GPT-6とGPT-5.6の6モデル比較：Astra・Sol・Luna・Terraの用途と料金

GPT-6 Astra、Sol、LunaとGPT-5.6 Sol、Terra、Lunaは、同じ名前の系列でも料金と想定用途が異なります。難しい問題への対応を優先するならAstra、幅広い実務ならSol、大量処理の費用を抑えたいならLunaが候補ですが、最終的には自分の作業で必要な品質を満たすかを確認することが重要です。

本記事は指定された6モデルの比較です。公式資料の分析であり、6モデルを同じ条件で実測したベンチマークではありません。2026年10月3日に確認したAPI仕様を基準にしており、ChatGPTやCodexの契約料金とは分けて考えます。

まず用途と料金の違いを確認する

APIとは、プログラムからモデルを呼び出す仕組みです。料金は主に入力と出力のトークン数に応じて発生します。トークンは文字数そのものではなく、文章を処理するために分割された単位です。日本語と英語で同じ文字数でも同じ費用になるとは限りません。

金額は100万トークン当たりの米ドル建て標準料金です。GPT-5.6の掲載料金は、公式資料では少なくとも2026年11月21日までのプロモーション料金とされています。税、ツール、キャッシュ書き込み、実行モードなどの追加条件は表に含めていません。272,000トークンを超える長い入力には、これらのモデルで入力料金2倍・出力料金1.5倍の条件があるため、長文処理では単価だけで見積もらないでください。

出典：GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Lunaの公式仕様。

6モデルの使い分け

GPT-6 Astra：難しい作業の品質を優先する

Astraは、複雑な推論、コーディング、調査、コンピューター操作、専門的な文書作業などが中心です。複数の資料を突き合わせる分析や、依存関係が多い修正のように、一度の失敗が大きな手戻りにつながる場面で候補になります。高い単価を払えばすべての問題が正しく解けるわけではなく、重要な結論や実行結果は検証が必要です。

GPT-6 Sol：実務用の基準モデルにする

Solは、複雑なコーディングとエージェント型のワークフローを扱うモデルです。この6モデルの中では、記事の構成、資料の整理、コード修正など、幅広い業務を比較する基準にしやすい選択です。ただし、公式資料には後継のGPT-6.1 Solもあるため、これは「市場全体で最も新しいモデル」という意味ではありません。

GPT-6 Luna：大量の定型処理を軽くする

Lunaは、大量処理を効率よく行うためのモデルです。問い合わせの分類、指定形式への変換、短い要約、候補の抽出など、正解の判定基準を作りやすい用途で試す価値があります。曖昧な案件だけSolやAstraへ送る構成なら、全件を高価なモデルで処理する必要がなくなります。振り分けの誤りもあるため、例外を人が確認できる仕組みを設けます。

GPT-5.6 Sol：既存ワークフローとの相性を見る

5.6系列のSolは、専門的な実務向けの高性能モデルです。既存のプロンプトや評価データで安定しているなら、モデル名の新しさだけを理由に置き換える必要はありません。移行時には文章の調子、出力形式、ツールの呼び出し方、失敗率を比較します。公式APIのgpt-5.6はgpt-5.6-solの別名ですが、運用記録では実際に使う識別子を明確にしてください。

GPT-5.6 Terra：中間の選択肢を評価する

Terraは、知能と費用のバランスを狙ったモデルです。Lunaでは品質が足りず、Solの能力を毎回必要としない場合の候補になります。ただし現在の標準入力単価はGPT-6 Solと同じで、出力単価は高いため、「中間モデルだから必ず割安」という判断はできません。使い慣れた処理での成功率まで含めて比較します。

GPT-5.6 Luna：既存の低費用処理を検証する

5.6 Lunaも大量処理向けです。既存システムで十分な精度があるなら継続利用は合理的ですが、掲載単価ではGPT-6 Lunaの方が低いため、切り替え時の品質と費用を確認する価値があります。同じLunaという名前でも、出力の性質や失敗する入力が同じとは限りません。

共通仕様と推論設定をどう読むか

公式仕様では6モデルともテキスト・画像の入力とテキストの出力に対応し、コンテキストウィンドウは1,050,000トークン、最大入力は922,000、最大出力は128,000トークンです。大きな枠があることと、長文中の情報を常に正確に使えることは別問題です。資料の関連性、出力に必要な空き、長い入力への加算料金を確認します。画像の生成は、テキストモデル単体の出力ではなく、対応するツールや別の画像モデルとの連携として考えます。

推論の強さを表すreasoning effortは、Astraではlow、medium、high、xhigh、max、残り5モデルではnoneを含む設定に対応します。高く設定すると常に良くなるわけではありません。短い分類なら軽い設定で十分な場合があり、難しい分析では高い設定が役立つ可能性があります。同じモデル名でも設定を変えると費用と待ち時間が変わるため、比較条件をそろえます。

知識の基準日はGPT-6 Astraが2026年4月30日、Solが4月20日、Lunaが5月18日、GPT-5.6系列は2月16日です。この日付より後の事実を内部知識だけで保証できるわけではありません。最新の価格や政策を扱う記事では検索・公式資料の確認が必要です。

単価ではなく、成功する作業の総費用を比べる

複数の通常リクエストの合計が入力100万・出力20万トークンだった場合、キャッシュやツール料金を除く概算はAstraが$20、GPT-6 Solが$4、GPT-6 Lunaが$0.20、GPT-5.6 Solが$8、Terraが$4.40、5.6 Lunaが$0.44です。これは1回のリクエストではなく、長い入力の加算条件に該当しない複数回の合計例です。推論に使われる課金対象トークンや再試行が増えれば費用も増えます。

安いモデルが何度も失敗して人の修正を必要とするなら、総費用はかえって高くなります。一方、Astraを使っても単純な分類の価値が上がらなければ過剰です。API料金、再試行、ツール利用、確認時間を合わせて判断してください。

自分の業務でモデルを選ぶ手順

1. 普段の入力から、簡単な例、長い資料、曖昧な条件、過去に失敗した例を集めます。個人情報や秘密情報は評価用に処理します。
2. 正確性、指定形式、引用、禁止事項、必要な待ち時間など、合格条件を先に決めます。文章が自然なだけで合格にしません。
3. 同じ入力・ツール・推論設定で候補を実行し、失敗と再試行も記録します。必要なら推論設定だけを変えた比較を別に行います。
4. 品質基準を満たす中で、作業の総費用が最も低いモデルを選びます。難しい案件の昇格条件と人の確認範囲を定めます。
5. モデルやプロンプトを変えたら同じ評価例を再実行し、以前できた処理が壊れていないか確認します。

よくある疑問

Astraを選べば確認は不要ですか？

不要にはなりません。特に法務、金融、公開記事の根拠や実行権限は、モデルの性能とは別に確認する必要があります。

API料金はChatGPTやCodexの月額料金と同じですか？

異なります。APIは利用量に応じた課金が中心で、アプリの契約には別の利用枠や提供条件があります。

GPT-6にもTerraがありますか？

この記事で比較するGPT-6系列はAstra、Sol、Lunaです。名前から未確認のモデルを補って考えないでください。

まとめ

選択の軸は、モデル名の序列ではなく、必要な品質を満たすための総費用です。定型処理はLuna、実務の基準はSol、難しい例外はAstraという仮説から評価し、5.6系列も既存業務との相性で比較すると判断しやすくなります。