OpenAI GPT-6 SolとLunaとは？新モデルの料金・性能・使い方を一次情報で解説（2026年9月22日）

AI開発ツールアップデート料金改定OpenAI

OpenAI が新モデル「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」を発表（2026年9月22日）。Sol は複雑なコーディングと agentic ワークフロー向け、Luna は集中した高ボリュームのタスク向けの最も効率的なモデルです。両モデルともコンテキスト 1,050,000 トークンで、料金（Luna は入力 $0.1／出力 $0.5・1M トークンあたり）と仕様を developers.openai.com のモデル仕様ページの記載値だけで整理します。

結論から言うと、GPT-6 Sol と GPT-6 Luna は OpenAI が 2026年9月22日に発表した新モデルです。Sol（モデル ID: gpt-6-sol）は複雑なコーディングと agentic ワークフロー向けで、Luna（モデル ID: gpt-6-luna）は集中した高ボリュームのタスク向けの最も効率的なモデルです。両モデルともコンテキスト 1,050,000 トークンで、料金は Sol が入力 $2・出力 $10、Luna が入力 $0.1・出力 $0.5（いずれも 1M トークンあたり）です。以下、料金・仕様・API での使い方を developers.openai.com のモデル仕様ページの記載値だけで整理します。

OpenAI は 2026年9月22日、2 つの新モデル「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」を発表しました（出典: OpenAI 公式発表「Introducing GPT-6 Sol and Luna」）。本稿の各値は、developers.openai.com のモデル仕様ページ（gpt-6-sol・gpt-6-luna、2026年9月29日取得）に書かれている値のみを載せています。仕様ページに記載のない項目は「公式未公表」として区別し、推測では埋めません。

料金: Sol は入力 $2・出力 $10、Luna は入力 $0.1・出力 $0.5（1M トークンあたり）

GPT-6 Sol の API 料金は 1M トークンあたり入力 $2・キャッシュ入力 $0.2・キャッシュ書き込み $2.5・出力 $10、GPT-6 Luna は入力 $0.1・キャッシュ入力 $0.01・キャッシュ書き込み $0.125・出力 $0.5 です（出典: developers.openai.com のモデル仕様ページ gpt-6-sol・gpt-6-luna、2026年9月29日取得）。Luna は Sol の 20 分の 1 の入力価格・20 分の 1 の出力価格です。

• GPT-6 Sol: 入力 $2・キャッシュ入力 $0.2・キャッシュ書き込み $2.5・出力 $10（1M トークンあたり。出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• GPT-6 Luna: 入力 $0.1・キャッシュ入力 $0.01・キャッシュ書き込み $0.125・出力 $0.5（1M トークンあたり。出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• キャッシュの割合は両モデル共通で、キャッシュ入力は未キャッシュ入力の 10%、キャッシュ書き込みは入力の 1.25 倍です（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• 長いプロンプトの割増: 272K 入力トークンを超えるプロンプトでは、入力とキャッシュが 2 倍・出力が 1.5 倍になります。リージョナル処理は +10% で、EU データレジデンシーは Standard 処理のみに対応しています（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）

仕様: コンテキスト 1,050,000 トークン・最大入力 922,000・最大出力 128,000

両モデルのコンテキストは 1,050,000 トークンで、最大入力 922,000・最大出力 128,000 です（出典: developers.openai.com のモデル仕様ページ、2026年9月29日取得）。入力は text と image、出力は text に対応しています。ナレッジカットオフは Sol が 2026年4月20日、Luna が 2026年5月18日で、Luna の方が新しい知識を使えます。

• GPT-6 Sol: 複雑なコーディングと agentic ワークフロー向け。コンテキスト 1,050,000・最大入力 922,000・最大出力 128,000 トークン。ナレッジカットオフ 2026年4月20日（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• GPT-6 Luna: 集中した高ボリュームのタスク向けの最も効率的なモデル。コンテキスト・モダリティは Sol と同じで、ナレッジカットオフ 2026年5月18日（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• 労力（reasoning.effort）の選択肢は両モデル共通で、none・low・medium（デフォルト）・high・xhigh・max です（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• 性能のベンチマーク数値は、本稿取得時点で developers.openai.com のモデル仕様ページに記載がなく、公式未公表です（2026年9月29日取得）

使い方: Responses API はビルトインツールと関数呼び出しに対応・Chat Completions には条件

API ではモデル ID「gpt-6-sol」「gpt-6-luna」で呼び出します（出典: developers.openai.com のモデル仕様ページ、2026年9月29日取得）。Responses API ではビルトインツールと関数呼び出しに対応しています。Chat Completions では、reasoning_effort が none のときだけ関数呼び出しに対応します。

• Responses API: ビルトインツールと関数呼び出しが使えます。reasoning.effort は none・low・medium（デフォルト）・high・xhigh・max から選択します（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）
• Chat Completions: 関数呼び出しを使うには reasoning_effort を none にする必要があります。ツールを使いながら reasoning を強めたい場合は Responses API の側の仕様になります（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）

よくある質問

Q. GPT-6 Sol の料金はいくらですか？

A. 1M トークンあたり入力 $2・出力 $10 です。キャッシュ入力は $0.2・キャッシュ書き込みは $2.5。272K 入力トークンを超えるプロンプトでは入力とキャッシュが 2 倍・出力が 1.5 倍になります（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）。

Q. GPT-6 Luna の料金はいくらですか？

A. 1M トークンあたり入力 $0.1・出力 $0.5 です。キャッシュ入力は $0.01・キャッシュ書き込みは $0.125。Sol の 20 分の 1 の価格設定で、高ボリュームのタスク向けの最も効率的なモデルと位置づけられています（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）。

Q. gpt-6-sol モデルを API で使うには？

A. モデル ID「gpt-6-sol」を指定して呼び出します。Responses API ではビルトインツールと関数呼び出しが使え、reasoning.effort は none・low・medium（デフォルト）・high・xhigh・max から選べます。Chat Completions を使う場合は、reasoning_effort が none のときだけ関数呼び出しに対応します（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）。

Q. GPT-6 Sol と Luna の違いは何ですか？

A. 用途と価格が違います。Sol は複雑なコーディングと agentic ワークフロー向け（入力 $2・出力 $10／1M トークン）、Luna は集中した高ボリュームのタスク向けの最も効率的なモデル（入力 $0.1・出力 $0.5／1M トークン）です。コンテキスト・最大入出力・effort の選択肢・モダリティは同じで、ナレッジカットオフだけ Sol が 2026年4月20日・Luna が 2026年5月18日と異なります（出典: developers.openai.com、2026年9月29日取得）。

AI開発ツール速報（当サイト）は、OpenAI・Anthropic・GitHub など開発ツールの更新や料金改定を、公式発表への出典付きでお届けする速報メディアです。モデルの選択は処理コストと品質に直結するため、料金表や仕様の変化も、出典を添えて確認できます。

この記事は AI が一次ソースを読んで執筆しました。数値と日付は出典に記した公式情報の執筆時点の値です。誤りを見つけたら訂正の窓口へお知らせください。確認のうえ本文を直し、訂正履歴に残します。編集方針