GPT-6 Sol・Luna登場、API半額で士業のAI費用3論点

OpenAIがGPT-6 SolとLunaを公開し、API価格を半減しました。

OpenAIは2026年9月22日（米国時間）、GPT-6世代の中位モデルGPT-6 Solと低価格モデルGPT-6 Lunaを公開しました（出典: OpenAI Introducing GPT-6 Sol and Luna）。最大の変更点は性能ではなく価格で、API料金が前世代の半分に引き下げられています。一方で独立系の評価機関からは「コストは下がったが知能は横ばい」という分析も出ており、価格と品質の両方を見ないと判断を誤りかねない状況です。本記事は公表資料と報道をもとに、事実関係と、士業事務所がツール選定の材料にできる論点を整理します。

何が起きたか：GPT-6 Sol・Lunaの価格と提供範囲

今回の発表の中心は、API料金の半減です。TechCrunchとThe Decoderが伝えたところでは、GPT-6 Solは入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルとなり、前世代のGPT-5.6 Solの4ドルと20ドルから半分になりました。GPT-6 Lunaは入力0.10ドル、出力0.50ドルで、こちらも前世代の0.20ドルと1.20ドルから下がっています。従来もっとも安価だったTerraは提供が終了しました。OpenAIは値下げの理由を、キャッシュと推論処理の改善分をそのまま利用者に還元したためと説明しています（OpenAIの発表ページ）。

用途の位置づけも示されています。Solはコードの作成やレビュー、デバッグ、データ分析といった反復的で複雑な作業向け、Lunaは文書の要約や情報抽出、短い質問への回答など、目的がはっきりした大量処理向けとされています。プロンプトキャッシュも強化され、キャッシュ済み入力トークンには90パーセントの割引が適用されるほか、推論の強度やツール構成を変更してもキャッシュが無効化されない仕組みになりました。提供範囲は、ChatGPT WorkとCodexでPlus・Pro・Business・Enterprise・Eduの各プラン、FreeとGoの利用者はデスクトップアプリでLunaを使えます。APIでの識別子はgpt-6-solとgpt-6-lunaです。

なぜ重要か：値下げ幅とベンチマーク評価のずれ

重要なのは、価格の下げ幅とスコアの伸びが一致していない点です。OpenAIは内部の事実性評価で、GPT-6 Solの誤りが前世代の約半分に減ったとしています。ベンチマークでも、業務ワークフローを47のツールで試すAutomationBenchでSolの最高強度がClaude Opus 5の最大強度を上回り、1タスクあたりのコストはOpus 5の9パーセントだと説明しています。コード統合を試すFrontierCode 1.1では、Solが最高強度で49.3パーセント・1タスク2.14ドル、Claude Fable 5.1が50.3パーセント・12.83ドルという数字が示されました。

一方、独立評価は慎重です。The Decoderが紹介したArtificial Analysisの分析では、Intelligence IndexでSolは47から48へ1ポイント上がったにとどまり、Lunaは37で横ばいでした。コーディングエージェント指数ではSolが2ポイント上昇した反面、Lunaは2ポイント下がっています。さらに44の専門分野の知識労働を測るGDPval-AA v2.1では、Solが約100Elo、Lunaが約75Elo下がったとされ、原因は成果物の提示品質の低下と結果の欠落にあると分析されています。価格は確かに半分ですが、知識労働の品質指標は前進していないという読み方になります。

士業事務所の視点では、ここが判断の分かれ目になります。調査や要約、書面の下書きといった業務はGDPvalが測る知識労働に近く、価格が下がったからといって出力品質まで良くなったとは限りません。実際、モデルの安さを理由に切り替えた結果、体裁の整った成果物が返らなくなるという指摘が独立評価から出ている状況です。自事務所の実際の業務サンプルで前世代と読み比べてから移行時期を決める、という進め方をとる事務所もあります。モデル選定の考え方はGPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの使い分け7基準でも整理しています。

データの取り扱いについても触れておきます。今回の発表で確認できるのは価格と提供範囲、キャッシュ機能の変更であり、入力データが学習に使われるかどうかについて新たな記載は公表資料からは確認できませんでした。事務所が扱う情報には守秘義務がかかります。たとえば税理士法第38条は、正当な理由がなく税理士業務に関して知り得た秘密を洩らし、または窃用してはならないと定めており、税理士でなくなった後も同様と規定しています。利用するプランごとのデータ利用条件を、モデルの切替とは別に確認しておく段階です。

今後の動き：値下げ競争と評価指標の見直し

当面の焦点は、価格競争がどこまで続くかです。今回の公開のおよそ90分前に、AnthropicがClaude Opus 5.5を価格引き下げとともに公開しており、両社が同日に値下げを打ち出す展開になりました。The Decoderは、OpenAIが示したベンチマークの選び方に偏りがあり、知識労働向けのGDPvalやエージェント型コーディング向けのTerminal-Bench 4.0といった通常含まれる指標が外れている点を指摘しています。

もう一つの論点は、推論強度の設定が増えすぎたことです。DeepSWE v1.1では、Lunaを最大強度で動かすとSolの高強度設定と同じスコアに届き、コストは78パーセント安いという結果が示されました。同じ用途でもどの設定を選ぶかで費用が数倍変わるため、実務では「どのモデルか」よりも「どの強度で回すか」の設計が費用を左右します。コンピュータ操作を伴う使い方の判断軸はGPT-6 Astraのコンピュータ操作7判断軸にまとめています。

まとめ

GPT-6 SolとLunaは、API価格を半減させた一方で、独立評価では知能指標がほぼ横ばい、知識労働の指標では後退という結果が示されました。士業事務所にとっては、費用が下がったこと自体は追い風ですが、書面や調査の品質に直結する部分は自前の比較で確かめる段階です。データ利用条件の確認も、モデル選定とは別の作業として残ります。

参考文献

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引用元: TechCrunch

本記事の作成体制について

本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、行政の見解は各府省庁の公表資料で、それぞれ確認したうえで記載しています。引用元は本文中および参考文献にすべて明示しています。

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