同じAPIで、1行でエスカレーション
LunaはSolやTerraと同じエンドポイントとスキーマで動作します。大量のトラフィックをgpt-5.6-luna経由で処理し、モデル文字列を1つ変更するだけで、難しいリクエストをより高性能なティアへエスカレーションできます。
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 20% below official rates.
OpenAI · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.
OpenAIのGPT-5.6ファミリーで最速かつ最低コストのティア。大量の分類、抽出、チャット向けに構築されています。
LunaはSolやTerraと同じエンドポイントとスキーマで動作します。大量のトラフィックをgpt-5.6-luna経由で処理し、モデル文字列を1つ変更するだけで、難しいリクエストをより高性能なティアへエスカレーションできます。
GPTProtoでは、gpt-5.6-lunaは100万トークンあたり$0.80/$4.80で利用でき、GPT-5.6を実行する最も低コストな方法です。Solの料金の5分の1にあたります。OpenAIのリスト価格より20%安く、大量利用ではその差がすぐに積み重なります。
gpt-5.6-lunaは、以前のGPT-5世代におけるnanoティアに相当しますが、OpenAIが公開した結果ではTerminal-Bench 2.1で84.7%、SWE-Bench Proで62.7%を記録しています。この価格帯では異例の性能です。
Lunaは、ファミリー共通の1,050,000トークンのコンテキストと128Kの出力上限を備えています。OpenAI独自のテストでは、このティアでは極端に深い位置にある情報の検索精度が低下することが示されています。長いプロンプトでは重要な事実を前半に配置してください。
GPT 5.6 LunaはOpenAIのGPT-5.6ファミリーにおける最小ティアで、gpt-5.6-solおよびgpt-5.6-terraと同時に、2026年7月9日に一般提供が開始されました。OpenAIは、コスト重視で大量の処理を行うワークロード向けに設計しています — これは、以前のGPT-5世代におけるnanoモデルをおおむね置き換えるティアです。gpt 5.6 luna api accessが何に適しているのかという疑問への短い答えは、大量のトークンを処理し、タスクの検証が容易なあらゆる作業です — 分類、タグ付け、抽出、要約、そして初期対応のチャットなどです。
openai gpt 5.6 luna apiは、同じモデル文字列とOpenAI互換スキーマでGPTProtoから利用でき、Sol、Terra、 200以上の他のモデルにも対応する1つの残高から請求されます。
| 仕様 | gpt-5.6-luna |
|---|---|
| プロバイダー | OpenAI |
| モダリティ | テキストと画像を入力 / テキストを出力 |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000トークン |
| 最大出力 | 128,000トークン |
| 知識カットオフ | 2026年2月16日 |
| 推論の強度 | none / low / medium / high / xhigh / max |
| 構造化出力 | 厳密なJSONスキーマモード |
| GPTProto価格 | 100万トークンあたり入力$0.80 / 出力$4.80 |
| 公式価格 | 100万トークンあたり入力$1 / 出力$6 |
| モデル文字列 | gpt-5.6-luna |
| ワークロード | 入力 | 出力 | GPTProtoコスト | 公式コスト |
|---|---|---|---|---|
| 1,000件のドキュメント要約 | 2M | 300K | $3.04 | $3.80 |
| 分類バッチ | 10M | 500K | $10.40 | $13.00 |
| 月間チャットボット | 50M | 10M | $88.00 | $110.00 |
LunaとSolは、gpt 5.6 lunaモデルファミリーにおけるコストと性能の曲線の両端です。公開されている数値は次のとおりです。
| gpt-5.6-luna | gpt-5.6-sol | |
|---|---|---|
| ティア | 最速・最安(nano相当) | フラッグシップ |
| Terminal-Bench 2.1 | 84.7% | 88.8%(ultra使用時91.9%) |
| SWE-Bench Pro | 62.7% | 64.6% |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 51 | 59 |
| Artificial Analysis Coding Agent Index | 74.6 | 80 |
| 長いコンテキストでの挙動 | 深い階層になるとより急激に性能が低下(OpenAIのテスト) | ファミリー内で最も強力な検索性能 |
| ultraマルチエージェントモード | いいえ | はい |
| 100万トークンあたりの公式価格 | $1 / $6 | $5 / $30 |
| 100万トークンあたりのGPTProto価格 | $0.80 / $4.80 | $4 / $24 |
率直に言えば、Solは価格が5倍である一方、ベンチマーク全体ではおよそ4〜8ポイント優れています。この差額を支払う価値があるのは、長時間のエージェント実行や、やり直しのコストが高いタスクです。大量の分類や要約では、ほとんどの場合その価値はありません。一般的な本番環境のパターンはルーティングです。まず安価なgpt 5.6 luna api呼び出しをデフォルトで使用し、リクエストの検証に失敗した場合や、複雑性のしきい値を超えた場合にSolへエスカレーションします。中間の選択肢についてはgpt-5.6-terraをご覧ください。3ティア全体の表はSolのページに掲載されています。
gpt 5.6 lumaクリエイティブモデルを活用した、より共感的なアプリケーションの構築に役立つ技術的な回答と統合のヒントをご覧ください。
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