「GPT-6 Astraは賢いが、APIの料金が高い」「SolとLunaは何が違って、どれを選べばいいのか」「ChatGPTのどこで使えるのか」。AIを業務やシステムに組み込む担当者から聞くのは、この3つです。
結論から言えば、OpenAIは2026年9月に、高性能で低価格のモデルを3つ出しました。9月22日のGPT-6 SolとGPT-6 Luna、9月29日のGPT-6.1 Solです。OpenAIの発表によれば、GPT-6.1 Solは、エージェント型のコーディング、コンピューターの操作、専門的な仕事で、GPT-6 Astraにほぼ匹敵する性能を、Astraの標準の入力と出力のトークン単価の5分の1（100万トークンあたり入力2ドル、出力10ドル）で出します。GPT-6 Lunaは入力0.10ドル、出力0.50ドルと最も安く、OpenAIはSolとLunaを、Astraと同様の方法で学習させた、より速く手頃なモデルと位置づけています。ChatGPTでは、これらのモデルはWorkとCodexで使え、通常のChatでは使えません。PlusとBusinessのStandardでの5時間あたりのメッセージ数の目安は、Astraの5〜45に対して、GPT-6.1 Solが15〜160、Lunaが350〜3,000です。全般で最も性能が高いのは引き続きAstraで、仕事の難しさに応じて使い分けるのが基本です。
この記事では、ChatGPTコンサル編集部が、4つのモデルの位置づけ、GPT-6.1 SolとGPT-6 Sol・Lunaの性能、ChatGPTでの使い方と利用枠、APIの料金と試算、使い分けの考え方、注意点までを解説します。
⚠️ 本記事は2026年10月6日時点の情報です。性能の数値はOpenAIの発表によるものです。最新の内容はOpenAIの発表「GPT-6.1 Sol」とAPIの料金表でご確認ください。
4つのモデルの位置づけ
公式の発表と公式ヘルプをもとに、GPT-6世代の4つのモデルを並べます。向いている仕事のうちAstra以外は、公式ヘルプが前の世代のモデル（GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna）に示している例をもとにした編集部の目安です。
| モデル | 公式の位置づけ | 向いている仕事 | APIの単価（100万トークンあたり、入力／出力） |
|---|---|---|---|
| GPT-6 Astra | 全般で最も性能が高い | 難しい不具合の調査、なじみのない問題への取り組み（公式ヘルプの例） | 10ドル／50ドル |
| GPT-6.1 Sol | 日常の重要な仕事での、性能と費用の新しいバランス | 機能の実装、調査の統合（編集部の目安） | 2ドル／10ドル |
| GPT-6 Sol | 難しい仕事を、多い利用枠と低い費用でくり返し試せる | 報告書の下書き、文書の分析、定型のコードの変更（編集部の目安） | 2ドル／10ドル |
| GPT-6 Luna | Astraと同様の方法で学習させた、より速く手頃なモデル | 情報の抽出、項目の分類、短い修正（編集部の目安） | 0.10ドル／0.50ドル |
OpenAIは「GPT-6 Astraは引き続き、全般で最も性能の高いモデル」としています。安いモデルはAstraの代わりではなく、Astraを使うほどではない仕事を、安く速く片づけるための選択肢です。
💬 さとしさん（編集長）
Astraを毎回使う必要はありません。「この仕事はどのモデルで足りるか」を考えるのが、費用を下げる第一歩ですよ！
GPT-6.1 Solの性能（OpenAIの発表）
| 評価 | GPT-6.1 Solの結果（OpenAIの発表） |
|---|---|
| DeepSWE v1.1（コーディング） | GPT-6 Astraと同等。GPT-6 Solの最高の得点を6.4ポイント上回る |
| OSWorld 2.0（コンピューターの操作） | Astraとの差は2.1ポイント以内で、最大の推論の設定での1件あたりの費用は約7分の1。GPT-6 Solを7ポイント上回る |
| AutomationBench（業務の自動化） | 中程度の推論の設定で、AnthropicのOpus 5.5を2.2ポイント、GPT-6 Solを4.8ポイント上回る |
| Terminal-Bench Science 0.1 | GPT-6 Solの得点の2倍以上。最大の推論の設定での1件あたりの費用は5.47ドルで、Opus 5.5の23.21ドル、Astraの23.80ドルを大きく下回る。ただし最高の得点はAstraの68.1%で、最も難しい科学研究にはAstraを使うべきとされている |
| 事実の誤り | 低い推論の設定で、事実の誤りを含む回答の割合が、GPT-6 Solの11.4%から7.7%に下がった（約32%の減少） |
OpenAIは、Codexでのトークンの生成が標準の速さの最大8倍になるGPT-6.1 Sol Ultrafastを、近日中に提供するとしています（本記事の時点では、提供開始の案内は確認できていません）。
これらはOpenAIが公表した自社の評価で、比べる相手も同社が選んでいます。日本語の業務での性能は公表されていないため、自社の資料と仕事で確かめてください。
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaの性能と価格（OpenAIの発表）
GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、2026年9月22日に発表された推論のモデルで、APIの変更履歴によれば、テキストと画像の入力に対応しています。
- GPT-6 Solは、業務の自動化の評価のAutomationBenchで、Claude Opus 5を、1件あたりの費用の9%で上回ったと発表されています
- GPT-6 Lunaは、同じAutomationBenchの高い推論の設定で、前の世代より5.4ポイント高い得点を、1件あたり58%低い費用で出したと発表されています
- OpenAIは、どちらもAPIの単価を、前の世代（GPT-5.6）のプロモーション価格と比べて50%下げたとしています（Lunaの出力は1.20ドルから0.50ドルで、半分以下）
| モデル | 前の世代のプロモーション価格（入力／出力） | 新しい単価（入力／出力） |
|---|---|---|
| GPT-6 Sol | 4ドル／20ドル | 2ドル／10ドル |
| GPT-6 Luna | 0.20ドル／1.20ドル | 0.10ドル／0.50ドル |
単価は100万トークンあたりです。GPT-6.1 Solは、GPT-6 Solと同じ標準の単価（入力2ドル、出力10ドル）のまま性能を上げ、キャッシュされた入力を0.20ドルから0.10ドルに半減したモデルという位置づけになります。
ChatGPTで使う場合
使える場所とプラン
| モデル | 使える場所 | 対象のプラン |
|---|---|---|
| GPT-6.1 Sol | WorkとCodex | Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu（Proから順に提供） |
| GPT-6 Sol | WorkとCodex | Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu |
| GPT-6 Luna | WorkとCodex | Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu。無料とGoはデスクトップアプリで利用可 |
2026年9月22日のリリースノートでは、GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは「Chatで使えるモデルとは別」と案内され、GPT-6.1 Solの発表でも「まだChatでは使えない」とされています。普段のチャットの画面でこれらのモデルを探しても見つからないのは、このためです。
利用枠の目安
公式ヘルプでは、PlusとBusinessのStandardについて、5時間あたりのメッセージ数（ローカルでの実行）の目安が示されています。
| モデル | 5時間あたりのメッセージ数の目安 |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 5〜45 |
| GPT-6.1 Sol | 15〜160 |
| GPT-6 Sol | 15〜150 |
| GPT-6 Luna | 350〜3,000 |
公式ヘルプは、これらは保証された回数ではなく目安で、仕事、モデル、設定によって変わるとしています。それでも、同じ枠でもモデルの選び方で使える回数が大きく変わることはわかります。くり返しの作業をLunaに回すと、Astraの枠を難しい仕事のために残せます。
APIで使う場合
標準の単価
| モデル | 入力 | キャッシュされた入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| gpt-6-astra | 10ドル | 1ドル | 50ドル |
| gpt-6.1-sol | 2ドル | 0.10ドル | 10ドル |
| gpt-6-luna | 0.10ドル | 0.01ドル | 0.50ドル |
| gpt-5.6-sol（前の世代） | 4ドル | 0.40ドル | 20ドル |
単価は100万トークンあたりで、入力が27万2,000トークン以下の場合の標準の単価です。料金表によれば、急がない処理をまとめて送るバッチは多くのモデルで50%の割引、高速モード（Fast）は通常2倍の料金です。GPT-6.1 Solのキャッシュされた入力は、標準の入力より95%安い0.10ドルです。キャッシュへの書き込みは2.50ドルと標準の入力より高いものの、同じ前提の文を何度も送る仕組みでは、キャッシュが効くように作ると費用を抑えられます。入力が27万2,000トークンを超えると長い入力の単価になり、GPT-6.1 Solは入力4ドル、出力15ドルです。
費用の試算
1回の処理を「入力5,000トークン、出力1,000トークン」とし、月に1万回処理する場合の試算です。1ドル150円で計算し、キャッシュとバッチの割引は含めていません。
| モデル | 1回あたり | 月1万回 | 円での目安 |
|---|---|---|---|
| gpt-6-astra | 0.10ドル | 1,000ドル | 約15万円 |
| gpt-6.1-sol | 0.02ドル | 200ドル | 約3万円 |
| gpt-6-luna | 0.001ドル | 10ドル | 約1,500円 |
推論のモデルでは、回答の前に考える過程のトークンも出力として課金されます。推論の設定を上げるほど出力のトークンが増えるため、実際の費用は少量で測ってから見積もってください。なお、ChatGPTの契約とAPIは別の会計で、Plusなどの月額にAPIの利用料は含まれません。
使い分けの考え方
使い分けは、次の3つの手順で決めます。
- 仕事を仕分けます。下の表を目安に、仕事ごとに「足りそうなモデル」を決めます
- 同じ仕事で比べます。同じ資料と同じ依頼を2つか3つのモデルで試し、合格した回数、やり直しの回数、人の修正の時間を記録します
- 段階を組みます。最初の処理を安いモデルで行い、難しいものだけを上のモデルに回す流れにします
| 仕事の例 | 最初に試すモデル |
|---|---|
| 問い合わせの分類、表からの情報の抽出、短い言い換え | GPT-6 Luna |
| 報告書の下書き、文書の分析、定型のコードの変更 | GPT-6 Sol |
| 機能の実装、複数の資料の調査の統合、コンピューターの操作 | GPT-6.1 Sol |
| 難しい不具合の調査、なじみのない問題、失敗の費用が大きい仕事 | GPT-6 Astra |
判断の物差しは、トークンの単価ではなく「合格した成果物1件あたりの費用」です。安いモデルでも、やり直しや人の修正が増えれば、総額では高くなることがあります。
💬 あやさん（副編集長）
まずLunaで試して、足りなければSol、それでも難しければAstra。下から順に上げていくと、無駄な費用がかかりませんよ！
注意点
- 性能の数値は、OpenAIが公表した自社の評価です。自社の仕事で同じ結果が出るとは限りません
- ChatGPTでは、これらのモデルはWorkとCodexで使え、通常のChatでは使えません
- GPT-6.1 Solは、Proから順に提供が広がっています。表示されない場合は、提供の順番を待つ必要があります
- 会社のワークスペース（Business、Enterprise、Edu）の内容は、既定でモデルの学習に使われません。APIに送ったデータも、既定では学習に使われません
- モデルの名前、単価、提供の状況は短い期間で変わります。使い分けの表は、四半期に一度は見直してください
よくある質問（FAQ）
Q. GPT-6.1 SolとGPT-6 Solは何が違いますか？
A. GPT-6.1 Solは、エージェント型のコーディング、コンピューターの操作、専門的な仕事で、GPT-6 Solを改善したモデルです。OpenAIの発表では、OSWorld 2.0でSolを7ポイント、DeepSWE v1.1でSolの最高の得点を6.4ポイント上回りました。APIの標準の単価は、どちらも入力2ドル、出力10ドルで、キャッシュされた入力はGPT-6.1 Solが0.10ドル、GPT-6 Solが0.20ドルです。
Q. ChatGPTの普段のチャットで使えますか？
A. 使えません。2026年10月6日時点で、これらのモデルはWorkとCodexで使え、Chatでは使えないと案内されています。
Q. 無料のプランで使えますか？
A. 無料とGoの利用者は、デスクトップアプリでGPT-6 Lunaを使えます。GPT-6.1 SolとGPT-6 Solは、Plus以上のWorkとCodexが対象です。
Q. 一番安いモデルはどれですか？
A. 今回のモデルの中ではGPT-6 Lunaで、APIの単価は100万トークンあたり入力0.10ドル、出力0.50ドルです。情報の抽出や分類のようなくり返しの作業から試すのがおすすめです。
Q. Astraはもう使わなくていいですか？
A. OpenAIは、Astraが引き続き全般で最も性能の高いモデルだとしています。難しい不具合の調査や、失敗の費用が大きい仕事にはAstraを使い、それ以外は安いモデルで足りるかを試してください。
まとめ
GPT-6.1 SolとGPT-6 Sol・Lunaについて、要点を5つにまとめます。
- GPT-6.1 Solは、Astraにほぼ匹敵する性能を、Astraの5分の1のトークン単価（入力2ドル、出力10ドル）で出すとOpenAIは発表しています
- GPT-6 Lunaは入力0.10ドル、出力0.50ドルと最も安く、抽出や分類のようなくり返しの作業から試すのがおすすめです
- ChatGPTではWorkとCodexで使え、通常のChatでは使えません。5時間あたりの目安は、Astraの5〜45に対して、Lunaは350〜3,000です
- APIの費用は、同じ処理でもAstraとLunaで100倍の差があり、キャッシュとバッチでさらに下げられます
- 仕事を仕分け、同じ仕事で比べ、安いモデルから段階を組み、合格した成果物1件あたりの費用で判断します
まずは、普段Astraに任せている仕事を1つ選び、同じ依頼をGPT-6.1 SolとGPT-6 Lunaでも試してみてください。結果の差と枠の減り方を見比べれば、自分の仕事の使い分けの表が作れます。
💬 さとしさん（編集長）
高いモデルを使うのは、難しい仕事のときだけで十分です。使い分けの表を1枚作れば、費用も時間も一気に変わりますよ！
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