OpenAIは2026年9月22日、API向けの推論モデル「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」をリリースしました。モデルIDはそれぞれgpt-6-solとgpt-6-lunaで、テキスト・画像入力を受け付け、Responses APIとChat Completions APIから利用できます。
Solは複雑なコーディングやエージェントワークフロー向け、Lunaは焦点の定まった高ボリューム処理向けです。標準料金は100万トークンあたり、Solが入力2ドル（約300円）・出力10ドル（約1,500円）、Lunaが入力0.10ドル（約15円）・出力0.50ドル（約75円）です。
両モデルはGPT-6 Astraと類似の手法で訓練され、Astraの進歩をより手頃なモデルへ展開した位置づけです。Astraと同じ結果を保証するものではないため、実務ではタスクの難度、処理量、キャッシュ、推論設定を基準に、自社のデータで使い分けます。
※本記事は2026年9月29日時点の情報です。
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GPT-6 Sol・Lunaとは｜2026年9月22日にAPI公開
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、GPT-6 Astraの発表後に追加された2つのモデルです。OpenAIはAstraと「similar methods（類似の手法）」で訓練したと説明しています。プロフェッショナル業務、事実性、コーディング、コンピューター操作、アラインメントに関する進歩を、より高速で手頃なモデルに取り入れました。
役割は同じではありません。モデルカタログでは、Astraを複雑な推論やコーディング、Solを知能とコストのバランス、Lunaをコスト重視の高ボリューム処理に割り当てています。3モデルを一律に比べるのではなく、1つの業務をどのモデルに任せるかを決める設計です。
いずれもテキストと画像を入力できます。既存のAPI呼び出しでmodelをgpt-6-solまたはgpt-6-lunaに置き換えて試せます。
ポイント
SolとLunaはAstraの進歩を取り入れた低価格モデルです。Astraとの優劣を一言で決めず、タスクの難度と処理量で役割を分けます。
料金｜Solは入力2ドル、Lunaは0.10ドル
料金差を把握すると、どの処理をSolやLunaへ移すと効果が出るか見えてきます。以下は入力プロンプトが272Kトークン以下の場合の標準料金で、すべて100万トークンあたりの金額です。
| モデル | 位置づけ | 入力 | キャッシュ済み入力 | 出力 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 最も難しいエンドツーエンドの仕事 | 10ドル（約1,500円） | 1ドル（約150円） | 50ドル（約7,500円） |
| GPT-6 Sol | 複雑なコーディング・エージェント作業 | 2ドル（約300円） | 0.20ドル（約30円） | 10ドル（約1,500円） |
| GPT-6 Luna | 焦点の定まった高ボリューム処理 | 0.10ドル（約15円） | 0.01ドル（約1.5円） | 0.50ドル（約75円） |
※1ドル=150円で換算。実際の請求額は為替や契約条件で変わるため、円換算は目安として扱います。
GPT-6 Solは、GPT-5.6 Solのプロモーション価格だった入力4ドル（約600円）・出力20ドル（約3,000円）から、入力・出力とも50%安くなりました。GPT-6 Lunaは、GPT-5.6 Lunaの入力0.20ドル（約30円）から入力が50%安くなっています。出力は1.20ドル（約180円）から0.50ドル（約75円）になり、約58%安くなりました。前世代の料金改定については、GPT-5.6の料金改定も参考になります。
キャッシュ済み入力は、Solが通常の入力料金の10%、Lunaも10%です。繰り返し使う指示や資料をキャッシュできる業務では、入力を毎回送り直す構成よりも費用を抑えやすくなります。キャッシュ書き込みは通常の入力料金の1.25倍なので、初回の書き込みと再利用を分けて見積もります。
272Kトークンを超える入力プロンプトでは、リクエスト全体に入力・キャッシュ料金の2倍、出力料金の1.5倍が適用されます。BatchとFlexは標準料金の50%、Fast modeは該当料金の2倍です。長文を常用する業務では、モデル単価だけでなく処理モードまで含めて比較してください。
ポイント
Lunaは入力0.10ドル・出力0.50ドルと低価格ですが、長文入力やFast modeには別の料金条件があります。自社の入出力比率とキャッシュ率を入れてからモデルを選びます。
Astraとの違い｜難しい仕事はAstra、量と費用はSol・Luna
3モデルはすべてコンテキストウィンドウ1,050,000トークン、最大出力128,000トークンです。大容量の文書や長い作業履歴を扱える点は共通していますが、同じコンテキスト長だから同じタスクに向くとは限りません。
Astraは「最も難しいエンドツーエンドの仕事」向けです。Solは複雑なコーディングとエージェントワークフロー、Lunaは焦点の定まった高ボリューム処理を対象にしています。Astraの詳しい性能・料金はGPT-6 Astraの解説で確認できます。
推論設定にも違いがあります。SolとLunaはnone、low、medium、high、xhigh、maxを使え、mediumがデフォルトです。Astraはnoneを使わず、lowからmaxまでを選びます。同じモデルでも推論 effortを上げれば処理量や待ち時間が変わるため、品質評価では設定を固定します。
組み込みツールと関数呼び出しにはResponses APIを使います。Chat CompletionsでSolまたはLunaの関数呼び出しを使う場合は、reasoning_effort: noneに限られます。既存システムを移行する際は、モデル名だけでなくAPIと推論設定の組み合わせを確認する必要があります。
- Astra：難しいエンドツーエンド作業や深い推論を優先する場合
- Sol：コーディングやエージェント作業を費用と両立する場合
- Luna：分類・要約など定型処理を大量に回す場合
ポイント
3モデルはコンテキスト長が同じでも役割が異なります。推論の深さ、ツール呼び出し、費用をひとまとまりの選定条件にします。
用途別の選び方｜複雑なコーディングはSol、定型処理はLuna
業務の入口でモデルを固定するより、処理の難度に応じて振り分ける方が料金差を生かせます。文章の分類や要約、定型的なデータ変換を大量に処理するなら、まずLunaで品質とコストを測ります。
複数の手順をつなぐエージェントや、コードの設計・修正・検証を伴う仕事ではSolを候補にします。Lunaで回答が安定しない処理だけをSolへ渡す構成にすると、すべてを高価格モデルで実行する必要がありません。
要件が曖昧で、複数のツールを使いながら最後まで成果物を仕上げる仕事はAstraから評価します。Astraで基準品質を測ったうえで、SolやLunaへ下げても業務上の合格ラインを保てるかを確かめる順序です。
OpenAIが公表したDeepSWE v1.1では、GPT-6 Sol（max）が68.8%、GPT-6 Luna（max）が66.6%でした。SolはClaude Fable 5の最高値69.9%から1.1ポイント以内です。これは発表記載の評価条件に基づく数値で、自社業務の順位を直接示すものではありません。
モデル選定の比較軸を整理すると、次の順番で評価できます。生成AIの入力・出力や推論モードごとの費用設計は、生成AIの従量課金と推論モードの考え方とも共通します。
- 処理を分ける：定型処理、判断が必要な処理、最難関の処理を分類する。
- 同じデータで測る：回答品質、失敗率、入力・出力トークンを記録する。
- 費用上限を置く：キャッシュ、推論 effort、Batchなどを含めて月額を試算する。
ポイント
ベンチマークは候補を絞る材料です。最終的には同じ業務データで、正確さ・処理時間・トークン費用を比べてルーティングを決めます。
導入時の注意点｜画像入力は9月25日修正・設定を再確認
画像入力を使う場合は、2026年9月25日の修正を確認してください。OpenAIはGPT-6 SolとGPT-6 Lunaの画像エンコード不具合を修正しました。APIとCodexの画像理解やコンピューター操作を含む視覚タスクが改善されています。
影響を受けた可能性があるワークフローは、修正後のモデルで評価をやり直します。
キャッシュも本番前に検証します。OpenAIはGPT-6のキャッシュ済み入力トークンの読み取りを90%割引にし、推論 effortやツールの有効・無効を変えても既存コンテキストを再利用できると説明しています。固定された指示や資料をどこまでキャッシュできるかで、実際の費用と応答速度が変わります。
データ所在地の条件も確認が必要です。GPT-6 Astra、Sol、LunaのEUデータレジデンシーはStandard processingでのみ利用でき、利用可能な地域処理には10%のプレミアムが加わります。EU要件と処理モードの選択可否を、契約と提供条件から先に確認します。
利用チャネルにも差があります。APIでは2モデルを利用できます。ChatGPT WorkとCodexではPlus、Pro、Business、Enterprise、Edu向けに提供され、FreeとGoはデスクトップアプリでLunaを利用できます。2026年9月22日の公式発表時点では、通常のChatGPTでは未提供とされました。
- 画像処理：9月25日の修正後に、自社の画像データで再評価する。
- 費用設計：キャッシュ率、長文入力、推論 effort、処理モードを記録する。
- データ管理：提供チャネル、処理地域、EUデータレジデンシーの条件を確認する。
ポイント
画像を使う業務は修正後の評価を取り直し、API設定・キャッシュ・処理地域まで確認してから本番投入します。
よくある質問
Q. GPT-6 SolとGPT-6 LunaのAPI料金はいくらですか？
標準料金は100万トークンあたり、Solが入力2ドル（約300円）・出力10ドル（約1,500円）、Lunaが入力0.10ドル（約15円）・出力0.50ドル（約75円）です。
Q. GPT-6 SolとGPT-6 Lunaはどう使い分けますか？
複雑なコーディングやエージェントワークフローはSol、焦点の定まった高ボリューム処理はLunaが初期候補です。実際の業務データで品質・処理時間・トークン費用を測って決めます。
Q. GPT-6 AstraとGPT-6 Sol・Lunaの違いは何ですか？
Astraは最も難しいエンドツーエンドの仕事、Solは複雑なコーディング・エージェント作業、Lunaは高ボリューム処理向けです。3モデルのコンテキストは1,050,000トークンです。
Q. GPT-6 Sol・Lunaで画像入力を使うときの注意点はありますか？
OpenAIは2026年9月25日に画像エンコード不具合を修正しました。画像入力を使う場合は、修正後のモデルで自社データの評価をやり直し、影響を受けたワークフローを再試行します。
まとめ
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、GPT-6 Astraの知見をより低いAPI料金で利用できる選択肢です。Solは複雑なコーディングやエージェント作業、Lunaは定型処理の大量実行に向きます。
導入時は、入力・出力・キャッシュ・長文の料金を分けて試算し、推論 effortとAPIの制約を確認します。画像入力を使う場合は9月25日の修正後に評価をやり直し、自社の合格ラインを保てるモデルを選んでください。
ポイント
Astraを基準品質、Solを複雑な処理、Lunaを高ボリューム処理に割り当て、同じデータで品質と費用を測ることが、GPT-6を業務へ組み込む第一歩です。
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