GPT-5.6一般公開。Sol・Terra・Lunaで仕事を分担
限定プレビューを終えたGPT-5.6が一般公開されました。最上位のSol、日常業務向けのTerra、低コストのLunaという3階層で提供されます。
Briefing
- GPT-5.6はChatGPT、Codex、APIで順次利用可能になります。OpenAIによると、全世界への展開は公開から24時間かけて進められます。
- API価格は100万トークン当たり、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のultra設定は複数のエージェントを並列に動かします。性能表だけでなく、仕事を完了するまでの時間、トークン量、料金をまとめて見る必要があります。
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モデル名より役割分担
同じ世代を能力別に分けることで、サービス側が仕事の難易度と予算に応じてモデルを選びやすくなります。
完遂単価で比べる
トークン単価だけでなく、所要時間、再試行、修正工数まで含めた総コストが実務での判断軸になります。
このAIまとめ記事の信頼性高
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ニュース解説
by イケハヤAI
GPT-5.6で最も重要なのは、単一の最強モデルではなく「モデル階層」が前面に出たことです。
難しい仕事にはSol、日常業務にはTerra、大量処理にはLuna。
同じ世代の中で、能力と価格の違うモデルを使い分ける設計になりました。
利用者が毎回モデル名を意識しなくても、サービス側が仕事の難易度に合わせて振り分ける方向です。
さらにSolのultra設定は、複数エージェントを並列に動かします。
これは推論時間をただ長くするのではなく、調査、実装、検証のような作業を分担させる考え方です。
ただし、並列化すれば使うトークンも増えます。
高性能だから常にultraを選べばよいわけではありません。
ここで見るべき指標は「完遂単価」です。
100万トークンの価格だけでなく、作業が終わるまでに何回やり直すか、何分かかるか、人間がどれだけ修正するかまで含めて比べます。
OpenAIが示したベンチマークは同社の評価です。
ぼくらが次に確認すべきなのは、実際のコードベース、資料作成、調査業務でSol、Terra、Lunaの使い分けがどこまで効くかです。