GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの違い：価格・性能・用途を比較

OpenAIは2026年7月9日、GPT-5.6シリーズを正式に公開しました。最高性能のSol、バランス型のTerra、低コストのLunaです。同じ世代ですが、性能、速度、価格、得意なタスクが異なります。

基本方針は、難しい仕事にはSol、普段の仕事にはTerra、大量の軽量処理にはLunaです。結果を検証しやすい処理なら、TerraやLunaのほうが費用対効果に優れます。

Sol・Terra・Lunaの主な違い

5.6は世代を示し、Sol・Terra・Lunaは長期的な性能階層を示します。各階層はシリーズ全体の更新を待たず、独自のペースで進化できます。

GPT-5.6 Sol：最も難しい問題に

Solは正確さと完成度がコストより重要な仕事向けです。複雑なコード、大規模な専門作業、サイバーセキュリティ、科学研究に強く、ツール操作やコンピューター操作、成果物の検証も得意です。大規模コードベースの修正、複数資料からの納品用レポート作成、長いコンテキストを使うAgent、他モデルが何度も失敗する難問が典型です。単純な要約や分類に使うと割高になります。

GPT-5.6 Terra：多くの人の標準モデル

Terraは性能、速度、価格の中間に位置します。通常の会話、文書作成、一般的なプログラミング、資料整理、ツール呼び出しの標準入口に適しています。まずTerraで品質基準を作り、十分ならLunaへ、難しい例だけSolへ振り分けるのが実用的です。

GPT-5.6 Luna：安価で高速、大量処理向け

Lunaは明確な手順と検証方法がある反復処理向けです。分類、ラベル付け、情報抽出、短い要約、タイトル候補、サポート記録やログのバッチ処理に使えます。高リスク判断や複雑な開発をLunaだけに任せず、信頼度が低い要求や検証失敗はTerraまたはSolへ自動昇格させます。

max と ultra はモデル階層ではない

max は xhigh より多くの時間を推論、検査、修正に使う高推論強度です。token使用量と待ち時間が増えます。ultra は4つのAgentを並列に動かして結果を統合するマルチAgentモードで、独立した分岐に分けられる複雑な研究や開発に適しています。

• まずSol、Terra、Lunaからモデルを選ぶ。
• 次に推論強度を選ぶ。
• 並列化の効果がある場合だけultraを使う。

ChatGPTとCodexでの提供範囲

GPT-5.6は7月9日から段階的に全世界へ展開され、24時間以内に完了する予定です。ChatGPTのPlus、Pro、Business、EnterpriseはSolを利用でき、ProとEnterpriseはSol Proも選べます。ChatGPT WorkとCodexではFree/GoがTerra、Plus以上がSol・Terra・Lunaを利用できます。GPT-5.6権限があれば設定でmaxを有効化でき、ultraはChatGPT WorkのPro/Enterprise、CodexのPlus以上に提供されます。APIからは3モデルを呼び出せます。

APIで3モデルを組み合わせる方法

1. Lunaで分類、抽出、クリーニング、高スループット前処理を行う。
2. Terraで通常の対話、生成、コーディングを処理する。
3. 難しい要求、低信頼度、繰り返し失敗した要求をSolへ昇格する。
4. 重要な複雑タスクでは推論強度を上げ、必要ならmaxを使う。
5. 並列化でき、tokenコストより時間が重要な場合だけultraを使う。

GPT-5.6は明示的なプロンプトキャッシュ境界と30分以上のキャッシュ寿命にも対応します。キャッシュ書き込みは未キャッシュ入力価格の1.25倍、読み出しは入力価格90%割引です。長いシステムプロンプトや固定ツール定義、繰り返し使う背景情報はキャッシュを再利用しましょう。

一言で選ぶなら

• 最高性能と手戻り削減：Sol。
• 品質とコストの均衡：Terra。
• 単純で大量、検証しやすい処理：Luna。
• 難しい単一問題：推論強度を上げるかmax。
• 並列化できる仕事：ultraを検討。

以前の記事ではGPT-5.6 Sol限定プレビューのモデル階層と安全戦略を紹介しました。正式公開後、3階層はChatGPT、Codex、APIで実際に選べる製品レベルになっています。

原文：GPT-5.6：野心に合わせて拡張できるフロンティア・インテリジェンス