OpenAIが「GPT-6 Sol」と「GPT-6 Luna」をリリース、API価格をGPT-5.6のプロモーション価格の半額に引き下げ

「GPT-6 Astra」は「万能なフラッグシップモデル」、「GPT-6 Sol」は「高性能な業務向けモデル」と位置づけることができ、「GPT-6 Luna」は大量かつ頻繁に行う日常タスクに適しています。

Solは主に複雑なタスク向けに設計されており、ビジネスのワークフロー、長時間のコーディング、コンピューター操作に対応するほか、ユーザーにより高い利用制限枠を提供します。一方、Lunaはより軽量な選択肢として位置づけられており、コストを重視する個人や呼び出し回数の多いチームに適しています。

OpenAIが発表したテスト結果によると、SolはAutomationBenchで56.4%のトップスコアを達成し、同様のタスクを完了する際のコストはClaude Opus 5より60%低いことが示されました。同種の作業において、Lunaは前世代と比較して5.4パーセントポイント向上し、タスク当たりのコストは58%低下しました。

開発者にとって、価格変動は特に重要である。今日のコーディングアシスタントは、単に数行のコードを書くだけでなく、プロジェクト全体を検査し、複数のファイルを修正し、数時間連続して稼働することさえある。モデルが強力でタスクが複雑になればなるほど、コストは膨らみやすくなる。

OpenAIは、GPT-6 SolがDeepSWEベンチマークで68.8%のスコアを記録し、Claude Fable 5の69.9%にわずか1.1パーセンテージポイント及ばなかったものの、タスクあたりのコストは約80%低いと発表した。GPT-6 Lunaのスコアは66.6%で、一部の競合モデルの中間設定に近い性能を示しながらも、コストは93%以上低くなっている。

AIに関して最も懸念される課題の1つは、回答が一見もっともらしく聞こえても事実関係が誤っている点である。OpenAIは、社内での実際の会話テストにおいて、GPT-6 Solの誤りが前世代の約半分に減少しており、信頼性はGPT-6 Astraに迫る水準に達していると発表した。

GPT-6 Lunaも顕著な進歩を遂げている。より高いワークロード下においても、GPT-5.6 Solと同等の性能を達成できる一方で、コストは後者の約1%に抑えられている。

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