2026/10/07

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra：料金比較とどれを使うべきか

GPT-6 Luna と 5.6 Luna、5.6 Terra を比較。OpenAI の公表価格、Luna が安くなった公式の理由、ベンチマークと初期 A/B テストの結果、そして選び方。

GPT-6 Luna と 5.6 Luna の比較は、数字だけを見ると簡単なアップグレードに見えます。OpenAI は GPT-6 Luna の価格を入力 100 万トークンあたり $0.10、出力 100 万トークンあたり $0.50 としており、GPT-5.6 Luna はそれぞれ $0.20 と $1.20 です^[1]。さらに GPT-6 Luna はナレッジカットオフが新しく、コンテキストウィンドウは同じ 1,050,000 トークンです^[2]^[3]。

難しいのは、開発者が繰り返し問いかけている疑問のほうです。なぜ新しいモデルのほうが安いのか、性能は落ちたのか、そして GPT-6 Terra が存在しない今、GPT-5.6 Terra はどこに位置づけられるのか。本記事では公式の価格と仕様を並べ、OpenAI が述べている値下げの理由を引用し、ベンダーのベンチマークと初期ユーザーのテストを分けて整理したうえで、ワークロード別の推奨を示します。

要点まとめ

価格： GPT-6 Luna の公表価格は 1M トークンあたり入力 $0.10 / キャッシュ入力 $0.01 / 出力 $0.50。GPT-5.6 Luna は $0.20 / $0.02 / $1.20、GPT-5.6 Terra は $2 / $0.20 / $12 です^[1]。
安くなった理由： OpenAI によると、キャッシュと推論の改善により GPT-6 モデルを低コストで提供できるようになり、その削減分を GPT-5.6 の価格からの値下げとして還元したとのことです^[4]。それ以外の理由は示されていません。
仕様： コンテキストウィンドウ、最大入力、最大出力、6 段階の推論強度はすべて同一です。ナレッジカットオフは GPT-6 Luna が 2026年5月18日、GPT-5.6 Luna が 2026年2月16日です^[2]^[3]。
OpenAI のベンチマーク： high の推論強度で、GPT-6 Luna は AutomationBench において前モデルより 5.4 ポイント高く、タスクあたりのコストは 58% 低くなっています^[4]。
初期ユーザーの評価は一部で食い違う： 10 タスクの A/B テストでは、GPT-6 Luna のほうが速い一方、初回品質とレビュー品質では GPT-5.6 Luna が上回りました^[5]。
GPT-6 Terra は存在しません。 OpenAI の GPT-6 ラインナップは Astra、6.1 Sol、Luna で、Terra は GPT-5.6 Terra としてのみ存在します^[6]^[7]。

GPT-6 Luna vs 5.6 Luna vs 5.6 Terra の仕様比較

3 つともテキストと画像を入力に取り、テキストを返す推論モデルです。OpenAI は GPT-5.6 Luna をおおむね従来の GPT-5 系列の nano 相当、GPT-5.6 Terra をおおむね mini 相当と位置づけています^[3]^[8]。GPT-6 Luna は「焦点の絞られた大量処理タスク向けの、当社で最も効率的なモデル」と説明されています^[2]。

	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna	GPT-5.6 Terra
モデル ID	`gpt-6-luna`	`gpt-5.6-luna`	`gpt-5.6-terra`
リリース日	2026年9月22日	2026年7月9日	2026年7月9日^[9]
コンテキストウィンドウ	1,050,000	1,050,000	1,050,000
最大入力トークン	922,000	922,000	922,000
最大出力トークン	128,000	128,000	128,000
ナレッジカットオフ	2026年5月18日	2026年2月16日	2026年2月16日
推論強度	none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max	同じ 6 段階	同じ 6 段階
入力 / 出力	テキスト、画像 / テキスト	テキスト、画像 / テキスト	テキスト、画像 / テキスト

出典：OpenAI の 3 つのモデルページ^[2]^[3]^[8]。

実運用では、さらに 2 つの小さな違いが効いてきます。GPT-6 Luna のモデルページには、OpenAI 自身の API では Chat Completions での関数呼び出しは reasoning_effort が none の場合にのみサポートされると書かれており、ツールを使う場合は Responses API が推奨されています^[2]。また OpenAI は 9 月 25 日に、GPT-6 Sol と Luna の画像理解を劣化させていた画像エンコードのバグを修正し、それ以前に実施した画像評価はやり直すよう推奨しています^[9]。

価格の比較

数値はすべて OpenAI の Standard の公表価格（1M トークンあたり）で、2026年10月7日に取得したものです。「ロングコンテキスト」は入力が 272K トークンを超えるプロンプトを指し、その場合はリクエスト全体の価格が切り替わります^[1]。

1M トークンあたり	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna	GPT-5.6 Terra
入力	$0.10	$0.20	$2.00
キャッシュ入力	$0.01	$0.02	$0.20
キャッシュ書き込み	$0.125	$0.25	$2.50
出力	$0.50	$1.20	$12.00
ロングコンテキスト入力	$0.20	$0.40	$4.00
ロングコンテキスト出力	$0.75	$1.80	$18.00
Batch 入力 / 出力	$0.05 / $0.25	$0.10 / $0.60	$1.00 / $6.00

入力の値下げ幅はちょうど 50% です。出力は $1.20 から $0.50 に下がっており、計算すると 58% 安くなっていますが、OpenAI の発表の表ではどちらの行も「50% 安い」と記載されています^[4]。GPT-5.6 Terra と比べると、GPT-6 Luna は入力で 20 分の 1、出力で 24 分の 1 の価格です。

例として、1 か月の入力が 100M トークン、出力が 20M トークンで、すべてキャッシュなし、プロンプトはいずれも 272K 以下のケースを考えます。

モデル	入力コスト	出力コスト	月額
GPT-6 Luna	100 × $0.10 = $10	20 × $0.50 = $10	$20
GPT-5.6 Luna	100 × $0.20 = $20	20 × $1.20 = $24	$44
GPT-5.6 Terra	100 × $2 = $200	20 × $12 = $240	$440

この試算はトークン数を固定していますが、実際のワークロードではそうはなりません。推論トークンは出力として課金され^[10]、OpenAI は GPT-6 Sol と Luna の回答が「全体的にやや短い」と述べています^[4]。月額の見積もりを信用する前に、自分のプロンプトでタスクあたりの出力トークン数を測定してください。キャッシュやロングコンテキストのケースを含む計算ツールは GPT-6 Luna API pricing をご覧ください。

GPT-6 Luna が GPT-5.6 Luna より安い理由

OpenAI のローンチ記事が挙げている理由は 1 つだけで、原文では次のように書かれています。「キャッシュと推論の改善により、これらのモデルをより低いコストで提供できるようになりました。その削減分は、Sol と Luna の API 価格を GPT‑5.6 のプロモーション価格から 50% 引き下げることで、ユーザーとお客様に直接還元します。」^[4] 同じ記事では、GPT-6 Sol と Luna は「GPT‑6 Astra と同様の手法で」学習されたとし、「コスト効率のフロンティア」を前進させるモデルだと説明しています^[4]。

公式の説明はこれですべてです。OpenAI はモデルが小さくなったとは述べておらず、GPT-6 Luna の価格に終了日も設けていません。価格に関する注記で唯一のプロモーション期間は GPT-5.6 Sol のもので、「少なくとも 2026年11月21日まで提供」とされています^[1]。

価格の経緯も参考になります。GPT-5.6 Luna 自体もリリース後に値下げされており、OpenAI の changelog には「7 月 30 日から、GPT-5.6 Luna の料金は 80% 安くなります」と記録されていますが、理由は書かれていません^[9]。GPT-6 Luna が半額にした基準の $0.20 / $1.20 は、この値下げ後の価格です。

キャッシュの変更により、実効コストは公表価格よりもさらに下がります。OpenAI は GPT-6 向けにプロンプトキャッシュを改善し、「デフォルトでより高いキャッシュヒット率を実現する」としており、キャッシュ読み取りは 90% 割引で課金されます^[4]。

OpenAI が前モデルと比較して測定した結果

以下の数値は OpenAI の発表によるもので、測定も OpenAI 自身が行っています。確認した時点では、第三者による再現結果は公開されていませんでした。

AutomationBench（47 個のツールにまたがる業務ワークフロー）：high の推論強度で、GPT-6 Luna は前モデルより 5.4 ポイント向上し、タスクあたりのコストは 58% 低くなっています^[4]。
事実性（ユーザーが誤りを指摘した匿名化済みの会話を用いた OpenAI の社内評価）：「より高い推論強度では、約 100 分の 1 のコストで GPT‑5.6 Sol に並ぶ」^[4]。
OSWorld 2.0 offline（コンピューター操作）：max の推論強度の GPT-6 Luna が、medium の推論強度の GPT-5.6 Sol を「10 分の 1 のコストで」上回りました^[4]。
DeepSWE 1.1（長期的なソフトウェアエンジニアリング）：max の推論強度の GPT-6 Luna のスコアは 66.6% で、OpenAI はこれを medium の推論強度の Claude Opus 5 および Fable 5 に匹敵するとしています^[4]。

注意点が 2 つあります。OpenAI は GPT-6 Luna と GPT-5.6 Terra の比較を公開していないため、Terra との優劣はすべて推測です。また、Luna の特に強い結果のいくつかは max の推論強度で得られたもので、推論トークンが増え、その分課金される出力も増えます。

初期ユーザーの報告

開発者の報告は両方向に分かれており、いずれも統制された研究ではありません。

ある r/codex のユーザーは、同じ約 6 万行（~60k）の C++/Python コードベースで GPT-5.6 Luna High と GPT-6 Luna High に 10 個のタスクを実行させ、GPT-5.6 Sol に判定させました。実装速度では GPT-6 Luna が 6–4 で勝ち、ツール呼び出しも少なく済みました。初回品質では GPT-5.6 Luna が 5–3、レビュー品質では 4–2 で勝ち、判定役も最終的なコードでは 6–4 で GPT-5.6 Luna を支持しました。投稿者の見立ては、GPT-6 Luna は「範囲の狭い実装作業では強そうだが、タスクの統合範囲が広い場合は Luna 5.6 のほうが強そうだ」というものです^[5]。

エージェント型のレポートツールを保守している r/OpenAI のユーザーは、high の推論強度について OpenAI の主張と逆の結果を報告しています。その A/B テストでは、GPT-5.6 Luna が見つけた関連項目を GPT-6 Luna が見落とし、「できるだけ少ないトークンでプロンプトに答えようとしている」ように見えたとのことです^[11]。

どちらも単一ユーザーによる小規模なサンプルです。それでも、回答が短くなるという OpenAI 自身の注記とは一致しています。網羅的なリストや長い説明に依存するプロダクトであれば、その点を個別にテストしてください。

GPT-5.6 Terra の位置づけ

「gpt 6 luna vs terra」という検索は、GPT-6 Terra の存在を前提にしています。しかし OpenAI はそのようなモデルを掲載していません。GPT-6 ガイドに挙がっているのは GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna で^[7]、モデルカタログにも gpt-6-terra のページはありません^[6]。Terra は前世代の中間ティアである GPT-5.6 Terra としてのみ存在します。

したがって実際の比較は、GPT-6 Luna と、その 20–24 倍の価格の GPT-5.6 Terra です。OpenAI はこの組み合わせのベンチマークを行っていません。公表されているのは、high または max の推論強度の GPT-6 Luna が、2 つの評価で GPT-5.6 Sol に並ぶか上回ったという結果です^[4]。GPT-5.6 Sol は Terra より 1 つ上のティアです。これは示唆にとどまり、証明ではありません。Terra を本番で使い続けるのは、自分の評価で実際に運用しているタスクにおいて Terra が勝っている場合に限ってください。Luna より上の GPT-6 ティアについては GPT-6 Sol vs Luna をご覧ください。

gpt-5.6-luna から gpt-6-luna への移行

reAPI では両モデルが同じ Chat Completions エンドポイントと同じ API キーで動くため、切り替えは model の文字列を変えるだけです。トラフィックを移す前に 4 点を確認してください。

推論強度。 どちらも同じ 6 段階を受け付け、デフォルトは medium です^[2]^[3]。現在使っている段階から始め、精度だけでなくタスクあたりの出力トークン数も比較してください。
サンプリングパラメータ。 OpenAI の GPT-6 移行ガイドでは、推論強度が none 以外の場合は temperature、top_p、top_logprobs を削除するよう指示されています^[7]。reAPI では、GPT-6 Luna は temperature と top_p に対して 400 を返します^[12]。詳しくは GPT-6 Luna temperature をご覧ください。
回答の長さ。 下流のコードやユーザーが長い回答を前提にしている場合は、正確さだけでなく網羅性も確認してください。
画像。 9 月 25 日の修正より前に実施した画像評価があれば、やり直してください^[9]。

各モデルの現在の reAPI 料金はそれぞれのページに掲載しています：GPT-6 Luna、GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Terra。

よくある質問

Luna 6 はなぜ Luna 5.6 より安い？

OpenAI によると、キャッシュと推論の改善により GPT-6 Sol と Luna を低コストで提供できるようになり、その削減分を GPT-5.6 の価格から 50% 値下げする形で還元したとのことです^[4]。それ以外の理由は示されておらず、GPT-6 Luna の価格に終了日も設定されていません。

GPT-6 Luna は性能が落ちた？

OpenAI が公表している数値では落ちていません。high の推論強度で、AutomationBench において GPT-5.6 Luna を 5.4 ポイント上回り、タスクあたりのコストは 58% 低くなっています^[4]。一方で、レビュー中心のタスクや網羅性が求められるタスクでは結果が弱いという報告もあり、10 タスクの A/B テストでは品質面で GPT-5.6 Luna が優勢でした^[5]。自分のプロンプトでテストしてください。

gpt 6 luna は terra より上？

比較対象となる GPT-6 Terra は存在しません^[6]^[7]。GPT-5.6 Terra との直接比較のベンチマークも OpenAI は公開していません。GPT-6 Luna の価格は、入力で Terra の 20 分の 1、出力で 24 分の 1 です^[1]。

gpt 6 luna と 5.6 sol の比較

GPT-5.6 Sol の公表価格は 1M トークンあたり入力 $4、出力 $20 で、GPT-6 Luna の 40 倍です^[1]。OpenAI は、より高い推論強度の GPT-6 Luna が同社の事実性評価で GPT-5.6 Sol に並び、max の推論強度の Luna が OSWorld 2.0 offline で medium の Sol を上回ったと報告しています^[4]。

GPT-5.6 Luna はなぜこんなに安い？

OpenAI は 2026年7月30日に GPT-5.6 Luna の価格を 80% 引き下げましたが、changelog には値下げの理由が書かれていません^[9]。それでも GPT-6 Luna よりは高価です。

gpt-5.6 Luna の料金は？

OpenAI の GPT-5.6 Luna の公表価格は、1M トークンあたり入力 $0.20、キャッシュ入力 $0.02、キャッシュ書き込み $0.25、出力 $1.20 です。入力が 272K トークンを超えるプロンプトは入力 $0.40、出力 $1.80 となり、Batch は Standard の半額です^[1]。

6 Luna の xhigh/max ではなく 5.6 Luna high に戻すと、実際にどれくらい損をする？

価格面では、GPT-5.6 Luna の出力単価は GPT-6 Luna の 2.4 倍ですが、xhigh と max は出力として課金される推論トークンをより多く生成します^[1]^[10]。OpenAI が報告している AutomationBench での GPT-6 Luna の前モデルに対する向上は high の推論強度での結果なので^[4]、xhigh や max に費用をかける前に、まず high の GPT-6 Luna を試すのが妥当です。自分のワークロードで、完了したタスクあたりのコストと精度を比較してください。

GPT-6 Luna と 5.6 Luna の選び方

新規の大量処理ワークロードは、GPT-6 Luna から始めてください。入力価格は半分、出力は 58% 安く、ナレッジカットオフも新しく、OpenAI 自身による GPT-5.6 Luna との比較でも勝っています。検証済みの本番プロンプトが長い回答や網羅的な回答に依存している場合は、並行比較テストで別の結論が出るまで GPT-5.6 Luna を維持してください。ユーザーが退行を報告しているのはまさにその領域です。GPT-5.6 Terra を使うのは、20–24× の追加料金で必要な精度が得られることを自分の評価が示している場合だけにしてください。

ほとんどのチームにとって、GPT-6 Luna vs 5.6 Luna の結論はこれで出ます。まず GPT-6 Luna をテストし、評価で旧モデルのほうが良いと示された用途では旧モデルを残してください。