GPT-5.6 Luna でチャットを始める
GPT-5.6 Luna とそのモデルファミリーを、より多くのメッセージ量で利用できます。
GPT-5.6 Lunaとは何ですか?
GPT-5.6 Luna は、GPT-5.6 ファミリの OpenAI のコスト効率の高いモデルです。 OpenAI は、これを最速かつ最もコスト効率の高い GPT-5.6 モデルとして位置づけており、コスト重視の大量ワークロード向けに設計されており、初期の GPT-5 ファミリで使用されていたナノ モデル層にほぼ対応しています。
2026 年 7 月 9 日に GPT-5.6 の一般提供開始の一環としてリリースされた GPT-5.6 Luna は、GPT-5.6 Terra や GPT-5.6 Sol よりも低いトークンあたりのコストで、強力な推論、コーディング、マルチモーダル入力、およびツール使用のサポートを必要とする開発者とチームを対象としています。
GPT-5.6 Luna:主要スペック
以下は GPT-5.6 Luna の主な仕様と、それが実際の利用時の挙動にどう反映されるかの概要です。
- 1,050,000 トークンのコンテキスト ウィンドウ: GPT-5.6 Luna は、非常に大きなプロンプト、長いドキュメント、リポジトリ コンテキスト、または取得バンドルを処理できるため、大規模な分析ワークフローでのチャンク化を軽減できます。
- 最大 128,000 の出力トークン: モデルは、タスクに拡張テキストが必要な場合に、長い構造化された回答、要約、抽出されたデータセット、レポート、および変換出力を生成できます。
- テキストと画像の入力とテキスト出力: GPT-5.6 Luna は、テキストを返しながら文書および視覚的なコンテキストを処理でき、ドキュメント レビュー、スクリーンショット分析、マルチモーダル分類、および視覚的なデータ抽出をサポートします。
- 推論トークンのサポートによる高度な推論: GPT-5.6 Luna は、より困難なタスクに推論トークンを費やすことができるため、基本的な低コストのテキスト モデルよりも複雑な分類、ルーティング、コーディング、分析に役立ちます。
- 100 万入力トークンあたり 1.00 ドル、キャッシュされた入力トークン 100 万あたり 0.10 ドル、100 万出力トークンあたり 6.00 ドル: この価格設定は、リクエストあたりのコストが重要となる運用ワークロードをサポートします。
- Streaming、関数呼び出し、構造化出力、Responses API ツール: GPT-5.6 Luna は、ウェブ検索、ファイル検索、画像生成、コードインタープリター、ホスト型シェル、パッチ適用、スキル、 コンピューターの操作、MCP、ツール検索。
GPT-5.6 Luna、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra を比較
各モデルの性能・速度・用途の違いを簡潔にまとめています。
| 特徴 | GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Sol | GPT-5.6 Terra |
|---|---|---|---|
| 知識カットオフ | 2026 年 2 月 16 日 | 2026 年 2 月 16 日 | 2026 年 2 月 16 日 |
| コンテキストウィンドウ（トークン） | 1,050,000トークン | 1,050,000トークン | 1,050,000トークン |
| 最大出力トークン数 | 128,000トークン | 128,000トークン | 128,000トークン |
| 入力モダリティ | テキスト、画像 | テキスト、画像 | テキスト、画像 |
| 出力モダリティ | 文章 | 文章 | 文章 |
| レイテンシ（OpenRouter データ） | 速い;実際の遅延は、プロンプトの長さ、出力の長さ、ツールの使用、推論の労力、展開条件によって異なります。 | 速い;実際の遅延は、プロンプトの長さ、出力の長さ、ツールの使用、推論の労力、展開条件によって異なります。 | 速い;実際の遅延は、プロンプトの長さ、出力の長さ、ツールの使用、推論の労力、展開条件によって異なります。 |
| 速度 | 速い | 速い | 速い |
| 入力／出力コスト（100万トークンあたり） | 入力 $1.00、キャッシュされた入力 $0.10、出力 $6.00 | 入力 $5.00、キャッシュされた入力 $0.50、出力 $30.00 | 入力 $2.50、キャッシュされた入力 $0.25、出力 $15.00 |
| 推論性能 | 高い。 GPT-5.6 Luna の公式評価には、GPQA Diamond 92.3%、FrontierMath Tier 1-3 v2 78.6%、FrontierMath Tier 4 v2 58.5%、Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 スコア 51.2 が含まれます。 | 最高。 GPT-5.6 の公式評価では、Agents' Last Exam で Sol が 52.7%、GDPval-AA v2 で 1,747.8 Elo、Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 で 58.9、BrowseComp で 90.4%、OSWorld 2.0 で 62.6% となっています。 | 高い。 GPT-5.6 の公式評価では、Terra は Agents' Last Exam で 50.4%、Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 で 55、HealthBench Professional で 57.7%、BrowseComp で 87.5% となっています。 |
| コーディング性能 (SWE-bench Verified に基づく) | 低価格モデルとしては強い。公式評価では、Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 スコア 74.6、SWE-Bench Pro 62.7%、DeepSWE v1.1 67.2%、Terminal-Bench 2.1 84.7% です。 | とても強いです。 GPT-5.6 の公式評価では、Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 でソルが 80、SWE-Bench Pro で 64.6%、DeepSWE v1.1 で 72.7%、Terminal-Bench 2.1 で 88.8% となっています。 | 強い。 GPT-5.6 の公式評価では、Terra は Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 で 77.4、SWE-Bench Pro で 63.4%、DeepSWE v1.1 で 69.6%、Terminal-Bench 2.1 で 87.4% となっています。 |
| 最適用途 | 大量の分類、要約、ルーティング、構造化抽出、リアルタイム アプリケーション、コーディング サポート、コスト重視のエージェント ワークフロー | 複雑な推論、専門的なコーディング、長いコンテキストの調査、ナレッジ ワーク、サイバーセキュリティ、科学、コンピューターの操作、設計、および高度なエージェント ワークフロー | プロダクションコーディング、構造化データ抽出、コンテンツワークフロー、汎用エージェント、ロングコンテキスト分析、コストを意識したナレッジワーク |
GPT-5.6 Luna の最適な利用ケース
GPT-5.6 Luna のベスト ユース ケース
- テキスト、ドキュメント、または画像ベースの入力に対して迅速かつコスト効率の高い決定を必要とする大量の分類システム。
- モデルが作業を圧縮、ラベル付け、優先順位付け、または他のモデルまたはツールに送信する、要約およびルーティングのワークフロー。
- サポート チケット、フォーム、PDF、スクリーンショット、長いドキュメント、検索拡張コンテキスト バンドルからの構造化データの抽出。
- GPT-5.6 ファミリの最高機能モデルを使用するよりも、待ち時間の短縮とトークンあたりのコストの削減が重要なリアルタイム アプリケーション。
- コーディング サポートと、リポジトリ検索、問題のトリアージ、単純なコード編集、テスト解釈、ツールで調整されたワークフローなどのエージェントのサブステップ。
- 主力価格を設定せずに、長いコンテキスト、画像入力、信頼性の高いテキスト出力を必要とする教育、執筆、研究、生産性アシスタントなどに最適です。
GPT-5.6 Luna の利用方法
GPT-5.6 Lunaへのアクセス方法
1. 公式 API
OpenAI は、API の gpt-5.6-luna として GPT-5.6 Luna をリストします。 Chat Completions および Responses エンドポイント、テキストと画像の入力、テキスト出力、ストリーミング、関数呼び出し、構造化出力、およびサポートされている Responses API ツールをサポートします。
2. EssayDone AI Chat
EssayDone AI Chat は、モデルが製品で利用可能な場合に、使いやすいチャット インターフェイスを介してこのモデルへのアクセスを提供します。
これは、執筆、研究、調査、要約、抽出、生産性タスクには役立ちますが、エンドポイント、パラメータ、ツール、展開設定を直接制御する必要がある開発者にとっては、公式 API に代わるものではありません。
他のAIモデルを探す
必要なモデルを検索または選択して、詳細プロフィールを確認できます。
19 件のモデルが利用可能
よくある質問
GPT-5.6 Luna に関するよくある質問です。
はい。 GPT-5.6 Luna は推論トークンをサポートしており、高い推論機能を備えた OpenAI によってリストされます。これは、高機能 GPT-5.6 Sol モデルを置き換えるのではなく、コスト重視のワークロードに強力な推論をもたらすように設計されています。
OpenAI には、GPT-5.6 Luna API の価格が 100 万入力トークンあたり 1.00 ドル、キャッシュされた入力トークン 100 万あたり 0.10 ドル、および 100 万出力トークンあたり 6.00 ドルで表示されます。 272K を超える入力トークンを含むプロンプトの料金は、リクエスト全体に対して入力 2 倍、出力 1.5 倍、キャッシュ書き込みはキャッシュされていない入力トークン レートの 1.25 倍で課金されます。
GPT-5.6 Luna は、分類、要約、ルーティング、構造化抽出、リアルタイム アプリケーション、軽量コーディング サポート、エージェント ワークフロー サブステップなど、コスト重視の大量作業向けに最適化されています。
GPT-5.6 Luna はテキストと画像の入力をサポートし、テキスト出力を返します。スクリーンショット分析、ドキュメントレビュー、画像認識分類、視覚情報抽出などのマルチモーダルなワークフローを処理できますが、音声とビデオはサポートされていません。
GPT-5.6 Terra および GPT-5.6 Sol と比較すると、GPT-5.6 Luna はファミリー内で最も高速かつ低コストのモデルです。 OpenAI は、これが初期のナノ層にほぼ対応していると説明していますが、GPT-5.6 ファミリの長いコンテキスト、推論、コーディング、およびツール使用機能を引き続き提供しています。
EssayDone AI Chat で GPT-5.6 Luna を使用すると、API をセットアップせずに、執筆、調査、要約、検討、抽出、および日常の生産性タスクに高速でコスト効率の高い OpenAI モデルを使用する便利な方法が提供されます。