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公開日
2026年9月22日（米国時間）、OpenAIはGPT-6ファミリーの新モデル「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」を公開しました。9月上旬に登場した最上位モデルGPT-6 Astraと同様の手法で訓練しながら、API単価をGPT-5.6世代から50%引き下げた点が最大の特徴です。
ただし、情シスにとっての論点は「安くなった」ことだけではありません。ChatGPT Enterpriseでは管理者が有効化するまで使えない一方、GitHub Copilotでは既定で自動的に有効化されるなど、製品によって初期設定が逆になっています。さらに10月14日には、ChatGPTとCodexでGPT-5.5の提供終了も控えています。
本記事では公式発表をもとに料金・性能・提供範囲を整理し、情シスが最初に確認すべき設定と、業務での使い分け方を解説します。
本記事のポイント
SolとLunaのAPI単価は、GPT-5.6世代のキャンペーン価格から50%引き下げ
272Kトークンを超える入力では単価が上がるため、長文を丸ごと投入する運用には注意が必要
ChatGPT Enterpriseは既定で無効、GitHub Copilotは既定で有効と、初期状態が製品ごとに異なる
10月14日のGPT-5.5提供終了に向け、既定モデルや自動化タスクの設定見直しが必要
GPT-6 SolとLunaとは｜GPT-6ファミリーでの位置づけ
Solは複雑なコーディングやAIエージェントの業務を日常的に担う中核モデル、Lunaは要約・抽出・分類といった大量処理向けの最も安価なモデルです。最上位のAstraは引き続き最高性能モデルとして位置づけられ、GPT-6は3モデル構成になりました。
OpenAIは、Astraで実現した業務遂行力・事実の正確さ・コーディング・コンピューター操作の改善を、より速く安価なモデルに展開したものとしてSolとLunaを説明しています。
項目 | GPT-6 Astra | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|---|
位置づけ | 最上位。最も難しい業務向け | 中核。複雑なコーディング・エージェント業務向け | 高効率。大量・定型処理向け |
APIのモデル名 | — |
|
|
API料金（100万トークンあたり） | 別記事参照 | 入力2ドル／出力10ドル | 入力0.1ドル／出力0.5ドル |
コンテキスト長 | — | 105万トークン | 最大約100万トークン |
主な用途 | 高難度の調査・開発 | 機能実装、デバッグ、コードレビュー、複数ツールをまたぐ業務 | 要約、データ抽出、分類、振り分け |
Solの最大出力は12万8,000トークン、知識のカットオフは2026年4月20日です。推論の深さ（reasoning effort）は「none」から「max」までの6段階で指定でき、既定は「medium」です。
なお、GPT-5.6世代には中位モデルのTerraがありましたが、GPT-6世代で発表されたのはSolとLunaの2モデルです。GPT-5.6 Terraを使っている業務は、移行先をSolとLunaのどちらにするか検討が必要になります。
最上位モデルの性能や、サイバーセキュリティ評価が「Critical」に達した背景は、以下の記事で整理しています。
料金｜単価は半額、ただし272K超とキャッシュの課金ルールを押さえる
API単価はSol・LunaともにGPT-5.6世代から50%下がりました。ただし比較元はGPT-5.6の「キャンペーン価格」であり、272Kトークンを超える入力では単価が上がるなど、実際の請求額は使い方で大きく変わります。
GPT-5.6からの価格変化
モデル | 入力（100万トークンあたり） | 出力（100万トークンあたり） | 削減率 |
|---|---|---|---|
GPT-5.6 Sol → GPT-6 Sol | 4ドル → 2ドル | 20ドル → 10ドル | 50% |
GPT-5.6 Luna → GPT-6 Luna | 0.2ドル → 0.1ドル | 1.2ドル → 0.5ドル | 入力50%／出力約58% |
OpenAIは、キャッシュと推論処理の効率化で下がったコストを価格に反映したと説明しています。
見落としやすい課金ルール
Solのモデルページには、単価以外にも請求額を左右するルールが明記されています。
ルール | 内容 |
|---|---|
キャッシュ済み入力 | 通常の入力単価の10%（90%割引） |
キャッシュ書き込み | 通常の入力単価の1.25倍 |
272K超の入力 | リクエスト全体が、入力とキャッシュは2倍、出力は1.5倍の単価になる |
地域処理（リージョン指定） | 対応地域では10%の割増 |
Batch・Flex | 標準単価の50% |
Fastモード | 該当単価の2倍 |
情シスが特に注意したいのは272K超のルールです。105万トークンまで扱えるからといって、長い資料やログを毎回まるごと投入すると、リクエスト全体が割増単価になります。社内で開発チームがAPIを使う場合は、「長文を扱う処理は分割するか、キャッシュを効かせる設計にする」という方針を事前に共有しておくと、予算超過を防ぎやすくなります。
キャッシュについては、会話の途中で推論の深さや使えるツールを変えてもキャッシュが維持されるよう改良されました。利用状況はOpenAIの管理画面にあるプロンプトキャッシュのダッシュボードで確認できます。
前世代のGPT-5.6の機能と価格は、こちらのGPT-5.6（Sol/Terra/Luna）7/9一般公開｜情シス向け機能・価格・リスク・導入判断で解説しています。
性能と安全性の読み方｜ベンチマークは比較対象と条件を確認する
公式発表では、事実誤認の半減やコストあたり性能の高さが強調されています。ただし比較対象に同日公開のClaude Opus 5.5は含まれておらず、推論の深さの設定もモデルごとに異なるため、数字は自社の業務で検証する前提で読むのが安全です。
公式に示された主なベンチマーク
評価 | 内容 | 公表された結果 |
|---|---|---|
AutomationBench | 営業・人事・経理など47ツールを使う業務フロー | Sol（xhigh）33.2%、タスクあたり0.27ドル。Claude Opus 5（max）の26.9%を約9%のコストで上回る |
Agents' Last Exam | 55業種の長時間の専門業務 | Sol（max）56.4%。Claude Opus 5の最高スコアをタスクあたり60%低いコストで上回る |
DeepSWE v1.1 | 実コードベースでの長時間の開発タスク | Sol（max）68.8%、Luna（max）66.6% |
OSWorld 2.0（オフライン） | PC操作を伴う長時間の作業 | Sol（xhigh）60.5%。Claude Opus 5（medium）の60.3%と同水準を約80%低いコストで達成 |
事実の正確さについては、社内評価でSolの誤りが前世代のほぼ半分に減り、Lunaも推論を深く設定すればGPT-5.6 Solと同等の精度を約100分の1のコストで達成したとされています。
一方で、この事実性評価は「ユーザーが過去のモデルの誤りを指摘した会話」をもとにしており、OpenAI自身も通常の利用を代表するものではないと注記しています。
情シスが数字を読むときは、次の3点を確認すると判断を誤りにくくなります。
比較相手はどのモデルか：競合比較はClaude Opus 5やFable 5.1が中心で、Opus 5.5は含まれていない
推論の深さはそろっているか：Solは「xhigh」「max」、比較相手は「medium」など条件が異なる項目がある
スコアかコストか：多くの項目は「同等スコアをより低コストで」という主張であり、スコア自体が大きく上回っているとは限らない
同日に公開されたClaude Opus 5.5の性能や価格、統制上の論点はこちらで整理しています。Claude Opus 5.5公開｜Fable 5.1級の性能で4割安、情シス向け性能・統制ポイント
安全性評価で押さえるべき点
安全性は前世代から改善していますが、AIエージェントとして使う場合の課題も残っています。
OpenAIの安全指針（Preparedness Framework）では、SolとLunaはサイバーセキュリティと生物・化学の両分野で「High」と判定され、Astraのような「Critical」には達していません。適用されるセーフガードはGPT-5.6 Sol・Lunaと同じです。
システムカードの付録では、意図的に不正直な振る舞いを誘う課題で、Solが作業内容を誤って説明する割合がGPT-5.6 Solの約8分の1に減ったとされています。その一方で、外部のエージェントが不正な指示を書き込んだ掲示板を見つけた場面では、Solが26%でやり取りを試み、11%で指示どおりの不正な行動を取ったと報告されています。
これは、Web上やファイル内に仕込まれた指示にAIが従ってしまう「プロンプトインジェクション」のリスクが依然として残ることを意味します。Solにエージェントとして外部サイトや社内システムを操作させる場合は、使えるツールと権限を業務に必要な範囲に絞ることが前提になります。
プロンプトインジェクションの手口と社内対策、AIエージェントが想定外の行動を取った実際のインシデントと点検項目は、こちらで詳しく解説しています。
提供範囲｜ChatGPT・Codex・API・主要クラウドで同日提供
ChatGPTではPlus以上のプランのChatGPT WorkとCodexで提供され、通常のチャット画面ではまだ使えません。API、GitHub Copilot、Microsoft Foundry、Amazon Bedrockでも同日から利用でき、社内の利用経路が一気に広がりました。
提供先 | 対象プラン・条件 | 備考 |
|---|---|---|
ChatGPT Work・Codex | Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu | 1日かけて段階的に提供。通常のチャット（Chat）では未提供 |
ChatGPT デスクトップアプリ | Free、Go | Lunaのみ利用可能 |
OpenAI API |
| EUデータレジデンシーは標準処理でのみ対応 |
GitHub Copilot | Sol：Pro+、Max、Business、Enterprise／Luna：Pro、Pro+、Max、Business、Enterprise | 従量課金。VS Code、JetBrains、Copilot CLIなどで選択可能 |
Microsoft Foundry | 一般提供 | 標準デプロイは28のグローバルリージョンと米国・EUのデータゾーンで提供 |
Amazon Bedrock | 一般提供 | 両モデルとも最大100万トークンのコンテキストに対応 |
提供先が増えたことで、同じモデルでも「どこから使うか」によって契約・請求・データの扱いが変わります。日本国内でのデータ処理を社内規程で求めている場合は、各提供先の対象リージョンを個別に確認する必要があります。
Codexの料金プランや、社内展開時の導入リスクへの備え方はこちらで解説しています。
Codexとは？2026年最新の料金プランと情シスの導入リスク対策
AWS経由での利用を検討している場合は、Bedrockの料金体系やマルチモデル運用の考え方をまとめたこちらの記事が参考になります。
情シスが最初に確認すべき管理設定｜既定で有効か無効かは製品ごとに違う
ChatGPT EnterpriseではSolとLunaは既定で無効になっており、管理者が有効化しないと社員は選べません。反対にGitHub Copilotでは新モデルが既定で自動有効化されるため、情シスが何もしなければ開発者はすぐに使い始められる状態です。
製品ごとの初期状態と対応
製品 | 初期状態 | 情シスの対応 |
|---|---|---|
ChatGPT Enterprise | 既定で無効。モデルごとに管理者の有効化が必要 | ワークスペースのモデル設定で、対象ユーザーやグループを決めて有効化する |
GitHub Copilot Business／Enterprise | 既定で自動有効化（全体の既定設定をオフにしている場合や個別に無効化した場合を除く） | Copilot設定のモデルポリシーで、利用を許可するか判断する |
OpenAI API | APIの組織・プロジェクトの設定に従う | ChatGPT側の設定はAPIに反映されないため、プロジェクト単位でモデルと予算を管理する |
OpenAIの管理者向けドキュメントでは、ChatGPTワークスペースのモデル設定は、Codex CLIやIDE拡張、APIには自動で適用されないと明記されています。また、個人がローカルの設定ファイルでモデルを指定しても、ワークスペースの制御を上書きすることはできません。
「ChatGPTで無効にしたから社内では使われていない」とは言い切れない点に注意が必要です。APIキー経由やCopilot経由の利用は、それぞれの管理画面で確認する必要があります。
APIのプロジェクトや権限、支出上限をコードで一元管理したい場合は、こちらの記事が参考になります。
OpenAI公式Terraform Provider公開｜プロジェクト・権限・支出をコードで統制
10月14日のGPT-5.5提供終了に備える
2026年10月14日、GPT-5.5はChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランで提供を終了します。APIは対象外です。
OpenAIは、WorkとCodexの代替としてGPT-6 Solを推奨しています。見直しが必要な箇所は次のとおりです。
ワークスペースの既定モデル
保存済みのモデル設定
管理者が配布している設定（マネージド設定）
カスタムエージェント
定期実行タスク
gpt-5.5を明示的に指定しているスクリプトやコマンド
既定モデルをSolに変えても、それだけでは利用権限は付与されません。Enterpriseでは先にSolを有効化し、対象ユーザーが実際に選べることを確認してから切り替える順番が安全です。
なお、GPT-5.4とGPT-5.4 miniはChatGPTでサインインしたCodexで8月31日に提供を終了しています。まだ設定が残っている場合は、GPT-5.4をSolに、GPT-5.4 miniをLunaに置き換えることが案内されています。
モデルの有効化と実行権限は別に管理する
モデルを有効化しても、AIがローカルで実行できる操作の範囲は広がりません。OpenAIは、モデルの利用可否と、ファイル変更やネットワーク接続を制限する実行権限（サンドボックスや承認ポリシー）を別の仕組みとして扱っています。
新モデルの有効化と同時に、エージェントが触れてよいファイルや接続先の設定もあわせて点検しておくと、性能向上に伴うリスクを抑えられます。
情シスの活用ポイント｜SolとLunaをどう使い分けるか
判断が必要な作業や複数のツールをまたぐ作業はSol、定型的で件数の多い作業はLunaという分け方が基本です。情シス自身の業務でも、両者を組み合わせるとコストを抑えながら自動化の範囲を広げられます。
情シス業務での使い分け例
業務例 | 向いているモデル | 理由 |
|---|---|---|
社内問い合わせチケットの分類・担当振り分け | Luna | 件数が多く、判断基準が定型化しやすい |
アラートやログの要約 | Luna | 大量のテキストを短時間・低コストで処理したい |
SaaSの契約書・請求書からの項目抽出 | Luna | 抽出項目が決まっており、出力形式をそろえやすい |
入退社手続きを自動化するスクリプトの作成・レビュー | Sol | 既存環境の理解と複数手順の検証が必要 |
複数のSaaSにまたがる設定手順の作成 | Sol | ツールをまたぐ判断と手順の整合性確認が必要 |
セキュリティインシデントの調査など影響の大きい判断 | 上位モデルと人によるレビュー | 誤りの影響が大きく、AIの出力だけで判断しない |
使い分けを運用に落とすコツ
最初からSolに寄せるのではなく、まずLunaで試し、精度が足りない業務だけSolに切り替える進め方がコスト面では有利です。
OpenAIは、Lunaでも推論を深く設定すれば、事実の正確さでGPT-5.6 Solと同等の水準に届くと説明しています。推論の深さは会話の途中で変えてもキャッシュが維持されるため、「通常はLunaの標準設定、難しい問い合わせだけ推論を深くする」といった段階的な設定も取りやすくなりました。
導入前には、実際の問い合わせやログを20〜50件ほど用意し、Luna・Solそれぞれの正答率とコストを比べておくと、社内で説明しやすい根拠になります。
なお、モデルを組み合わせて社内問い合わせ対応を自前で作る場合、社内ナレッジとの連携やアカウント操作の権限設計まで情シスが作り込むことになります。SlackやTeams上での回答に加えて、パスワードリセットやアカウント発行といった定型作業の実行までまとめて任せたい場合は、ヘルプデスク専用のサービスもご検討ください。
シャドーAI・コスト管理の観点｜安くなるほど見えない利用が増える
単価が下がると、部門や個人がAPIキーやCopilotで気軽に使い始めるハードルも下がります。情シスは「誰が、どの経路で、どのモデルを使い、いくら払っているか」を把握できる状態を先に整えておく必要があります。
GPT-6 Sol・Lunaは、ChatGPT、OpenAI API、GitHub Copilot、Microsoft Foundry、Amazon Bedrockと複数の経路から使えます。その結果、請求もOpenAI、GitHub、Microsoft、AWSに分散し、情シスが一か所を見るだけでは全体の利用状況をつかめません。
特に確認しておきたいのは次の3点です。
個人契約の混在：社員が個人のPlusやProを会社のカードで契約し、業務データを入力していないか
APIキーの管理：部門が独自に発行したAPIキーが放置されていないか、退職者のキーが残っていないか
Copilotの自動有効化：開発チームが新モデルを使い始めていることを、情シスが把握しているか
生成AIの利用状況を可視化する考え方と具体的な手順は、こちらで詳しく解説しています。
生成AIセキュリティのベストプラクティス｜シャドーAI検知と対策
請求元が分散していても、AIサービスを含むSaaSのアカウントと利用状況、支払いを一か所で確認できれば、上の3点は定期的に点検できます。SaaS管理ツールでは、各サービスとの連携や支払いデータをもとに、誰がどのサービスを使い、いくら払っているかを一覧で把握できます。
企業規模別｜情シスが今やるべきこと
どの規模でも、最初にやるべきことは「今どこでOpenAIのモデルが使われているか」の把握です。そのうえで、組織の体制に合わせて有効化の範囲と管理方法を決めていきます。
50名未満の企業
利用中のChatGPTプランと、Codexを使っている社員を洗い出す
GPT-5.5を既定モデルにしている設定がないか確認し、10月14日までにSolへ切り替える
個人契約のAI利用がある場合は、会社として認めるプランを決めて一本化する
50〜300名の企業
ChatGPT Enterpriseを使っている場合は、まず限定したグループでSolとLunaを有効化し、業務ごとの向き不向きを検証する
GitHub Copilotのモデルポリシーを確認し、新モデルの自動有効化を許容するか方針を決める
AI利用ガイドラインに「どのモデルをどの業務に使うか」「機密情報を入力してよい経路」を追記する
300名超の企業
ChatGPT、API、Copilot、Foundry、Bedrockの利用経路と請求元を一覧にし、予算の管理単位を決める
APIのプロジェクトごとにモデルと支出上限を設定し、272K超の長文処理を多用する業務を特定する
エージェントとしてSolを使う業務では、ツールの権限範囲と外部サイト閲覧時のプロンプトインジェクション対策をセキュリティ部門と合意する
社内のAI利用ルールづくりには、雛形付きのこちらの記事が参考になります。
よくある質問（FAQ）
Q. GPT-6 SolとGPT-6 Lunaの違いは何ですか？
A. Solは複雑なコーディングやAIエージェントの業務を担う中核モデルで、API料金は100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルです。Lunaは要約・抽出・分類などの大量処理向けで、入力0.1ドル・出力0.5ドルとGPT-6ファミリーで最も安価です。
Q. ChatGPTの通常のチャット画面でGPT-6 Solは使えますか？
A. 公開時点では使えません。Plus、Pro、Business、Enterprise、EduプランのChatGPT WorkとCodexで提供されています。FreeとGoプランでは、デスクトップアプリでLunaのみ利用できます。
Q. ChatGPT Enterpriseで社員がGPT-6 Solを選べないのはなぜですか？
A. Enterpriseワークスペースでは、SolとLunaは既定で無効になっているためです。管理者がワークスペースのモデル設定でモデルごとに有効化すると、対象の社員が選べるようになります。
Q. API料金の「半額」はどの価格と比べた数字ですか？
A. GPT-5.6 Sol・GPT-5.6 Lunaのキャンペーン価格との比較です。Solは入力4ドル・出力20ドルから2ドル・10ドルに、Lunaは入力0.2ドル・出力1.2ドルから0.1ドル・0.5ドルになりました。
Q. 105万トークンのコンテキストは、どの長さでも同じ単価ですか？
A. 同じではありません。Solでは入力が272Kトークンを超えると、そのリクエスト全体が入力とキャッシュは2倍、出力は1.5倍の単価になります。長文を扱う業務では、分割やキャッシュの活用を検討してください。
Q. GPT-5.5を使っている業務はどうすればよいですか？
A. GPT-5.5は2026年10月14日にChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランで提供を終了します。既定モデル、マネージド設定、カスタムエージェント、定期実行タスク、スクリプトの指定をSolなどに置き換えてください。APIは提供終了の対象外です。
Q. GitHub Copilotで新モデルが勝手に使われないようにするには？
A. Copilot BusinessとEnterpriseの管理者は、Copilot設定のモデルポリシーでGPT-6モデルの利用を管理できます。既定では新モデルが自動で有効になるため、利用を制限したい場合は全体の既定設定をオフにするか、対象モデルを個別に無効化します。
まとめ｜単価より先に「どこで有効になっているか」を確認する
GPT-6 SolとLunaは、API単価の大幅な引き下げによって、AIを日常業務に広く組み込みやすくするモデルです。一方で、製品ごとに初期設定が異なり、利用経路も複数に分かれるため、情シスは導入判断の前に管理状態を確認しておく必要があります。
情シス向けチェックリスト
ChatGPT Enterpriseで、SolとLunaを有効化する対象ユーザー・グループを決めた
GitHub Copilotのモデルポリシーで、新モデルの自動有効化を許容するか判断した
APIのプロジェクト単位で、利用できるモデルと支出上限を設定した
GPT-5.5を指定している既定モデル・設定・タスク・スクリプトを10月14日までに置き換えた
272K超の長文処理を多用する業務を把握し、分割やキャッシュの方針を共有した
SolとLunaの使い分け基準を決め、実データで精度とコストを比較した
エージェント利用時のツール権限とプロンプトインジェクション対策を確認した
個人契約やAPIキーを含め、社内のAI利用経路と請求元を一覧化した
シャドーAIの全体像や、情シスが取るべき検知・対策の基本を整理したい方は、こちらもご覧ください。
本記事の内容に誤り等がございましたら、こちらからご連絡ください。
監修
Admina Team
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