OpenAIは、「1ドルあたりの有用な知能」と呼ばれるフレームワークを提示し、企業が単純なトークン単価指標を超えてAI投資の経済的価値を測定するのを支援しています。記事では、成功は採用率だけでなく、達成された作業量、信頼性、スケーラビリティによって測定されるべきだと主張しています。

スコアカードは4つの主要領域を評価します：AIが意味のある作業を完了しているかどうか、再試行や人間のレビューを含む1回の成功したタスクの総コスト、品質追跡を通じた信頼性、そしてスケール時に価値が向上するかどうかです。 OpenAIは、Sol、Terra、Lunaのティアを含む最近リリースされたGPT-5.6モデルファミリーを、この方程式の最適化の例として強調しています。 Artificial Analysis Coding Agent Indexにおいて、最大推論設定のGPT-5.6 Solは新しい最先端記録を樹立し、主要な競合他社よりも出力トークンを54%少なく使用しました。 このフレームワークは、低コストモデルはより多くの試行を必要とする可能性がある一方で、高性能なモデルは1回のパスで結果を提供でき、総計算量とレビュー時間を削減できると強調しています。

OpenAIはこの指標を、CFOがAIの価値が生産コストよりも速く成長しているかどうかを決定する方法として位置づけています。これは、作業のコストを下げて能力を高めることでAIをより有用にすることを目指しています。