GPT-6 SolとLunaとは｜料金・Astraとの違い・使える場所

GPT-6 SolとGPT-6 Lunaとは、OpenAIが2026年9月22日(米国時間)に公開した、GPT-6世代の低価格モデル2種です。 料金は100万トークンあたりSolが入力2ドル・出力10ドル、Lunaが入力0.10ドル・出力0.50ドルで、発表当日からChatGPT WorkとCodex、およびAPIで使えます。この記事ではOpenAIの発表ページを一次情報として、料金・GPT-6 Astraとの使い分け・使える場所・公表されていないことを整理します。

GPT-6 SolとLunaとは何か — 最上位を下ろすのではなく、下の階層を引き上げる

公式が今回の位置づけとして書いているのは、賢さの更新ではなく、コスト効率の最前線を進めることという方向です。発表ページは、9月上旬に出た最上位モデルのGPT-6 Astraについて「最も要求が厳しく重要な案件には依然としてAstraの深さが必要だが、仕事は異なる規模・リズム・予算で発生する」と述べ、その受け皿としてSolとLunaを置いたと説明しています。

学習についても「GPT-6 Astraと同様の手法でGPT-6 SolとLunaを訓練し、専門的な仕事・事実性・コーディング・コンピュータ操作・アラインメントにおけるAstraの成果を、より速く手頃なモデルへ持ち込んだ」と書かれています。つまり別系統の安いモデルを足したのではなく、同じ世代の技術を下の階層へ降ろしたという構図です。

そのうえで公式は、上位の位置づけを明確に守っています。

GPT-6 Astraは引き続き、あらゆる面で当社最良のモデルです。最良の結果と妥協のない体験を求めるときに選んでください。

選定の順序としては、まず最上位が本当に必要かを見極め、不要な処理だけを下の階層に下ろすという読み方が公式の記述に沿います。大規模言語モデルの階層設計そのものについては生成AI APIのコスト管理入門にまとめています。

料金はいくらか — 公式表記は「GPT-5.6のプロモーション価格から50%安い」

公式の料金表は次のとおりです(いずれも100万トークンあたり・米ドル)。

読むうえで押さえる点が3つあります。

1. 比較対象は「GPT-5.6のプロモーション価格」だと公式が明記している。本文は「SolとLunaのAPI価格を、GPT-5.6のプロモーション価格と比べて50%引き下げる」と書いています。通常価格との比較ではない点に注意してください
2. Lunaの出力は表記以上に下がっている。1.20ドルから0.50ドルは、表のラベルにある50%よりさらに大きい下げ幅です。表のラベルは行ごとの丸めた表現と読むのが安全です
3. 推論の深さ(effort)ごとの単価差は記載がない。公式の料金表は入力・出力の2本だけで、xhighやmaxといった設定を上げたときに単価が変わるという説明はありません。ただし設定を上げれば消費トークンは増えるため、1件あたりの費用は単価表のとおりにはなりません

値下げの理由として公式は「キャッシュと推論の改善によって低コストで提供できるようになり、その分をそのまま利用者に還元した」と説明しています。実際の月額は生成AI API料金計算ツールに自社の利用量を入れると出せます。1回あたりのトークン量が分からない段階なら、トークン数カウンターで手元の文章を測ってから当ててください。

公式ベンチマークをどう読むか

発表ページに載っている数値はすべてOpenAI自身の報告値です。さらに発表ページの末尾に「競合モデルの評価は公開レポートから取得した」「Claude Fable 5.1のスコアが入手できない場合はClaude Fable 5のスコアを掲載した」という注記があり、横並びの条件が揃った勝敗表ではありません。

最も具体的なのは、営業・マーケティング・オペレーション・サポート・財務・人事にまたがる47のツールを使った業務ワークフローのテスト(AutomationBench 1.0.6)の表です。

公式はこの表に注記を付けており、Claude Fable 5.1の費用は約40%のタスクで発生したOpus 5へのフォールバック分を含んでいないため、実際より安く見えているとしています。つまり8.9倍は下限値です。

残りの領域は次のように説明されています。数字を拾うときは、比較相手の推論設定が毎回違う点を確認してください。

事実性の評価については、公式が「利用者が過去のモデルの誤りを指摘した会話を匿名化して使っており、通常の利用を代表するものではない」と断っています。誤りが起きやすい条件を集めた試験での改善幅として読んでください。

安全性についても、両モデルがGPT-5.6の対応モデルより改善し、コーディング作業について誤解を招く主張をする割合が下がったと説明されています。詳細は公式のシステムカードに委ねられており、発表ページには個別の数値表はありません。社内で使う範囲を決めるときはAIガバナンスの観点から先に線を引いてください。

どこで使えるか

公式の記載を経路ごとに整理すると次のようになります。

ChatGPT上の展開は段階的で、公式は「サービスを安定させるため終日かけて順次展開する。ChatGPT WorkやCodexで新しいモデルが見えない場合は後ほど再度試してほしい」と書いています。発表日に自分の画面へ出てこなくても異常ではありません。

同時に発表されたプロンプトキャッシュの改善

単価の引き下げとあわせて、繰り返し送る文脈(コンテキスト)の費用を下げる仕組みが更新されました。ここは月額に効く割に見落とされやすい部分です。

• 既定でキャッシュのヒット率が上がり、キャッシュ済み入力トークンの読み取りは90%割引
• Prompt Caching Dashboardでキャッシュ済みの割合と推移を確認でき、診断ツールでキャッシュを取り逃した原因が分かる
• 推論の深さの変更やツールの有効・無効の切り替えをしても、それ以前の文脈のキャッシュが壊れなくなった
• 明示的な区切り(breakpoint)で、どこまでをキャッシュ対象の前半部分とするかを指定できる

公式は導入効果としてGitHubの報告を挙げており、「ここ数か月で、新たに処理し直す必要のあるプロンプトトークンの割合が、数十億件のリクエストにわたって50%以上減った」としています。

生成AIの請求が膨らむ原因は、毎回送り直すシステムプロンプトと会話履歴、つまり入力側にあることがほとんどです。モデルを替える前に、同じ文脈を繰り返し送っていないかを先に確認してください。手順は生成AI APIのコスト管理入門にまとめています。

続報: GPT-6.1 Sol(2026年9月29日発表)

発表から1週間後の2026年9月29日(米国時間)、OpenAIはGPT-6 Solの改良版GPT-6.1 Solを公開しました。公式の発表ページは位置づけを「Astraに迫る知能を5分の1の価格で」と表現しており、API単価はGPT-6 Solと同じまま、難しい仕事での性能をAstraに近づけた更新です。

入力と出力の単価が同じなので、APIで今Solを使っている処理は、モデル名を差し替えるだけで費用をほぼ変えずに試せます。GPT-6 Astra(入力10ドル・出力50ドル)と比べると、入力・出力ともちょうど5分の1です。

公式が挙げている改善点は次のとおりです(いずれもOpenAI自身の報告値で、推論設定は項目ごとに異なります)。

それでも公式は「総合的な能力では、引き続きGPT-6 Astraが当社最高のフロンティアモデル」と明記しています。Astraでなければ回らなかった仕事の一部を、Solの単価で回せるかを試す価値が出てきた、と読むのが公式の記述に沿います。

使える範囲について、発表ページは「本日よりPlus・Pro・Business・Enterprise・EduのすべてのユーザーがChatGPT WorkとCodexで利用できる」と書く一方、同日のChatGPTリリースノートは「Proから順次展開し、Plus・Business・Enterprise・Eduへ広げる」としています。契約していても当日はモデル選択欄に出ないことがあります。EnterpriseとEduでは、ワークスペースのオーナーが「Workspace settings > Permissions & roles」でモデルへのアクセスを有効にする必要があります。

同じ日に、GPT-6 Astraの最大8倍の速度で動くGPT-6 Astra UltrafastとGPT-6.1 Sol Ultrafastも公開されました。APIで使えるほか、ChatGPTでは新設の月額500ドルのPro(Pro 500)だけがWorkとCodexで選べます。

公表されていないこと(2026年9月23日時点)

判断を急ぐときほど、書かれていないことを先に確認しておくのが安全です。発表ページには以下の記載がありません。

これらはOpenAIの公式APIドキュメントやモデルカードで別途確認が必要です。本記事では確認できていないため、数値を推定して書くことはしません。

乗り換えを判断する手順

1. 現行モデルでの失敗率とやり直し回数を測る。ここが十分小さいなら、単価だけを理由に動かす価値は小さくなります
2. 入力側の重複を先に削る。キャッシュの改善は「同じ前半部分を繰り返し送っている」処理にしか効きません。毎回文面が変わる作りなら、まずそこを直すほうが効果が大きくなります
3. 単価ではなく1件あたりの費用で比べる。推論の深さを上げるほど出力トークンは増えます。同じ仕事を終えるまでの実測トークン量に単価を掛けて並べてください
4. Lunaに落とす範囲を限定して試す。公式が費用差を大きく示しているのは分類・抽出・要約のような大量処理です。複数ステップを自分で計画させる仕事は、まずSolで測ってから判断します
5. 出力の癖の変化を確認する。公式自身が、専門用語と低価値な詳細を減らし全体にやや短い回答になると書いています。既存のプロンプトと検収基準の再確認までを1セットにしてください

同じ2026年9月22日にAnthropicもClaude Opus 5.5を公開しており、入力4ドル・出力20ドルでSolの1つ上の価格帯に位置します。複数ステップを任せる使い方を検討しているなら、モデル単体ではなく実行の仕組みまで含めた比較が必要です。整理はAIエージェントの比較にまとめています。利用量が大きく、外部APIに出し続けるかどうか自体が論点になる場合はローカルLLMとAPIの損益分岐点を参照してください。

よくある失敗

• 「50%安い」を通常価格との比較と受け取る。公式は比較対象をGPT-5.6のプロモーション価格と明記しています
• 単価表だけで全社標準を決める。推論の深さを上げると消費トークンが増えるため、1件あたりの費用は単価の順番どおりにはなりません
• 公式ベンチマークを横並びの勝敗表として読む。競合のスコアは公開レポートからの引用で、推論設定もモデルごとに違います
• Fable 5.1の費用をそのまま信じる。公式自身が「Opus 5へのフォールバック分(約40%のタスク)を含んでいない」と注記しています
• 最上位から何でも降ろす。コンピュータ操作は公式が「Astraが引き続き世界最良」と書いている領域です。降ろす処理は評価してから選びます
• コンテキスト上限を確認せずに長い資料を渡す設計にする。トークン数の上限は今回の発表では公表されていません
• PoCの単価感のまま本番予算を組む。再実行・利用者増で膨らむ前提で見積もってください

出典: OpenAI発表ページ(Introducing GPT-6 Sol and Luna、2026年9月22日)、OpenAI(Better prompt caching for GPT-6、2026年9月22日)、OpenAI発表ページ(Introducing GPT-6.1 Sol、2026年9月29日)、ChatGPTリリースノート(2026年9月29日)