まず選ぶなら、定型的で件数の多い仕事はGPT-6 Luna、複雑なコーディングや判断を含む仕事はGPT-6 Sol、失敗の影響が大きい多段階の仕事はGPT-6 Astraを出発点にしてください。Terraは同じ世代の第四のモデルではありません。正式なIDは gpt-5.6-terra で、既存のGPT-5.6運用と比較したい場合の候補です。これはOpenAIのモデル案内とTerraのモデルページに基づく選び始めの目安であり、あなたの仕事での速度や正答率を測定した結果ではありません。
4つの名前は、どの世代のどのモデルか
| 呼び名 | APIで指定するID | まず試す仕事 |
|---|---|---|
| GPT-6 Luna | gpt-6-luna | 抽出、要約、範囲の決まったコーディングなど、繰り返しやすい処理 |
| GPT-6 Sol | gpt-6-sol | 複雑な開発、ツールを使う作業、日常的な判断を伴う仕事 |
| GPT-6 Astra | gpt-6-astra | コードやブラウザーをまたぐ、難度の高い多段階の仕事 |
| GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | 既存のGPT-5.6系の運用を保ちながら、新しい候補と比較する仕事 |
GPT-6の三つのIDはモデル案内に、TerraのIDと位置づけはモデル仕様に掲載されています。GPT-6 SolとLunaは2026年9月22日の更新履歴で追加されました。「GPT-6 Terra」というIDを指定しても、この四者の比較にはなりません。
前世代の三モデルだけを比べたい場合はGPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの比較を参照してください。
仕事から選ぶなら、どこで候補を変えるか
Lunaから始める場面。 入出力の形を決めやすい要約や項目抽出、限定された修正を大量に処理する場合です。安い単価は魅力ですが、検査や再試行が増えれば採用できた成果物あたりの費用も変わります。まず品質の合格基準を決め、その基準を満たすか確認してください。OpenAIのモデル選択ガイドも、仕事に対してモデルを評価することを勧めています。
Solから始める場面。 コードベースの調査、複数ファイルの修正、ツールの結果を踏まえた判断など、手順を固定しにくい仕事です。Lunaで必要な品質に届かなければSolを比較し、Solでも失敗が残る難しい一連の作業ではAstraを試します。SolとLunaの公式位置づけは目安であり、特定のリポジトリでの成功率ではありません。
Astraを試す場面。 長い依頼を通して条件を保つ必要があり、コード、ブラウザー、専門的な作業をまたいで最終結果まで仕上げる場合です。単価は高いので、「高性能そうだから全件に使う」とは決めず、Solで不合格だったケースを同じ条件で比較するのが実用的です。Astraの公式仕様にある大きなコンテキスト上限も、個々の仕事での正確さを保証しません。
Terraを残して比較する場面。 現在Terraを使う処理の移行を検討しているなら、同じ入力、評価基準、ツール構成でSolやLunaと並べます。TerraがGPT-5.6であることだけを理由に、既存の処理を無検証で切り替える必要はありません。
API料金を同じ条件で比べる
以下は2026年9月23日時点のOpenAI直接API、Standard処理、入力27.2万トークン以下、100万トークンあたりの米ドル建て単価です。月額プランの料金やCodexの利用枠ではありません。通常入力・キャッシュ済み入力・キャッシュ書き込み・出力は別々に課金されます。公式料金表で最新の条件を確認してください。
| モデル | 通常入力 | キャッシュ済み入力 | キャッシュ書き込み | 出力 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-6 Luna | $0.10 | $0.01 | $0.125 | $0.50 |
| GPT-6 Sol | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $10.00 |
| GPT-5.6 Terra | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $12.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $50.00 |
SolとTerraの通常入力単価は同じで、出力単価はSolの方が低い、というのがこの表から直接言えることです。同じ処理条件で入出力トークン数も同一ならSolの料金が低くなります。しかし、推論に使う出力トークン、再試行回数、合格率は仕事ごとに異なります。実際の「合格した成果物1件あたり」でSolが必ず安い、とはここからは言えません。
たとえばキャッシュやツール料金を使わず、仮に1回の要求で入力1万、出力2000トークンなら、通常入力と出力だけの概算は「入力数÷100万×入力単価＋出力数÷100万×出力単価」です。Lunaは$0.002、Solは$0.04、Terraは$0.044、Astraは$0.20になります。これは同じトークン数を仮定した算数で、実測請求額でも同じ品質の成果を得る費用でもありません。
入力が27.2万トークンを超える場合
入力がこの境界を超えると、長文脈の単価が要求全体に適用されます。Standardの通常入力／出力は100万トークンあたり、Lunaが$0.20／$0.75、Solが$4／$15、Terraが$4／$18、Astraが$20／$75です。料金表の長文脈列を確認し、境界付近では入力を分割するかどうかも含めて再計算してください。Batch、Flex、Fast、地域処理、ツール利用などを混ぜてこの表と比較しないでください。
APIとCodex・Workでは、何を確認すればよいか
APIではモデルIDを明示して呼び出します。GPT-6でツールを使うなら、モデル案内が示すResponses APIを基準にしてください。Astraはnoneの推論設定に非対応です。SolとLunaは対応しますが、Chat Completionsでの関数呼び出しにはnoneの条件があります。既存の呼び出しを移す前に、推論設定とツール連携を確認しましょう。
CodexやChatGPT Workのモデル選択画面は、APIのトークン料金表とは別の入口です。Work・Codexのモデル案内ではSolとLunaを選択可能なモデルとして示し、GPT-5.6のSol・Terra・Lunaも移行期間中は残ると説明しています。通常のChatではなくWorkとCodexでの提供で、実際に選べるかは使うクライアント、プラン、サインイン先、ワークスペース設定を確認する必要があります。日本語で利用すること自体は、特定地域の利用資格やデータ保管先を意味しません。
自分の仕事で確かめる最短手順
- 実際の仕事から、簡単な例だけでなく失敗しやすい例も含めて同じ入力を選びます。外部ツール、推論設定、終了条件を固定します。
- 最初の候補と比較候補に同じ仕事を渡し、答えの正しさ、修正の必要性、完了までの時間を記録します。品質の合格基準を先に書き、合格した成果物の数を数えます。
- APIなら通常入力、キャッシュ、出力、ツール利用、再試行の使用量を集め、適用される処理モードと文脈区分の単価で計算します。Codex／Workなら、その画面での利用可能性や利用枠を別に確認します。
- 合格率と合格1件あたりの費用が納得できれば採用し、届かなければLunaからSol、SolからAstraへ比較を広げます。既存のTerra運用は同じ基準で並べて判断します。
本記事では料金と仕様の公開資料を確認しましたが、四つのモデルに同じ仕事を実行するAPIテストは行っていません。したがって応答速度、実運用の合格率、特定アカウントでの利用可否は断定できません。Astra単体の費用条件を深く確認したい場合はGPT-6 AstraのAPI料金も参照してください。
