GPT-6 SolとLunaとは？料金・性能をAstra・GPT-5.6・Claudeと比較【2026年9月】
OpenAIが2026年9月22日、GPT-6 SolとGPT-6 Lunaを公開しました。API料金はGPT-5.6の半額です。この記事では公式発表をもとに、100万トークン単価・よくある使い方での試算・ベンチマークの3つの角度から、GPT-6 Astra、GPT-5.6、Claudeの各モデルと並べて比較します。
1. GPT-6 Sol・Lunaとは？まず押さえる3つのこと
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、OpenAIが2026年9月22日に公開したGPT-6世代の中位モデルと軽量モデルです。9月3日に公開された最上位のGPT-6 Astraに続き、GPT-6ファミリーは3モデル構成になりました。
入力／出力（100万トークン）
入力／出力（100万トークン）
- Astraと同じ方法で訓練された、安くて速い版：OpenAIは、SolとLunaをAstraと同様の方法で訓練し、Astraの強みである仕事の遂行・事実の正確さ・コーディング・コンピュータ操作・アラインメントの進歩を、より速く安いモデルに持ち込んだと説明しています
- 料金はGPT-5.6の半額：キャッシュと推論処理の改善で提供コストが下がり、その分を還元したとしています。比較対象はGPT-5.6の現行のプロモーション価格です（詳しくは第3章）
- 最上位はあくまでAstra：OpenAIは「GPT-6 Astraは引き続き全面的に最良のモデル」と明言しています。SolとLunaは、Astraほどの深さが要らない日常業務を安く回すための選択肢という位置づけです
GPT-5.6はSol・Terra・Lunaの3階層でした。今回の発表で公開されたのはSolとLunaの2つで、Terraに相当するGPT-6モデルは発表に含まれていません。GPT-6は「Astra・Sol・Luna」の3構成になっています。
2. 仕様比較：Astra・Sol・Lunaを並べる
OpenAIのAPIドキュメントに記載された仕様を並べます。
| 項目 | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
| 公式の説明 | 最も高性能。最難関の作業向け | 複雑なコーディングとエージェント作業向け | 集中的で大量の作業向け。最も効率的 |
| モデルID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| 公開日 | 2026年9月3日 | 2026年9月22日 | 2026年9月22日 |
| コンテキスト | 105万トークン | 105万トークン | 105万トークン |
| 最大出力 | 12.8万トークン | 12.8万トークン | 12.8万トークン |
| 知識のカットオフ | 2026年4月30日 | 2026年4月20日 | 2026年5月18日 |
| 推論の強さ（effort） | low / medium / high / xhigh / max | none / low / medium（既定）/ high / xhigh / max | none / low / medium（既定）/ high / xhigh / max |
| 入力の種類 | テキスト・画像 | テキスト・画像 | テキスト・画像 |
| ファインチューニング | 非対応 | 非対応 | 非対応 |
コンテキスト長と最大出力は3モデルで共通です。違いは性能と料金、そしてSolとLunaだけが推論なし（none）を選べる点です。推論が不要な単純作業では、none にすることで出力トークンと待ち時間を抑えられます。
なお、知識のカットオフはLunaが最も新しく、2026年5月18日です。「上位モデルほど新しい知識を持つ」わけではない点は覚えておくとよいでしょう。
公式ドキュメントによると、SolとLunaでツールや関数呼び出しを使うにはResponses APIが推奨されています。Chat Completions APIで関数呼び出しを使えるのは reasoning_effort を none にした場合だけです。既存のコードをモデル名だけ差し替えて移行する場合は、この点を確認してください。
3. コスト比較①：100万トークンあたりの単価
ここからが本題の比較です。まずは公式の単価を並べます。すべて100万トークンあたりの米ドルです。
GPT-6ファミリーとGPT-5.6
| モデル | 入力 | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | 出力 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
| GPT-5.6 Sol（現行プロモ価格） | $4.00 | $0.40 | 入力の1.25倍 | $20.00 |
| GPT-5.6 Luna（現行価格） | $0.20 | $0.02 | 入力の1.25倍 | $1.20 |
OpenAIの発表が「50%値下げ」と言うときの比較対象は、このGPT-5.6の現行プロモーション価格です。GPT-5.6 Solのドキュメントには、$4／$20は入力20%・出力33%の値下げ後の価格で、少なくとも2026年11月21日まで提供されると書かれています。
- キャッシュ読み取りは入力単価の10%、キャッシュ書き込みは入力単価の1.25倍
- 入力が27.2万トークンを超えるリクエストは、リクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍（第4章で試算します）
- BatchとFlexは標準料金の50%、Fastモードは2倍、地域処理（Regional processing）は10%増し
Claudeとの比較：同じ価格帯はどれか
同じ価格帯のClaudeモデルと並べると、ポジションがはっきりします。Claudeの価格はAnthropicの公式料金ページのものです。
| 価格帯 | OpenAI | 入力／出力 | Anthropic | 入力／出力 |
| 最上位 | GPT-6 Astra | $10 / $50 | Claude Fable 5.1 | $10 / $50 |
| 上位 | — | — | Claude Opus 5.5 | $4 / $20 |
| 上位 | — | — | Claude Opus 5 | $5 / $25 |
| 中位 | GPT-6 Sol | $2 / $10 | Claude Sonnet 5 | $2 / $10 |
| 軽量 | GPT-6 Luna | $0.10 / $0.50 | Claude Haiku 4.5 | $1 / $5 |
見えてくるのは次の3点です。
- SolはClaude Sonnet 5と完全に同じ単価です。キャッシュ読み取りも両者$0.20で同じです
- LunaはClaude Haiku 4.5の10分の1です。軽量モデルの価格帯では、OpenAIが大きく下に踏み込みました
- AstraとFable 5.1も同じ単価です。ただしキャッシュ読み取りはFable 5.1が$0.25で、Astraの$1.00の4分の1です
トークンの数え方（トークナイザー）はメーカーごとに違い、同じ文章でもトークン数が変わります。Anthropic自身も、Claude 4.7以降の新しいトークナイザーは同じ文章で以前より約30%多くトークンを生むと説明しています。さらに、推論に使う量はモデルやeffortの設定で大きく変わります。
単価はあくまで出発点です。実際の費用は、第5章で扱う「タスクあたりのコスト」で見るのが正確です。
4. コスト比較②：よくある使い方で試算する
単価だけでは実感しにくいので、3つの使い方で1,000回実行したときの費用を計算しました。各モデルで同じトークン数になると仮定した単純計算で、前章のトークナイザーの違いは含めていません。キャッシュ書き込みの費用も省いています。
| モデル | A 短い質問 入力3,000／出力800 | B コードレビュー 入力4万（うち3万キャッシュ）／出力4,000 | C 長い資料の分析 入力30万／出力2万 |
| GPT-6 Astra | $70.00 | $330.00 | $7,500 |
| GPT-6 Sol | $14.00 | $66.00 | $1,500 |
| GPT-6 Luna | $0.70 | $3.30 | $75 |
| GPT-5.6 Sol（プロモ） | $28.00 | $132.00 | $3,000 |
| Claude Fable 5.1 | $70.00 | $307.50 | $4,000 |
| Claude Opus 5.5 | $28.00 | $126.00 | $1,600 |
| Claude Opus 5 | $35.00 | $165.00 | $2,000 |
| Claude Sonnet 5 | $14.00 | $66.00 | $800 |
| Claude Haiku 4.5 | $7.00 | $33.00 | —（入力上限20万トークンのため不可） |
Claude Haiku 4.5はコンテキストの上限が20万トークンのため、Cの使い方はできません。GPT-6の3モデルと、Haiku 4.5以外のClaudeモデルは100万トークン以上に対応しています。
AとBでは、SolとSonnet 5は同じ金額です。単価が同じなので当然です。ところがCで逆転が起きます。SolはSonnet 5のほぼ2倍、Opus 5.5とほぼ同じ金額になりました。
原因は「27.2万トークンの壁」
GPT-6の料金には、入力が27.2万トークンを超えたリクエストは、リクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍になるというルールがあります。超えた分だけではなく、全体が割増になるのがポイントです。
一方Claudeは、Claude 4.6以降のモデルで100万トークンまで標準料金のままです。90万トークンのリクエストも9,000トークンのリクエストも、同じ単価で請求されます。
境界を跨いだときの変化を、GPT-6 Sol（出力2万トークン固定）で計算するとこうなります。
| 入力トークン数 | 1回あたりの費用 | メモ |
| 270,000 | $0.740 | 標準料金 |
| 272,000 | $0.744 | 標準料金（ここまで） |
| 273,000 | $1.392 | 1,000トークン増えただけで約1.87倍 |
| 300,000 | $1.500 | 割増料金 |
- 入力27.2万トークン以下の作業が中心なら、GPT-6 SolとClaude Sonnet 5の単価は同じ。性能と使い勝手で選べばよい
- 大量の資料やリポジトリ全体を一度に読ませる作業が多いなら、GPT-6は割増の影響が大きい。資料を分割して27.2万トークン以下に収めるか、長文でも単価が変わらないモデルを検討する価値がある
- とにかく件数が多い軽い処理（分類、抽出、短い要約など）では、Lunaの安さが際立つ。上の試算ではHaiku 4.5の10分の1
5. 性能比較：ベンチマークを「コスト込み」で読む
今回のOpenAIの発表の特徴は、スコアだけでなく「タスク1件あたりのコスト」を並べていることです。以下の数値は、特に断りのない限りOpenAIの発表からの引用です。
ビジネス業務：AutomationBench
営業・マーケティング・運用・サポート・財務・人事にまたがる47のツールを使い、アプリをまたいだ業務フローを最後までこなせるかを測るベンチマークです（バージョン1.0.6）。
| モデル（effort） | スコア | タスクあたりのコスト |
| GPT-6 Sol（xhigh） | 33.2% | $0.27 |
| Claude Fable 5.1（max、Opus 5へのフォールバックあり） | 31.4% | Solの8.9倍超 ※ |
| GPT-6 Astra（low） | 30.3% | Solの3.9倍 |
| Claude Opus 5（max） | 26.9% | Solの11.1倍 |
※ OpenAIによると、Fable 5.1のコストには約40%のタスクで発生したOpus 5へのフォールバック分が含まれておらず、実際より低く出ています。
SolはOpus 5（max）の9%のコストで上回り、低effortのAstraも上回りました。Lunaもhigh設定で前世代より5.4ポイント改善し、タスクあたりのコストは58%減です。
Claude Opus 5.5は、SolとLunaと同じ9月22日に発表されました。そのためOpenAIの比較には含まれていません。
AnthropicのOpus 5.5の発表では、同じAutomationBenchでOpus 5.5が40.0%、GPT-6 Astraが41.4%と示されています。同じ発表でOpus 5は26.9%、Fable 5.1は31.4%で、OpenAIの表と数値が一致しています。スコアの尺度はそろっていると考えてよさそうです。ただしAnthropicの発表にはOpus 5.5のタスクあたりのコストが示されていないため、コスト込みの比較はできません。
専門業務：Agents’ Last Exam
55の業種にまたがる、長時間かかる経済的価値の高い業務をこなせるかを測るベンチマークです。
GPT-6 Solはmax設定で56.4%を記録しました。OpenAIによると、これは評価におけるClaude Opus 5の最高スコアを上回り、タスクあたりのコストは60%少ないとされています。
参考までに、Astraの発表時点の数値はGPT-6 Astraが59.3%、Claude Opus 5が55.5%でした。SolはAstraとOpus 5の間に位置します。
コーディング：FrontierCode と DeepSWE
FrontierCode 1.1は、コードの正しさだけでなく「そのままマージできるか」を採点するベンチマークです。テストの質、変更範囲の節度、コードスタイル、既存の規約への準拠も評価されます。OpenAIは、SolがGPT-5.6 Solから大きく改善し、Claude Fable 5.1（xhigh）に並ぶ水準をはるかに低いコストで達成したと説明しています。Solの具体的なスコアは本文に書かれていません。
なお、AnthropicのOpus 5.5の発表では、同じFrontierCode v1.1のメインセットでOpus 5.5が54.4%、GPT-6 Astraが53.3%、Fable 5.1が50.3%、GPT-5.6 Solが47.5%と示されています。
DeepSWE v1.1は、実在のコードベースでの複雑で長いソフトウェア開発タスクを解けるかを測ります。
| モデル（effort） | スコア | コストについての説明 |
| Claude Fable 5（xhigh） | 69.9% | 評価における最高スコア |
| GPT-6 Sol（max） | 68.8% | Fable 5との差1.1ポイント、タスクあたり約80%安い |
| GPT-6 Luna（max） | 66.6% | Opus 5・Fable 5のmedium設定と同等。タスクあたりOpus 5より93%、Fable 5より96%安い |
ここで比較相手がFable 5.1ではなくFable 5になっている点に注意してください。OpenAIは、Fable 5.1のスコアが入手できない場合にFable 5のスコアを使ったと注記しています。
コンピュータ操作：OSWorld 2.0
日常業務と専門業務にまたがる、長いコンピュータ操作の手順をこなせるかを測ります。OpenAIはオフラインセット（v2026.08.08版）の部分点を報告しています。
- GPT-6 Sol（xhigh）60.5% 対 Claude Opus 5（medium）60.3%。ほぼ同じスコアをタスクあたり約80%低いコストで達成
- GPT-6 Luna（max）は、GPT-5.6 Sol（medium）を10分の1のコストで上回った
- コンピュータ操作では、OpenAIは引き続きAstraが世界最高だとしています
事実の正確さ
ユーザーが誤りを指摘した実際の会話（個人を特定できない形に加工したもの）をもとにした社内評価では、SolはGPT-5.6 Solの約半分しか誤りをせず、Astraに近い信頼性を大幅に低いコストで実現したとされています。Lunaも大きく改善し、高いeffort設定ではGPT-5.6 Solに並び、コストは約100分の1です。
OpenAI自身が、この評価は誤りを誘発しやすい会話を集めたもので、通常の利用を代表するものではないと注記しています。
性能比較のまとめ
| 分野 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
| ビジネス業務 | Opus 5（max）とFable 5.1を上回る。Opus 5の9%のコスト | 前世代より5.4pt向上、コスト58%減 |
| 専門業務 | 56.4%。Opus 5の最高スコアを上回る | 本文に記載なし |
| コーディング | DeepSWEでFable 5に1.1pt差まで迫る。約80%安い | DeepSWEでOpus 5・Fable 5のmediumと同等 |
| コンピュータ操作 | Opus 5（medium）と同等。約80%安い | GPT-5.6 Sol（medium）を10分の1のコストで上回る |
| 事実の正確さ | 誤りが前世代の約半分 | 高effortでGPT-5.6 Solに並ぶ |
6. 数字を読むときの5つの注意点
今回の発表はコスト込みで比較しているぶん説得力がありますが、そのまま受け取る前に確認したい点があります。
- すべてメーカー自身の測定値：OpenAIは、自社モデルの評価は研究環境かAPI経由で行い、本番のChatGPTとは出力が少し異なる場合があると注記しています。競合モデルのスコアは公開されている報告から引用したものです
- effortの設定が比較ごとに違う：「Sol（xhigh）対 Opus 5（medium）」「Sol（xhigh）対 Opus 5（max）」のように、組み合わせが比較ごとに選ばれています。同じ設定同士の比較ではない点に注意が必要です
- 最新の競合と比べていない：同日発表のClaude Opus 5.5は含まれていません。DeepSWEでは、Fable 5.1ではなくFable 5と比べています
- 同じベンチマーク名でも条件が違えば数値は変わる：OSWorld 2.0で、OpenAIの表ではClaude Opus 5（medium）が60.3%ですが、AnthropicのOpus 5.5の発表ではOpus 5が74.0%とされています。OpenAIはオフラインセットの部分点を使っていると明記しており、設定や集計方法が異なると考えられます。別々の発表の数字を並べて優劣を判断しないことが大切です
- 自分の作業で試すのが最終判断：ベンチマークは特定の作業の成績です。自分の用途で同じ課題を複数のモデルに解かせ、品質と実際の請求額を見比べるのが確実です
7. どこで使える？ChatGPT・Codex・API・GitHub Copilot
| 提供先 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
| ChatGPT Work・Codex | Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu | Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu |
| ChatGPT（Free・Go） | — | デスクトップアプリで利用可 |
| OpenAI API | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| GitHub Copilot | Pro+・Max・Business・Enterprise | Pro・Pro+・Max・Business・Enterprise |
補足が3つあります。
- OpenAIは、ChatGPTへの展開は当日中に段階的に行うとしています。表示されない場合は時間をおいて確認してください
- 発表時点では、2つのモデルはChatGPTのChat（通常のチャット）ではまだ使えないと明記されています。使えるのはChatGPT WorkとCodexです
- GitHub Copilotでは、VS Code、Visual Studio、Copilot CLI、JetBrains、Xcode、github.comなどのモデル選択画面から選べます
キャッシュ機能も強化された
料金の値下げとあわせて、GPT-6ではプロンプトキャッシュも改善されました。
- 既定の状態でキャッシュのヒット率が上がり、キャッシュされた入力の読み取りは90%引き
- Prompt Caching Dashboardでキャッシュされた入力の量と推移を確認でき、診断ツールでキャッシュが効かなかった理由を調べられる
- 推論の強さやツールの有効・無効を途中で変えても、それまでの文脈のキャッシュが維持される
- キャッシュする範囲の終わりを明示的に指定できるようになった
OpenAIの発表によると、GitHubはこれらの改善で、この数か月の間にOpenAIモデルへのリクエストで新たに処理が必要なプロンプトトークンの割合を50%以上削減したと報告しています。
8. どれを選ぶ？用途別の選び方
| こんな作業なら | まず試すモデル | 理由 |
| 分類・抽出・短い要約など、件数の多い単純作業 | GPT-6 Luna（effortは none か low から） | 単価がHaiku 4.5の10分の1。まず安いモデルで品質が足りるかを確かめる |
| 日常のコーディング、コードレビュー、業務の自動化 | GPT-6 Sol | Opus 5やFable 5.1に迫るスコアを大幅に低いコストで出している |
| 最難関の研究、失敗できない長時間の作業、高度なコンピュータ操作 | GPT-6 Astra | OpenAIが「全面的に最良」とする最上位。コンピュータ操作は最高とされる |
| 一度に27.2万トークンを超える資料を読ませる | 分割するか、長文でも単価が変わらないモデルを比較 | GPT-6は割増でリクエスト全体の費用がほぼ倍になる |
いきなり上位モデルで固定せず、Luna → Sol → Astra の順に下から試すのが費用面で合理的です。同じ課題を3モデルに解かせて、品質が足りる最も安いモデルを選びます。SolとLunaは推論なし（none）から最大（max）まで選べるので、モデルを上げる前にeffortを上げて試す方法もあります。
9. よくある質問
Q. GPT-5.6 SolとLunaは使えなくなりますか？
発表では、GPT-5.6の提供終了については触れられていません。APIドキュメントにはGPT-5.6 SolとLunaのページが引き続き掲載されており、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書かれています。ただしGPT-6版のほうが単価は半額で、性能も上がっているとされるため、新しく使い始めるならGPT-6版を選ぶのが自然です。
Q. 無料プランでも使えますか？
GPT-6 Lunaは、FreeとGoのユーザーもChatGPTのデスクトップアプリで使えます。GPT-6 SolはPlus以上のプランが対象です。
Q. 「27.2万トークン」はどれくらいの量ですか？
トークン数は言語や内容によって変わるため、一概には言えません。目安として、長めのPDF資料を何本もまとめて渡す場合や、中規模以上のリポジトリを丸ごと読ませる場合に届きうる量です。APIのレスポンスには実際の入力トークン数が返るので、大きな資料を扱う処理では、まず数件試して実測値を確認してください。
Q. SolとClaude Sonnet 5はどちらを選べばよいですか？
単価はまったく同じです。今回のOpenAIの発表はSonnet 5と直接比較していないため、公式の数値ではどちらが上とは言えません。長い資料を扱うことが多ければ、27.2万トークンの割増がないSonnet 5のほうが費用面で有利になる場合があります。それ以外は、自分の作業で両方を試して決めるのが確実です。
Q. 会話の雰囲気は変わりますか？
OpenAIは、Astraで改善したコミュニケーションのスタイルをSolとLunaにも取り入れたと説明しています。特に技術的な会話やコーディングの会話で、より明確で専門用語が少なく、価値の低い細部を省いた、やや短めの回答になるとしています。
10. まとめ
- GPT-6 Sol（$2／$10）とGPT-6 Luna（$0.10／$0.50）が2026年9月22日に公開。GPT-5.6の現行プロモ価格から50%値下げ
- SolはClaude Sonnet 5と同じ単価、LunaはClaude Haiku 4.5の10分の1
- ただし入力27.2万トークンを超えると料金が全体で割増。長い資料では、同単価のSonnet 5の約2倍になる試算も
- 公式のベンチマークでは、SolがClaude Opus 5やFable 5.1に迫る、または上回るスコアをタスクあたり60〜91%低いコストで達成したとされる
- 数字はすべてOpenAI自身の測定。effortの設定が比較ごとに違い、同日発表のOpus 5.5とは比べていない
今日やれる最初の一歩は、いま使っている作業を1つ選び、GPT-6 Lunaで品質が足りるかを試すことです。足りなければSol、それでも足りなければAstraへ。この順番なら、性能を落とさずに費用を最も抑えられるモデルが見つかります。
AstraのベンチマークについてはGPT-6 Astraのベンチマーク解説で、各指標が何を測っているのかから詳しく解説しています。トークンの使い方を工夫して費用を下げたい場合は、GPT-6 Astraのトークン消費を減らす方法も参考にしてください。
