GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの違いと使い分け｜料金・性能・APIモデルIDまとめ

「またOpenAIから新しいモデルが出た……」と思って調べてみたら、今度は名前からして様子が違った。Sol・Terra・Lunaって何？という感じで、いつもの感覚で「一番新しいやつ使っとけばいいか」が通じなくなってきた気がする。

2026年7月9日にGPT-5.6ファミリーが一般提供開始されたので、自分なりに整理してみました。OpenAI APIをよく使う人・これから使いたい人向けのメモです。

この記事でわかること
GPT-5.6とは？3ティア構成になった背景
Sol・Terra・Luna それぞれの特徴
料金まとめ（100万トークンあたり）
APIのモデルIDと基本的な使い方
実務での使い分け方針
ChatGPT・GitHub Copilotでの対応状況
まとめ

この記事でわかること

GPT-5.6の3ティア構成（Sol・Terra・Luna）の役割分担
各モデルの性能差とベンチマーク
料金比較（ドル・日本円両方）
APIのモデルID指定とコード例
実務での使い分け判断フロー
ChatGPT・GitHub Copilotでの対応状況

GPT-5.6とは？3ティア構成になった背景

GPT-5.6シリーズは、単一フラッグシップから3ティア構成のファミリーへ設計を転換し、2026年7月9日にChatGPT・Codex・OpenAI APIの全チャネルで利用可能になりました（ただしロールアウトは段階的に進む、という前提つき）。

これまでは「GPT-4o」「GPT-4o mini」みたいな感じで、モデル名に性能の方向性が含まれていた。今回からSol・Terra・Lunaという3つのティア名が導入されて、数字（世代）＋ティア名（能力レベル）という命名体系に変わっています。

Sol・Terra・Lunaというティア名は今後の世代をまたいで継続して使われるという点が重要で、たとえば将来「GPT-5.7 Terra」が登場した場合、それは「5.7世代のバランス型モデル」を意味します。これはなかなかうまい設計だと思う。毎回モデル名を覚え直さなくていいので。

余談ですが、GPT-5.6は2026年6月26日に限定プレビューが始まって、2026年7月9日に一般提供（段階的ロールアウト）に移行しています。公開前に米商務省のAI標準・革新センター（CAISI）による安全性審査を経ているという話も見かけます。

Sol・Terra・Luna それぞれの特徴

まず3モデルをざっくりまとめると：

Sol：フラッグシップ。難しいタスク・エージェント・コーディング向け
Terra：性能とコストのバランス型。日常業務の実質的な標準候補
Luna：最速・最安。大量処理・ルーティング・軽量タスク向け

Sol

Solはフラッグシップで最高性能、コーディング・科学・サイバーセキュリティのエージェント作業に最適なモデルです。

コーディングエージェントのベンチマークではSolが高いスコアを記録しており、出力トークン数が少ないわりに処理時間が短いのが特徴です。

また、SolにはultraとMax推論（max reasoning effort）が追加されています。ultraは、複数エージェントを並列協調させる発想で、デフォルトで4エージェント並列が基本になっています。

maxは「1本の作業の思考時間を増やす」設定なのに対し、ultraは「作業自体を並列に分割する」という違いがあります。なお注意点として、推論エフォート（none/low/medium/high/xhigh/max）はSolだけでなくTerra/Lunaでも選べます。一方で、ultra相当の体験はAPIだとmulti-agent（ベータ）として提供されていて、そこを使って組むイメージになります。

Terra

TerraはGPT-5.5に競争力のある性能を、より低コストで提供する立ち位置です。自分の感覚でも「とりあえずTerraから」で良さそうな場面がかなり多い。

個人的にはここが今回のリリースで一番インパクトがある部分かもしれないと思っている。最高性能より「同等に近い性能が安く使える」ほうが実務ではありがたいことが多い。

Luna

Lunaは速さとコストが主な制約となる大量の作業のための、推論量の少ないモデルです。分類・抽出・クリーンアップ・大量の前処理といった用途に向いています。

長文ドキュメントの複雑な理解には向かないっぽい。長コンテキストの記憶（ドキュメント分析・大規模コードベースの推論・複数ドキュメントの統合）を必要とするワークロードでは、Lunaはこうした処理に対して大きなパフォーマンス低下が見られます。ここは使い所をちゃんと考える必要がある。

料金まとめ（100万トークンあたり）

料金は100万トークンあたりSolが入力5ドル／出力30ドル、Terraが入力2.5ドル／出力15ドル、Lunaが入力1ドル／出力6ドルです。

SolとClaude Opusが入力価格でほぼ同等という水準になっています。

日本円換算の目安として、2026年6月時点の為替レート（1ドル≈162円前後）で計算すると、Terraの入力は100万トークンあたり約405円、出力は約2,430円。Lunaであれば入力約162円、出力約972円と、大量処理でも費用を抑えやすい水準です（為替は変動するので目安）。

モデル	入力（$/1Mトークン）	出力（$/1Mトークン）	主な用途
Sol	$5.00	$30.00	複雑な推論・エージェント・コーディング
Terra	$2.50	$15.00	日常業務・バランス重視
Luna	$1.00	$6.00	大量処理・分類・軽量タスク

APIのモデルIDと基本的な使い方

APIのモデルIDはそれぞれgpt-5.6-sol・gpt-5.6-terra・gpt-5.6-lunaです。

注意点として、gpt-5.6というエイリアスはgpt-5.6-solとして扱われます。「バランス型のつもりで指定したら最上位モデルの料金だった」という事故を避けるため、明示的にティアを指定することが推奨されています。

Pythonでの基本的な呼び出しはこんな感じ：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

# Terraを使う例（日常的なタスクはまずここから）
response = client.messages.create(
    model="gpt-5.6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Pythonでファイルを再帰的に検索する関数を書いて"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

推論エフォートを上げたいときはthinkingパラメータで推論レベルを指定する：

# Solでmax推論を使う例（難しいタスク専用）
response = client.messages.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "このコードベースのメモリリークの原因を特定して修正案を出して"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

推論レベルはnone・low・medium・high・xhigh・maxの6段階から選択できます。OpenAIは、maxはxhighよりさらに時間を使って推論・代替案探索・チェック・改訂を行う、という説明をしていて、コストとレイテンシー増と釣り合うかを見ながら使い分けるのが良さそう。確かに、maxはかなりトークンを消費するので最初から使うのはもったいない気がする。

また、今回のリリースで追加されたProgrammatic Tool Callingという機能も気になっている。Programmatic Tool CallingはResponses APIリクエスト内で、モデルがJavaScriptを書いてツール呼び出しをオーケストレーションし、ホストされたランタイム上で中間結果を保持して処理する仕組みです。ランタイムは隔離されたV8で、Node.jsやパッケージインストール、直接のネットワークアクセスなどは提供されないので、その前提で設計する必要があります。なおmulti-agentはベータ版という扱いです。

実務での使い分け方針

各種情報を整理すると、こういう判断フローが現実的だと思う：

分類・抽出・テキスト整形・大量バッチ処理 → Luna一択。コスト最優先
普通の文章生成・コーディング補助・RAG回答 → Terraからスタート
Terraで品質が足りないと感じたとき・複雑なエージェントワーク・セキュリティ解析 → Solへエスカレート
さらに難しいタスクでmaxを使いたい → コスト増を受け入れる覚悟で

基本的なルールとして「難しい仕事にはSol、大半の日常業務にはTerra、大量の軽量処理にはLuna」が合理的な出発点で、Solがすべてのリクエストに対して最良の選択とは限りません。OpenAIも同様の案内をしています。

個人的に一番気をつけたいのはエイリアスの罠で、何も考えずにgpt-5.6と書くとSol扱いになる点。気づかないうちに最上位モデルを常用していた、という事故は自分もやりそうなので、gpt-5.6-terraを明示的に指定する習慣にするつもりです。

ChatGPT・GitHub Copilotでの対応状況

APIだけじゃなくてChatGPT側の対応も確認しておく。

ChatGPT Work・Codexでは、FreeとGoユーザーはCodexでGPT-5.6 Terraにアクセスでき、Plus・Pro・Business・EnterpriseユーザーはSol・Terra・Lunaを選択できます。標準のChatGPT会話ではTerra/Lunaは選べない点は注意です。

GitHub Copilotでも対応が進んでいて、GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaが段階的にロールアウト中という話は見かけます。どのプランでどこまで使えるかは公開されている情報を確認する必要があります。Cursorでも近いうちに選べるようになりそうという予想もあります。

※この記事にはプロモーションが含まれます

ちなみに、Aiarty Image Enhancer（AI画像高画質化ツール。ノイズ除去・8倍拡大に対応）も気になっています。Aiarty Image Enhancer