OpenAIは2026年9月22日、新しいAIモデル「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」を発表しました。

最上位モデル「GPT-6 Astra」で導入された技術を、より高速かつ低コストなモデルへ展開したものです。

特に大きいのは、性能を向上させながらAPI価格を従来モデルから50％引き下げた点です。

GPT-6 SolとLunaとは？

GPT-6シリーズは、大きく役割の異なるモデルで構成されています。

GPT-6 Astraは、性能を最優先する最上位モデルです。

一方、GPT-6 Solは高い推論能力やコーディング性能を維持しながら、日常的な業務やAIエージェントを大量に動かしやすくしたモデルです。

GPT-6 Lunaは、さらに速度とコストを重視した軽量モデルになります。

つまり、すべての処理で高価なAstraを使うのではなく、用途に応じてSolやLunaを使い分けられるようになりました。

API価格は従来から50％安く

今回、特に大きく変わったのが価格です。

GPT-6 Solは100万トークンあたり、入力2ドル、出力10ドル。

GPT-6 Lunaは入力0.10ドル、出力0.50ドルです。

従来のGPT-5.6 Solは入力4ドル、出力20ドルだったため、Solはそのまま半額になっています。

さらにプロンプトキャッシュでは、過去に読み込んだ情報を再利用することで、入力トークンを最大90％割引できます。

長時間動き続けるAIエージェントでは同じ指示やデータを何度も読み込むため、この改善は実際の運用コストに大きく影響します。

業務エージェントではAstraを上回る結果も

業務タスクを自動化する能力を測る「AutomationBench」では、GPT-6 Solの最高推論設定が33.2％を記録しました。

GPT-6 Astraの低推論設定は30.3％、Claude Opus 5の最高設定は26.9％でした。

さらにSolの1タスクあたりのコストは0.27ドルです。

Astraの低推論設定より安いだけでなく、OpenAIの測定ではClaude Opus 5の最高設定に対して約9％のコストで動作しています。

単純に最高性能だけを見るのではなく、「1つの仕事を完了させるのにいくら必要なのか」という部分を強く意識したモデルになっています。

コーディング性能も大幅に向上

ソフトウェア開発能力を測る「DeepSWE 1.1」では、GPT-6 Solが68.8％を記録しました。

Claude Fable 5の最高結果である69.9％との差は1.1ポイントですが、OpenAIによると1タスクあたりのコストは約80％低くなっています。

さらにGPT-6 Lunaも66.6％を記録しています。

軽量モデルでありながら、複雑なコード修正や長時間のソフトウェア開発タスクまで対応できる水準に近づいています。

これはCodexのようなコーディングエージェントを大量に動かす場合、特に重要です。

パソコン操作にも対応

ブラウザやアプリをAI自身が操作する能力を測る「OSWorld 2.0」では、GPT-6 Solが60.5％を記録しました。

Claude Opus 5の60.3％とほぼ同じ結果ですが、OpenAIの計算ではSolの方が1タスクあたり約80％低コストです。

GPT-6 Lunaも、GPT-5.6 Solの中程度の推論設定を上回りながら、約10分の1のコストで動作しています。

AIが文章を生成するだけではなく、実際にPCを操作して仕事を進める用途を強く意識していることが分かります。

事実性も改善

GPT-6 Solでは、誤った情報を回答する頻度も改善されています。

OpenAIが実際のChatGPT利用データをもとに行った内部評価では、GPT-5.6 Solと比較して事実に関するミスがおよそ半分になったとしています。

GPT-6 Lunaも大きく改善しており、高い推論設定ではGPT-5.6 Solに近い事実性を、約100分の1のコストで実現したとしています。

ただし、これはOpenAI独自の評価であり、通常利用時のエラー率をそのまま示す数字ではありません。

回答の書き方も変わった

性能だけではなく、会話スタイルにもGPT-6 Astraの改善が取り入れられています。

専門用語の多用や不自然な言い回しを減らし、不要な説明を省きながら、必要な情報は残す方向に調整されています。

特に技術的な質問やコーディングで、以前より簡潔で明確な回答を目指したモデルになっています。

どうやって使える？

GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、すでにOpenAI API、Codex、ChatGPT Workで提供されています。

APIでは「gpt-6-sol」と「gpt-6-luna」というモデル名から利用できます。

Plus、Pro、Business、Enterprise、EduユーザーはChatGPT WorkとCodexから利用可能です。

FreeとGoユーザーについても、デスクトップアプリからGPT-6 Lunaを利用できます。

通常のChatGPTでのモデル選択については段階的に展開されています。

AIモデル競争は「最高性能」から「仕事あたりのコスト」へ

今回のGPT-6 SolとLunaで重要なのは、単純にベンチマークの数字が上がったことだけではありません。

AIエージェントが何時間も動き、コードを書き、ブラウザを操作し、複数の仕事を自動で処理するようになると、1回の回答価格より「1つの仕事を完了するまでにいくらかかるのか」が重要になります。

GPT-6 Astraで最高性能を狙い、GPT-6 Solで性能とコストを両立し、GPT-6 Lunaで大量処理を行う。

OpenAIはGPT-6を単一モデルではなく、用途に応じて計算資源とコストを振り分けられるモデル群として展開し始めています。

AIがチャットから実際に仕事を行うエージェントへ移行する中で、今回のGPT-6 SolとLunaは「高性能なAIをどれだけ安く、大量に動かせるか」を重視したアップデートと言えます。