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SolとLunaが参入し、OpenAIのGPT-6が各ベンチマークでトークンコストを半減

SolとLunaが参入し、OpenAIのGPT-6が各ベンチマークでトークンコストを半減

2026年10月4日
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Artificial Analysisによると、GPT-6 Sol(max)は知能面でトップモデルにランクインしており、価格は48ドルだ。画像提供:Getty Images

OpenAIがGPT-6 SolとLunaをリリースした後、ソリューション・エンジニアリング責任者のマット・ウィーバー氏は『AI Magazine』に対し、これらの新モデルが企業にどのように業務上の柔軟性を高めるかを説明した。

OpenAIは最近、GPT-6 Astraを発表し、これを「世界で最も知能が高く、整合性のあるモデル」と表現した。その後、同AI研究所は、フラッグシップモデルであるGPT-6 Astraと同様の手法を用いて学習された、コストパフォーマンスに優れたバリエーションであるGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを発表した。

トークン使用コストの上昇に対する懸念が高まる中、特に中国のオープンウェイトモデルが企業顧客の獲得を脅かしていることから、AI企業間の価格競争は激化している。

ベンチマーク調査会社Artificial Analysisは、GPT-6 SolとLunaが、GPT-5.6 SolおよびLunaと比較してコストを半減させることで、「コスト効率の限界を押し広げている」と述べている。

OpenAIのソリューションエンジニアリング責任者であるマット・ウィーバー氏は、『AI Magazine』に対し、「GPT-6 SolとLunaにより、企業は業務に合わせてモデルを選択する柔軟性をさらに高めています」と語った。

OpenAIのソリューションエンジニアリング責任者、マット・ウィーバー氏。画像提供:マット・ウィーバー/LinkedIn

モデルとワークフローの整合

OpenAIは、同社のGPT-6モデルがコスト・インテリジェンス曲線をリードしており、効率的で大規模な展開を目的として設計されたインフラを通じて、すべてのティアで卓越した機能を提供していると主張している。

同社は、キャッシュと推論技術の進歩により、これらのモデルをより低コストで提供できるようになったと指摘している。そのコスト削減分は、GPT-5.6のプロモーション料金と比較してSolとLunaのAPI価格を50%引き下げることで、ユーザーに直接還元されている。

各AIモデルの明確な役割について、マット氏は次のように付け加えています。「GPT-6 Astraは、最大限の能力が不可欠な、最も要求の厳しいプロジェクトを対象としています。

OpenAIのGPT-6「Sol」と「Luna」、各種ベンチマークでトークンコストを半減

マット氏は次のように説明しています。「GPT-6 Solは、複雑なビジネスワークフローやコーディングを含む、高度な専門業務向けに構築されています。一方、GPT-6 Lunaは、文書要約や情報抽出など、処理量が多く明確に定義されたタスクに対して、より効率的なソリューションを提供します。

「SolとLunaは、専門業務、事実の正確性、コーディング、コンピュータ利用におけるAstraの進歩を、より高速で手頃な価格のモデルにもたらします。AIが実験段階から中核的な業務運営へと移行する中、タスクの種類ごとに適切なモデルを選択することが極めて重要です。

「私たちの目標は、高度なAIを組織全体で実用化し、チームがより迅速に動き、より良い意思決定を行い、より付加価値の高い業務に多くの時間を割けるようにすることです。」

主な事実

  • OpenAIは、GPT-6 SolおよびLunaのAPI価格を、GPT-5.6と比較して50%引き下げました
  • GPT-6 Solは、AutomationBenchにおいて、コストをわずか9%に抑えつつ、Claude Opus 5を上回る性能を発揮した
  • GPT-6 Sol(最大)は、1秒あたり131トークンの出力速度を達成
  • Intelligence Indexのタスクコストは、Solで1.06米ドル、Lunaで0.07米ドルに低下した
  • GPT-6 SolとLunaはいずれも、AA-Omniscienceベンチマークにおいて幻覚の発生率が低減していることが確認された。

モデルのパフォーマンス分析

OpenAIは、アプリケーション横断的なビジネスワークフローをテストするAutomationBenchにおいて、xhighエフォート設定のGPT-6 Solが、maxエフォート設定のClaude Opus 5を、Opus 5のタスクあたりのコストのわずか9%で上回ったことを強調している。

同社は、「high effort」設定において、GPT-6 Lunaが前世代モデルより5.4ポイント向上し、タスクあたりのコストは58%低減したと指摘している。

OpenAIは、複雑な専門的ワークフローにおけるエージェントを評価する「Agents’ Last Exam」において、最大エフォート設定のGPT-6 Solが56.4%のスコアを記録し、タスクあたりのコストを61%削減しながら、同評価におけるClaude Opus 5の最高スコアを上回ったと指摘している。

また同社は、コーディングエージェントが実際のコードベースにマージ可能な変更を生成できるかを評価する「FrontierCode」において、GPT-6 SolがGPT-5.6 Solに比べて大幅な改善を示し、はるかに低いコストでClaude Fable 5.1 xhighと同等の性能を発揮していると指摘している。

両モデルとも、Artificial Analysis社の知識と幻覚に関するベンチマークである「AA-Omniscience」において、幻覚の発生率が低減していることが確認された。

「GPT-6 SolとLunaにより、企業は業務に合わせてモデルを選択する柔軟性をさらに高めることができます

」と、OpenAIのソリューションエンジニアリング責任者である

マット

・ウィーバー氏は述べています。

インテリジェンス・インデックス・タスクあたりのコスト。画像提供:Artificial Analysis

このベンチマーク調査会社によると、GPT-6 Solのリリースには6つのモデルが含まれており、それぞれが独自の知能、性能、価格設定の特徴を備えているとのことです。これら6つのモデルの主要指標を比較した結果、Artificial Analysisは以下のことを明らかにしました:

  • 知能面では、GPT-6 Solの最上位モデルはGPT-6 Sol (max)で、48を記録した。
  • 出力速度に関しては、GPT-6 Sol (max) が 131 t/s で最速です。
  • レイテンシについては、「GPT-6 Sol (Non-reasoning)」が0.93秒で、最初の回答トークンまでの時間が最も短いです。
  • 価格面では、GPT-6 Sol (low)が1タスクあたり0.13米ドルで、最も低コストです。モデルによって価格は最大8倍の差があります。

同社は、全モデルを通じて、インテリジェンス指数およびコーディングエージェント指数のスコアがGPT-5.6と一貫していることを確認しました。評価項目によっては進歩が見られる一方、後退した項目もあります。

GPT-6 Solは、複雑なビジネスワークフローからコーディングに至るまで、難易度の高い専門業務向けに設計されているのに対し、GPT-6 Lunaは、文書の要約や情報の抽出など、処理量が多く明確に定義されたタスクに対してより効率的な選択肢を提供します。

OpenAI ソリューションエンジニアリング責任者、マット・ウィーバー

FrontierCode 1.1 Main⁠では、AIエージェントが記述したコードは、正しさだけでなく「マージ可能性」——例えば、テストの品質、スコープの厳守、コードスタイル、コードベースの標準への準拠など——も評価対象となります。画像提供:OpenAI

コスト効率の重要性

AIモデルの価格競争は激化しており、その背景には低コストな中国製モデルが存在することが多い。 ブルッキングス研究所のカイル・チャン氏がブログで指摘しているように、中国のモデルの多くはオープンソースであり、ユーザーはモデルをカスタマイズでき、米国製モデルの機能の90%を低価格で利用できます。その結果、コストを重視する企業の間で、これらのモデルは急速に浸透しつつあります。

OpenAIは競争力を維持する体制を整えている。「Artificial Analysis Intelligence Index」の実行コストは、新しいモデルでは大幅に安くなっている。タスクあたりの出力トークン数はわずかに増加しているにもかかわらず、である:

  • GPT-6 Sol(最大):タスクあたり1.06米ドル(GPT-5.6 Solの1.99米ドルから約50%減)。出力トークン数はGPT-5.6の29kから31kに増加しているにもかかわらず。
  • GPT-6 Luna(最大):1タスクあたりのコストは0.07米ドル(GPT-5.6 Lunaの0.18米ドルから約60%減)。出力トークン数はGPT-5.6の41kから51kに増加しているにもかかわらず、コストは低下している。

Artificial Analysisは、これら2つのリリースにより、OpenAIがコスト効率のパレート・フロンティア(価格の上昇なしにはパフォーマンスを向上させられない最適な境界)の相当な部分を占めることができるようになったと指摘している。

性能を犠牲にすることなく参入障壁を下げることで、OpenAIは企業の「トークン疲労」に対処しつつ、低コストの市場競合他社からの攻勢を防御する態勢を整えている。

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