OpenAIがGPT-6 SolとLunaを公開｜単価半額で「Terraの置き場所」が消えた後、モデル階層とコスト試算をどう引き直すか

OpenAIが2026年9月22日(米国時間)に、GPT-6世代の中位・下位モデルにあたる「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」を公開しました。報道では「API単価が半額」が大きく取り上げられています。ただ、業務でOpenAIのAPIを使っているチームにとって本当に考えるべきなのは、半額という数字そのものより、モデル階層の組み替えです。GPT-6はAstra・Sol・Lunaの3階層で、GPT-5.6にあった中間のTerraに当たるモデルがありません。しかも公式の単価表を並べると、GPT-6 SolはGPT-5.6 Terraより高い項目が一つもありません。この記事では、公式ドキュメントで確認できる仕様と単価を起点に、「Terraで回している処理をどこへ動かすか」と「動かすときにどこでつまずくか」を整理します。

何が発表されたか#

公式のChangelogには、9月22日付で「GPT-6 Sol(gpt-6-sol)とGPT-6 Luna(gpt-6-luna)をリリースした」と記載されています。どちらも推論モデルで、テキストと画像を入力に取り、Responses APIとChat Completions APIでテキストを生成する、という説明です。モデルページで確認できる仕様を、比較対象のGPT-5.6 Terraと並べます。

reasoning.effortの選択肢はnone・low・medium・high・xhigh・maxの6段階で、9月3日に出たGPT-6 Astraとは違いnoneを選べます。Responses APIで使えるツールは、Web検索・ファイル検索・画像生成・Code interpreter・Hosted shell・Apply patch・Skills・Computer use・MCP・Tool searchで、Terraと同じ並びです。コンテキスト長もGPT-5.6の各モデルと同値なので、長文脈の設計を見直す理由は今回もありません。

レート制限には差があります。SolはTier 5で15,000RPM・40,000,000TPMとTerraと同じ枠ですが、LunaはTier 5で30,000RPM・180,000,000TPMと、Solより広い枠が設定されています。大量処理をLunaへ寄せる設計は、単価だけでなく流量の面でも余裕が出ます。

提供範囲は、公式ドキュメントではAPI側しか確認できません。ChatGPT側についてはTechCrunchが、ChatGPT WorkとCodexではほとんどの有料アカウントで使え、LunaはデスクトップアプリとFree・Goユーザーにも提供され、アプリとWebへは当日中に段階的に展開すると報じています。The Next Webは、ChatGPT WorkとCodexの対象をPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduと書く一方で、「Chatにはまだどちらも入っていない」とも書いており、報道によって提供範囲の書き方に差があります。いずれも報道ベースの情報なので、自社の契約での可否は管理画面で確かめてください。

単価表で見る階層の変化#

公式Pricingページの標準単価(入力272Kトークン以下)を、GPT-6とGPT-5.6の6モデルで並べます。単位は100万トークンあたりの米ドルです。

GPT-6 SolはGPT-5.6 Solのちょうど半額です。GPT-6 LunaはGPT-5.6 Lunaに対して入力が半額、出力は1.20ドルから0.50ドルで約58%の引き下げです。ここで一つ注意があります。Pricingページには「GPT-5.6 Solのプロモーション価格は少なくとも2026年11月21日まで提供される」という注記があり、比較の基準になっているGPT-5.6 Sol側の4ドル・20ドルは期間限定の可能性があります。GPT-5.6 Solのモデルページにも、この単価は入力で20%、出力で33%の引き下げだと書かれています(当メディアが8月1日に確認した時点では入力5ドル・出力30ドルでした)。「半額」の比較対象そのものが一度動いている点は頭に入れておいてください。

GPT-6 SolとGPT-5.6 Terraを全列で比べる#

今回いちばん実務に効くのは、次の比較です。Pricingページの処理区分ごとに、GPT-6 SolとGPT-5.6 Terraの単価を並べます(入力/キャッシュ済み入力/キャッシュ書き込み/出力の順)。

入力側はすべての区分で同額、出力側はすべてGPT-6 Solのほうが安くなっています。トークン単価だけで見ると、GPT-6 SolはTerraの上位互換の値札を付けて出てきたことになります。上位モデルが中位モデルの値札まで降りてきたので、Terraを選ぶ理由が単価からは説明できなくなりました。この記事のタイトルにある「Terraの置き場所が消えた」はこの意味です。

各処理区分の倍率は、GPT-6 SolとLunaのモデルページに次のとおり書かれています。

• キャッシュ済み入力は未キャッシュ入力の10%、キャッシュ書き込みは未キャッシュ入力の1.25倍
• 入力が272Kトークンを超えるプロンプトは、リクエスト全体について入力とキャッシュの単価が2倍、出力が1.5倍
• BatchとFlexはStandardの50%、Fast modeは適用レートの2倍
• リージョン処理(データレジデンシー)は利用可能な場合に10%の上乗せ

単価表だけで試算しない#

では、Terraで回している処理をGPT-6 Solへ移すと請求はどれだけ下がるのか。仮に、月に入力3,000万トークン(キャッシュなし)・出力500万トークンを使う処理があるとして、トークン数が変わらない前提で計算すると次のようになります。

GPT-5.6 SolからGPT-6 Solへ移る処理はたしかに半額になります。一方、Terraから移る処理では、この入出力比だと約8%しか下がりません。入力が多く出力が少ない処理(分類・抽出・要約の多く)ほど差は縮みます。桁が変わるのはLunaへ落とせる処理だけで、同じ前提ならTerraの20分の1以下です。

もう一つ、この表は「トークン数が変わらない」という前提に立っています。実際には、推論モデルの出力トークンには推論トークンも含まれ、同じタスクでもモデルやreasoning.effortによって消費量が変わります。OpenAI自身も、発表の比較の多くをトークン単価ではなくタスクあたりのコストで示しているとThe Next Webは伝えています。見積もりは、代表タスクを実際に流して1件あたりの費用を測るのが確実です。

キャッシュを使う処理では、書き込み課金も織り込みます。Prompt cachingの公式ガイドは、GPT-5.6以降では書き込みが未キャッシュ入力の1.25倍、読み出しが0.1倍で、1回書いて1回使い回すと通常の1.35倍(キャッシュなしで2回処理すると2倍)、1回書いて9回使い回すと2.15倍(キャッシュなしなら10倍)になると例示しています。1回でも使い回せばキャッシュなしより安くなりますが、一度も使い回されない接頭辞は、書き込みの分(1.25倍)だけ割高になります。

Terraで回している処理の行き先#

Terraに載せている処理の選択肢は、実質的に次の3つです。

1. GPT-6 Solへ上げる。単価はほぼ同じか少し安いまま、上位階層のモデルを使える。品質が上がるなら、コストをほぼ増やさずに底上げできる
2. GPT-6 Lunaへ落とす。単価は入力で20分の1、出力で24分の1になる。ただし、Terraでぎりぎり通っていた処理が落ちる可能性がある
3. Terraに据え置く。検証が終わるまで動かさない

どれを選ぶかは、モデル名ではなく自社の評価セットで決めます。手順としては、Terraで回している処理を性質ごとに分け、それぞれの代表入力をGPT-6 SolとGPT-6 Lunaの両方に流し、品質・レイテンシ・1件あたりの費用を比べます。Lunaで基準を満たす処理はLunaへ、満たさない処理はSolへ、という振り分けが基本形です。1本の処理の中で難易度がばらつくなら、Lunaで試して基準に届かなかったものだけSolへ回すカスケードも検討に値します。

急ぐ必要はありません。2026年9月24日時点で、公式のDeprecationsページにGPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの廃止予定は載っていません。それどころか同ページでは、9月28日に停止するgpt-3.5-turbo-instructなどの旧モデルや、12月11日に停止するgpt-5-mini-2025-08-07の推奨移行先として、今もgpt-5.6-terraが挙げられています。旧モデルの廃止対応でTerraへ移したばかり、あるいは移行中のチームもあるはずです。その作業を止めてまでGPT-6へ付け替える必要はなく、Terraへの移行を終えてから、次の見直しでGPT-6を比較対象に加えれば十分です。

移行時のハマりどころ#

公式の「Using GPT-6」ガイドには、GPT-6へ移るときの確認事項がまとまっています。SolとLunaに関係するものを抜き出します。

• 推論の強さ: ガイドは、現在の実効的な推論の強さを保つよう求めています。既存のリクエストがminimalを使っている場合は、まずlowから始めて代表タスクで比較する、とあります
• 使えなくなるパラメータ: 推論の強さがnone以外のときはtemperature・top_p・top_logprobsを外す。Chat Completionsではlogprobsも外す
• データレジデンシー: GPT-6のAstra・Sol・Lunaでは、EUデータレジデンシーはStandard処理でのみ使える。EU圏でデータ所在地を指定して運用している場合、FlexやFast modeなどStandard以外の処理区分を前提にした設計はそのままでは成り立たない
• Fast modeのSLA: Fast modeのガイドには、GPT-5.6以前のFast modeはScale Tierと同じSLAの扱い、GPT-6 AstraのFast modeにはレイテンシのSLAがない、と書かれています。SolとLunaについての明記は執筆時点で確認できませんでした。SLAを前提にしている処理は、移す前に契約窓口で確認するのが安全です
• プロンプトキャッシュ: GPT-5.5以前から移る場合はprompt_cache_retentionをprompt_cache_options.ttl(値は"30m")に置き換える。GPT-5.6からの移行ならこの変更は不要です

GPT-6で加わった機能として、会話の途中でconfiguration_updateという入力項目を足すと、リクエスト全体のreasoning.effortを書き換えずに推論の強さを変えられる、という仕組みもガイドに載っています。Prompt cachingガイドによれば、リクエスト全体のreasoning.effortを変えると隠れたシステム指示が書き換わることがあるため、この項目で変えることでキャッシュ済みの接頭辞を保てます。難しい手順だけ推論を強め、定型の後続処理では弱める、といった使い分けをキャッシュを捨てずに行えます。ただし、Reasoningガイドではこの機能はGPT-6系のstandard・single-agentモードのリクエストに限られ、変えられるのは推論の強さだけとされています。自動コンパクションなどとの併用にも制限があるため、採用前にガイドの互換性の項を確認してください。

ベンダー主張の読み方#

発表で目立つ主張は二つあります。TechCrunchが引用した発表文によれば、ユーザーがモデルの誤りを報告した実会話を匿名化して作った社内の事実性評価で、GPT-6 Solの誤りは前モデルの約半分で、Astra並みの信頼性を大幅に低いコストで実現した、とOpenAIは述べています。The Next Webは、Lunaも推論を強めればGPT-5.6 Sol並みで、費用は約100分の1だとする主張を伝えています。

ここは帰属をはっきりさせておきます。これはOpenAIが自社の評価で出した数値で、第三者の独立検証ではありません。The Next Webによれば、OpenAI自身がこの評価セットについて「誤りが起きやすい会話を選んだもので、通常の利用を代表するものではない」と断っています。誤りが半分になるのは誤りやすい問い合わせを集めた条件での話で、自社の業務でも同じ割合で誤りが減るとは限りません。

ベンチマークも同じ読み方をします。The Next Webによると、発表の比較の多くはAnthropicのモデルを相手にしたもので、競合のスコアはOpenAIが自社で走らせたものではなく公表値を使っていること、一部は後継版の数値がないため旧版で代用していることを、OpenAI自身が注記しています。条件付きの比較を条件抜きで引用すると意味が変わります。自社の判断材料にするなら、自社の代表タスクで測った結果を使ってください。

今日やること、やらなくていいこと#

逆に、今回の発表を理由に急いでやらなくていいこともあります。GPT-5.6の廃止予定は公式に出ていないので、本番の全処理を一斉に付け替える必要はありません。旧モデルからTerraへの移行が進行中なら、それを先に終わらせて構いません。コンテキスト長もGPT-5.6と同じなので、長文脈の扱いを作り直す理由はありません。プロンプトの基本(役割・制約・出力形式・例示)や、入力してよい情報の線引きといった社内ルールも、モデルの世代が変わっただけでは変わりません。

よくある質問#

まとめ#

GPT-6 SolとLunaの公開は、半額という値下げの話であると同時に、GPT-5.6で3段だったOpenAIのモデル階層が組み替わった出来事です。GPT-5.6 Solを使っているなら、ほぼそのまま単価が半分になります。Terraを使っているなら、ほぼ同じ値段でSolへ上げるか、20分の1以下の値段でLunaへ落とすかという新しい選択肢が増えたことになります。どちらを選ぶかは発表の数字ではなく、自社の評価セットで決める。廃止予定がない今のうちに、その準備を進めておけば十分です。

本記事の仕様(コンテキスト長・最大入出力トークン・知識のカットオフ・reasoning.effortの対応値・対応エンドポイント・ツール・レート制限)と単価(Standard・Batch・Flex・Fast mode、272Kトークン以下と超、キャッシュ済み入力とキャッシュ書き込み、GPT-5.6 Solのプロモーション注記、リージョン処理の上乗せ)は、OpenAIの公式ドキュメント(developers.openai.comのモデルページ・Pricing・Changelog・Using GPT-6・Prompt caching・Reasoning models・Fast mode・Deprecations)で2026年9月24日時点の記載を確認したものです。コスト試算の表は、公式の標準単価に仮定のトークン量を掛けた計算例で、実際の請求を示すものではありません。ChatGPT側の提供範囲、事実性評価とベンチマークに関するOpenAIの主張と注記はTechCrunchとThe Next Webの報道に基づくもので、公式ドキュメントの記載と区別して記述しています。OpenAIの発表ページ(openai.com)は執筆時点で取得できなかったため参照していません。価格と提供条件は改定されるため、導入検討時は最新の公式情報をご確認ください。