OpenAIは開発者シェアを守るため、GPT-6 SolとLunaの価格を50%引き下げた。

火曜日、OpenAIはGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを発表した。両モデルの価格は、従来モデルのGPT-5.6よりも少なくとも50%低く設定されている。OpenAIの価格引き下げは、ベンチマークスコアだけでなく、完了したタスクのコストに基づいてモデルを選択し始めた開発者や企業を対象としている。.

興味深いことに、このニュースはアントロピックが主力モデルの値下げを発表した時期と重なった。.

GPT-5.6モデルの半額

GPT-6 Solのコストは、入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり10ドルです。これに対し、GPT-5.6 Solのコストはそれぞれ4ドルと20ドルです。GPT-6 Lunaのコストは、入力が0.10ドル、出力が0.50ドルで、GPT-5.6 Lunaの入力が0.20ドル、出力が1.20ドルです。全体として、Solのコストはどちらの場合も半減し、Lunaのコストは入力が半減、出力が58.3%削減されたことになります。.

OpenAIは、推論とキャッシュの改善が価格引き下げを可能にした要因だと述べている。 発表記事、GPT-5.6の価格はプロモーション価格だが、OpenAIの担当者は VentureBeat 、新しいGPT-6の価格は今後も継続されると語った。GPT-6 Astraティアは、入力が10ドル、出力が50ドルと、依然として最も高価なバージョンである。

Cryptopolitanによると、OpenAIはGPT-5.6 Lunaの価格を80%、GPT-5.6 Terraの価格を20%引き下げたとのことで、価格設定がAIモデル競争における中心的な課題になりつつあることを示している。

ベンチマークの勝利数ではなく、完了したタスクあたりの販売コスト。

OpenAIの戦略は、技術面よりも経済面を重視する方向にシフトしている。47 AutomationBenchを見ると、GPT-6 Solは最大努力で32.0%のスコアを達成し、タスク1件あたりのコストは0.34ドルだった。一方、Claude Opus 5.5は最大努力で40.0%のスコアを達成し、タスク1件あたりのコストは1.28ドルだった。Opus 5.5はGPT-6 Solよりも8パーセントポイント高い完了スコアを達成したが、タスク1件あたりのコストは約3.8倍だった。

OpenAIによると、最新のエージェント試験において、Solは最大限の努力をすることで、Opus 5の最大性能を上回り、タスクあたりのコストは60%削減された。

Artificial Analysisが提供する独立しdent データによると、GPT-6 Solの知能指数スコアは最高で48、Xiaomi MiMo-V2.6-Proは46となっているが、後者は前者よりもかなり安価である。

同日、人類はOpus 5.5で回答した。

Claude Opus 5.5は、 Anthropic社によって9月22日に発売されました。価格は、入力トークンが100万トークンあたり4ドル、出力トークンが100万トークンあたり20ドルで、Opus 5と比較してトークンあたりのコストが20%削減されています。Anthropic社は、この新しいモデルではトークンの使用量が減るため、ユーザーの支出が約40%削減されると主張しています。

その結果、GPT-6 Solの料金は2ドルとなり、Opus 5.5の4ドルの半分で、Claude Sonnet 5と同額となった。一方、VentureBeatの分析によると、GPT-6 AstraとClaude Fable 5.1は同レベルで、入力サービスに10ドル、出力サービスに50ドルを請求している。.

より安価な競合製品が差を縮め続けている

OpenRouterによると、 DeepSeekのプラットフォーム上でのトークンシェアは1月の9%から6月には18%へと倍増し、中国製モデルは6月初旬に米国製モデルをトークンシェアで上回った。XiaomiもMiMoモデルをMITライセンスでリリースしており、企業はトークンごとに料金を支払う代わりに、自社でホストする選択肢を得ている。

7万社以上の企業の支出統計に基づいたRamp AI Indexによると、Anthropicの採用率は43.8%、OpenAIは39.8%となっている。これらの統計は世界市場シェアを示すものではなく、企業が支出をあるプロバイダーから別のプロバイダーへどれだけ容易に移行できるかを示している。

さらに、 「グローバルAI普及レポート」は、 この状況についてより包括的な視点を提供している。インフラ、接続性、スキルといった障害があるにもかかわらず、AIは世界中で普及しつつあり、オープンウェイトモデルは、特にグローバルサウスにおいて、アクセスコストの削減につながる可能性がある。

トークンが安くても、AIが安くならない理由

ガートナーは 8月17日、エージェントワークフローあたりの推論コストが2028年までに5倍以上に上昇すると予測した。同社はこの現象を「推論のパラドックス」と呼んでいる。つまり、AIワークフローが複雑化するにつれて、ユニットエコノミクスが安くても、全体的な支出が増加する可能性があるということだ。

「AI機能が世代を重ねるごとに、より多くの、そして多くの場合より高価なトークンが必要になるだろう。」 — ガートナー社シニアディレクターアナリスト、ウィル・ソマー

オックスフォード大学のプレプリント論文 「知能の価格」によると、品質調整後の推論価格は年間約0.73 logポイント低下しており、これは従来の測定方法よりも7倍以上速いペースである。しかし、完了したタスクあたりのコストで測定すると、推論モデルが消費するトークンが増えるにつれて、購入者のコストは低下しなくなった。

言い換えれば、トークンの価格が下がっても、AIにかかる費用が減るわけではない。むしろ、AIをより多く利用することが経済的になる可能性がある。.

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