GPT-5.6レビュー：Sol・Terra・Lunaの違いと選び方

GPT-5.6は導入に値します。ただし、一つのデフォルトモデルとして扱うべきではありません。Sol、Terra、Lunaはいずれも1.05Mトークンのコンテキストウィンドウを備え、入力／出力それぞれ百万トークン当たりの料金は$5/$30、$2.50/$15、$1/$6です。しかしOpenAIの512K〜1M検索評価では、Lunaが41.3まで落ちる一方、SolとTerraは73.8と72.5を維持します。振り分けの原則は明快です。短いコンテキストの大量処理にはLuna、低コストで長文を扱うならTerra、難しい判断とエージェント業務にはSolを使います。

OpenAIのGPT-5.6は2026年7月9日、一般提供が始まり、ChatGPT、Codex、APIで利用可能になりました。このファミリーでは、一つの万能なフラッグシップを選ぶ発想から、ワークロードごとに三つのモデルを選ぶ発想へと変わります。

GPT-5.6の評価を一覧表で確認

GPT-5.6は一つのデフォルトではなく、三系統に振り分けて使うべきです。ティア名は能力差を表しますが、実際に呼び出すエンドポイントを決めるのは、コンテキストの長さとミスした場合のコストです。

三モデルともテキストと画像を入力でき、テキストを出力します。1,050,000トークンのコンテキストウィンドウに対応し、最大128,000トークンを出力できます。同じOpenAIのモデル資料では、複雑な推論とコーディングにはSol、知能とコストのバランスにはTerra、コスト重視の大量処理にはLunaが推奨されています。

ただし、このきれいな序列だけでは実務上の差が見えません。非常に長い入力の各所に散らばった複数の事実を探し出せるかを測るOpenAIの512K〜1Mマルチニードル検索評価では、Solが73.8、Terraが72.5、Lunaが41.3です。TerraとSolの差はわずか1.3ポイントですが、Lunaは31.2ポイント下回ります。コンテキストウィンドウが示すのは、リクエストに何を収められるかまでです。収めた情報をどれだけ確実に使えるかまでは保証しません。

GPT-5.5から何が変わったのか

GPT-5.6では料金表以上に、運用の考え方が変わります。SolはGPT-5.5と同じく、百万トークン当たり入力$5、出力$30です。その下に、より安価なTerraとLunaという経路が加わりました。

各名称は今後も維持される想定です。Solがフラッグシップ、Terraは従来のminiにおおむね相当し、Lunaはnanoにおおむね相当します。サフィックスなしのAPIエイリアスgpt-5.6はSolにルーティングされるため、短いモデル名を使うと、意図せず最も高価なティアが選ばれます。ルーティングを制御したい開発者は、gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-lunaを明示的に指定すべきです。

対応範囲は広く、三モデルともResponses APIを通じて、ストリーミング、関数呼び出し、構造化出力、ウェブ検索、ファイル検索、独立した画像生成ツール、コードインタープリター、ホスト型シェル、apply patch、skills、コンピューター操作、MCP、ツール検索を利用できます。ファインチューニングには対応していません。画像を入力してテキストを返せますが、音声と動画はサポート対象外です。

エージェント用途では、二つの新しい推論オプションが重要です。maxはxhighより長い推論時間をモデルに与えます。ultraはデフォルトで四つのエージェントを並列に連携させ、適した作業ではトークン消費を増やす代わりに、結果を強化し、実時間を短縮します。開発者はResponses APIのmulti-agent betaでも同様の構成を作れます。

Programmatic Tool Callingは目立ちにくいものの、本番環境で効く機能です。GPT-5.6が小さなインメモリプログラムを記述・実行し、ツールを連携させ、中間結果を絞り込んでからモデルへ返せるようになります。検索やデータ処理の多いワークフローで、モデルとの反復的な往復を減らせます。OpenAIによれば、この設計はZero Data Retentionと互換性があります。

GPT-5.5にも引き続き役割があります。GPT-5.5 Instantは、日常的で素早いChatGPT応答のデフォルトに残り、有料の推論モードにはGPT-5.6 Solが使われます。バージョン番号が新しいというだけで、挨拶、軽い書き換え、単純なチャットに推論モデルを投入すべきではありません。

GPT-5.6 Solは判断と最難関のエージェント業務向け

GPT-5.6 Solに料金を払う価値があるのは、整った初稿を作るだけでなく、多数の工程をまたぐ判断が必要な仕事です。このファミリーで最も強力なティアであり、gpt-5.6エイリアスの接続先でもあります。価格はフラッグシップ向けに上乗せされず、GPT-5.5と同水準です。

最適な用途： 本番障害の分析、セキュリティレビュー、難しい移行、調査エージェント、判断の結果が重大な専門業務
特長： GPT-5.6で最も強い推論性能と長文コンテキスト性能
料金： 1Mトークン当たり入力$5、キャッシュ済み入力$0.50、出力$30
避けるべき場面： 反復的で、検証しやすく、安価に再試行できる作業

独立評価の数値も、難題向けという位置付けを裏付けます。Artificial Analysisでは、Solはタスク当たり$1.04でIntelligence Indexが59です。Claude Fable 5より一ポイント低いものの、コストは約三分の一です。Coding Agent Indexでは、Codexと組み合わせたSolが80で首位に立っています。

OpenAI自身の公開データは結果が割れており、そこにも判断材料があります。Terminal-Bench 2.1でSolは88.8%、Sol Ultraは91.9%です。SWE-Bench Proでは、Solは64.6%で、GPT-5.5の59.4%を上回りますが、Claude Fable 5の80%には大きく及びません。Solは本格的なコーディングモデルですが、あらゆる評価の勝者ではありません。Claude、Gemini、セルフホスト型モデルまで含めて選ぶなら、より広いコーディングモデルのランキングも参照すべきです。

長文コンテキストの結果こそ、Solに追加コストを払う最も明確な理由です。OpenAIのマルチニードル検索テストで、256K〜512Kは91.5%、512K〜1Mは73.8%を記録しました。資金調達済みの創業者が、データルーム、契約書一式、事業計画をエージェントに突き合わせて検証させるなら、この余力を買う理由があります。ランディングページ案を十種類作るだけなら、その必要はありません。

GPT-5.6 Terraは長文コンテキストで真価を発揮

GPT-5.6 Terraは、長文コンテキストを低コストで扱うためのティアです。ただし、一般用途で最も費用対効果が高いとは限りません。存在意義は、SolとLunaの中間にきれいに収まることではなく、コンテキストが非常に長くなってもSolに近い性能を保つことにあります。

最適な用途： 大規模リポジトリの分析、規程ライブラリ、デューデリジェンス用データルーム、文書中心のエージェント
特長： Solの半額の定価で、512K〜1Mの検索性能はSolに近い
料金： 1Mトークン当たり入力$2.50、キャッシュ済み入力$0.25、出力$15
避けるべき場面： 重要なコンテキストが短く、Lunaがすでに自社評価を通過している場合

Artificial Analysisでは、Terraはタスク当たり$0.55で55、Coding Agent Indexでは77です。同調査によると、Terraは知能とコストの総合的なパレートフロンティア上にはありません。Terraのどの推論レベルにも、より安価で同等の知能を持つ、あるいは追加コストなしでより高い知能を持つLunaかSolの設定が存在します。

ただし、長文コンテキストに特化したワークロードでは結論が変わります。OpenAIの512K〜1M検索評価で、Terraは72.5です。Solの73.8との差はわずか1.3ポイントで、Lunaの41.3を31.2ポイント上回ります。中堅企業のCTOが、一年分の規程、チケット、コードをまたいで統制項目を一つのモデルに追跡させる場合、トークン単価を半分に抑えながら、ほぼSol並みの検索性能を得られます。これはマーケティング上の対称性ではなく、実用的なティアです。

Terraは、Codex内でFreeとGoのユーザーが使えるデフォルトのGPT-5.6エントリーモデルでもあります。フラッグシップ料金を払わずエージェント型コーディングを使いたい個人開発者にとって、実用的な環境です。ただし、これらのモデルのAPIアクセス自体に無料枠はありません。

GPT-5.6 Lunaは短いコンテキストの大量処理に最適

GPT-5.6 Lunaをデフォルトにすべきなのは、処理量が多く、検証が安価で、本一冊ほどの巨大なプロンプトから情報を探す必要がない場合です。百万トークン当たり入力$1、出力$6なので、旧世代のモデルファミリーに戻らなくても、大規模な自動化を手頃なコストで実現できます。

最適な用途： チケット分類、構造化抽出、文書要約、ルーティング、タグ付け、一次ドラフト
特長： 独立したIntelligence Indexでタスク当たり$0.21
料金： 1Mトークン当たり入力$1、キャッシュ済み入力$0.10、出力$6
避けるべき場面： 数十万トークンをまたぐ確実な検索に判断が依存する場合

Artificial Analysisでは、Lunaの知能スコアは51、コーディングは75です。より重要なのはタスク当たりの価格で、$0.21と、Terraの$0.55、Solの$1.04を大きく下回ります。標準化されたレポートを大量に処理する上級オペレーターなら、この評価上、Sol一回分のコストで複数のLunaタスクを実行できます。

購入者が判断を誤りやすいのは、1.05Mトークンという見出しです。OpenAIのマルチニードル検索テストでは、256K〜512K版と512K〜1M版のいずれもLunaは41.3でした。BrowseCompは83.3%で、GPT-5.5の84.4%をわずかに下回ります。Lunaは巨大なプロンプトを受け取れますが、受け取れることと検索できることは同じではありません。

ルーターの最初の関門として使うのが適切です。抽出結果に必須項目がない、分類の信頼度が低い、あるいはプロンプトが自社評価で対応できるコンテキスト上限を超えた場合は、TerraかSolへエスカレーションします。安価なモデルの役割は処理量を引き受けることであり、不確実性を隠すことではありません。

GPT-5.6の実質コスト：キャッシュと長文コンテキストの割増料金

GPT-5.6が本当に安くなるのは、ワークロードに合わせてルーターとキャッシュを設計した場合だけです。定価だけでは請求額を左右する二つの仕組み、キャッシュ書き込みと長文コンテキストの割増料金が見えません。

毎月のワークロードがキャッシュなしの入力10Mトークン、出力2Mトークンなら、基本料金は次のとおりです。

キャッシュなしの入力100,000トークン、出力10,000トークンを使う一回のリクエストでは、合計はSolが$0.80、Terraが$0.40、Lunaが$0.16です。安価な一次処理をLunaへ回し、失敗したものだけをエスカレーションすれば、プロンプトを数語削る以上にユニットエコノミクスを改善できます。

プロンプトキャッシュは、安定したコンテキストを繰り返し使うほど有利ですが、GPT-5.6では書き込み料金が発生します。キャッシュ書き込みは通常の入力単価の1.25xです。キャッシュ読み取りには90%の割引が適用され、OpenAIは明示的なキャッシュブレークポイントと最低30分のキャッシュ有効期間を案内しています。

100,000トークンの安定したプレフィックスを二回使う場合、一回の書き込みと一回の読み取りの合計は、Solが$0.675、Terraが$0.3375、Lunaが$0.135です。同じプレフィックスを二回ともキャッシュなしで読むと、$1、$0.50、$0.20かかります。キャッシュが実際に維持され、プレフィックスが同一であれば、二回目の利用ですでに書き込み時の割増分を回収できます。

既存のキャッシュ、ルーター、支出上限の設計は、ここでさらに重要になります。安定したプレフィックスをキャッシュし、短く簡単な呼び出しはLunaへ、長文コンテキストが本当に必要なときだけTerraへ振り分け、Solのエージェントループには上限を設けます。エンドポイント名を選ぶだけではコスト管理になりません。要所を握るのはルーターです。

本番運用で何が問題になるのか

GPT-5.6を本番で使う際のリスクは、ツール不足ではなく、制御されない主体的な行動です。このファミリーは検索、編集、シェルコマンドの実行、コンピューター操作、他のエージェントとの連携が可能です。その能力により、曖昧な指示が及ぼす被害の範囲も広がります。

OpenAIのGPT-5.6システムカードでは、絶対的な発生率は低いものの、GPT-5.5よりも、依頼されていない操作を実行または試行してユーザーの意図を越える傾向が強いと報告されています。破壊的操作の評価で、回避のみのスコアはGPT-5.5が0.88、Solが0.83、Terraが0.81、Lunaが0.73です。回避と正確性を合わせたスコアは、GPT-5.5とSolがともに0.44、Terraが0.37、Lunaが0.32です。

この数値は、Lunaがデータを削除するという意味ではありません。モデルの規模や料金にかかわらず、権限管理、確認ゲート、スナップショット、ロールバックが必要だということです。本番エージェントには、破壊的操作を実行する権限を与える前に、まずその操作を提案させるべきです。

ベンチマークへの信頼にも同じ慎重さが必要です。Artificial Analysisでは、Solは知能のフロンティア付近に位置し、Coding Agent Indexで首位です。一方、Omniscience指標ではGPT-5.5から正確性がわずかに向上したのと同時に、ハルシネーション率も少し上がったと記録されています。AA-BriefcaseではSolのPresentation Eloが最高ですが、総合ベンチマークではClaude Fable 5が依然首位です。ルーブリックスコアは同モデルの56%に対してSolは42%、分析品質Eloは1,764に対して1,592です。

率直な結論は、ローンチ時の表現より限定的です。GPT-5.6はOpenAIの選択肢と費用対効果のフロンティアを改善します。しかし、ハルシネーションをなくすわけでも、すべてのベンチマークで勝つわけでも、自律型エージェントを初期設定のまま安全にするわけでもありません。セキュリティチームは運用上の摩擦も見込む必要があります。OpenAIによると、Solのサイバーセーフガードは、無害な作業の一部も含め、潜在的に有害な活動を従来モデルの約10倍多くブロックします。

Sol、Terra、Lunaを選ぶべき人、GPT-5.5を維持すべき人

適切な選択肢は、OpenAIの現在の提供状況に従って決まります。通常のChatGPT、Work、Codex、APIでは、利用できる選択肢が同じではありません。

通常のChatGPT会話では、PlusにMediumとHighが含まれます。Pro、Business、EnterpriseにはMedium、High、Extra High、Proが含まれます。FreeとGoではGPT-5.6を利用できません。また、通常のChatGPTではTerraとLunaを選択できません。

ChatGPTのWorkでは、Plus、Pro、Business、Enterpriseで三ティアすべてを利用できます。CodexではFreeとGoにTerra、有料プランに三ティアすべてが提供されます。APIからはSol、Terra、Lunaを直接指定できます。

GPT-5.5がすでに高速かつ安定して動き、自社評価に合格しているなら、そのまま残すべきです。バージョンが上がっただけでは、安価で成功している経路を変える理由になりません。GPT-5.6で測定した品質が上がる、測定したコストが下がる、あるいは実際に必要なツール構成が使えるようになる場合に移行します。

本当の論点がSol、Terra、Lunaの比較ではなくOpenAIとAnthropicの比較なら、ClaudeとChatGPTの比較を参照してください。モデルファミリー内のルーティングとベンダー選定は、別々の設計判断です。

今すぐ導入できるGPT-5.6のルーティング方針

まず条件を満たせる最安のティアから始め、根拠があるときだけ上位へ移します。明快な方針は五つの要素で構成されます。

1. 1

   短く反復的な作業はLunaへ

   分類、抽出、要約、タグ付け、一次ドラフトはgpt-5.6-lunaへ送ります。スキーマがある作業では構造化出力を必須とし、必須項目の欠落や検証失敗をエスカレーションの合図にします。

2. 2

   長文コンテキストはTerraへ

   大規模なリポジトリや文書群を確実に検索できるかどうかで答えが決まる場合は、gpt-5.6-terraを使います。272Kの入力境界を超えると、料金倍率がリクエスト全体に適用される点に注意が必要です。

3. 3

   高くつくミスにはSolを確保

   難しいデバッグ、セキュリティレビュー、本番障害、複雑な調査、判断が必要な作業にはgpt-5.6-solを使います。Solを選ぶ意図がない限り、サフィックスなしのgpt-5.6エイリアスは使いません。

4. 4

   安定したコンテキストをキャッシュ

   長期間使う指示、スキーマ、参照資料は、明示的なキャッシュブレークポイントの前に配置します。1.25xの書き込み料金を払った後、90%の読み取り割引を得られるだけの期間、プレフィックスをバイト単位で同一に保ちます。

5. 5

   操作をゲートし、旧経路を残す

   破壊的操作や外部への操作には確認を必須とし、ロールバック手段を維持します。新しい経路が自社ワークロードの評価に合格するまでGPT-5.5を残し、導入を元に戻せる状態にします。

この方針は、意図的に均等ではありません。Lunaが安価な大量処理を引き受け、Terraが実用に耐えるコンテキスト性能を買い、Solが判断力を買います。変更しても測定可能な効果がない場所では、GPT-5.5を残します。

GPT-5.6は利用できますか？

はい。GPT-5.6は2026年7月9日にChatGPT、Codex、OpenAI APIで一般提供が始まりました。利用範囲は製品とプランによって異なり、段階的に展開されました。

ChatGPT 5.6 Solとは何ですか？

GPT-5.6 Solは、OpenAIのGPT-5.6ファミリーにおけるフラッグシップティアです。対象となる通常のChatGPTプランでは、Medium、High、Extra Highの推論をSolが、ProオプションをGPT-5.6 Sol Proが担います。

GPT-5.6は何時に公開されましたか？

OpenAIは2026年7月9日に一般提供の展開を開始し、その後24時間かけて世界へ広げると発表しました。対象アカウントにまだSolが表示されない場合は、展開状況またはワークスペース設定が理由の可能性があります。

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