GPT-6 Sol・Lunaとは？GPT-5.6との料金比較と選び方

GPT-6 SolとLunaは、OpenAIが新たに提供を始めたAIモデルです。複雑な仕事を任せるSolと、処理量が多い用途を担うLunaが加わり、料金と仕事の難しさで選びやすくなりました。

公式のリリース記録は2026年9月22日、本記事では2026年9月28日にAPI料金・仕様・提供範囲を再確認し、9月25日の修正情報を追記しました。GPT-5.6の3モデルとの違いを、まず料金、次に使う場所と作業内容の順で整理します。

9月25日の更新：OpenAIはGPT-6 Sol・Lunaの画像理解に影響していた不具合を修正しました。対象はAPIとCodexの画像を扱う処理です。修正前に画像付き資料や画面操作を試した方は、同じ条件で再確認してください。

出典：OpenAI API更新履歴（2026年9月28日確認）。本記事で修正前後の性能を実測したものではありません。

GPT-6 Solとは？Lunaとともに加わった新しい選択肢

新登場は2モデル。Astraとの役割も分けて考える

GPT-6 Solはコーディングや複雑な業務、GPT-6 Lunaはコストを抑えたい大量処理向けです。GPT-6 Astraは引き続き、より高い能力や深い検討を求める仕事に位置づけられています。

つまり、同じGPT-6でも全員が同じモデルを使う設計ではありません。文章の分類と、複数ファイルにまたがる不具合の修正では、必要な判断の重さが異なります。

出典：OpenAIの発表／APIリリース記録（2026年9月23日確認）。

「GPT-5.5のSol・Terra・Luna」とは区別する

Sol・Terra・Lunaの3モデルがそろう旧世代はGPT-5.6です。GPT-5.5は別のモデルなので、本記事ではGPT-5.6を主な比較対象にし、GPT-5.5は参考行として載せます。

また、GPT-6 Terraの発売日や価格は、今回確認した新モデルの公式発表にはありません。今後登場するとも、永久に登場しないとも断定せず、確認できたSolとLunaの2モデルを扱います。

モデル名が似ているため、設定を変える際は「Sol」の部分だけでなく世代の数字も確認しましょう。既存の処理がGPT-5.6 Terraなら、今回の価格比較で相手にするのはGPT-6 SolやLunaです。

旧世代の構成はGPT-5.6のSol・Terra・Lunaの違いでも整理しています。古い料金の記憶だけで判断せず、以下の確認日時つきの表を参照してください。

API料金を比較：Solは半額、Lunaは出力が約58％減

同じ100万トークンあたりの標準単価で比べる

以下は2026年9月28日に再確認した、米ドル建てのAPI標準料金です。旧モデルも確認時点の価格であり、発売当初の価格とは限りません。入力はAIへ渡す情報、出力はAIが生成する情報の計量単位で、トークン数と日本語の文字数は一致しません。

モデル	入力／100万トークン	出力／100万トークン
GPT-6 Sol	$2	$10
GPT-6 Luna	$0.10	$0.50
GPT-5.6 Sol	$4	$20
GPT-5.6 Terra	$2	$12
GPT-5.6 Luna	$0.20	$1.20
GPT-5.5（参考）	$5	$30

出典：GPT-6 Sol／GPT-6 Luna／GPT-5.6 Sol（2026年9月28日確認）。

出典：GPT-5.6 Terra／GPT-5.6 Luna／GPT-5.5（2026年9月28日確認）。

同じ名前の旧世代と比べると、GPT-6 Solは入力・出力とも50％低下。Lunaは入力が50％低下、出力は1.20ドルから0.50ドルなので約58.3％低下です。

GPT-5.6 TerraとGPT-6 Solは入力が同額ですが、出力は12ドルから10ドルになります。ただし、単価が近いことは動作や回答が同じという意味ではありません。

1回の依頼にかかる費用を、同じ量で試算する

例として、入力10万トークンと課金対象の出力2万トークンを使う依頼を考えます。以下はキャッシュなし・追加ツール料金なしという仮定の計算で、実際の測定結果ではありません。

モデル	入力分＋出力分	合計の試算
GPT-6 Sol	$0.20＋$0.20	$0.40
GPT-6 Luna	$0.01＋$0.01	$0.02
GPT-5.6 Sol	$0.40＋$0.40	$0.80
GPT-5.6 Terra	$0.20＋$0.24	$0.44
GPT-5.6 Luna	$0.02＋$0.024	$0.044
GPT-5.5（参考）	$0.50＋$0.60	$1.10

この例のGPT-6 SolとLunaには20倍の料金差があります。一方、Lunaで解決できず何度も再試行すれば、確認の手間が増えます。「1回の安さ」と「合格する成果物を得る費用」は分けて見ましょう。

とくにコード修正は、回答が短く終わっただけでは成功と判断できません。テストに通るか、指定していない場所を変えていないかまで確認し、その合格率と請求額を一緒に比較するのが実用的です。

使える場所と長文処理：ChatとWorkを混同しない

アプリの利用枠とAPIの従量課金は別

発表時点のGPT-6 SolとLunaは、Plus・Pro・Business・Enterprise・EduのChatGPT WorkとCodexへ展開されます。Free・Goではデスクトップ版のLunaが対象です。

OpenAIは通常のChatにはまだ提供しないと案内し、展開も段階的と説明しています。契約プランが対象でも、今開いている画面に必ず同時表示されるとは限りません。

出典：利用対象と展開についての公式案内（2026年9月23日確認）。

APIの入力単価が半額になっても、月額プランの請求が半額になるわけではありません。画面から使う人は利用枠や対象機能、独自アプリから呼ぶ人はAPIの使用量を確認してください。

Sol・Lunaが表示されないときの確認順

1. 画面：通常のChatではなく、ChatGPT WorkかCodexを確認します。
2. プラン：Free・Goの対象はデスクトップアプリのLunaです。Solと同じ条件ではありません。
3. 組織設定：Enterpriseでは管理者による新モデルの有効化が必要です。
4. 選択欄：利用可能ならモデル選択欄から切り替えます。Codex CLIは/modelでも選べます。

提供は段階的で、ワークスペース設定にも左右されます。見えないことだけを理由に、すぐ上位プランへ変更する必要はありません。

出典：OpenAIのChatGPT・Codex更新履歴（2026年9月28日確認）。

最大文脈と、割増料金が始まる長さは違う

GPT-6 SolとLunaのAPI仕様は、文脈が最大1,050,000トークン、出力が最大128,000トークンです。大きな資料を扱える枠と、料金表の通常単価が適用される範囲は別の数字です。

入力が272Kトークンを超える場合、全体の入力・キャッシュ料金は2倍、出力は1.5倍になります。長い会話を続ける用途では、短い依頼と同じ単価だけで予算を組まないでください。

キャッシュ読み取り単価は、GPT-6 Solが100万トークンあたり0.20ドル、Lunaが0.01ドルです。同じ資料を再利用できる場合の料金で、すべての入力に自動で適用される価格ではありません。

出典：文脈上限と長文料金／Lunaのキャッシュ料金（2026年9月28日確認）。

また、画像を入力して文章で説明してもらう機能と、画像生成ツールを呼ぶ機能は別です。本体が受け取れる形式だけで、画像や音声をそのまま出力できると判断しないようにしましょう。

Sol・Lunaの選び方：自分の成果物で小さく比較する

複雑な修正はSol、基準が明確な大量処理はLunaから

PCコンパスの選び方としては、変更範囲が広いコード修正や、複数資料を突き合わせる仕事はGPT-6 Solから試すのがわかりやすいです。見落としを発見する手間も含めて比較します。

GPT-6 Lunaは、問い合わせの分類、一定形式への転記、短い要約など、合格条件を決めやすい仕事の候補です。これは用途の検討例であり、すべてのデータで正確に処理できる保証ではありません。

• Solの比較例：複数ファイルの修正を渡し、回帰テストまで確認する
• Lunaの比較例：過去の問い合わせを分類し、正解ラベルと照合する
• 共通の記録：合格件数、やり直し回数、所要時間、課金額

安いモデルを試すときほど、失敗を見つけられる仕組みを先に用意しましょう。分類なら正解つきの例、文章なら必須事項のチェック表を作ると、価格だけで決めずに済みます。

旧モデルを残し、同じ条件で差を見る

GPT-6 Solへ切り替える前に、GPT-5.6でうまく動いていた依頼文と合格した成果物を残しておきます。新旧へ同じ入力を渡し、指示遵守や出力形式の差を見比べるためです。

最初から依頼文、参照資料、推論設定を全部変えると、何が結果に効いたのかわかりません。まずモデルだけを変え、その後に必要な調整を一つずつ加えると判断しやすくなります。

APIではモデルIDも確認します。新しいIDはgpt-6-solとgpt-6-lunaです。自動処理は小さな対象で試し、エラーや費用の増加があれば戻せる設定を残してください。

発表元の性能評価は比較の入口にはなりますが、読者の業務をそのまま再現した試験ではありません。本記事では独自ベンチマークを実施しておらず、速度や正答率の実測値は掲載していません。

性能比較では推論設定と画像入力の有無もそろえる

APIのSol・Lunaは、どちらも推論強度をnone・low・medium・high・xhigh・maxから選べ、既定はmediumです。モデルだけでなく入力・使う道具・推論設定もそろえて比べましょう。アプリで選べる設定は、利用中の画面を確認してください。

9月25日のAPI・Codexの修正は画像理解に関するものです。修正前の画像付きテストを現在の性能と同一視せず、再試行して判断します。文章だけの処理やChatGPT全体が一律に改善したと読み替えることはできません。

出典：SolのAPI仕様／LunaのAPI仕様／API更新履歴（2026年9月28日確認）。

必要なPCスペックは？GPUの買い替えと分けて考える

クラウドのAIを使うだけなら、モデル用GPUを買う話ではない

GPT-6 SolやLunaをAPIや対応アプリから使う場合、AIの推論はサービス側で行われます。大きな文脈を扱えることを、手元のPCに同じ規模のモデルを保存することと混同しないでください。

今回の発表を理由に、GPUのVRAM容量やAI PCのNPU性能を新たな必須条件として付け足すことはできません。まず現在のPCで対象アプリを開き、実際に行う作業を試すのが先です。

ただし、ブラウザーを多数開く、資料を同時編集する、動画を加工するといった手元の処理はPCの負荷になります。AIの応答待ちとPCそのものの動作の重さを切り分けて確認しましょう。

コードの実行や成果物の確認には、別の動作環境が必要

GPT-6 Solがコードを作れても、そのソフトを動かす条件はなくなりません。ゲーム開発ならゲームエンジン、動画処理なら編集ソフトなど、実行する道具の要件を個別に確認します。

PC選びでは、AIのモデル名よりも「生成したものを何で開き、どの処理をローカルで走らせるか」を書き出すと整理できます。不要な買い替えと、必要な作業環境の見落としの両方を防げます。

さらに深い作業を任せる選択肢については、GPT-6 Astraの特徴と使えるプランも参考になります。Solで満たせない条件が何かを言葉にしてから比較すると、選びやすくなります。

まとめ：GPT-6 SolとLunaは、料金と合格条件をセットで選ぶ

GPT-6 SolとLunaは、旧世代より低い単価で試せる選択肢です。料金表で候補を絞り、自分の成果物が合格するかで決めると、価格だけに引っ張られずに選べます。

料金と提供範囲は変わるため、実際の切り替え時には公式ページを再確認してください。まず失敗しても戻せる仕事を一つ選び、新旧の結果と費用を残すところから始めると安心です。

GPT-6 Sol・Lunaのよくある質問

GPT-6 Terraも同時に発表されましたか？

今回確認したOpenAIの発表とAPIリリース記録で新登場を確認できたのは、GPT-6 SolとLunaです。Terraの新規発表は未確認で、GPT-5.6 Terraとは区別しています。

GPT-5.5とGPT-5.6のどちらと比較すべきですか？

Sol・Terra・Lunaという構成で使っていた人の主な比較対象はGPT-5.6です。GPT-5.5を現在使っている場合は、その実際の設定と成果物を基準に比較してください。

GPT-6 SolのAPI料金が半額なら、月額プランも半額ですか？

いいえ。APIのトークン単価と、ChatGPTの月額プランや利用枠は別です。アプリ内の契約内容が自動的に半額へ変わるという発表ではありません。

GPT-6 Lunaだけでコード修正もできますか？

用途によって候補になりますが、修正範囲や検証の難しさによって結果は変わります。短い修正で試し、テスト結果ややり直しまで含めてGPT-6 Solと比較するのがよいでしょう。