向いている用途最初に試すなら、分類、構造化抽出、根拠のある回答、頻繁に走らせる必要がある範囲の狭いエージェントの手順です。
1M トークンあたり · 基本定価帯
入力$0.10$0.08/M−20%
出力$0.50$0.40/M−20%
// OpenAI model comparisonモデルページを見る
GPT-6 LunavsGPT-6 Sol
GPT-6 Luna と GPT-6 Sol は、1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ、最大 128,000 トークンの出力、テキストと画像の入力を共有します。入れ替えられるデフォルトではありません。OpenAI は Luna を、絞った大量の作業に、Sol を複雑なコーディングとエージェント型のワークフローに位置づけています。GPTProto の現在の表示料金は、100 万トークンあたり Luna が入力 $0.08 / 出力 $0.40、Sol が入力 $1.60 / 出力 $8.00 です。予算を組む前に、ライブの価格パネルを確認してください。
短い答え：合格条件が明確で繰り返せるタスクは Luna から始めてください。複数ファイルのコーディング、あいまいな推論、失敗が減ればより高いトークン単価に見合うエージェント実行は Sol を試してください。モデル名の順位ではなく、テストセットと、成功したタスクあたりのコストで選んでください。
モデルページを見る
向いている用途最初に試すなら、複雑なコード変更、コードレビュー、ファイルをまたぐデバッグ、複数ステップのエージェント作業です。
1M トークンあたり · 基本定価帯
入力$2.00$1.60/M−20%
出力$10.00$8.00/M−20%
// 並べて比較
GPT-6 Luna と GPT-6 Solひと目で。
下の GPTProto 料金は、2026年10月13日に確認したカタログ価格です。GPTProto の比較に使う価格です。本番トラフィックの予算を組む前に、現在のページを確認してください。リリース日は OpenRouter の正規スラッグ gpt-6-luna-20260922 と gpt-6-sol-20260922 に従います。
項目
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
プロバイダ
OpenAI
OpenAI
モデル ID
gpt-6-luna
gpt-6-sol
可用性
94.6%
直近 7 日97.6%
直近 7 日リリース日
2026年9月22日
2026年9月22日
入力
$0.08$0.10 公式定価272K 超のプロンプト：$0.16（定価 $0.20）
$1.60$2.00 公式定価272K 超のプロンプト：$3.20（定価 $4.00）
出力
$0.40$0.50 公式定価272K 超のプロンプト：$0.60（定価 $0.75）
$8.00$10.00 公式定価272K 超のプロンプト：$12.00（定価 $15.00）
節約
−20%OpenAI 定価との差
−20%OpenAI 定価との差
キャッシュ読み取り
$0.008$0.01 公式定価
$0.16$0.20 公式定価
キャッシュ書き込み
$0.10$0.125 公式定価
$2.00$2.50 公式定価
キャッシュ
対応
対応
掲載価格の関係
基準
入力と出力は Luna の 20×
レイテンシ（p50）
3.33 秒
3.53 秒
スループット（p50）
63 tok/秒
57 tok/秒
コンテキストウィンドウ
1,050,000 トークン
1,050,000 トークン
最大入力トークン
922,000 トークン
922,000 トークン
最大出力トークン
128,000 トークン
128,000 トークン
思考
なし、低、中、高、超高、最大
なし、低、中、高、超高、最大
入力形式
TEXTIMAGE
TEXTIMAGE
出力形式
TEXT
TEXT
組み込み機能
ウェブ検索ファイル分析
ウェブ検索ファイル分析
ツール利用
対応
対応
ストリーム中断
対応
対応
プロンプトを学習に使わない
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
はいGPTProto プライバシーポリシー §5.2
力を発揮するところ
分類、構造化抽出、根拠のある回答、そして直接確認できる範囲の狭いエージェントの手順
ファイルをまたぐ変更、コードレビュー、複数ステップのデバッグ、そして複数のツール結果を組み合わせるエージェント実行
最初に試す用途
絞った、大量のタスク
複雑なコーディングとエージェント型のワークフロー
カタログ掲載
2026年9月
2026年9月
API の使い方
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-luna",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'価格は 1M トークンあたり。公式定価は GPTProto カタログから（raw price / 740）。GPTProto の料金は price_multiplication 0.8 を適用します。272K の長コンテキスト帯は extend_config にある公式価格を、同じ倍率で換算したものです。レイテンシとベンチマークは 2026年10月14日時点の OpenRouter の数値です。
// 価格比較
表示されている 20×トークン価格の差。
GPTProto の表示料金は、Luna が入力 $0.08 / 出力 $0.40、Sol が入力 $1.60 / 出力 $8.00（いずれも 100 万トークンあたり）です。Sol の掲げられた入力と出力の料金は、Luna の 20 倍です。キャッシュされていない入力 10,000 トークン、出力 1,000 トークンの例では、その表示料金は Luna が $0.0012、Sol が $0.024 になります。この計算が覆うのは、その入力と出力のトークンだけです。キャッシュされた入力、キャッシュ書き込み、ツール、再試行、その他の利用で、請求の全体は変わり得ます。
20× の料金差は、繰り返す呼び出しでは大きく効きます。しかし、より安い呼び出しが、自動的により安い完了タスクになるわけではありません。難しい作業で Luna に多くの再試行やエスカレーションが要るなら、トークンの合計と採用された結果を Sol の実行と比べてください。OpenAI は、入力トークンが 272,000 を超えると、より高い長コンテキスト料金を適用します。カタログは、その公式帯（Luna が 100 万あたり $0.20/$0.75、Sol が $4/$15）を保持し、0.8 倍で換算します。表示されている基本料金から延ばす前に、長いプロンプトの GPTProto 請求を確認してください。
// 節約計算機
自分の数字で。こちらの数字ではなく。
同じ想定の入力と出力の量で、両モデルの基本トークンコストを計算してください。それから、実際の観察を足します。プロンプトキャッシュの振る舞い、再試行率、ツール呼び出しのコスト、そして各モデルが自分の基準まで完了するタスクの割合です。
料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$108.00
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$20.00$16.00$4.00
出力$25.00$20.00$5.00
年間$540.00$432.00$108.00
チャージのボーナスクレジットは含みません。価格は基本帯であり、272K を超える長コンテキスト帯ではありません。長いプロンプトの予算を延ばす前に、GPTProto の請求を確認してください。
// 速度、稼働、呼び出し方
どれだけ速く。どれだけ安定か。呼ぶために必要なもの。
OpenAI は Luna を、絞った大量の作業に向く効率的な選択だと説明し、Sol はより複雑なコーディングとエージェントを対象にします。その位置づけは役に立ちますが、GPTProto の測られたレイテンシや稼働の保証ではありません。リクエストの長さ、出力の長さ、推論の努力、ツールの利用、ライブの状況は、完了までの時間にすべて影響します。
項目
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
レイテンシ（p50）
3.33 秒
3.53 秒
スループット（p50）
63 tok/秒
57 tok/秒
提供プロバイダ数
3
3
利用量（直近 30 日）
—
—
推論
任意デフォルトの努力は中。なしにすると推論がオフになる
任意デフォルトの努力は中。なしにすると推論がオフになる
努力レベル
NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
NONELOWMEDIUMHIGHXHIGHMAX
デフォルトの努力
中
中
対応パラメータ
reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice
reasoningseedmax_tokensresponse_formattoolstool_choice
OpenRouter の数値は 2026年10月14日時点。プロバイダの中央値は GPTProto の SLA ではありません。Chat Completions の関数呼び出しは、OpenAI の文書では reasoning effort が none のときだけ記載されています。ライブの GPTProto ルートを確認してください。
// チャージトークン単位で支払い。
トークン単位で支払い。
両方を、一つの GPTProto アカウントで。
一つの GPTProto アカウントと残高で、表示料金の両方のモデルを試せます。日常の手順を Luna から始め、より多くの推論が要る作業だけ Sol を試すのが実用的になります。使えるコントロールは、選んだエンドポイントの API の使い方パネルで確認してください。
$15
等額入金 · ボーナスなし
まずはここから。エンドポイントの確認や、新しいモデルの試用に向いています。
いちばん人気
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個人の開発や、本番に出す小さなプロジェクトに向いたバランスです。
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+6% ボーナスクレジット
本番のワークロードを回すチーム向けです。割引済みのモデル料金に、ボーナスクレジットが上乗せされます。
GPT-6 Sol で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $480 安くなります（ボーナスクレジット適用前）
// 品質とベンチマーク
何ができるか。結果をどう判断するか。
Luna は、答えの範囲が決まっているタスクに向きます。サポートメッセージにラベルを付ける、項目を抜く、検索で得た一節を要約する、直接テストできる小さなコード変更を扱う、などです。エージェントがファイルをまたいで計画し、複数のツール結果を解釈し、難しい失敗をデバッグし、大きなパッチをレビューする必要があるときは、Sol がより該当する候補です。公開されたベンチマークだけでは、振り分けルールは決まりません。
項目
GPT-6 Luna
GPT-6 Sol
知能指数
38.1
47.6
Vals 指数
51.2%
57.5%
コード移行
42.6%
57.2%
情報オリンピック IOI
55.6%
82.6%
ProgramBench 完全なプログラム
0.5%
2.0%
Design Arena · ウェブサイト
—
—
Design Arena · UI コンポーネント
—
—
Design Arena · ゲーム開発
—
—
Artificial Analysis と Vals AI の数値。OpenRouter 掲載、2026年10月14日。この確認では、どちらのモデルにも Design Arena の順位はありませんでした。
// 結論
どのモデルが合うかあなたのワークロードに。
合格テストで振り分け、そのテストに落ちたら上げてください。
GPT-6 Lunagpt-6-luna
繰り返せ、範囲が明確な作業には Luna
- 分類、構造化抽出、大量のチャット、入力と期待する出力が明確なエージェントの部分タスクは Luna から始めてください。
- 明示的な分類かスキーマを与え、アプリケーションで出力を検証し、確認に落ちたケースを上げてください。
- 掲げられているより低い料金が最も効くのは、タスクが規模をもって繰り返すときです。
GPT-6 Solgpt-6-sol
より難しいコーディングとエージェント実行には Sol
- ファイルをまたぐ変更、コードレビュー、複数ステップのデバッグ、決定の前に複数のツール結果を組み合わせるワークフローで Sol を試してください。
- デフォルトでは、リポジトリ全体ではなく、関係するファイルを渡してください。
- 追加の支出が、より良い完了結果を生むかは、自分のテストかレビュー基準で判断してください。
測れるエスカレーションルールで両方を使う
日常のリクエストは Luna に送り、検証の失敗、繰り返す再試行、明確な複雑さの信号のあとで Sol に移してください。この混ぜたワークフローを、すべて Luna とすべて Sol の基準と比べてください。上げた試行をすべて含め、タスク全体のコストとレイテンシを数えてください。
// コンテキストとマルチモーダル
コンテキスト、出力、マルチモーダル対応。
両モデルは、1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ、最大入力 922,000 トークン、最大出力 128,000 トークンを公開しています。入力はテキストと画像、出力はテキストです。上限が同じでも、長い文書や複雑な視覚的参照で性能が等しいわけではありません。関係する資料を取り出し、答えの余地を残し、実際に使うプロンプト長で品質を試してください。これらは OpenAI のモデル上限であり、すべての GPTProto ルートが最大サイズのリクエストを受け付ける保証ではありません。
GPTProto には、モデル別の Luna のファイル分析 と Sol のファイル分析 のページに加え、Luna のウェブ検索 と Sol のウェブ検索 のルートがあります。本番でその能力に頼る前に、各ルートのライブのリクエストスキーマを確認してください。
// 決め方
公平に決めるLuna と Sol。
本番を映す小さな評価セットを作ります。日常の分類、より長い文書タスク、複数ファイルのコード変更、そして今のシステムがよく失敗するタスクです。比べられるプロンプト、ツール、推論の設定、合格テストで両方を走らせてください。安い成功と、高い失敗を分けてください。100 万トークンあたりの価格だけでなく、採用された結果あたりのコストを報告し、どのタスクを Luna に残し、どれを Sol へのエスカレーションにするか決めてください。
// はじめる
GPT-6 Luna と Sol を試すGPTProto で。
どちらのモデルページにも、現在の価格、API 例、Playground があります。該当ページからモデル ID とルートをコピーし、同じ実際のワークロードを試し、品質、速度、予算を満たすデフォルトまたはエスカレーションのルールを選んでください。GPT-6 Sol は GPT-6.1 Sol ではありません。GPTProto の OpenAI モデルを見る。
// よくある質問
Luna と Sol。まっすぐな答え。
01GPTProto で GPT-6 Luna は GPT-6 Sol より安いですか？
はい。2026年10月13日、GPTProto は Luna を 100 万トークンあたり入力 $0.08 / 出力 $0.40、Sol を入力 $1.60 / 出力 $8.00 と表示しています。Sol の掲げられた入力と出力の料金は、Luna の 20 倍です。現在の価格と、その他の適用される課金は、各ライブのモデルページで確認してください。
02コーディングエージェントにはどちらのモデルを使うべきですか？
直接テストできる狭い手順は Luna から始めてください。ファイルをまたぐ変更、難しいデバッグ、複数ステップのエージェント作業は Sol を試してください。同じツールと合格条件を使い、成功した完了、再試行、経過時間、総支出を比べてください。
03Luna と Sol でコンテキストウィンドウは違いますか？
いいえ。OpenAI はどちらも、1,050,000 トークンのコンテキストウィンドウ、最大入力 922,000 トークン、最大出力 128,000 トークンを掲げています。その上限は、長い入力で精度が等しいことや、すべての GPTProto ルートが最大サイズを受け付けることを保証しません。
04どちらの GPT-6 モデルも画像を読めますか？
はい。OpenAI は、両モデルについてテキストと画像の入力、テキスト出力を掲げています。画像を作るときは、専用の画像生成モデルを選んでください。
05どちらのモデルでも、推論と一緒にツール呼び出しを使えますか？
OpenAI のモデル文書は、Responses API でのツール呼び出しに対応しています。Chat Completions では、OpenAI は reasoning effort を none に設定したときだけ関数呼び出しを文書化しています。ツールを使うエージェントを導入する前に、GPTProto の API の使い方パネルで、ルートと対応するコントロールを確認してください。
06GPT-6 Sol は GPT-6.1 Sol と同じですか？
いいえ。GPT-6 Sol と、より新しい GPT-6.1 Sol は、GPTProto 上で別のモデルページと ID を持っています。この比較は、gpt-6-luna と gpt-6-sol についてです。
07どちらのモデルも GPTProto で使えますか？
はい。カタログには、価格、API 例、Playground がある GPT-6 Luna と GPT-6 Sol のページがあります。OpenAI モデルカタログ に現在のラインナップが出ています。
// 利用者の声
私たちの言葉だけではない。利用者の声。
実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// ブログから
記事をすべて見る →AI モデルガイド。実用的な API チュートリアル。
モデルの比較、API の設定、画像と動画の実務での使い方をまとめています。
// 始める
次の 1 億トークンは定価である必要はありません。
ブラウザで画像や動画を作るか、一つの API キーでテキスト、画像、動画のモデルをアプリに組み込めます。対象モデルの割引も確認できます。
- ✓OpenAI 互換
- ✓200以上のモデル
- ✓公式より 10–30% 安い
- ✓高い稼働率、自動フェイルオーバー
✓クリップボードにコピーしました