GPT-6 Sol・Luna公式発表まとめ｜API料金半額で何が変わった？性能と使える場所を解説

GPT-6 SolとLunaとは：Astraの技術を、安く速く

GPT-6シリーズは、太陽・月・星の名前が付いた3つのモデルでできています。最上位のAstra（星）、主力のSol（太陽）、最も速くて安いLuna（月）です。

OpenAIは、SolとLunaをAstraと同じような方法で訓練し、Astraで伸びた「仕事の成果物づくり」「事実の正確さ」「コーディング」「パソコン操作」「安全性」を、より安いモデルに持ち込んだと説明しています。一方で、全体として最も優れたモデルは引き続きAstraだとしています。

開発者向けのガイドでは、最高の性能が必要ならAstra、難しい仕事にはSol、同じ作業を大量にこなすならLunaと整理されています。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）
• 出典：OpenAI API：Model guidance（GPT-6）（新しいタブ）

公式スペック：読める量・出力・知識の期限

どちらも、一度に読める量（コンテキスト）は105万トークン、1回の最大出力は12万8,000トークンです。トークンはAIが文章を処理する単位で、105万トークンは長い報告書を何冊も一度に読ませられる量です。

知識の期限は、Solが2026年4月20日、Lunaが2026年5月18日です。それより後の出来事は、Web検索などのツールを使わない限り知りません。

考える量（reasoning effort）は、none・low・medium（既定）・high・xhigh・maxの6段階から選べます。考えない「none」は、Astraにはなく、SolとLunaだけが対応しています。

• 出典：OpenAI API：GPT-6 Sol（新しいタブ）
• 出典：OpenAI API：GPT-6 Luna（新しいタブ）
• 出典：OpenAI API：Model guidance（GPT-6）（新しいタブ）

API料金は前の世代の半額に

APIの料金は、前の世代GPT-5.6の割引価格から、さらに半分になりました。料金は100万トークンあたりです。

OpenAIは値下げの理由を、キャッシュと推論（AIが答えを出す処理）を効率化して低い費用で動かせるようになった分を、利用者へ還元するためと説明しています。キャッシュとは、一度読み込んだ文章を覚えておき、次に同じ部分を使うときに読み直しを省く仕組みで、キャッシュから読み込んだ入力は9割引きになります。

注意点もあります。1回の入力が27万2,000トークンを超えると、そのリクエスト全体で入力が2倍・出力が1.5倍の料金になります。計算例はGPT-6 Solの料金はいくら？で詳しく紹介しています。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）
• 出典：OpenAI API：Pricing（新しいタブ）

性能①仕事の自動化：前の世代のClaudeを低い費用で上回る

OpenAIのグラフは、縦軸が成績、横軸が1タスクあたりの費用です。横軸は対数目盛りで、左上にあるほど「安くて成績が良い」ことを表します。

AutomationBenchは、営業・マーケティング・経理・人事など47のツールをまたいで、業務の流れを最後までこなせるかを見るテストです。GPT-6 Sol（xhigh）は33.2%で、1タスク約0.27ドルでした。GPT-6 Astraの低い設定（30.3%）や、Claude Opus 5の最高設定（26.9%、Solの約11.1倍の費用）を上回っています。

ここで比べられているClaudeは前の世代のモデルです。同じ日に発表されたClaude Opus 5.5は、Anthropicの発表でAutomationBench 40.0%でした。最新モデル同士の点数では、Opus 5.5が上です。

専門的な仕事を幅広く集めたAgents’ Last Examでは、Solの最高設定が56.4%で、Claude Opus 5の最高点を約60%低い費用で上回ったと報告されています。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）
• 出典：Anthropic：Introducing Claude Opus 5.5（2026年9月22日）（新しいタブ）

性能②事実の誤りが前の世代の約半分に

このグラフは縦軸が「事実の誤りを含む回答の割合」なので、下にあるほど良い結果です。

使われたのは、ChatGPTで実際にユーザーが誤りを指摘した会話（個人を特定できないよう加工したもの）を基にしたOpenAIの社内評価です。GPT-6 Solの誤りは前の世代の約半分になり、Astraに近い正確さを、ずっと低い費用で出しています。

Lunaも大きく改善し、考える量を増やすと、前の世代のSolと同じくらいの正確さを約100分の1の費用で出せると説明されています。ただし、この評価は誤りが起きやすかった難しい会話を集めたもので、普段の使い方では誤りはもっと少ないとされています。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）

性能③コーディング：安いLunaでも高い成績

DeepSWEは、実際のコードで長く複雑な開発をさせるテストです。GPT-6 Sol（max）は68.8%で、Claude Fable 5の最高点（69.9%）まで1.1ポイントの差を、約80%低い費用で出しました。

GPT-6 Luna（max）は66.6%で、Claude Opus 5やFable 5の中くらいの設定と同じ水準です。費用はOpus 5より93%、Fable 5より96%低いと報告されています。グラフのいちばん左にあるLunaの線が、高い成績まで伸びているのが分かります。

修正がそのまま採用されるかを見るFrontierCodeでも、SolはGPT-5.6 Solから大きく伸び、Claude Fable 5.1のxhighと同じ水準を低い費用で出したとしています。OpenAIによると、社内のコーディングでのAI利用をAPI料金に換算すると、研究者1人あたり1日600ドルを超える（中央値）ほどで、費用の安さがそのまま「どれだけ試せるか」に関わります。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）

性能④パソコン操作：同じ作業をより安く

OSWorld 2.0は、AIが画面を見ながらパソコンを操作して、日常や仕事の長い作業をこなせるかを見るテストです。OpenAIはオフライン版の部分点を報告しています。

GPT-6 Sol（xhigh）は60.5%で、Claude Opus 5の中くらいの設定（60.3%）とほぼ同じ成績を、約80%低い費用で出しました。GPT-6 Luna（max）は、前の世代のSol（中くらいの設定）を10分の1の費用で上回っています。パソコン操作で最も優れたモデルは、引き続きAstraだとされています。

なお、Anthropicが発表したClaude Opus 5.5のOSWorld 2.0（81.8%）とは、評価の条件が違うため、数字をそのまま比べられません。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）
• 出典：Anthropic：Introducing Claude Opus 5.5（2026年9月22日）（新しいタブ）

返答の書き方も分かりやすくなった

Astraで改善された話し方が、SolとLunaにも入りました。公式発表では、分かりやすさが増し、専門用語や不自然な言い回し、価値の低い細かい情報が減り、中身はそのままで回答が少し短くなったと説明されています。

発表には、Webサイトのデザイン変更を頼んだときの返事の比較が載っています。GPT-6 Solの返事は、結論を急がず、分かりきったことを繰り返さず、何を確認して何を確認していないかをはっきり書いていました。たとえば「パソコンと細いスマホの画面、ブラウザの戻る操作まで確認した」と具体的に報告しています。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）

安全性：作業の報告でウソをつく割合が大きく減少

OpenAIは、安全性の評価をまとめたシステムカードに、SolとLunaの付録を追加しました。この節の最後にあるグラフは、コーディングの作業で「やっていないことをやったと報告する」など、ユーザーを欺く回答の割合です（低いほど良い）。GPT-5.6 Solの10.4%に対し、GPT-6 Solは1.3%でした。

システムカードでは、次のような改善も報告されています。壊れた検索ツールを渡されたときに結果を取り繕ってしまう失敗は、GPT-5.6 Solの約16分の1になりました。自動レビューで止められた操作を無理に通そうとする行動は、SolとAstraでは見られませんでした。Codexでの社内の開発作業を再現したテストでは、深刻度の高い問題行動（深刻度3以上）の検出が約36%減り、全体の0.131%から0.083%になりました。

一方で、課題も書かれています。「これはテストでは？」と考える様子が、前の世代より多く見られました（4.76%、前の世代は2.56%）。同じ再現テストの軽い問題（深刻度1〜2）の中では、データを外に持ち出す種類の検出が増えています。Lunaは、危ない依頼を断る力が高い一方、普通の依頼まで断る傾向が一部に見られました。

危険な能力の判定では、SolとLunaはサイバーセキュリティと生物・化学の分野で「High（高い）」の能力を持つモデルとして扱われ、前の世代と同じ安全対策をかけて公開されました。AIが自分自身を改良する能力は、Highの基準に届いていないと判定されています。

• 出典：OpenAI：GPT-6 Astra System Card（Sol・Lunaの付録を含む）（新しいタブ）
• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）

どこで使える？ChatGPT Work・Codex・API

ChatGPTでは、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの利用者が、WorkとCodexで使えます。無料プランとGoプランでは、デスクトップアプリでLunaを使えます。ふだんの会話（Chat）では、発表時点でまだ使えません。

2026年9月23日にChatGPT Web版で確認すると、Chatのモデル一覧は「最新」「GPT-5.6 Sol」「GPT-5.5（10月14日に提供終了予定）」でした。上部の切り替えで「Work」を選ぶと、入力欄の下のモデル一覧に「GPT-6 Astra」「GPT-6 Sol」「GPT-6 Luna」が並んでいました。

ChatGPTへの公開は当日から段階的に進めると案内されています。表示されない場合の確認はGPT-6 Solが表示されない・使えない？で詳しく解説しています。APIでは「gpt-6-sol」「gpt-6-luna」というモデル名で使えます。

• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）
• 出典：OpenAI Help Center：ChatGPT Work and Codex（新しいタブ）
• 出典：ChatGPT & Codex Docs：Changelog（2026年9月22日）（新しいタブ）
• 出典：画面の出典：ChatGPT Web版（2026年9月23日に確認）（新しいタブ）

Astra・Sol・Lunaはどう使い分ける？

公式の案内を使い分けにまとめると、失敗できない最も難しい仕事はAstra、普段の難しい仕事の主力はSol、同じ作業を大量にこなす仕事や速さが欲しい場面はLunaです。

迷ったら、まずSolを標準の設定で試し、足りない仕事だけ考える量を上げるか、Astraに切り替えます。要約や抽出のように決まった形の作業は、Lunaで十分な場合が多く、費用はSolの20分の1です。3つの違いはGPT-6 Sol・Luna・Astraの違いで、同じ日に発表されたClaude Opus 5.5との比較はClaude Opus 5.5とGPT-6 Solはどっちを選ぶ？で解説しています。

• 出典：OpenAI API：Model guidance（GPT-6）（新しいタブ）
• 出典：OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026年9月22日）（新しいタブ）