2026/10/07

GPT-6 Sol vs Terra vs Luna：Astra と 6.1 Sol の位置づけ

GPT-6 Sol vs Terra vs Luna を解説。OpenAI の GPT-6 ラインナップは Astra、Sol、6.1 Sol、Luna で、GPT-6 Terra は存在しません。料金、推論レベル、スコア、用途別の選び方。

GPT-6 Sol、Terra、Luna は OpenAI の言語モデルであり、暗号資産の Solana や Terra Luna ではありません。「GPT-6 Sol vs Terra vs Luna」で検索してコインの価格が出てきたなら、アシスタントによってはクエリをそう解釈するためです。この記事で扱うのは API のモデルです。

結論から言うと、OpenAI の GPT-6 ファミリーは API カタログに四つのモデルを載せています。GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna です。Terra という名前のモデルはその中にありません^[1]。Terra が存在するのは前世代だけで、GPT-5.6 Terra という名前です^[2]。以下では五つのモデルを一つの表に並べ、OpenAI と独立系ベンチマークがその違いをどう説明しているか、そしてどの用途にどれを選ぶべきかを整理します。

要点まとめ

GPT-6 Terra は存在しません。 OpenAI のモデルカタログに載っているのは GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna と、7月世代の GPT-5.6 Sol、Terra、Luna です^[1]。
Astra は最上位ティアです。 OpenAI は GPT-6 Astra を「最も要求の厳しい作業のための、当社で最も高性能なモデル」と位置づけており、料金は100万トークンあたり入力 $10、出力 $50 です^[1]^[3]。
Sol は中位ティアで、すでに後継があります。 GPT-6 Sol は2026年9月22日にリリースされ、GPT-6.1 Sol が9月29日に同じ入力 $2、出力 $10 で続きました。キャッシュ入力はより安くなっています^[4]。
Luna は効率重視のティアで、入力 $0.10、出力 $0.50。「範囲の絞られた大量処理タスク向け」に作られています^[1]^[3]。
スコアは価格どおりに並びます。 Artificial Analysis の Intelligence Index（max effort）では、GPT-6 Astra が 53、GPT-6.1 Sol が 52、GPT-6 Sol が 48、GPT-6 Luna が 38 です^[5]。

GPT-6 ラインナップを一つの表で

モデル	API モデル ID	リリース日	OpenAI による説明	推論レベル（reasoning effort）	入力 / キャッシュ入力 / 出力（100万トークンあたり）
GPT-6 Astra	`gpt-6-astra`	2026年9月3日	最も高性能なモデル。最も要求の厳しい作業向け	low〜max	$10 / $1 / $50
GPT-6.1 Sol	`gpt-6.1-sol`	2026年9月29日	複雑な作業で Astra に迫る性能を低コストで	low〜max	$2 / $0.10 / $10
GPT-6 Sol	`gpt-6-sol`	2026年9月22日	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	none〜max	$2 / $0.20 / $10
GPT-6 Luna	`gpt-6-luna`	2026年9月22日	最も効率的なモデル。範囲の絞られた大量処理タスク向け	none〜max	$0.10 / $0.01 / $0.50
GPT-5.6 Terra	`gpt-5.6-terra`	2026年7月9日	知能とコストのバランス型。おおむね旧「mini」ティアに相当	none〜max	$2 / $0.20 / $12

出典：モデルカタログと各モデルページ^[1]、OpenAI API changelog^[4]、入力 272K トークンまでのプロンプトに対する OpenAI の Standard 料金^[3]、GPT-5.6 Terra のモデルページ^[2]。

カタログ上の制限は五つとも同じです。コンテキストウィンドウは 1,050,000 トークン、入力は最大 922,000 トークン、出力は最大 128,000 トークン、入力はテキストと画像、出力はテキストです^[1]。入力が 272K トークンを超えるプロンプトは、表のどのモデルでもリクエスト全体が入力単価の 2x、出力単価の 1.5x で課金されます^[1]。違いを生むのはティアと価格、そして細部では API の対応範囲です。

GPT-6 Terra は存在する？

OpenAI の API には存在しません。OpenAI のカタログに GPT-6 Terra の項目はなく、gpt-6-terra にあるはずのモデルページもありません^[1]。GPT-6 Sol と Luna の発表、GPT-6.1 Sol の発表、OpenAI の GPT-6 モデルガイドのいずれにも Terra は出てきません^[6]^[7]^[8]。

この名前の出どころは GPT-5.6 です。この世代は2026年7月9日に三つのティアで登場しました。最先端の能力を担う GPT-5.6 Sol、知能とコストのバランスを取る GPT-5.6 Terra、効率的な大量処理向けの GPT-5.6 Luna です^[4]。OpenAI 自身のページでは、これらを旧来の命名に対応づけています。Sol は接尾辞なしのモデル、Terra は「mini」ティア、Luna は「nano」ティアに当たります^[2]。

GPT-6 では Sol と Luna が残り、最上位には Astra という新しい名前が付きました。Reddit の人気スレッドでは GPT-6 Sol は実質的に Terra の改名だという意見がありますが、OpenAI はそのような発表を一切していません。料金表から言えるのは、GPT-6 Sol の入力トークン単価が GPT-5.6 Terra と同じ（$2）で、出力トークン単価は安い（$12 に対して $10）ということです^[3]。コスト面で Terra を使っていたなら、比較対象として真っ先に試すべきは GPT-6 Sol です。

GPT-6 Sol と GPT-6.1 Sol は同じティア

GPT-6.1 Sol は GPT-6 Sol のアップグレード版で、その一週間後にリリースされました^[7]。OpenAI の GPT-6 Sol モデルページは現在「新しい Sol モデルとしての GPT-6.1 Sol」へ誘導しており、GPT-6 ガイドは現行の三つの選択肢として Astra、6.1 Sol、Luna を挙げています^[1]^[8]。

二つの Sol モデルは入力・出力の料金が同じです。実務で効いてくる違いは次のとおりです。

キャッシュ入力： GPT-6.1 Sol は100万トークンあたり $0.10、GPT-6 Sol は $0.20^[3]。
推論レベル： GPT-6 Sol は none を受け付けますが、GPT-6.1 Sol は受け付けず、low からになります^[8]。
Chat Completions でのツール： GPT-6 Sol がそこで function calling に対応するのは effort が none のときだけです。GPT-6.1 Sol でツールを呼び出すには、どの場合も Responses API が必要です^[8]。
スコア： OpenAI によると、GPT-6.1 Sol は DeepSWE で GPT-6 Sol の最高スコアを 6.4 ポイント上回り、同ベンチマークで GPT-6 Astra に並びました。コストはおよそ五分の一です^[7]。

「Sol は Astra に迫る」と言われたら、たいていは 6.1 の発表を引用しています。比較記事を参考にする前に、実際にどちらの Sol が使われたかを確認してください。

GPT-6 Sol vs Luna：スコアから見える違い

OpenAI によれば、Sol と Luna は「GPT-6 Astra と同様の手法で」学習され、API 料金は GPT-5.6 のプロモーション価格から 50% 引き下げられました^[6]。価格差は大きく、Luna のトークン単価は入力・出力ともに Sol の二十分の一です^[3]。

Artificial Analysis は両モデルを max effort で自社のベンチマーク群にかけています。

指標（max effort）	GPT-6 Sol	GPT-6 Luna
Intelligence Index	48	38
Terminal-Bench 4.0（エージェント型コーディングとターミナル操作）	44%	13%
AA-LCR（長文コンテキストでの推論）	84%	83%
タスクあたりのコスト	$1.04	$0.07
出力速度	95 tokens/s	128 tokens/s

出典：Artificial Analysis、2026年10月7日取得^[5]。

傾向ははっきりしています。長文コンテキストの読解では Luna は Sol に近い水準です。一方、ターミナル上での多段階のエージェント型コーディングでは大きく引き離されます。コーディングについては OpenAI 自身の数字のほうが Luna に好意的で、DeepSWE v1.1 では max effort の Luna が 66.6%、Sol が 68.8% でした^[6]。二つのベンチマークは測っているものが違うので、矛盾ではなく幅として読むのが妥当です。

タスク別の GPT-6 モデルの選び方

OpenAI は、モデルと effort の組み合わせを最も安いものから最も高性能なものへ並べた段階表を公開しています。「どれを使えばいいか」に対する公式の答えとしては、これが最もわかりやすいものです。

段階	モデルと effort	OpenAI が挙げる作業例
1	Luna, Low	細かな編集、範囲が明確な問題解決、単純なデータ抽出
2	Luna, Extra high	複数アプリにまたがる文脈の把握、作業の優先順位付け、制約が明確な問題
3	GPT-6.1 Sol, Medium	複雑な技術作業や、修正を重ねる前提の連携した成果物
4	GPT-6.1 Sol, Extra high	完成度の高い成果物、相反する根拠に基づく意思決定
5	Astra, Low	事実とニュアンスを保った簡潔な文章作成やコンテンツの書き換え
6	Astra, Medium	幅広い文脈と完全な成果を必要とする野心的なプロジェクト
7	Astra, Extra high	厳密な要件を伴う高度な分析や複雑な成果物

出典：OpenAI モデル選択ガイド^[9]。

OpenAI の方針は、低い設定から始めて「品質基準を満たす最も軽い設定」を使い続けることです。また、コストとレイテンシを気にしないのであれば Astra を既定にしてもよいとしています^[9]。実際には次のように使い分けます。

分類、抽出、タグ付け、ルーティング： Luna。OpenAI 自身の例は、請求書の項目抽出、リクエストの分類、構造化された要約です^[8]。
コーディングエージェント、デバッグ、文書量の多い分析： Sol。OpenAI のガイダンスは現在このティアに GPT-6.1 Sol を挙げています。effort none が必要な場合は GPT-6 Sol が引き続き選択肢です。
最も難しい推論、リサーチ、コンピューター操作： Astra^[8]。
混在するトラフィック： 難易度でルーティングし、大半を Luna に任せ、Luna が間違えたものを Sol か Astra が引き受けます。

reAPI で GPT-6 Sol、Luna、Astra を呼び出す

reAPI では GPT-6 Sol、GPT-6 Luna、GPT-6 Astra を、一つの Chat Completions エンドポイントと一つの API キーで利用できます。モデル ID は gpt-6-sol、gpt-6-luna、gpt-6-astra です。2026年10月7日時点で、GPT-6.1 Sol は reAPI のモデル一覧にありません。

reAPI 上では、三つのモデルでリクエストの細部がいくつか異なります^[10]。

Sol と Luna は reasoning_effort の六つの値（none から max まで）をすべて受け付け、既定値は medium です。Astra は low から max までで、none を指定すると 400 が返ります。
Sol と Luna では、temperature、top_p、frequency_penalty、presence_penalty を指定すると 400 が返ります。指定しないでください。
2026年9月24日の計測では、Sol と Luna の function calling は effort none だけでなく medium でも tool_calls を返しました。

現在のトークン単価は各モデルページに掲載しています。コスト面の詳細は GPT-6 Sol pricing と GPT-6 Luna API pricing、Sol と Astra のどちらにするかは GPT-6 Sol vs Astra をご覧ください。

よくある質問

GPT-6 Sol と Luna とは？

2026年9月22日にリリースされた OpenAI の二つのモデルです。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、GPT-6 Luna は OpenAI で最も効率的なモデルで、範囲の絞られた大量処理タスク向けです^[1]^[4]。どちらもテキストと画像を受け取り、テキストを返します。GPT-6 ファミリーの中では GPT-6 Astra の下に位置します。

新しい世代で Terra はどこに当たる？

今のところ該当するモデルはありません。OpenAI のカタログに GPT-6 Terra はありません^[1]。Terra は GPT-5.6 の中位ティアで、入力 $2 の GPT-6 Sol は現在、GPT-5.6 Terra と同じ入力単価で、出力単価はより低くなっています^[3]。

GPT-6 Luna は Terra より上？

価格ティアで見れば上ではありません。Luna は低価格ティアで、GPT-5.6 Terra は中位ティアでした。GPT-6 Luna は100万トークンあたり入力 $0.10、出力 $0.50 で、Terra は $2 と $12 です^[3]。OpenAI は Luna と Terra を直接比べたベンチマークを公開していないので、Terra から移行するなら自分のタスクで両方を試してください。

Astra は GPT-6 と同じもの？

GPT-6 Astra は GPT-6 ファミリーの中の一つのモデルで、最も高性能なものです。ファミリーには GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna も含まれます^[1]。最初にリリースされたのは Astra で、2026年9月3日でした^[4]。

GPT-6 Luna と 6.1 Sol の違い

GPT-6.1 Sol の入力・出力トークン単価は GPT-6 Luna の 20 倍です（$2 と $10 に対して $0.10 と $0.50）^[3]。Artificial Analysis の Intelligence Index（max effort）では 6.1 Sol が 52、Luna が 38 です^[5]。OpenAI の段階表では、Luna が最初の二段、6.1 Sol がその次の二段に置かれています^[9]。

コーディングには GPT-6 Sol と Luna のどっち？

エージェント型コーディングなら Sol です。Artificial Analysis の計測では、Terminal-Bench 4.0（max effort）で Sol が 44%、Luna が 13% でした^[5]。OpenAI の DeepSWE の結果では Luna との差が小さく（66.6% 対 68.8%）、低価格が効いてくる範囲の明確な修正作業なら試す価値があります^[6]。

今、GPT-6 Sol、Terra、Luna からどう選ぶか

このラインナップは三つの名前ではなく、三つのティアとして捉えてください。上が Astra、中が Sol、下が Luna で、GPT-5.6 Terra は GPT-6 に引き継がれなかった前世代の中位ティアです。結果を検証できる大量処理タスクなら、まず Luna から始めます。コーディングエージェントや難しい分析には Sol を使い、プラットフォームが提供していれば 6.1 版と比較してください。Astra は、誤った回答のコストがトークン代を上回る作業のために取っておきます。これが GPT-6 Sol vs Terra vs Luna に対する実用的な答えです。