OpenAI、GPT-6 Sol と Luna を発表、API 料金を 50% 削減

OpenAI は 2026年9月22日に GPT-6 Sol と GPT-6 Luna を発表し、9月初めに GPT-6 Astra で開始した GPT-6 モデルファミリーを拡大し、両新モデルの API 料金を GPT-5.6 のプロモーション価格から 50% 削減しました。

その発表において、OpenAI は 2 つのモデルを GPT-6 Astra の背後にある手法と類似した方法で訓練し、プロフェッショナルな作業、事実性、コーディング、コンピュータ利用、アラインメントにおける Astra の性能向上を、より高速で手頃なモデルへと拡張したと述べました。OpenAI は Astra が最も要求の高いプロジェクトにおいて依然として最高のモデルであるとし、Sol と Luna がファミリー全体のコスト効率を向上させると説明しました。

価格とモデルの役割

GPT-6 Sol の価格は、入力トークン 100 万件あたり $2、出力トークン 100 万件あたり $10 で、GPT-5.6 Sol の $4 と $20 からそれぞれ半額になっています。GPT-6 Luna の価格は、入力トークン 100 万件あたり $0.10、出力トークン 100 万件あたり $0.50 で、GPT-5.6 Luna の $0.20 と $1.20 から半額です。OpenAI は、これらの変更は GPT-5.6 のプロモーション価格に対する 50% の削減であり、キャッシュと推論の改善によるもので、節約分をユーザーと顧客に直接還元すると説明しました。

OpenAI の GPT-6 Sol の API ドキュメントでは、同モデルが複雑なコーディングとエージェントワークフロー向けに構築されたと説明しています。一方、GPT-6 Luna のドキュメントでは、Luna が集中型で大量タスク向けの OpenAI で最も効率的なモデルであると記載されています。両モデルとも、トークン数 1,050,000 のコンテキストウィンドウと 128,000 トークンの最大出力を備え、テキストと画像の入力を受け取りテキストで出力し、推論努力設定を「なし」から「最大」までサポートし、デフォルトは「中」になっています。Sol の知識カットオフは 2026年4月20日、Luna は 2026年5月18日です。キャッシュされた入力は非キャッシュレートの 10% の価格で、Sol は 100 万トークンあたり $0.20、Luna は $0.01 です。キャッシュ書き込みは非キャッシュ入力レートの 1.25 倍で課金されます。

報告された評価結果

AutomationBench（47 のツールを使用してエンドツーエンドのビジネスワークフローで AI エージェントをテストする）において、OpenAI は GPT-6 Sol が xhigh effort でタスクあたり $0.27 のコストで 33.2% のスコアを記録し、Claude Opus 5 の max effort が同モデルのコストの 9% であるのを上回り、低努力の GPT-6 Astra（30.3%）および Claude Fable 5.1（Opus 5 フォールバック付き）31.4% をも上回ったと報告しています。OpenAI は、Fable 5.1 の数値はフォールバック費用を除外しているため実際のコストを過小評価していると指摘しました。フォールバックは約 40% のタスクで発生しています。

OpenAI は、GPT-6 Luna が high effort で同ベンチマークにおいて前モデル GPT-5.6 より 5.4 ポイント向上し、タスクあたりコストを 58% 削減したと報告しています。55 のサブ産業にわたる長期的なプロフェッショナルタスクを評価する Agents’ Last Exam では、OpenAI は GPT-6 Sol が max effort で 56.4% のスコアを記録し、Claude Opus 5 の最高スコアを上回り、タスクあたりコストを 60% 削減したと報告しています。

ユーザーがモデルの誤りをフラグ付けした匿名化された会話から構築された社内の事実性評価において、OpenAI は GPT-6 Sol が前モデルの約半分の誤り数であり、GPT-6 Luna は高い努力レベルで GPT-5.6 Sol と同等の性能を約 1/100 のコストで実現すると述べました。OpenAI は、フラグ付けされた会話は典型的な使用状況を代表しておらず、実際の利用では事実誤りはより稀であると指摘しました。

FrontierCode（コーディングエージェントが実際のコードベースにマージ可能かどうかを評価する）において、OpenAI は GPT-6 Sol が GPT-5.6 Sol に比べて大幅に改善し、xhigh effort で Claude Fable 5.1 と同等の性能をはるかに低コストで実現したと報告しています。DeepSWE v1.1（実際のコードベースで複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクをテストする）では、OpenAI は GPT-6 Sol が max effort で 68.8% のスコアを記録し、評価での Claude Fable 5 の最高スコア 69.9%（xhigh effort）と 1.1 ポイント差で、タスクあたり約 80% のコスト削減を実現したと報告しています。OpenAI は GPT-6 Luna が max effort で 66.6% のスコアを記録し、Claude Opus 5 および Fable 5 の medium effort と比較してそれぞれタスクあたり 93% と 96% のコスト削減となると報告しています。

OpenAI は、社内のコーディングエージェントの利用が急激に増加しており、日次トークン使用量は API 価格ベースで中央値の研究者で $600、上位 90 パーセンタイルの研究者で $7,000 を超えると述べました。

OSWorld 2.0 オフラインにおいて、OpenAI は GPT-6 Sol が xhigh effort で 60.5% のスコアを記録し、Claude Opus 5 の medium effort の 60.3% をわずかに上回り、タスクあたり約 80% のコスト削減となったと報告しています。また、GPT-6 Luna が max effort で GPT-5.6 Sol の medium effort を 1/10 のコストで上回ったと述べています。

OpenAI は、独自モデルの評価は自社の研究環境または API を通じて実施され、競合他社のスコアは公開されているレポートから取得され、Fable 5.1 のスコアが入手できない場合は Claude Fable 5 のスコアが使用されたと述べました。同社はまた、Astra のコミュニケーションスタイルを Sol と Luna に引き継ぎ、特に技術的およびコーディングの会話において、表現がより明確で専門用語が少なく、回答がやや短くなっていると指摘しました。

キャッシュ、アラインメント、可用性

OpenAIは、GPT-6向けに改良されたプロンプトキャッシュにより、デフォルトでキャッシュヒット率が向上し、キャッシュされた入力トークンの読み取りに対して90％の割引が適用されると発表しました。新しい開発者向けツールとして、プロンプトキャッシュダッシュボード、キャッシュ機会の未取得を説明する診断ツール、キャッシュ再利用のために以前のコンテキストを保持する推論努力とツール制御、そしてキャッシュされたプロンプトプレフィックスの終了位置を開発者が選択できる明示的なブレークポイントが含まれます。発表によると、GitHubは過去数か月間にわたり、これらの改善により数十億件のOpenAIモデルへのリクエストにおいて、新規処理が必要なプロンプトトークンの割合が50％以上削減されたと報告しており、Copilotの応答速度が向上しています。

アラインメントに関して、OpenAIは両モデルがGPT-5.6と比較して評価で改善されていると述べました。その中には、コード作業に関する誤解を招く主張の発生率が低下したことが含まれますが、評価は意図的に難しい状況をテストするものであり、通常の使用における失敗率は測定していないと付記しています。完全な結果は、発表に基づきGPT-6 Astraシステムカードに掲載されています。

GPT-6 Sol と Luna は、2026年9月22日から ChatGPT Work および Codex で Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu ユーザー向けに利用可能になります。Free および Go ユーザーはデスクトップアプリで GPT-6 Luna にアクセスでき、モデルはまだ Chat では利用できません。OpenAI API では、これらのモデルは gpt-6-sol と gpt-6-luna. OpenAIは、サービスの安定性を保つため、モデルを ChatGPT において日中に段階的にロールアウトする計画だと述べました。