GPT-6 Sol and Luna: 新機能、価格、代替ツール (2026)
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、2026年9月22日にリリースされた2つの新しいOpenAIモデルです。これらはChatGPT Work、Codex、およびOpenAI APIで動作します。APIの価格は、100万トークンあたりSolが入力$2、出力$10、Lunaが入力$0.10、出力$0.50です。
本ガイドでは、リリースされた内容、各モデルの利用可能場所、およびローンチテストが成果物について示している内容を解説します。また、価格設定やテストする価値のある代替手段についても取り上げます。すべての数値は、2026年9月24日時点のベンダーページの情報に基づいています。
OpenAIが9月22日にリリースしたもの
OpenAIは2026年9月22日（火）に発表を行いました。ChatGPTのリリースノートも同日付となっており、2つの公式チャネルがこのローンチを裏付けています。
この2つのモデルは、同じファミリー内でGPT-6 Astraの下位に位置づけられます。OpenAIは9月上旬にAstraを「世界で最もインテリジェントでアライメントされたモデル」として発表しました。今回の新しいペアは、その世代をより高速で低コストなモデルへと展開するものです。
OpenAIは、SolとLunaを「GPT-6 Astraと同様の手法で」トレーニングしたと述べています。発表では、その進歩が引き継がれている5つの領域として、専門的な業務、事実性、コーディング、コンピュータの使用、およびアライメントを挙げています。
位置づけから、その上限は明確です。OpenAIは「GPT-6 Astraが引き続き、あらゆる面で当社の最高モデルである」と記しています。GPT-6 Solは日常的な負荷の高い業務向けの中間的な選択肢であり、Lunaは大量処理向けの選択肢です。
開発者向けのモデルIDは、gpt-6-solとgpt-6-lunaです。ChatGPTユーザーの場合、これらのモデルはWorkおよびCodex内のモデルセレクターに表示されます。
SolとLunaを利用できる場所
利用可能性に関するルールは通常よりも具体的であるため、詳しく確認しておく価値があります。
発表によると、両モデルは「すべてのPlus、Pro、Business、Enterprise、およびEduユーザー」を対象に、ChatGPT WorkおよびCodexで利用可能です。FreeおよびGoユーザーは、デスクトップアプリでGPT-6 Lunaを使用できます。OpenAIは「これらのモデルはChatではまだ利用できません」と付け加えています。
リリースノートでは、この点がより平易な言葉で繰り返されています。「これらのモデルは、Chatで利用可能なモデルとは異なります。」通常の会話を開いても、そこには表示されません。
この区分が重要なのは、WorkとChatが異なる役割を果たすためです。OpenAIのヘルプセンターでは、Workを「より長く、複数のステップを伴う作業や、完成した成果物の作成向けに設計されたエージェント」と説明しています。具体的なタスクとして、調査、分析、または「ドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーション、レポート、あるいはサイト」の作成を挙げています。
したがって、GPT-6 Solは主に成果物作成のためのモデルであり、簡単な質問用ではありません。以前の解説記事「ChatGPT Workとは何か」で、このエージェントについて詳しく説明しています。
ヘルプセンターから、実用的な注意点が2つあります。利用可能性は、プラン、ワークスペースの設定、およびロールアウトのアクセス権によって異なります。同記事によると、PlusプランにはWorkおよびCodexでのGPT-6 Astraが含まれているため、Plusユーザーは3つのモデルすべてを並べて比較できます。また、OpenAIはロールアウトがローンチ日にかけて段階的に行われると述べていたため、一部のアカウントではモデルの表示が他よりも遅くなりました。
ローンチテストが成果物について示している内容
多くのモデルのローンチでは、コーディングのスコアが前面に出されます。しかし、ここに示す3つのテストは、業務のゴールがレポート、スプレッドシート、またはスライド資料である場合に、より役立つものです。
AutomationBench：アプリをまたぐビジネスワークフロー
OpenAIは、AutomationBenchを「アプリをまたぐビジネスワークフローのテスト」と説明しています。このテストでは、エージェントが「営業、マーケティング、オペレーション、サポート、財務、人事における47のツールを使用したエンドツーエンドのワークフロー」で評価されます。
OpenAIの報告によると、このテストにおいて、xhigh（超高）推論エフォートのGPT-6 Solは、max（最大）エフォートのClaude Opus 5を上回るパフォーマンスを示しました。また、Lunaはhigh（高）エフォートにおいて、前世代モデルから5.4パーセンテージポイント向上したことも報告されています。
これは、発表の中で実際のオフィス業務に最も近いテストです。CRM、スプレッドシート、およびメールツールを連携させるワークフローは、多くの週次レポートが実際に作成されるプロセスそのものです。
Agents' Last Exam：長期にわたる専門的なタスク
OpenAIによると、Agents' Last Examは「55のサブ業界にわたる、長期かつ経済的価値の高いタスク」をカバーしています。max（最大）エフォートのGPT-6 Solは、このテストで56.4%をスコアしました。このテストは、エージェントが人間のサポートを必要とするまでに、数時間に及ぶタスクをどこまで進められるかを示す大まかな指標として有用です。
OSWorld：コンピュータの操作
OSWorld 2.0オフラインにおいて、xhigh（超高）エフォートのGPT-6 Solは60.5%をスコアしました。OpenAIは、これがmedium（中）エフォートで60.3%をスコアしたClaude Opus 5と同等であると述べています。なお、OpenAIは引き続き、コンピュータ操作においてAstraを世界最高のモデルと位置づけています。
これら3つの結果は、すべてベンダーが実施した測定値として捉えてください。OpenAIは、評価が「当社の研究環境またはAPI経由」で実行されたものであり、本番環境のChatGPTとは異なる場合があると注記しています。
価格設定
以下のAPI価格は、OpenAIが発表ページに掲載している金額です。価格は100万トークンあたりです。
| モデル | 入力 | 出力 | 利用可能場所 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | $2 | $10 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.50 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API、およびFreeとGoプランのデスクトップアプリ |
| GPT-6 Astra | このページに記載なし | このページに記載なし | Plus以上のプランのChatGPT WorkおよびCodex |
ChatGPTの内部では、コストの仕組みが異なります。ヘルプセンターによると、Workは「Codexと同じ利用構造に従う」とのことです。プランには利用枠が含まれており、負荷の高いタスクほどその枠を多く消費します。
ChatGPTアカウントでCodexにサインインすると、プランの利用枠と請求が適用されます。独自のAPIキーを使用する場合は、代わりにAPI価格が適用されます。両方を運用するチームは、利用量が増える前に、各ワークロードをどちらのルートで処理するかを決めておく必要があります。
事実性と文章スタイル
数値を公表する立場の人にとっては、ベンチマークのスコアよりも、目立たない2つの変更点の方が重要かもしれません。
事実誤認の減少。 OpenAIの内部事実性テストにおいて、GPT-6 Solは「前世代モデルと比較して誤りが約半分に減少」しました。このテストには、ユーザーがエラーを報告した実際の会話が使用されています。OpenAIは公平な注意書きとして、これらの会話は「事実誤認がより稀である一般的な利用状況を代表するものではない」と付け加えています。
より短く、より明確な回答。 OpenAIは、新しいモデルがAstraのコミュニケーションスタイルを引き継いでいると述べています。「より明確で、専門用語が少なく、不自然な言い回しや価値の低い詳細が減り、本質を損なうことなく全体的にわずかに短い回答」を提供することを約束しています。
レポート作成において、2つ目の変更点は過小評価されがちです。調査結果を簡潔に述べているドラフトであれば、マネージャーに提出する前の編集作業が少なくて済みます。
長期のエージェント実行に向けたキャッシュの変更
モデルのリリースと並行して、OpenAIはGPT-6ファミリーにおけるプロンプトキャッシュの仕組みを変更しました。発表によると、新しいシステムはデフォルトでより高いキャッシュヒット率を実現します。
開発者もより詳細な制御が可能になります。明示的なブレークポイントにより、キャッシュされたプロンプト接頭辞の終了位置を選択できます。また、キャッシュを破損することなく、リクエスト間で推論エフォートやツール設定を変更できるようになりました。
OpenAIは初期の成果を1つ挙げています。GitHubの報告によると、この改善により、数十億回のリクエストにわたって「新規処理を必要とするプロンプトトークンの割合が50%以上削減」されました。エージェントはターンごとに同じ指示やツール定義を再送信するため、その繰り返されるコンテキストこそが、キャッシュが再利用するように設計されている部分です。
Sol、Luna、Astra：どれを選ぶべきか
このファミリーは現在、価格と機能の3つのティアをカバーしています。シンプルな使い分けは以下のようになります。
- Work内での定期的なレポート、分析のまとめ、およびスプレッドシートからスライドへの変換作業には、GPT-6 Solを使用します。
- 分類、抽出、一次要約などの大量処理タスクには、Lunaを使用します。
- 独自のテストでSolが要件に満たない場合、またはタスクが長期に及び、極めて重要な場合には、Astraを使用します。
確実な選択方法は、独自のファイルでテストすることです。同じ入力を使用して、実際のタスクをSolとLunaで1回ずつ実行します。所要時間、タスクあたりのコスト、および修正が必要だったすべての数値を記録します。
知っておくべき代替選択肢
同じ週に、他の2つのモデルリリースがありました。どちらも同じテストに追加する価値があります。
| モデル | リリース日 | 100万トークンあたりのAPI価格 | 利用可能場所 |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Sol | 2026年9月22日 | 入力$2 / 出力$10 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| GPT-6 Luna | 2026年9月22日 | 入力$0.10 / 出力$0.50 | ChatGPT Work, Codex, OpenAI API |
| Claude Opus 5.5 | 2026年9月22日 | 入力$4 / 出力$20 | Claude API |
| Grok 4.7 | 2026年9月21日 | プロンプトトークンが200k未満の場合、入力$2 / 出力$6 | xAI API, Cursor, Grok Build |
Claude Opus 5.5。 Anthropicは同日にこれをリリースしました。その価格設定ページでは、このモデルを「エージェントによるコーディングや企業業務向けの日常的なツール」と説明しています。有料のClaudeプランでは、機能としてClaude Design、Slides、およびDocsもリストされており、スライド資料やドキュメント作成に適しています。
Grok 4.7。 SpaceXAIのリリースノートによると、xAI APIでgrok-4.7として利用可能です。価格は、プロンプトトークンが200k未満の場合は入力$2、出力$6、それを超える場合は$4と$12です。より高速なバリアントは、CursorおよびGrok Build経由でのみ利用できます。
業務が主にコーディングである場合は、これら3つすべてのベンチマークページから始めるのが最適です。主にレポートやスライド資料の作成である場合は、前四半期のファイルを使用した直接対決のテストを行うことで、より多くのことが分かります。
安価なモデルが役に立たなくなる境界線
トークンあたりの価格が安くなれば、より多くのタスクを実行しやすくなります。しかし、それによって出力のチェックが不要になるわけではありません。作成コストがいくらであろうとも、数値が1つでも間違っているレポートは、間違ったレポートのままです。
そのチェックにおいて、モデル名よりもワークスペースが重要になります。Powerdrill Bloomは、自らを「根拠を示すAIデータアナリスト」と説明しています。そのホームページには、「すべての数値は、その背景にあるページ、行、および図とともに返されます」と付け加えられています。
この業務の形態は、GPT-6 SolがWorkでターゲットにしているものと同じです。スプレッドシートや一連のドキュメントから始めて、完成したファイルで終わります。当社のExcel to PowerPointページでは、独自のファイルでそのプロセスを実行する方法を説明しています。このファミリーの最高峰モデルの背景については、当社のGPT-6 Astraの解説記事をご覧ください。
テストを行ってモデルを選択してください。その上で、出力のすぐ横にソースの追跡情報を残しておくことで、レビュー担当者が各数値を数秒で確認できるようになります。
GPT-6 SolおよびLunaの始め方
ChatGPTを使用している場合は、通常のチャットではなくWorkを開いてください。セレクターからモデルを選択し、実際のファイルと実際の成果物を1つずつ与えます。お試しのプロンプトよりも、四半期サマリーや週次メトリクスのスライド資料の方が、より良いテストになります。
APIで構築している場合は、モデルIDをgpt-6-solまたはgpt-6-lunaに切り替え、まず評価セットを再実行してください。トークンあたりのコストだけでなく、タスクあたりのコストを比較します。より少ないステップで完了するモデルの方が、全体的なコストを抑えられる場合があります。
成果物が定期的なレポートである場合は、最も重要な数値の短いリストを手元に置いておきます。どのモデルが作成したものであっても、実行するたびにまずそれらの数値を確認してください。
スプレッドシートをソース付きのグラフ、レポート、またはスライド資料に変換したい場合は、独自のファイルでPowerdrill Bloomをお試しいただけます。
よくある質問
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaとは何ですか？
これらは2026年9月22日にリリースされたOpenAIのモデルで、同じファミリー内でGPT-6 Astraの下位に位置づけられます。GPT-6 Solは負荷の高い日常業務をターゲットとし、Lunaは大量処理タスクをターゲットとしています。どちらもChatGPT Work、Codex、およびOpenAI APIで動作します。
GPT-6 Solの料金はいくらですか？
APIにおいて、OpenAIはGPT-6 Solを100万入力トークンあたり$2、100万出力トークンあたり$10と設定しています。Lunaは入力$0.10、出力$0.50です。ChatGPTの内部では、プランのWorkおよびCodexの利用枠を通じてアクセスできます。
GPT-6 Solは通常のChatGPTのチャットで利用できますか？
いいえ。リリースノートによると、SolとLunaは「Chatで利用可能なモデルとは異なります。」これらはWorkおよびCodexで利用できます。FreeおよびGoユーザーは、ChatGPTデスクトップアプリでLunaを使用できます。
GPT-6 SolとGPT-6 Astraの違いは何ですか？
AstraはOpenAIの最高峰モデルであり、同社は「あらゆる面で最高のモデル」と呼んでいます。Solは同様の手法でトレーニングされ、より高速で低コストな業務をターゲットとしています。OpenAIは、最も負荷が高く重要なプロジェクトにはAstraを推奨しています。
Solの代わりにGPT-6 Lunaを使用する理由は何ですか？
Lunaはトークンあたりのコストが低く、抽出や一次要約などの大量処理かつシンプルなタスクに適しています。OpenAIの報告によると、より高いエフォートのLunaは、事実性テストにおいてGPT-5.6 Solと同等です。Solは、複雑で複数のステップを伴う成果物の作成に適しています。
情報源： OpenAI, Introducing GPT-6 Sol and Luna · ChatGPT release notes · ChatGPT Work and Codex help article · Claude pricing · xAI API release notes。価格と利用可能性は、2026年9月24日時点のベンダーページの情報に基づいています。