GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna: どのティアを使うべきか（2026）

TL;DR

• GPT-5.6 は 2026年7月9日に一般提供開始。3ティア構成：Sol（フラッグシップ）、Terra（バランス型のデフォルト）、Luna（最安・最速）
• 100万トークンあたり：Sol は $5/$30、Terra は $2.50/$15、Luna は $1/$6 — 上下で5倍の価格差
• ベンチマークの差は価格差よりはるかに小さい：Terra は大半のテストで Sol から約2ポイント以内に収まり、コストは半分なので、ほとんどの用途では Terra がデフォルト
• Sol は最も難しいエージェント型・長期間タスクにのみ使用。Luna は大量の短コンテキスト処理向け — ただし長コンテキストには不向き（リコールが崩壊する）

OpenAI は GPT-5.6 を1つだけ出したわけではない。Sol、Terra、Luna の3つを、上下で5倍に及ぶ価格帯で同時に出荷した。API を呼ぶ誰にとっても当然の疑問は：本当にフラッグシップが必要なのか、それとも安いティアで十分なのか？正直な答えは、ベンチマークの差は価格差よりはるかに狭いので、大半のワークロードは Sol をデフォルトにすべきではない、ということだ。以下、ティアごとの価格対パフォーマンスの内訳と、安いティアが本当に崩れる唯一のポイントを示す。

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna とは？

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna は同一モデルファミリーの3ティアで、2026年7月9日に同時リリースされ、能力とコストをトレードオフする。Sol がフラッグシップ、Terra がバランスの取れた日常用ティア、Luna がコストと速度のチャンピオンだ。

世代は共通 — Programmatic Tool Calling（モデルがネットワークアクセスなしの隔離 V8 サンドボックス内で実行される JavaScript を書く）と、新しい予測可能なプロンプトキャッシュは3つすべてに適用される。ティア間で変わるのは生の能力、レイテンシ、価格だ。3つとも現在、OpenAI API、ChatGPT、Codex、GitHub Copilot 経由で利用できる。

GPT-5.6 ティア一覧：

*出典：OpenAI GPT-5.6 ローンチ、2026年7月9日。gpt-5.6 はフラッグシップを指すエイリアス。*

OpenAI が押し出すフレーミング — 「野心に合わせてスケールする知能」 — の本当の意味はこうだ：タスクの基準をクリアする最小のティアを選び、必要なときだけ上位に支払う。

GPT-5.6 各ティアの料金はいくら？

100万トークンあたり、Sol は入力 $5 / 出力 $30、Terra は $2.50 / $15、Luna は $1 / $6。各ティアでちょうど2倍ずつ下がり、Sol と Luna の間は合計5倍のスプレッドになる。

トークン単価は、実際のワークロードに当てるまで抽象的だ。月に入力 1,000万・出力 200万トークンを処理する中規模の本番アプリを想定する：

入力 1,000万 / 出力 200万トークンのワークロードの月額コスト：

*公開されているトークン単価に基づく例示計算。入力と出力の比率によって合計は変動する。*

同じタスクで請求額に5倍の差。このギャップこそ、どのティアにルーティングするかを気にする理由であり、すべての呼び出しを Sol にデフォルトすることが、このファミリーでチームが過剰支出する最もよくある方法でもある。

GPT-5.6 Sol、Terra、Luna のベンチマーク比較は？

大半のベンチマークでは、3ティアは価格が示唆するよりはるかに接近してクラスタする — Terra は通常 Sol の約2ポイント以内、Luna はさらに数ポイント以内に収まる。例外は長コンテキストのリコールで、Luna は崖のように落ちる。

ファミリー全体の公開数値は以下の通り：

GPT-5.6 ベンチマーク比較：

*出典：公開 GPT-5.6 ベンチマーク表、2026年（Vellum、OpenAI）。Sol は BrowseComp で 92.2% も記録。Sol Ultra は Terminal-Bench 2.1 で 91.9%。*

目立つ点が2つある。第一に、コーディングとエージェント型タスクではティアが近い — Luna は Sol の品質のおよそ85%を5分の1の価格で維持しており、大量処理には優れたトレードだ。第二に、MRCR 長コンテキストリコールが安いティアの破綻点：Luna は 41.3% まで落ちる一方、Sol と Terra は90%近くを維持する。長文書や大きなコンテキストを渡すワークロードなら、価格に関係なく Luna は選択肢から外れる。

各 GPT-5.6 ティアはいつ使うべきか？

デフォルトは Terra、最も難しいエージェント作業にのみ Sol へエスカレートし、大量の短コンテキストジョブでは Luna に落とす。権威でティアを選ばず、タスクが実際に求めるもので選ぶ。

• Terra — デフォルト。 大半のベンチマークで Sol に匹敵するか約2ポイント以内に収まり、価格は半分。大半の本番アプリ、チャット、コーディング支援、一般的なエージェントステップでは、Terra が正しい出発点だ。特定のタスクで Terra が足りないと証明されたときだけ、別のものを使う。
• Sol — 難しいケース。 長期間の多段階ワークフロー、複雑なターミナル操作、サイバーセキュリティ研究、コンピュータ操作、最大の推論や ultra モードが必要なものすべて。Sol はフロンティア機能を完全にサポートする唯一のティアで、すべてのベンチマークをリードする — ただし、どこでも走らせる正当化に足るほどの差ではない。
• Luna — 深さではなく量。 クエリあたりのコストが推論の最後の数ポイントより重要な高スループット・レイテンシ重視のパイプライン：分類、タグ付け、ルーティング、短い要約、一括生成。長コンテキスト作業からは遠ざける。

大半のチームが落ち着く実務パターンは「1つを選ぶ」ではない。ルーティングだ：呼び出しの大半は Luna または Terra、本当に必要なステップだけ Sol を予約する。混合ティア構成が元を取るのはそこだ。

API で GPT-5.6 ティアを切り替えるには？

ティアの切り替えはモデル ID — gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、または gpt-5.6-luna — を変えるだけで、リクエストの残りは同一のまま。ティアが1つのインターフェースを共有するため、タスク別ルーティングは1フィールドの変更で済む。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...")  # use an environment variable, never hardcode

def answer(prompt, hard=False, bulk=False):
    # route by task: cheap by default, escalate only when needed
    model = "gpt-5.6-sol" if hard else "gpt-5.6-luna" if bulk else "gpt-5.6-terra"
    return client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )

直接使う場合の注意点は、このルーティングがコード内にあり、1プロバイダーのティアに縛られることだ。後で一部のトラフィックを安価な非 OpenAI モデルに送りたい、あるいはティアがレート制限されたときのフォールバックが必要になった場合、作り直しになる。 Velokey のような統合ゲートウェイなら、Sol、Terra、Luna、および他ベンダーのモデルを1つの OpenAI 互換エンドポイントの背後に置き、ティアルーティングとクロスモデルフォールバックが設定になり、書き換えではなくなる — コスト制御のためにワークロードをティア間で分割する意味そのものだ。

ローンチの文脈と GPT-5.6 がここに至る経緯は、GPT-5.6 リリース解説 を参照。他のフロンティアモデルとの比較は、GLM-5.2 vs GPT-5.5 vs Claude Opus 4.8 比較 と Claude API 料金ガイド が次の読み物として有用だ。

よくある質問

デフォルトで使うべき GPT-5.6 ティアは？

Terra。大半のベンチマークで Sol の約2ポイント以内の性能を、半分の価格（100万トークンあたり $2.50/$15 対 $5/$30）で出す。本番ワークロードは Terra から始め、計測可能な追加が必要なタスク — 長期間エージェント、複雑なターミナル作業、最大推論モード — にのみ Sol へエスカレートする。

Sol、Terra、Luna の価格差は？

100万トークンあたり：Sol は入力 $5 / 出力 $30、Terra は $2.50 / $15、Luna は $1 / $6。各ティアで2倍ずつ下がり、Sol から Luna まで5倍のスプレッド。入力 1,000万/出力 200万の月次ワークロードでは、およそ $110（Sol）対 $22（Luna）。

GPT-5.6 Luna は本番に十分か？

大量・短コンテキストのタスクなら、はい — Luna は Sol の品質のおよそ85%を5分の1の価格で維持する。ただし長コンテキストのリコールは 41.3% まで落ちる（Sol と Terra は約90%）ため、長文書や大規模コンテキストのプロンプトでは Luna を避ける。分類、タグ付け、ルーティング、一括生成に使う。

GPT-5.6 の API モデル ID は？

gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna。素の gpt-5.6 エイリアスはフラッグシップ（Sol）を指す。3つが同じ API インターフェースを共有するため、ティア切り替えはリクエストの1フィールド変更で済む。

Sol が Luna の5倍の価格に見合うのはいつ？

タスクが本当にフロンティア級の推論を必要とするとき：長期間の多段階エージェント、複雑なターミナル操作、サイバーセキュリティ研究、コンピュータ操作、または Luna のリコールが失敗する長コンテキスト作業。日常のチャット、コーディング支援、定型的なエージェントステップでは、Terra や Luna に対するベンチマークの上積みは、Sol のコストを正当化できるほどめったにない。

1つのアプリケーションで GPT-5.6 ティアを混在できるか？

できる。そしてコスト効率の高い構成の大半がそうしている。呼び出しの大半を Luna または Terra にルーティングし、最も難しいステップに Sol を予約する。ティアが1つのインターフェースを共有するため、リクエストごとにモデルを選べる。統合ゲートウェイなら、このルーティング（他モデルへのフォールバックも含む）がコード変更ではなく設定変更になる。

1プロバイダーをハードコードせずに GPT-5.6 ティア間をルーティングしたい？ Velokey API キーを取得 し、Sol、Terra、Luna — および他ベンダーのモデル — を1つの OpenAI 互換エンドポイント経由で呼び出し、リクエスト単位のモデル選択と自動フォールバックを利用できる。

*最終更新：2026年7月10日。料金とベンチマーク数値は執筆時点の OpenAI の GPT-5.6 ローンチおよび公開評価表に基づく。数値は OpenAI により設定され変更される可能性がある — 本番予算を確定する前に、現行の料金とベンチマークを確認すること。*