GPT-6 Sol(ソル)とは【GPT-6 Lunaとの違い・料金・使える場所】

GPT-6 Sol(ソル)は、複雑なコーディングやAIエージェント作業を担うモデルです。
一方、GPT-6 Luna(ルナ)は、目的が明確な大量処理に重点を置いています。

2つは上下関係だけでは選べません。
作業の曖昧さ、処理量、失敗時の手戻りを見ると、料金と使える場所を含めて現実的に判断できます。

GPT-6 Solとは、複雑なAI作業向けのモデル

OpenAIが2026年9月22日に発表したGPT-6 Solは、複雑なコーディングとエージェント型ワークフロー向けに設計されています。
OpenAIは、最上位のGPT-6 Astraと似た方法でSolとLunaを訓練したと説明しています。

ここで注意したいのは、検索結果に旧世代のGPT-5.6 Solが多く残っていることです。
GPT-5.6の料金や仕様をGPT-6に流用してはいけません。旧世代の選び方はGPT-5.6 SolとLunaの違いで確認できますが、現行価格は必ずGPT-6の公式情報を使ってください。

出典: OpenAI公式「Introducing GPT-6 Sol and Luna」(英語)

GPT-6 SolとLunaの違いを比較

GPT-6 SolとLunaの大きな違いは、想定する作業の複雑さと処理量です。
コンテキスト長と最大出力は同じでも、使う理由は異なります。

比較軸	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna
想定用途	複雑なコード・エージェント	明確な大量処理
文脈	105万トークン	105万トークン
最大出力	12.8万トークン	12.8万トークン
知識日	2026年4月20日	2026年5月18日
入力/出力	文字・画像/文字	文字・画像/文字

105万トークンは、長い資料やコードをひとまとめで参照できる上限を示します。
ただし、長く入ることと、その全てを正しく判断できることは別です。重要な業務は自社の代表タスクで比べてください。

Astraは最上位の総合モデル

OpenAIはGPT-6 Astraを「最高の総合モデル」と位置づけています。GPT-6 SolはAstraの完全な置き換えではありません。
Astraの全体像はGPT-6 Astraの機能解説、旧世代からの差はGPT-6 AstraとGPT-5.6 Solの比較が判断材料になります。

出典: OpenAI公式「GPT-6 Sol Model」(英語) / OpenAI公式「GPT-6 Luna Model」(英語)

GPT-6 SolとLunaのAPI料金・価格(2026年9月時点)

2026年9月時点の標準API料金は、入力272,000トークン以下ならGPT-6 Solが約2ドル(約314円)/入力、約10ドル(約1,570円)/出力です。
GPT-6 Lunaは約0.10ドル(約16円)/入力、約0.50ドル(約79円)/出力となり、いずれも100万トークン当たりで計算されます。

短文脈	Sol	Luna
入力	約2.00ドル(約314円)	約0.10ドル(約16円)
キャッシュ入力	約0.20ドル(約31円)	約0.01ドル(約1.6円)
キャッシュ書込	約2.50ドル(約393円)	約0.125ドル(約20円)
出力	約10.00ドル(約1,570円)	約0.50ドル(約79円)

27.2万入力トークン超は長文脈料金

一つの要求で入力が272,000トークンを超えると、入力系は2倍、出力は1.5倍の長文脈料金に切り替わります。
長大なコードや社内資料を入れるときは、文脈上限だけでなく料金境界も確認が必要です。

長文脈	Sol	Luna
入力	約4.00ドル(約628円)	約0.20ドル(約31円)
キャッシュ入力	約0.40ドル(約63円)	約0.02ドル(約3.1円)
キャッシュ書込	約5.00ドル(約785円)	約0.25ドル(約39円)
出力	約15.00ドル(約2,355円)	約0.75ドル(約118円)

出典: OpenAI公式「API Pricing」(英語)

GPT-6 Solを使える場所

GPT-6 Solは、Plus、Pro、Business、Enterprise、EduのChatGPT WorkとCodexで段階的に提供されます。
一方、FreeとGoの対象はデスクトップアプリのGPT-6 Lunaであり、Solではありません。

利用場所	Sol	Luna
Work(有料5プラン)	○	○
Codex(有料5プラン)	○	○
通常のChat	未提供	未提供
Free/Goデスクトップ	対象外	○
API	gpt-6-sol	gpt-6-luna

ここでいうChatGPT Workは、通常のChatと同じではありません。使い分けはChatGPT WorkとCodexの違いが参考になります。
また、GPT-6世代の先行展開を確認するなら、GPT-6 Astraの日本提供時期も補完になります。

表示されないときの確認順

OpenAIは発表日に、展開が一日を通して進むため、表示がなければ後で試すよう案内しました。再インストールより先に、場所・プラン・展開状況を確認します。

APIは2026年9月22日に、ResponsesとChat Completions向けのgpt-6-solとgpt-6-lunaが追加されました。
通常のChatへの提供日は2026年9月23日時点で公式未公表です。日付を予測せず、必要な業務はWork・Codex・APIの対象範囲で先に評価してください。

出典: OpenAI公式「API Changelog」(英語)

業務では曖昧さと処理量で使い分ける

モデル選定は、公式の用途だけで終わらせず、自社のデータで小さく比較します。
モデル名を固定する前に、次の順で試すと過剰品質と過剰コストを分けられます。

• 代表タスクを少数選ぶ: 定型処理と曖昧な作業を混ぜずに分ける
• LunaとSolを同じ条件で比べる: 正答率、手戻り、所要時間、トークン量を記録する
• 失敗コストで振り分ける: 定型大量処理はLuna、複雑で手戻りの大きい作業はSolから検証する

Free・Goで先にLunaを試す場合は、画像やファイルの上限をモデル性能と混ぜないことも大切です。
GPT-5.6 Lunaの画像・ファイル制限は旧世代の記事ですが、モデルとプラン制限を分ける考え方は参考になります。

よくある質問