GPT-6 Sol・LunaのAPI料金は20倍差──自社システムでどちらを選ぶか・切り替え前の確認点

何が変わったか

OpenAIの開発者向け更新履歴によると、2026年9月22日（米国時間）に GPT-6 Sol と GPT-6 Luna がAPI（アプリやシステムからAIを呼び出すための窓口）で公開されました。どちらも「推論モデル（答える前に考える工程を挟むモデル）」で、入力は文章と画像、出力は文章です。今月APIに来た最上位の GPT-6 Astra より下の段にあたり、OpenAIは価格を抑えたモデルとして位置づけています。

標準料金は次のとおりです（100万トークンあたり。トークンはAIが文章を数える単位。1回の入力が27万2千トークンまでの場合）。入力・出力ともにLunaはSolの20分の1です。

• ●GPT-6 Sol（モデル名 gpt-6-sol）：入力2ドル／キャッシュ済み入力0.20ドル／出力10ドル
• ●GPT-6 Luna（モデル名 gpt-6-luna）：入力0.10ドル／キャッシュ済み入力0.01ドル／出力0.50ドル
• ●キャッシュ済み入力は、毎回同じ前置き（指示文やマニュアル）を送るときに割り引かれる分
• ●1回の入力が27万2千トークンを超えると、入力とキャッシュは2倍、出力は1.5倍の料金になる
• ●急がない処理向けの「Batch」「Flex」は標準の半額

モデルページでは、どちらも一度に扱える量（コンテキスト）が105万トークン、1回の出力は最大12万8千トークンとされています。知識の最終時点は Sol が2026年4月20日、Luna が2026年5月18日です。関数呼び出し（自社システムの機能をAIから呼ぶ仕組み）、Web検索、ファイル検索、決まった形式での出力などに両方とも対応しています。

誰が使えるかでいうと、OpenAIのAPIを契約して自社でシステムを組んでいる会社と、API経由でGPTを組み込んでいる外部サービスです。APIはChatGPTの月額プランとは別契約の従量課金で、モデルページの利用上限の表には無料（Free）の段階がなく、Tier 1〜5（支払い実績に応じた利用段階）だけが載っています。日本については、OpenAI APIの提供国一覧に日本は含まれていますが、Sol・Lunaについて国や地域の記載は発表文にありません。

なお、TechCrunchは、両モデルがChatGPT WorkとCodexの多くの有料アカウントで順次使えるようになり、Lunaは無料プランとGoプランにも来ると報じています。こちらはChatGPTの画面の話で、API側の料金とは別です。

業務での使いどころ

TechCrunchによると、OpenAIは Sol を「コーディングのような複雑な作業向け」、Luna を「文書の要約、情報の抜き出し、短い質問への回答など、件数が多くゴールがはっきりした作業向け」と説明しています。業務に当てはめると、次のような分け方が出発点になります。

• ●Lunaを先に試す仕事：問い合わせメールの分類、請求書や注文書からの項目の抜き出し、日報や議事録の短い要約、社内FAQへの一次回答
• ●Solを検討する仕事：複数の資料を突き合わせる報告書づくり、手順が多く途中で判断が要る処理、Lunaで試して間違いが目立った仕事

料金差がどれくらい効くかの目安です。1件あたり入力2,000トークン・出力500トークンの処理を月1万件回すと、標準料金で Luna は約4.5ドル、Sol は約90ドルになります（入力2千万トークン・出力500万トークンで計算）。件数の多い定型処理ほど、まずLunaで足りるかを確かめる価値があります。

1. 1今どのモデルを使っているかを確かめる（自社システムなら設定にあるモデル名、外部サービスなら提供会社に確認）
2. 2実際の業務から、うまくいかなかった例も含めて10〜20件の入力を選ぶ
3. 3同じ入力を gpt-6-luna と gpt-6-sol の両方に渡して、結果を並べる
4. 4下のプロンプトで差を整理し、OpenAIの管理画面で実際にかかった金額を見比べる
5. 5Lunaで足りる仕事はLunaに、足りない仕事だけSolにする

以下は、同じ業務の依頼に対する2つのAIの出力（AとB）です。業務で使えるかの観点で比べてください。

次の4点について、AとBそれぞれを「そのまま使える／少し直せば使える／使えない」の3段階で評価し、理由を1〜2文で書いてください。
1. 依頼した条件や項目をすべて守っているか
2. 事実や数字に誤り、または元の資料に無い内容の追加がないか
3. 指定した書式に沿っているか
4. 人が確認・修正するのにかかりそうな手間

・元の資料に無い情報で判断しないでください
・判断できない箇所は［要確認］と書いてください
・最後に「Aのままで足りるか、Bに上げる必要があるか」を、理由とあわせて一言でまとめてください

--- 依頼内容 ---
（ここに実際の依頼文を貼り付け）

--- 元の資料 ---
（ここに貼り付け）

--- 出力A（GPT-6 Luna） ---
（ここに貼り付け）

--- 出力B（GPT-6 Sol） ---
（ここに貼り付け）

外部サービスを使っている場合は、提供会社に「どのモデルを使っているか」「GPT-6 Sol・Lunaに切り替える予定があるか」「切り替えで利用料金や入力した内容の扱いが変わるか」を聞いておくと、社内で判断しやすくなります。

試すときに気をつけること

• ●推論モデルは答える前に考える工程を挟むため、画面に見える回答より多くの出力トークンが請求に計上されることがあります。上の計算例は目安として、実際の金額は管理画面で確かめてください
• ●考える深さの設定（reasoning effort）は none〜max まで選べ、既定は medium です。深くするほど時間と料金が増えるので、比べるときは設定をそろえてください
• ●料金はドル建てです。請求額は為替と決済時のレートで変わります
• ●「前のモデルより間違いが約半分」といった性能の説明はOpenAIの発表によるもので、日本語の業務で計測された値として示されたものではありません
• ●長い資料を丸ごと渡して27万2千トークンを超えると、その回は全体が割増料金になります
• ●社外に出せない資料を送る前に、自社の情報の扱いルールと、OpenAIのAPIでのデータの扱いを確認してください