GPT-5.6とは？Sol・Terra・Lunaの違いと選び方

GPT-5.6とは、OpenAIが2026年7月9日に公開したAIモデルファミリーです。単一のモデルではなく、能力を優先するSol、性能と費用のバランスを取るTerra、高速・低コストのLunaという3層で構成され、ChatGPT、Codex、OpenAI APIで提供されています。

GPT-5.6を選ぶ前に決めるべきことは3つです。

• 失敗コスト：誤りや未完了が大きな損失につながる仕事か
• 処理量と速度：少数の難題か、大量の定型処理か
• 総費用：トークン単価だけでなく、人の修正と再試行を含めていくらか

結論を先に言えば、品質を最優先する難しい仕事はSol、多くの業務アプリはTerra、大量・低遅延の処理はLunaが出発点です。迷った場合はTerraから評価し、品質不足ならSolへ、品質が十分で処理量が多いならLunaへ動かすと判断しやすくなります。

執筆: PolarisX 編集部（AI活用の実務者チーム）。AI社員「Polaris AI」の開発と、自社AI社員組織の運用に携わるメンバーが執筆しています。

GPT-5.6ファミリーの全体像

GPT-5.6は、複雑な専門業務、コーディング、ツール利用、長い文脈を扱う本番ワークフロー向けのモデルファミリーです。OpenAIの発表では、Solをフラッグシップ、Terraを低コストで高い性能を持つ層、Lunaを最速・最安の層と説明しています。モデル番号の5.6が世代を示し、Sol・Terra・Lunaは今後それぞれのペースで更新される継続的な層です。

APIで gpt-5.6 とだけ指定した場合、公式モデルガイドによると gpt-5.6-sol へルーティングされます。費用を抑えるためにTerraやLunaを選びたい場合は、gpt-5.6-terra または gpt-5.6-luna を明示します。「5.6を使っている」という情報だけでは、実際にどの層を使っているか分からない点に注意が必要です。

3モデルとも、公式カタログでは1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと、最大128,000トークンの出力に対応しています。長いコードベースや複数資料を扱いやすくなりますが、272kを超える入力には長文料金が適用されます。長い入力を使えることと、常に大量の情報を送るべきことは別です。

Sol・Terra・Lunaの3モデル比較

Sol・Terra・Lunaの違いは、単純な性能順位ではなく、どの仕事へ計算資源を割くかという選択です。Solは高い能力が必要な専門業務、Terraは品質と費用を両立した本番処理、Lunaは大量・高速・費用感度の高い処理に向きます。3つとも同じGPT-5.6世代の機能を共有しますが、期待する品質と単価が大きく違うため、1つのシステム内で処理ごとに使い分ける設計が有効です。

料金は2026年7月31日時点の標準・短文コンテキストにおける100万トークン単価です。各数値はSol、Terra、Lunaの現行モデルページに基づきます。

Solが向く仕事

Solは、誤りややり直しのコストが高く、複数段階の判断が必要な仕事の候補です。大規模なソフトウェア変更、専門資料の統合、重要な意思決定の下調べ、複数ツールを使う長期タスクなどが該当します。単価は3層で最も高いため、「難しそうだから全部Sol」ではなく、Terraで品質不足が確認された工程へ絞るのが実務的です。

Terraが向く仕事

Terraは、最初の評価基準にしやすいモデルです。社内向けAIアプリ、一般的なコーディング、文書作成、調査、ツールを使うエージェントなど、品質は必要だが1件ごとの最高性能までは求めない仕事に合います。Solより安く、Lunaより品質側に余裕を持つ位置づけなので、用途がまだ固まっていない段階の比較基準になります。

Lunaが向く仕事

Lunaは、処理件数と応答速度が重要で、正解条件を明確にできる仕事に向きます。問い合わせの一次分類、決まった項目の抽出、候補の絞り込み、簡単な変換、後段モデルへのルーティングなどです。単価が低くても、複雑な仕事で失敗が増え、人が修正するなら総費用は上がります。入力・出力形式を固定し、自動評価できる工程から使うと安全です。

GPT-5.5との差｜何が変わったか

GPT-5.6は、GPT-5.5から単に性能を更新しただけでなく、モデル層の名称、ツールの使い方、推論状態の引き継ぎ、キャッシュ制御を拡張しています。特にAPI利用者に影響するのは、Sol・Terra・Lunaの選択、Programmatic Tool Calling、Multi-agent、明示的プロンプトキャッシュ、persisted reasoningです。移行ではモデルIDだけでなく、ツール実行経路と費用計測を見直します。

Programmatic Tool Calling

Programmatic Tool Callingは、GPT-5.6がホストされた実行環境でJavaScriptを書き、対応ツールを呼び、複数の結果を加工してから小さな構造化結果を返す仕組みです。大量結果の絞り込み、結合、重複排除、集計、検証など、処理手順が明確な工程に向きます。

すべてのツール呼び出しをこの方式に変える必要はありません。結果を見て次の判断を変える必要がある仕事や、外部への副作用を伴う操作は、通常の直接ツール呼び出しと人の承認を残すほうが分かりやすくなります。公式ガイドも、対象工程、許可ツール、出力形式、再試行、停止条件を具体的に指定するよう案内しています。

Multi-agentはベータ

Multi-agentは、1つのGPT-5.6が複数のサブエージェントを並列に動かし、結果を統合するResponses APIのベータ機能です。調査対象が独立している場合や、実装と検証を分けられる場合は待ち時間を短縮できる可能性があります。一方、同じファイルを複数エージェントが触る仕事、前工程の結果で次の判断が変わる仕事には、そのまま並列化できません。

ベータ機能は仕様が変わりうるため、重要な本番経路ではフォールバックと監視を用意します。「エージェント数を増やすほど良い」のではなく、独立性が高い仕事だけを分割することが成功条件です。

推論とキャッシュの制御

GPT-5.6は none、low、medium、high、xhigh、max のreasoning effortに対応します。さらに reasoning.mode: "pro" で、同じモデルにより多くの作業をさせ、品質を優先できます。Proは別のモデルslugではありません。標準とProを同じ代表タスクで比較し、品質向上が追加の時間・トークンに見合う場合だけ使います。

persisted reasoningでは、過去ターンの推論項目を再利用し、複数ターンの一貫性とキャッシュ効率を高められます。明示的プロンプトキャッシュでは、再利用する接頭辞を指定できます。キャッシュ書き込みは通常入力の1.25倍、読み取りは通常入力から90％割引です。書き込みを増やしすぎると節約にならないため、同じ指示や資料を繰り返し使うかを測って設定します。

max・pro・ultraの違い

max、pro、ultra は同じ種類の設定ではありません。max はAPIの reasoning.effort で指定する最上位の推論量、pro はAPIの reasoning.mode で同じモデルへより多くの処理を許すモードです。一方、ultra はGPT-5.6公開時にChatGPT WorkとCodexで案内された製品側の実行設定です。Sol・Terra・Lunaに続く第4のモデル層でも、APIの reasoning.effort に指定する値でもありません。

APIではまず通常モードの high または xhigh を基準にし、難しい代表タスクだけ max やProと比較します。ChatGPTやCodexのUltraで得た時間・品質を、そのままAPIのProへ当てはめず、利用面ごとに再評価してください。

公式ベンチマークと安全性｜数字だけで選ばない

OpenAIの公開時評価では、Web探索能力を測るBrowseCompと、視覚的なコンピューター操作を測るOSWorld 2.0で、Sol、Terra、Lunaの差が示されています。次の数値はOpenAIが公表した自社評価であり、独立機関による検証結果ではありません。

BrowseCompではSol Ultraが92.2とされていますが、Ultraは製品側の実行設定です。数字を比較するときは、モデル名だけでなく、推論設定、利用ツール、評価環境がそろっているかを確認します。自社選定では、検索なら引用の正確性、コンピューター操作なら完了率と誤操作、コーディングならテスト通過率というように、実際の仕事の合格条件へ置き換えます。

安全面では、公式モデルガイドが、サイバー・生物領域の悪用を検知するリアルタイム分類器により、リクエストがブロックまたは一時停止される場合があると案内しています。正当なデュアルユース用途でも発生しうるため、重要な処理には再試行や人への切り替えを用意します。エンドユーザー向けアプリでは、個人情報を直接送らず、安定した匿名識別子を safety_identifier として付ける運用も検討します。

GPT-5.6のAPI料金の目安｜現行カタログで確認

GPT-5.6の料金を調べる際は、参照日の確認が必要です。2026年7月9日の発表記事には、Terraが入力2.50ドル・出力15ドル、Lunaが入力1ドル・出力6ドルと掲載されています。一方、2026年7月31日時点の公式モデルカタログとAPI価格表では、Terraが2ドル・12ドル、Lunaが0.20ドル・1.20ドルです。本記事は現行カタログを優先し、公開時の数値を現在価格として扱いません。

単位は100万トークン、標準処理・短文コンテキストです。272kを超える入力を含むリクエストでは、そのリクエスト全体について入力が2倍、出力が1.5倍になります。Solなら入力10ドル・出力45ドル、Terraなら4ドル・18ドル、Lunaなら0.40ドル・1.80ドルです。

短い処理の概算例

キャッシュを使わず、1回に入力10万トークン、出力2万トークンを使う場合の概算は次のとおりです。ツール料金、税、地域処理、長文料金は含みません。

• Sol：入力0.50ドル＋出力0.60ドル＝1.10ドル
• Terra：入力0.20ドル＋出力0.24ドル＝0.44ドル
• Luna：入力0.02ドル＋出力0.024ドル＝0.044ドル

この差は大量処理で大きくなります。ただし、Lunaで品質不足のため3回やり直す、人が長時間直す、最終的にSolへ再送するなら、単価差はそのまま節約になりません。費用は「合格した成果物1件あたり」で比較します。

ChatGPT・Codex・APIへ組み込む方法

GPT-5.6は、2026年7月9日の公開時点でChatGPT、Codex、OpenAI APIへ展開されました。ただし、ChatGPTやCodexで選べる層、推論設定、利用上限はプランと段階的なロールアウトで変わります。UIの表示を固定情報として覚えるより、利用時にモデル選択欄と公式プラン案内を確認するほうが確実です。

APIでは、次のモデルIDを使い分けます。

gpt-5.6       -> GPT-5.6 Solへのエイリアス
gpt-5.6-sol   -> 品質優先
gpt-5.6-terra -> 品質と費用のバランス
gpt-5.6-luna  -> 高速・大量・低コスト

OpenAIは、推論、ツール呼び出し、複数ターンのワークフローにResponses APIを推奨しています。Chat Completionsも対応しますが、新機能を利用する実装ではResponses APIを基準に設計します。特定の挙動を固定したい本番システムでは、エイリアスの参照先が変わる可能性も考慮し、利用モデル・設定・評価結果を記録します。

ケース別の推奨｜まずTerra、必要な工程だけSol

GPT-5.6の実務的な選び方は、モデルを1つに統一することではなく、仕事を難易度と失敗コストで分けることです。私たちがAIモデルの選定で置く基準は、「一番賢いか」ではなく「合格した成果物を、必要な速度と総費用で出せるか」です。まずTerraを基準に評価し、難しい工程だけSolへ上げ、明確な定型工程はLunaへ下げると、品質と費用の理由を説明しやすくなります。

Solを選ぶ

• 重要なコード変更や最終レビュー
• 複数資料から反証まで含む専門分析
• 長時間のツール利用で、途中停止や見落としの損失が大きい
• Terraでは合格率が不足し、人の修正が減らない

Terraを選ぶ

• どの層が合うかまだ分からず、比較基準が必要
• 業務エージェント、文書作成、一般的な開発を本番運用する
• Solほどの品質差がなく、処理件数も一定量ある
• 速度・費用・品質を偏らせずに始めたい

Lunaを選ぶ

• 入出力形式が明確で、自動テストできる
• 分類、抽出、変換、ルーティングなど大量の軽作業
• 数秒の遅延と1件単価が重要
• 品質不足時にTerraやSolへ送る仕組みがある

反証可能な基準も置きます。Solへ上げても合格率や修正時間が改善しないなら、問題はモデル能力ではなく、指示・データ・ツール・評価方法にある可能性があります。Lunaで再試行率が上がるなら、安い単価を理由に使い続けません。モデル変更の成否を、品質、再試行、人の修正、待ち時間、総費用の5項目で判定します。

選定フロー

1. まず代表タスクを10〜30件用意し、合格条件を固定する。
2. Terraの medium を基準に、成功率・速度・総費用を測る。
3. 品質不足のタスクだけSolで再評価する。
4. 品質に余裕があり、処理量が多いタスクだけLunaで再評価する。
5. 各層でreasoning effortを1段上下し、最も低コストで合格する設定を選ぶ。
6. 272k超の入力、キャッシュ書き込み、ツール料金を含む本番費用を再計算する。
7. 外部送信・削除・購入・デプロイなどは、モデル層に関係なく人の承認を残す。

この流れで重要なのは、先にモデルを決めないことです。仕事の合格条件を決めてからモデルを当てると、Sol・Terra・Lunaを価格表だけで選ぶ失敗を減らせます。

よくある質問

Q. GPT-5.6とは何ですか？

GPT-5.6は、OpenAIが2026年7月9日に公開したモデルファミリーです。能力優先のSol、バランス型のTerra、高速・低コストのLunaで構成され、ChatGPT、Codex、OpenAI APIで利用できます。

Q. GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaはどれを選べばよいですか？

迷ったらTerraを基準にしてください。重要で難しい仕事でTerraの合格率が足りない場合はSol、大量の定型処理で品質に余裕がある場合はLunaを試します。1つのシステムで工程ごとに使い分ける方法も有効です。

Q. gpt-5.6 と指定すると、どのモデルが使われますか？

2026年7月31日時点の公式ガイドでは、gpt-5.6 エイリアスは gpt-5.6-sol へルーティングされます。TerraまたはLunaを使う場合は、モデルIDを明示してください。

Q. GPT-5.6のAPI料金はいくらですか？

現行の標準・短文コンテキスト料金は、100万トークンあたりSolが入力5ドル・出力30ドル、Terraが2ドル・12ドル、Lunaが0.20ドル・1.20ドルです。272kを超える入力ではリクエスト全体に長文料金が適用されます。公開時の発表記事にはTerra・Lunaの異なる価格が残っているため、現行モデルカタログを確認してください。

Q. GPT-5.6とGPT-5.5の違いは何ですか？

GPT-5.6ではSol・Terra・Lunaの3層が導入され、Programmatic Tool Calling、Multi-agent beta、明示的プロンプトキャッシュ、persisted reasoning、max effort、Pro modeなどが追加・拡張されています。移行時はモデルIDだけでなく、推論設定、ツール実行、キャッシュ費用を再評価します。

Q. GPT-5.6はChatGPTやCodexで使えますか？

OpenAIは公開時にChatGPT、Codex、APIでの提供を案内しています。ただし選べる層、推論設定、利用上限はプランやロールアウトで変わります。実際の画面と最新の公式プラン案内を確認してください。

GPT-5.6を業務へ組み込む際のモデル分担で迷っている方へ：PolarisXは、複数のAIモデルとAIエージェントを仕事ごとに分担させるAI社員組織の設計と、司令塔AI社員「Polaris AI」の開発を手がけています。Sol・Terra・Lunaをどこへ割り当て、どの操作を人の承認に残すかから整理したい場合は、contact@polarisx.ltd へご相談ください。サービスの考え方は polarisx.ltd でご覧いただけます。

この記事について

PolarisX編集部（AI活用の実務者チーム）は、司令塔AI社員「Polaris AI」の開発と、自社AI社員組織（複数部門で約20のAIエージェント）の運用実務に携わるメンバーで構成しています。本記事は、OpenAIの公式発表・現行モデルカタログ・開発者ガイドを照合し、モデルを業務へ割り当てる際の判断基準を加えてまとめました。料金と提供条件は変わりやすいため、2026年7月31日を基準日としています。内容のご指摘・ご相談は contact@polarisx.ltd へ。

参考文献

• GPT-5.6：目標に合わせて拡張するフロンティアインテリジェンス（OpenAI、2026年7月9日）
• Model guidance：GPT-5.6（OpenAI API）
• GPT-5.6 Sol Model（OpenAI API）
• GPT-5.6 Terra Model（OpenAI API）
• GPT-5.6 Luna Model（OpenAI API）
• Pricing（OpenAI API）