OpenAIは2026年9月22日、 GPT-6 SolとGPT-6 Luna を公開しました。9月初めに出た最上位のGPT-6 Astraの下に位置する2モデルで、APIの価格は100万トークンあたりSolが入力2ドル・出力10ドル、Lunaが入力0.1ドル・出力0.5ドル。前世代のGPT-5.6から半額になりました。ChatGPTとCodexでも有料プランから順に使えます。
同じ日の約90分前に、Anthropicが Claude Opus 5.5 を入力4ドル・出力20ドルで出しています。Solの価格はそのちょうど半分です。ただしOpenAIが公表した比較の相手はOpus 5.5ではなく、一世代前のOpus 5やFable 5でした。価格だけ見て乗り換えを決める前に、この点を押さえておく必要があります。
何がどれだけ安くなったか
OpenAIの発表では、今回の値下げは「GPT-5.6のプロモーション価格と比べて50%」です。 VentureBeatの整理 によると、旧GPT-5.6 Solは入力4ドル・出力20ドル、旧Lunaは0.2ドル・1.2ドルでした。Lunaの出力は1.2ドルから0.5ドルなので、実際の下げ幅は約58%になります。同紙によれば、OpenAIはこれを期間限定ではなく恒久的な価格だとしています。
Solの APIモデルページ には、細かい条件も載っています。キャッシュされた入力は0.2ドル。コンテキストは105万トークン、出力は最大12万8,000トークン、知識のカットオフは2026年4月20日です。推論の深さ(reasoning effort)は none から max まで6段階あります。注意したいのは、入力が27万2,000トークンを超えると入力とキャッシュの単価が2倍、出力が1.5倍になる点。100万トークン級の文脈を毎回流す使い方では、表の価格より高くつきます。
役割分担は、Solがコーディングのような複雑な作業、Lunaが文書の要約や情報抽出のような大量の定型処理です。
「ミスが半分」と、比較相手の選び方
性能面でOpenAIが強調したのは誤りの少なさです。実際に指摘された誤りをもとにした社内の事実性評価で、「GPT-6 Solは前世代のおよそ半分しか誤りをしない」としています。
ベンチマークの数字は次のとおりです。コーディングのDeepSWE v1.1で、Sol(最大の推論設定)は68.8%。Fable 5の最高値との差は1.1ポイントとしています。Lunaも66.6%で「Opus 5に匹敵する」。パソコン操作のOSWorld 2.0では、Solを一段下の推論設定で動かして60.5%、中程度の設定のOpus 5が60.3%でした。
並んでいるのは、どれもAnthropicの旧世代モデルです。しかも同じOpus 5でも、Anthropic自身はOpus 5.5の発表でOSWorld 2.0を74.0%(部分点込み)としていて、OpenAIの表の60.3%とは大きく違います。推論設定や採点の仕方が違えば、同じモデルでも数字はこれだけ動くということです。VentureBeatも、同じ条件でSolとOpus 5.5を比べた公開データはまだないと指摘しています。発表の間隔が90分では、OpenAIが新しいOpusを比較に入れる時間はなかったはずです。この比較表を「Opus 5.5より上」と読むのは誤りだと考えられます。
開発者に効く変更はキャッシュまわり
価格表より地味ですが、エージェントを作っている人に効きそうなのがキャッシュの扱いです。発表によると、会話の途中で推論の深さを上げ下げしたり、ツールを有効・無効にしたりしても、それまでの文脈のキャッシュが保たれるようになりました。キャッシュを使う区切りを明示的に指定することもできます。
これまでは、簡単な確認では推論を浅くしたくても、設定を変えるとキャッシュが外れて入力を全額払い直すことになりがちでした。手順ごとに推論の深さを変えながら長く動かすエージェントほど、実際の請求が下がる可能性があります。Opus 5.5の値下げも中心はキャッシュ読み出しで、2社とも同じところで競っているのが分かります。
日本の読者にとって
ChatGPTでは、Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの各プランで、ChatGPT WorkとCodexから9月22日に使えるようになりました。無料版とGoプランの人も、デスクトップアプリならLunaを試せます。
円に換算する目安として、1ドル150円で計算すると、Solは入力100万トークンが300円、出力が1,500円。Lunaは入力15円・出力75円です。Lunaは XiaomiのMiMo-V2.6-Flash のOpenRouter上の入力価格0.14ドルより安く、公開重みのモデルを自前で動かす場合の比較でも基準になる価格です。データの保管場所について、モデルページには「EUのデータレジデンシーは標準処理でのみ利用可」とあり、地域指定の処理には10%の追加料金がかかります。日本国内での処理の選択肢は、このページには書かれていません。
次にやることを3つ挙げます。1つ目、GPT-5.6 SolやLunaを指定している箇所をgpt-6-sol・gpt-6-lunaに替えて、請求と出力の品質を1週間比べる。2つ目、Opus 5.5と比べたいなら、公式の比較表には頼らず、自分の代表的なタスク10件ほどを同じ条件で両方に流す。3つ目、長い文脈を扱う処理では、入力が27万2,000トークンを超えていないかを確認する。超えている場合は、文脈を分けたほうが安く済みます。
