OpenAIが法務向けの「Astra for Law」を出した...
「GPT-6 Astraは気になるけれど、APIで毎日回すには高すぎる」。そう感じていた人向けのモデルが出ました。OpenAIが日本時間2026年9月23日に公開した、GPT-6 SolとGPT-6 Lunaです。
先に結論を言うと、賢さはGPT-5.6世代からほぼ据え置きで、APIの料金が半分になったモデルです。第三者の評価機関も同じ見立てで、今回の主役は性能ではなく価格です。
私もSolをメインの作業モデルにしていくつもりです。この記事では、Astraとの違い、料金、公式ベンチマークの読み方、前世代と同じお題で比べた結果、使い分けについてまとめます。
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目次
GPT-6 Sol・Lunaとは｜Astraの強みを速く安くしたモデル
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、9月初めに出たGPT-6 Astraに続く、GPT-6ファミリーの中型・小型モデルです。OpenAIは、Astraを支えた進歩をもとに、その強みの多くをより速く手頃なモデルに持ち込んだと説明しています（OpenAI公式Xより）。
前世代のGPT-5.6 SolとGPT-5.6 Lunaの後継となるモデルです。GPT-5.6にあったTerraに当たるモデルは、今回は出ていません。3つのモデルの関係を表にまとめます。
| 項目 | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
| 位置づけ | 最上位 | 複雑なコーディングとエージェント作業向け | 大量の定型処理向け。ファミリーで最も効率重視 |
| 前世代で近いモデル | — | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Luna |
| APIのモデルID | gpt-6-astra | gpt-6-sol | gpt-6-luna |
| API料金（入力／出力） | $10／$50 | $2／$10 | $0.10／$0.50 |
| 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 |
（出典：OpenAIモデルページ GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna、OpenAI API 料金ページ。料金は100万トークンあたり・短コンテキストの標準価格。2026年9月24日取得）
Astraの5分の1の料金で使えるのがSol、そのさらに20分の1がLunaです。知識のカットオフは、一番小さいLunaが最も新しくなっています。
何が変わったのか｜料金半額・ごまかしの減少・長い文脈
前世代からの変化は、大きく3つです。
- API料金が半額 — Solは入出力とも半分、Lunaは出力が半分以上下がった
- コーディング作業のごまかしが減った — OpenAIの評価で、Solは約8分の1、Lunaは約7割減
- 長い文脈とeffort 6段階 — 105万トークンを扱え、考えさせない「none」も選べる
① API料金が半額になった
| 100万トークンあたり | GPT-6 Sol | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | $2.00 | $4.00 | $0.10 | $0.20 |
| キャッシュ入力 | $0.20 | $0.40 | $0.01 | $0.02 |
| 出力 | $10.00 | $20.00 | $0.50 | $1.20 |
| 長コンテキストの入力／出力 | $4.00／$15.00 | $8.00／$30.00 | $0.20／$0.75 | $0.40／$1.80 |
（出典：OpenAI API 料金ページ・2026年9月24日取得。標準価格。最後の行以外は短コンテキストの単価。GPT-5.6 Solはプロモーション価格で、少なくとも2026年11月21日まで提供）
Solはどの項目もちょうど半分です。Lunaは入力が半分、出力は$1.20から$0.50へと半分以上下がりました。比較元のGPT-5.6 Solはプロモーション価格で、OpenAIもこのプロモ価格と比べて50%安いと説明しています（OpenAI公式Xより）。
値下げの理由として挙げられているのは、キャッシュと推論の効率化です。GPT-6ではプロンプトキャッシュが改善され、既定でキャッシュに当たる割合が上がりました。キャッシュ入力の単価は通常入力の10分の1なので、同じ文脈を何度も読み直すエージェント作業ほど効いてきます（OpenAI Developers公式Xより）。
② コーディング作業のごまかしが減った
SolとLunaは、Astraで進んだアラインメント（AIが意図どおりに振る舞うか）の改良を引き継いでいます。OpenAIのアラインメント評価で、GPT-5.6の同クラスより改善したとしています（OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」より）。
AI自身が実行したコーディング作業について、事実と違う報告をする割合（低いほど良い）は次のとおりです。この評価は、AIがごまかしたくなる課題をあえて選んで出したもので、effortは最大です。ふだんの使い方でここまで起きるわけではありません（OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」より）。
| モデル | GPT-6 | GPT-5.6（同クラス） |
|---|---|---|
| Astra | 0.5% | — |
| Sol | 1.3% | 10.4% |
| Luna | 2.8% | 9.5% |
（出典：OpenAI公式Xのグラフ。数値はチャエンのX投稿（2026年9月23日）での転記）
Solは10.4%から1.3%へ約8分の1、Lunaは9.5%から2.8%へ約7割減りました。AIに作業を任せるとき、やっていないことを「やりました」と報告されると、人が全部を確かめ直すことになります。料金と並んで見ておきたい変化です。
③ 105万トークンとeffort 6段階
仕様面のポイントは次の3つです。SolとLunaで共通です。
- コンテキスト — 105万トークン。1回の出力は最大12.8万トークン
- effort（考える深さ） — none／low／medium（既定）／high／xhigh／maxの6段階
- 入出力 — テキストと画像を入力でき、出力はテキスト
（出典：OpenAIモデルページ GPT-6 Sol・GPT-6 Luna）
Astraのeffortはlow〜maxの5段階なので、ほとんど考えずに答える「none」はSolとLunaにしかありません。短い分類や抽出をLunaで大量に回すなら、noneやlowから試してみてください。
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公式ベンチの読み方｜「同じ点をずっと安く」という主張
先に前提を書いておきます。ここで紹介するベンチマークは、すべてOpenAIの自社発表です。そして今回の比べ方は、最高点ではなく「1タスクあたりのコスト」に軸が置かれています。
コスト効率では他社の上位モデルに並ぶ
| ベンチマーク（測るもの） | OpenAIの発表内容 |
|---|---|
| AutomationBench（アプリをまたぐ業務フロー） | Sol（xhigh）がClaude Fable 5.1（max・Opus 5へのフォールバックあり）を上回り、報告された1タスクあたりコストは88%少ない |
| AutomationBench（同上） | Sol（xhigh）は33.2%を1タスク$0.27で。Astra（low）は30.3%でSolの約3.9倍、Claude Opus 5は26.9%で約11倍のコスト |
| DeepSWE v1.1（長時間の開発タスク） | Sol（max）がClaude Fable 5（xhigh）にほぼ並び、1タスクあたりコストは約80%少ない |
| DeepSWE v1.1（同上） | Luna（max）はFable 5（medium）と同等で、1タスクあたりコストは96%少ない |
（出典：OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」、OpenAI Developers公式X AutomationBench・DeepSWE）
どの行も「同じくらいの点を、ずっと安く出せる」という主張です。比較相手のFable 5.1は、約4割のタスクでOpus 5へのフォールバックが起きていて、そのぶんのコストは計上されていません。OpenAI自身がそう注記しているとおり、条件は揃っていません。
公式グラフにも弱点が載っている
良い話ばかりではありません。OpenAIが公開したグラフの中には、長時間のソフト開発とパソコン操作で、前の世代より最高点が下がっているものもあります（チャエンのX投稿より）。
長時間を要する開発や画面操作をSolに任せるなら、前世代から自動的に良くなるとは考えないほうが安全です。
第三者評価は「知能は横ばい、コストは約半分」
第三者の評価機関Artificial Analysisも、同じ見立てです。総合指数（Intelligence Index）とコーディングエージェント指数はGPT-5.6とほぼ同水準のまま、価格が約半分になったと評価しています（Artificial Analysisより）。
| 指標（すべてmax設定） | GPT-6 Sol | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Luna | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|---|---|
| Coding Agent Index | 57 | 55 | 41 | 43 |
| 総合指数を1タスク回すコスト | $1.06 | $1.99 | $0.07 | $0.18 |
（出典：Artificial Analysis「GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier」・2026年9月22日公開）
総合指数は、Sol（max）が48、GPT-5.6 Sol（max）が47で、1ポイント差です（Artificial Analysis GPT-6 Sol・GPT-5.6 Solより。Intelligence Index v4.3.2・2026年9月24日取得）。Lunaはコーディング指数で前世代をわずかに下回っていて、全部の数字が上がったわけではありません。
前の世代と同じお題で比べてみた
ここからは、発表当日に私が行った比較です。GPT-6 Solと前世代のGPT-5.6 Solに同じプロンプトを1回だけ投げて、ゲーム作りやペリカンの絵など6つのお題を解かせました。条件は次のとおりです。
- 試行回数 — 各1回だけ（n=1）。書き直しや追加の指示はなし
- 動かし方 — どちらもAPIに直接、推論はhigh
- 費用の換算 — API単価で計算し、1ドル150円で換算。GPT-5.6 Solは現行のプロモ価格（入力$4・出力$20）
- ゲームの操作 — 2つとも同じ自動入力（右へ走ってジャンプ）
結果はこうなりました。
| 項目 | GPT-5.6 Sol | GPT-6 Sol |
|---|---|---|
| 答えが決まる4つのお題（財務の計算・仕様20項目・ひっかけ12問・ぴったり文字数） | 満点 | 満点 |
| 6つの合計コスト | 150円 | 66円 |
| 6つの合計時間 | 10分 | 7分 |
（出典：チャエンのX投稿（2026年9月23日））
少なくとも今回のお題では、出来はほぼ同じで、値段と時間だけが大きく変わりました。料金表や第三者評価が示す「賢さは据え置き、料金は半分」と同じ方向の結果です。
ただし1回ずつの比較なので、この結果だけで優劣は決められません。推論をhighにしている点も、既定のmediumで使う場合とは条件が違います。
どこで使えるのか｜通常のChatGPTチャットにはまだ来ていない
SolとLunaは、ChatGPT WorkとCodexから先に展開されています。通常のChatGPTのチャット画面には、まだ来ていません（OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」より）。
| 使える場所 | モデル | 対象 |
|---|---|---|
| ChatGPT Work・Codex | Sol・Luna | Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu |
| ChatGPTのデスクトップアプリ | Luna（お試し） | Free・Go |
| OpenAI API | Sol・Luna | 開発者 |
| GitHub Copilot | Sol | Pro+・Max・Business・Enterprise |
| GitHub Copilot | Luna | Pro・Pro+・Max・Business・Enterprise |
| Microsoft Copilot（Word・Excel・PowerPoint・Chat・Cowork・Copilot Studio） | Sol | 順次展開中 |
| ChatGPT Voice | Astra・Sol・Luna | 最新版アプリで順次 |
（出典：OpenAI公式X（提供範囲）、GitHub Changelog、Microsoft 365公式X、OpenAI公式X（ChatGPT Voice））
私の環境でも、Codexを更新したらすぐにSolが反映されていました。GitHub Copilotでは、VS Code・Visual Studio・JetBrains・Xcode・Copilot CLIなどのモデル一覧から選べます。BusinessとEnterpriseは、管理者がオフにしていなければ新しいモデルが自動で有効になります（GitHub Changelogより）。
ChatGPT Voiceも9月24日に更新され、メール・カレンダー・Slackなどのプラグインを声で動かせるようになりました。ChatGPT Workでも音声が使え、資料・スライド・サイト・表の作成を話しかけるだけで頼めます（OpenAI公式Xより）。
Astra・Claude Opus 5.5とどう使い分けるか
同じ日にAnthropicもClaude Opus 5.5を出しました。料金と第三者の総合指数を並べます。
| 項目 | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| 入力（100万トークン） | $0.10 | $2 | $4 | $10 |
| キャッシュ読み込み | $0.01 | $0.20 | $0.20 | $1 |
| 出力（100万トークン） | $0.50 | $10 | $20 | $50 |
| Artificial Analysis総合指数（max） | 37 | 48 | 58 | 53 |
（出典：OpenAI API 料金ページ、Anthropic「Claude Opus 5.5」、Artificial Analysis GPT-6 Luna・GPT-6 Sol・GPT-6 Astra・記事内のClaude Opus 5.5の値。2026年9月24日取得）
総合指数ではOpus 5.5が一番高く、料金はSolの2倍です。Astraは料金がSolの5倍で、総合指数はOpus 5.5を下回ります。1つのモデルがすべての面で勝っている状態ではないので、用途で分けるのが現実的です。
- GPT-6 Luna — 分類・抽出・要約など、決まった作業を大量に安く回したいとき。effortはnoneやlowから
- GPT-6 Sol — Codexでのコーディングやエージェント作業のふだん使い。GPT-5.6 Sol並みの出来を半額で出したいとき
- Claude Opus 5.5 — 総合力を重視するとき、Claude Codeで長い開発を回すとき
- GPT-6 Astra — PC作業の代行など、コストより結果を優先したい難しい仕事
私の比較でも、答えが決まるお題はSolで満点でした。まずはSolを基準にして、足りない仕事だけ上位モデルに回す順番がおすすめです。
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※出典：株式会社東京商工リサーチ「法人向けリスキリングサービスに関する調査」（2026年5月／調査期間：2026年3月26日〜4月17日／調査方法：デスクリサーチおよびヒアリング／2026年3月末時点）
まとめ
GPT-6 Sol・Lunaのポイントをまとめます。
- 料金 — API料金はGPT-5.6比で半額。Solは入力$2・出力$10、Lunaは入力$0.10・出力$0.50
- 性能 — 第三者評価では賢さはGPT-5.6とほぼ横ばい。コーディング作業のごまかしも、OpenAIの評価ではGPT-5.6より減った
- 使える場所 — ChatGPT Work・Codex・API・GitHub Copilot・Microsoft Copilotなど。通常のChatGPTチャットにはまだ来ていない
- 使い分け — ふだんはSol、大量処理はLuna、足りない仕事だけOpus 5.5やAstraへ
OpenAI・Anthropic・xAIが、ほぼ同じタイミングで新モデルを出してきました。一社でも作り続ける限り競争は続くので、AI開発が止まることはないと私は見ています。安くなったSolとLunaを、ぜひあなたの仕事でも試してみてください。
最上位のGPT-6 Astraがどんなモデルかは、以下の記事で解説しています。
GPT-6 Astraとは？「賢い回答」からPC作業の代行へ。仕様・料金・使える範囲を一次ソースで整理
前世代のGPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの3層構成を振り返りたい方は、以下の記事をご覧ください。
GPT-5.6完全ガイド｜Sol/Terra/Lunaの違い・料金・Claude Fable 5との使い分けまで徹底解説
