "sourcesPerAnswer": 18.48,
          "searchesPerAnswer": 1.19
        }
      }
    ]
  }
}

currentobject: 現在のデフォルトモデル、直近24時間の回答に占める割合（share、%）、デフォルトになった時刻（since）です。
switchesarray: デフォルトモデルの切り替えすべてで、at、from、to を含みます。
erasarray: モデルがデフォルトだった期間ごとに1項目で、from、to（現在のデフォルトなら null）、surfaces を含みます。
dailyarray: 回答数が十分な日ごとに古い順で、モデル別の shares（%）と surfaces を含みます。
surfacesobject: エンティティカード（entities）、ショッピングカード（shopping）、インライン商品（inlineProducts）、地図（map）、本文中の引用（citationPills）を含む回答の割合（%）です。inlineSourcesPerAnswer は回答あたりの本文引用の出典数、sourcesPerAnswer は回答あたりのパネル出典数、searchesPerAnswer は回答あたりの検索数の平均（件数）です。
modelsarray: 観測したすべてのモデルを、初めて現れた順に含みます。

料金

ページと API は、querying.ai のアカウントの有無にかかわらず誰でも無料で使えます。

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