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OpenAIは2026年9月22日、GPT-6ファミリーにGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを追加しました。
今回の更新で大きいのは、最上位モデルのGPT-6 Astraだけに新世代を閉じず、普段使いや長時間のAIエージェントで使いやすいSolとLunaまでGPT-6世代へ移ったことです。API料金もGPT-5.6世代から下がっています。
一方で、GPT-6 Sol / Lunaが通常のChatGPTへそのまま置き換わったわけではありません。 執筆時点では、ChatGPTの通常Chatと、Work・Codex・APIで使えるモデルを分けて見る必要があります。
この記事ではGPT-5.6 Sol / Lunaとの違い、料金、Astraとの役割分担、ChatGPT・Codex・APIでの提供状況までまとめます。
GPT-6 Sol / Lunaで変わったこと
先に主な違いをまとめると、今回の更新は「大幅な新機能を1つ追加した」というより、GPT-6世代の能力を、より安く大量に使える層まで広げた更新です。
| 項目 | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Sol | GPT-5.6 Luna | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|---|
| 標準API入力料金 | $4 / 100万token | $2 / 100万token | $0.20 / 100万token | $0.10 / 100万token |
| 標準API出力料金 | $20 / 100万token | $10 / 100万token | $1.20 / 100万token | $0.50 / 100万token |
| キャッシュ済み入力 | $0.40 / 100万token | $0.20 / 100万token | $0.02 / 100万token | $0.01 / 100万token |
| 主な役割 | 高性能な汎用・開発 | 複雑なコーディング・エージェント | 高効率モデル | 集中した大量処理 |
| GPT-6世代 | – | 対応 | – | 対応 |
※API料金は272K入力token以下の標準処理。長いコンテキストやFast mode、Batch / Flexでは料金が変わります。
OpenAIはGPT-5.6のプロモーション価格と比べて、GPT-6 Sol / Lunaを「50％安い」価格帯として位置づけています。実際の標準単価では、入力はSol / Lunaとも50％減、Lunaの出力は$1.20から$0.50へ下がっており、約58％の値下げです。
性能面ではGPT-6 Astraと同様の手法でSol / Lunaを学習し、Astraで進んだコーディング、コンピューター操作、専門作業、事実性などの改善を、より高速で低価格なモデルへ広げています。ただし、OpenAI自身も最上位は引き続きAstraと位置づけています。
Sol・Luna・Astraは何が違う？
GPT-6世代では、単純に「上位モデルほど常に使う」というより、仕事の重さでモデルを分ける構成が明確になりました。
- GPT-6 Astra：結果を最優先する難しい仕事向け
- GPT-6 Sol：複雑なコーディングやAIエージェント向け
- GPT-6 Luna：大量に回す定型処理や、比較的軽い作業向け
Astraは最も高性能な位置づけですが、APIの標準料金はSolよりかなり高くなります。長時間の開発や大量のファイル処理まで常にAstraへ任せると、能力を使い切れない作業にも高いコストを払うことになります。
Solは難しい実務とコストの中間、Lunaは処理量を増やしやすいモデルという分け方です。GPT-6で重要なのは最高性能だけではなく、同じ世代のモデルを仕事の重さに応じて切り替えやすくなったことです。
GPT-6 SolはGPT-5.6 Solからどう変わった？
GPT-6 Solは、GPT-5.6 Solの役割を引き継ぎながら、よりAIエージェント寄りのモデルになっています。
APIでは最大105万tokenのコンテキスト、最大12万8,000tokenの出力に対応し、Web検索、ファイル検索、Computer use、MCP、Hosted shell、Apply patchなどのツールを利用できます。reasoning.effortもnoneからmaxまで選択できます。
長いコードベースを扱う開発や、調査・実装・テストを何段階も進める仕事では、モデル単体の回答性能だけではなく、長いコンテキストを維持しながらツールを使い続けられることが重要です。GPT-6 Solはこの用途を明確に主戦場としています。
価格はGPT-5.6 Solのプロモーション価格から、入力$4→$2、出力$20→$10へ下がりました。同じ予算でも試行回数を増やしやすくなったため、1回で正解を狙うより、AIに実装・確認・修正を繰り返させる使い方との相性が良くなっています。
GPT-6 Lunaは「安いモデル」の意味が変わった
GPT-6 Lunaは標準APIで入力$0.10、出力$0.50です。Solと比べると入力は20分の1、出力も20分の1になります。
それでもコンテキスト上限は105万tokenで、Responses APIではWeb検索、ファイル検索、Computer use、MCPなどのツールに対応しています。単純な短文生成専用の小型モデルではありません。
大量の分類、抽出、下調べ、ファイル処理、サブエージェントのように「1件ごとの最高性能より、何度も安く回せること」が重要な処理ではLunaを選ぶ意味が大きくなります。
AIエージェントを複数動かす構成では、計画や難所だけSol / Astraへ任せ、それ以外をLunaへ振る設計も考えやすくなりました。
公式評価では性能もGPT-5.6世代から改善
料金だけでなく、OpenAIが公開した評価でもGPT-5.6世代から改善が確認されています。
- 事実性の社内評価では、GPT-6 Solの誤りはGPT-5.6 Solのおよそ半分
- AutomationBenchでは、GPT-6 Luna（high）が前世代より5.4ポイント向上し、1タスクあたりのコストは58％低下
- FrontierCodeでは、GPT-6 SolがGPT-5.6 Solから大きく改善
- OSWorld 2.0 offlineでは、GPT-6 Luna（max）がGPT-5.6 Sol（medium）を上回り、コストは約10分の1
ただし、これらはOpenAIが研究環境またはAPIで実施・集計した評価です。実際のCodexやWorkではシステムプロンプトや利用できるツールが異なるため、同じ差がそのまま再現されるとは限りません。この記事では、公式評価は性能向上の方向を確認する材料として扱います。
プロンプトキャッシュは長時間エージェントほど効いてくる
GPT-6ではプロンプトキャッシュも更新されました。
長時間動くAIエージェントは、毎回まったく新しい指示を送るわけではありません。システム指示、ツール定義、過去の文脈など、同じ内容を繰り返し含むAPIリクエストが増えます。
GPT-6 Solでは通常入力$2に対してキャッシュ済み入力が$0.20、Lunaでは$0.10に対して$0.01です。再利用できた入力部分は通常入力の10％の単価になります。
GPT-6では標準のキャッシュヒット率が改善され、reasoning effortや利用可能なツールを途中で変更しても、以前の文脈をキャッシュとして再利用しやすくなりました。長時間処理では「モデルの1token単価」だけでなく、どれだけ入力を再利用できるかまでコストへ影響します。
ChatGPTではGPT-6 Sol / Lunaをどこで使える？
ここは今回もっとも混同しやすい部分です。
執筆時点でGPT-6 Sol / Lunaは、通常のChatGPTのChatモデルではありません。
提供先は次のように分かれています。
| 利用場所 | GPT-6 Sol / Luna |
|---|---|
| ChatGPT通常Chat | 未提供 |
| ChatGPT Work | 提供（ロールアウト・設定依存） |
| Codex | 提供（ロールアウト・設定依存） |
| OpenAI API | 提供 |
| Free / Go | CodexデスクトップでLunaを利用可能 |
| Plus / Pro / Business / Enterprise / Edu | Work / Codexで提供 |
通常ChatにはGPT-6 Sol / Lunaは提供されておらず、Chat側のモデルとは別扱いです。新しいGPT-6が発表されたからといって、ChatGPTで普段の会話を始めた時点で自動的にGPT-6 Solへ切り替わるわけではありません。
一方、ロールアウト済みのアカウントではCodexやWorkでGPT-6 Sol / Lunaを選べます。OpenAIが今回のモデルをコーディングや長時間エージェント向けとして強く打ち出していることとも一致しています。
公開直後の利用者評価はまだ割れている
公開直後のCodex利用者の投稿を見ると、低価格化やLunaの処理量を歓迎する声がある一方、GPT-5.6 Sol / Lunaから切り替えた一部ユーザーからは、特定の開発作業で指示追従や進行が不安定になったという報告も出ています。逆に、GPT-6 Sol Maxの方がGPT-5.6より明確に良いとする体験談もあり、評価はまだ揃っていません。
現段階では、数日分の投稿だけでGPT-6 Sol / Lunaの実用性能を確定するのは早いです。モデル更新直後はサービス側の負荷、設定、reasoning effort、作業内容でも印象が変わります。
そのため、既存の重要なワークフローを一度に全面移行するより、まず同じ作業をGPT-5.6とGPT-6で試し、品質と消費量を確認してから切り替える方が現実的です。
この記事では私自身の実測比較は行っていません。性能差については公開仕様、公式評価、公開直後の利用者報告を分けて扱っています。
GPT-6で変わったのは「最上位モデル」より日常側
GPT-6 Astraはすでに最上位モデルとして存在していました。今回のSol / Luna追加で変わったのは、GPT-6世代を普段の開発や大量処理へ持ち込める範囲です。
特に影響が大きいのは次の3点です。
- GPT-5.6世代からAPI単価が下がった
- Sol / Lunaとも長時間のエージェント利用を前提にした機能を持つ
- Astra・Sol・Lunaを処理の難しさと量で分担しやすくなった
ただし、通常ChatはまだGPT-6へ移っていません。ChatGPTで使うモデルと、Codex・Work・APIで使うモデルは分けて確認する必要があります。
GPT-6 Sol / Lunaは「Astraより少し弱い新モデル」というより、GPT-6世代を日常のAIエージェントへ広げるためのモデルと見る方が、今回の更新内容に合っています。
OpenAIのエージェント実行基盤そのものについては、Agents APIの記事で詳しくまとめています。
