OpenAI、高効率な新モデル「GPT-6 Sol」「GPT-6 Luna」を発表　API価格を前世代から半額に

要点

• OpenAIは、最新世代「GPT-6」ファミリーの新モデル「GPT-6 Sol」および「GPT-6 Luna」を発表した。

• 前世代にあたる「GPT-5.6」のプロモーション価格から、API利用料金が入力・出力ともに50％引き下げられた。

• 最上位モデル「GPT-6 Astra」の学習手法を継承し、業務処理、事実性、コーディング、PC操作などの性能が向上した。

• 各種ベンチマークにおいて、競合モデルを上回る処理能力を大幅に低いコストで達成している。

• 米OpenAIは、最新AIモデルファミリー「GPT-6」のラインナップを拡充し、コスト効率に優れた新モデル「GPT-6 Sol」および「GPT-6 Luna」を発表した。今月先行して公開された最上位モデル「GPT-6 Astra」の技術を取り入れ、高い実用性と低価格化を両立させたモデル群となる。推論やキャッシングの改良により、API価格は前世代のプロモーション価格から50％削減されているという。

API価格を50％値下げ、日常業務での大規模利用を促進

OpenAIによると、インフラの最適化とキャッシング・推論処理の改善により、運用コストの圧縮に成功したとしている。これに伴い、API利用料を前世代のプロモーション価格から一律で50％値下げして提供する。

100万トークンあたりの新価格は以下の通り。

• GPT-6 Sol: 入力2ドル（旧4ドル）、出力10ドル（旧20ドル）
• GPT-6 Luna: 入力0.10ドル（旧0.20ドル）、出力0.50ドル（旧1.20ドル）

最上位モデルの「GPT-6 Astra」は最高精度が求められる重要用途向けとして継続提供される一方、SolとLunaは日常的な業務や大規模展開に向けた実用的なモデルとして位置づけられている。

業務自動化と専門タスクにおけるベンチマーク性能

業務タスクの処理において、GPT-6 Solは同価格帯の競合モデルを上回る性能を示すと説明されている。

複数アプリを横断した業務フローを検証するベンチマーク「AutomationBench 1.0.6」（営業や人事など47種のツールを使用）において、GPT-6 Sol（xhigh effort設定）は33.2％のスコアを記録した。Claude Opus 5（max effort）の26.9％を上回り、タスクあたりのコストはOpus 5の約9％に抑えられている。また、Claude Fable 5.1やGPT-6 Astra（低エフォート）のスコアをも上回った。軽量版のGPT-6 Luna（high effort）も、前世代からスコアを5.4ポイント改善しつつ、タスクあたりコストを58％削減した。

さらに、55業種の専門業務を評価する「Agents' Last Exam V1」において、GPT-6 Sol（max effort）は56.4％を記録し、Claude Opus 5の最高スコアを上回りながらタスクあたりコストを60％低減させたという。

コーディング性能の向上と開発コストの抑制

ソフトウェア開発においてエージェントの作業規模が拡大する中、OpenAI社内でのトークン消費額は研究者1人あたり中央値で日次600ドル、上位10％では7000ドルを超えているという。このため、継続的な利用におけるコスト効率が重視されている。

生成コードの実リポジトリへのマージ適性を測る「FrontierCode 1.1 Main」において、GPT-6 Solは前世代から大幅に向上し、Claude Fable 5.1（xhigh）と同等水準を低コストで達成した。

実コードベース上の複雑な開発課題を解く「DeepSWE v1.1」でも、GPT-6 Sol（max effort）は68.8％を記録し、Claude Fable 5の最高スコア（69.9％）に迫りつつコストを約80％削減した。GPT-6 Luna（max effort）も66.6％を記録し、Claude Opus 5およびFable 5（いずれもmedium effort）に匹敵する性能を、それぞれ93％、96％低いコストで実現した。

事実性の改善、PC操作能力と対話品質の刷新

モデルの信頼性を左右する事実性（ファクチュアリティ）も強化された。ChatGPTでユーザーから誤りの報告があった実会話データに基づく社内検証において、GPT-6 Solは前世代モデルと比較して誤答率が約半減し、Astra水準の信頼性に近づいた。GPT-6 Lunaも高エフォート設定時において、前世代のGPT-5.6 Solと同等の信頼性を約100分の1のコストで達成したとしている。

PC操作エージェントを評価する「OSWorld 2.0 offline」では、GPT-6 Sol（xhigh effort）が60.5％を達成し、Claude Opus 5（medium effort）の60.3％と同等水準を約80％低いコストで実現した。GPT-6 Luna（max effort）も前世代のGPT-5.6 Sol（medium effort）を10分の1のコストで上回る。

加えて、GPT-6 Astraで導入されたコミュニケーションスタイルの改善が両モデルにも適用され、技術的な対話において専門用語を抑えた明瞭な応答が可能になったとしている。