【OpenAI】ChatGPTの新モデル「GPT‑6 Sol (ソル) / Luna (ルナ)」が登場！5.6より低コストに【Astraとの違いは？】

ChatGPTに、安く使える新モデル、「GPT‑6 Sol (ソル)」と「GPT‑6 Luna (ルナ)」が登場しました。

従来の5.6と比べて、API料金はSolが半額、Lunaも入力が半額、出力が約58%安くなっています。

しかも、安さを優先しただけのモデルではなく、105万トークンの長文処理やPC操作まで対応しています。

性能、機能、価格、最上位のAstraとの違いをマニアックに比較して、結局どれを使うべきか整理します。

【OpenAI】ChatGPTの新モデル「GPT‑6 Sol (ソル) / Luna (ルナ)」が登場！5.6より低コストに【Astraとの違いは？】

GPT‑6シリーズ

まずは、今回の新モデルの立ち位置から見ていきましょう。

「GPT‑6」シリーズは、Astra、Sol、Lunaの3モデルです。

最上位の「GPT‑6 Astra」は、最も難しい仕事を最後まで任せるモデルです。

「GPT‑6 Sol」は、高い推論力とコストのバランスを狙っています。

「GPT‑6 Luna」は、決まった作業を大量に回すための高効率モデルです。

つまり、全部Astraへ投げるのではなく、仕事の難しさでAIを使い分ける設計です。

正直、この3段構成はかなり分かりやすいです。

社長にAstra、現場リーダーにSol、作業部隊にLunaを置くようなイメージです。

GPT‑6 Sol

まずは、「GPT‑6 Sol」です。

複雑なコーディングと、AIエージェントの作業に向けたモデルです。

AIエージェントとは、質問へ答えるだけでなく、自分でツールを選び、複数の手順を進めるAIです。

たとえば、Webで調査して、資料を読み、コードを書き、動作確認まで進める仕事です。

これまで高性能モデルへ任せていた仕事を、もっと安く回すのがSolの役割です。

推論の強さは、none、low、medium、high、xhigh、maxの6段階から選べます。

軽い修正はnone、難しい設計はhigh以上というように、同じモデルの中でも節約できます。

ちなみに、最上位のAstraにはnoneがありません。

考えなくていい仕事まで、全力で考えさせない。

この細かなコスト調整は、実際の運用でかなり効きます。

私の一言コメントは、毎日ゴリゴリAIを働かせるなら、Solが本命になりそうです。

GPT‑6 Luna

続いて、「GPT‑6 Luna」です。

集中した定型作業を、大量に処理するためのモデルです。

メールの分類、文章からの情報抽出、商品のタグ付けなどに向いています。

決まった形式の要約や、簡単なコード修正を何千回も回す用途も候補です。

注目は、100万トークン入力しても0.10ドルという価格です。

出力も、100万トークンあたり0.50ドルです。

もちろん、実際にはツールの利用料や長文料金が別にかかる場合があります。

それでも、AIを呼び出すたびに料金を気にする感覚が、かなり薄くなる価格です。

ぶっちゃけ、安すぎて数字を二度見しました。

私の一言コメントは、個人用の小さなAIサービスを作りたい人にも、これはアツイですね。

5.6との料金差

ここからは、従来モデルとの料金差を確認します。

「GPT‑6 Sol」は、入力も出力も「GPT‑5.6 Sol」の半額です。

キャッシュ入力も、0.40ドルから0.20ドルへ下がりました。

同じ量を処理するなら、単純計算で利用回数を2倍にできます。

「GPT‑6 Luna」は、入力とキャッシュ入力が半額です。

出力は1.20ドルから0.50ドルへ下がり、約58%安くなりました。

さらに、最上位のAstraは入力10ドル、出力50ドルです。

SolならAstraの5分の1、Lunaなら100分の1の単価です。

AIを1回だけ使う人より、毎日何千回も動かす人ほどテンションが上がる値下げです。

安いのに全部入り

ここが、今回いちばんワクワクするポイントです。

SolとLunaは、どちらも105万トークンのコンテキストへ対応しています。

一度に扱える文章量は、Astraや5.6世代と同じです。

最大出力も、どちらも12万8,000トークンです。

画像を読み取り、決められたJSON形式で答える構造化出力にも対応します。

さらに、Web検索、ファイル検索、コード実行、画像生成が使えます。

パソコンを操作するComputer Useや、外部サービスとつなぐMCPにも対応します。

つまり、安いモデルはテキストを返すだけ、という時代ではありません。

Lunaを何十体も動かして、必要な仕事だけSolやAstraへ渡す構成も作れます。

AIチームを組むハードルが、一気に下がりました。

GPT‑6の新機能

続いて、GPT‑6世代らしい進化を見ていきましょう。

1つ目は、非同期のツール呼び出しです。

外部ツールの完了を待つ間に、別の処理や推論を進められます。

人間で言えば、ダウンロードを待ちながら、別の資料を作る感覚です。

長いAIエージェント処理では、待ち時間を減らせる可能性があります。

2つ目は、Mid-turn steeringです。

AIが作業している途中でも、追加の指示や修正を差し込めます。

最初からやり直さず、進んだところを残したまま方向転換できます。

3つ目は、会話の途中で推論レベルを変更できる機能です。

簡単な確認はlow、難しい判断だけhighへ切り替えられます。

しかも、プロンプトのキャッシュを維持したまま変更できます。

AIを賢くしただけでなく、実際に働かせやすくした進化です。

料金の注意点

ここからは、安さだけでは分からない注意点です。

27万2,000トークンを超える入力は、長文料金へ切り替わります。

リクエスト全体の入力とキャッシュ料金が2倍、出力料金が1.5倍です。

105万トークンへ対応していても、最後まで同じ単価ではありません。

Web検索やPC操作など、ツール固有の料金も別にかかります。

音声と動画は、モデルへ直接入出力する機能に対応していません。

もう1つ重要なのが、今回比較している数字はAPI料金だという点です。

ChatGPTの月額料金や利用回数とは、そのまま比較できません。

個人がチャットで使う場合は、契約プランと表示される利用枠を確認してください。

どれを選ぶべきか

ここまでの内容を踏まえて、選び方を整理します。

分類、抽出、要約など、決まった仕事を大量に回すなら「GPT‑6 Luna」です。

とにかく単価が低く、小さなAIを何度も呼び出す設計に向いています。

複雑なコーディングや、複数のツールを使う仕事なら「GPT‑6 Sol」です。

性能と料金のバランスが良く、迷ったときの本命です。

失敗できない難しい仕事や、精度を最優先するなら「GPT‑6 Astra」です。

Astraは単価だけを見ると高いですが、少ない出力で仕事を終えれば、1件あたりの料金が下がる可能性もあります。

安いモデルで何度もやり直すより、Astraへ1回で終わらせてもらう方が安いケースもあります。

モデル名の数字だけでなく、仕事を完了するまでの総額で選ぶのがポイントです。

結論

最後に、結論をまとめます。

「GPT‑6 Sol」は、5.6 Solと比べて入力も出力も半額になりました。

高性能なAIエージェントを、現実的な料金で使いたい人にオススメです。

「GPT‑6 Luna」は、5.6 Lunaよりさらに安く、大量処理のコストを大きく下げられます。

決まった仕事を何千回、何万回と回したい人にオススメです。

そして今回すごいのは、安くなっても長文処理やツール機能がほとんど削られていないことです。

高性能なAIを1体だけ使う時代から、安いAIをチームで働かせる時代へ進みそうです。

自分だけのAIチームを作れると考えると、これはかなりワクワクしますね。

動画版はこちら: