GPT-6 Sol／Luna公開　API料金半額、Work・Codexで利用開始

高性能モデルを使う単価が、もう一段下がった

OpenAIは9月22日、GPT-6 SolとGPT-6 Lunaを公開しました。どちらも最上位のGPT-6 Astraと近い方法で訓練しながら、処理速度と費用の釣り合いを変えたモデルです。APIは100万トークン当たり、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。GPT-5.6 Sol／Lunaの期間限定価格との比較では50％安くなりました。

価格はいずれも100万トークン当たりです。前世代との比較対象は通常価格ではなく、GPT-5.6で設けられていた期間限定価格ですが、実際に支払う単価が半分になる点は変わりません。しかもGPT-6では、同じ長い指示や資料を繰り返し使う際のキャッシュ読み取りが90％割引になり、OpenAIはキャッシュの命中率も改善したと説明しています。定型プロンプトを大量に回す会社ほど、モデル単価とキャッシュの両方が効く設計です。

GPT-6 SolとLunaは、GPT-5.6の期間限定価格に比べてAPI料金を50％引き下げる。

出典：OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」を要約

この発表で競争の軸は、最高性能だけでなく「同じ予算で何回試せるか」へさらに移りました。Anthropicも同日に近い時期にClaude Opus 5.5を公開し、Opus 5より40％低い費用を打ち出しています。各社が高性能帯の価格を下げる背景には、長い推論やエージェント業務が一度の質問より多くのトークンを使う事情があります。高価なモデルを少数回使う市場から、用途別モデルを大量に回す市場へ広げたい狙いだと編集部はみます。

WorkとCodexでは使えるが、通常のChatとは別

GPT-6 SolとLunaは、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduの利用者向けにChatGPT WorkとCodexで提供が始まりました。無料・Go利用者はデスクトップアプリでLunaを使えます。一方、通常のChatにはまだ入っていません。モデル選択画面に見当たらないときは、同じChatGPT内でもChatではなくWorkかCodexを開いているかを先に確かめる必要があります。

APIではgpt-6-solとgpt-6-lunaの名称で利用できます。OpenAIは内部評価として、Solは前世代より事実誤りがおよそ半分になり、業務自動化やコーディングでも費用当たりの成績が上がったとしています。ただし、これらには自社評価や特定のベンチマークが含まれます。日本語の顧客対応、社内文書、固有の業務システムで同じ差が出るかは未確認です。

だから切り替え判断は、公開スコアの順位ではなく、自社の失敗コストから始めるのが安全です。誤りが契約や顧客対応へ直結する業務なら、まずSolと現行モデルを同じ20〜50件で比べます。商品分類や形式変換のように件数が多く、人が一部を抜き取り確認できる仕事はLunaが候補になります。Astraは、精度差が人件費や損失を上回る難題だけへ残せばよく、全業務を一つのモデルへそろえる必要はありません。

月額より「1件を合格にする費用」で比べる

単価が半分でも、回答を長くしたり再試行が増えたりすれば、請求額は半分になりません。企業が見るべきなのは100万トークンの価格だけではなく、1件を社内基準へ通すまでの総費用です。入力・出力トークン、再実行回数、人の修正時間、重大な誤りの件数を同じ表へ入れると、安いモデルが本当に安いかを判断できます。

試す順序は単純です。現在よく使う業務から匿名化した評価セットを作り、現行モデル、Sol、Lunaへ同じ条件で渡します。次に、正答率だけでなく、人が直す時間とAPI費用を足し、合格1件当たりの数字へ直します。長い共通資料を毎回含める業務では、プロンプトキャッシュが実際に当たっているかも記録します。OpenAIは命中状況を確認するダッシュボードと診断機能を案内しているため、割引を前提に予算を置く前に実測できます。

編集部は、今回の値下げが小型モデルへの置き換えを加速させると考えます。Lunaが低価格のまま定型業務で十分な品質を出せば、AI導入の予算は「一部社員の高性能チャット」から「全社の小さな自動処理」へ移るからです。逆に、日本語業務で修正回数が増え、キャッシュも十分に効かなければ、表面上の単価差は消えます。まず一つの反復業務で合格1件の費用を測り、安定した仕事だけを広げるのが現実的です。