GPT-6 Luna 運営中

GPT‑6 LunaはOpenAIが提供する軽量モデルで、GPT‑6 Solと同じくGPT‑6 Astraから派生したバージョンです。高頻度・大規模タスク向けに設計されています。モデルAPIの料金は入力0.1ドル、出力0.5ドル（100万トークンあたり）まで引き下げられ、前世代より50%安くなり、DeepSeekの価格帯に入りました。性能面では、コーディングテストのDeepSWEで66.6%を達成し、Claude Opus 5の中程度の推論強度に近い水準です。コストはその約7%にとどまり、軽量な開発、バッチ処理、複数Agentの同時実行に適しています。

軽量コーディング：DeepSWE v1.1で66.6%を達成し、Claude Opus 5の中程度の推論強度に近い水準でありながら、タスクコストを93%削減。
コンピューター操作：OSWorld 2.0テストでGPT-5.6 Sol（medium）を上回り、コストはわずか10分の1。
専門ワークフロー：高い推論強度ではAutomationBenchのスコアがGPT-5.6 Lunaより5.4ポイント向上し、タスクコストを58%削減。
事実の正確性：高い推論強度では、約1%のコストでGPT-5.6 Solと同等の事実信頼性を実現。
協調スタイルの最適化：回答がより簡潔で明確になり、専門用語や冗長な詳細を減らし、どの内容を確認したかを明確に説明。

Astraの蒸留による軽量化：GPT-6 Astraに近いトレーニング手法を採用し、フラッグシップモデルの推論、マルチモーダル、アラインメントなどの能力を、より軽量でスループットの高い実行モデルに圧縮。「能力の大規模化」を実現し、ピーク性能だけを追求しません。
推論インフラの最適化：キャッシュ機構と推論効率を改善してサービスコストを削減し、その削減分を50%の値下げとしてユーザーに還元。低価格の主な理由は、単にモデル能力を圧縮したことではありません。
Prompt Cachingの強化：システムのデフォルトキャッシュヒット率を高め、キャッシュ入力の読み取りに90%割引を適用。キャッシュの再利用を損なわずに、会話中の推論強度やツールのオン・オフを動的に調整できます。さらに、開発者がキャッシュするプレフィックスの境界を正確に制御できる明示的なチェックポイントを導入しており、長いコンテキストを扱うAgentシナリオで特に重要です。
段階的な推論強度：低・中・高・最高など複数のeffort設定を用意し、タスクの難易度に応じて計算資源の投入量を柔軟に調整できます。高い推論強度では前世代のSolに近い水準を目指せる一方、低い強度ではコストをさらに抑え、コストと能力を動的に調整できます。

Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduのいずれかのユーザーであることを確認します（Free/GoユーザーはデスクトップアプリでのみLunaを利用できます）。
ChatGPT WorkまたはCodexを開き、モデル選択画面でGPT-6 Lunaを選択します。
タスクを直接入力して使用を開始します。Lunaは高頻度で軽量な日常タスクに適しています。
OpenAI開発者プラットフォームにログインし、API Keyを取得します。
リクエストのモデルパラメータをgpt-6-lunaに設定し、入力は100万トークンあたり0.1ドル、出力は0.5ドルで課金されます。
コンソールのPrompt Caching Dashboardでキャッシュヒット率を監視し、明示的なチェックポイントと組み合わせて長いコンテキストの再利用を最適化すると、コストをさらに削減できます。

上位モデルに匹敵する能力：DeepSWEコーディングテストで66.6%を達成し、Claude Opus 5の中程度の推論強度に近い水準でありながら、タスクコストを93%削減。
DeepSeekの価格帯に進出：通常リクエストの料金はDeepSeek V4.1 Flashの価格帯に入り、さらに安価です。時間帯による料金変動もありません。
事実の信頼性を向上：高い推論強度では、約1%のコストでGPT-5.6 Solと同等の事実正確性を実現。
キャッシュで大幅に節約：改善されたPrompt Cachingは高いヒット率を実現し、キャッシュ入力の読み取りに90%割引を適用。長いコンテキストを扱うAgentシナリオのコストをさらに圧縮します。
大規模な同時実行に適合：軽量アーキテクチャによる高いスループットで、バッチ処理、軽量開発、複数Agentの同時実行など、高頻度のタスクに適しています。

公式サイト：https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/

軽量コーディング：コードレビュー、一括修正、簡単な機能開発を担い、Claude Opus 5の約7%のコストで、その中程度の推論強度に近いコーディング能力を提供。
複数Agentの同時実行タスク：大規模なAgentの並列実行による長時間ワークフローを支え、低単価によるコストメリットが同時実行規模に応じて拡大。
高頻度の日常業務：メール作成、文書要約、データ整理などの反復作業を処理。時間帯による変動のない固定低価格により、予算を完全に管理できます。
コンピューター自動操作：Web閲覧やフォーム入力などのRPA系タスクを実行し、GPT-5.6 Solの10分の1のコストで、より高い操作スコアを実現。
AIアプリケーションの大規模展開：チャットボットやコンテンツ生成製品のバックエンドモデルとして、非常に低いAPI料金により、高頻度の呼び出しにおける限界コストをほぼゼロに近づけます。