OpenAIは、GPT-5.6ファミリーを一般提供し、価格性能の改善と複数モデル構成を打ち出した。Solを旗艦モデル、Terraを日常業務向け、Lunaを低コストモデルと位置づけ、7月30日にはLunaを80%、Terraを20%値下げしたとしている。
モデル競争は「最高性能」から「使い分け」へ
GPT-5.6 Solはコーディング、知識労働、サイバーセキュリティ、科学領域で高い性能をうたう一方、OpenAIが強調しているのはトークンあたりの有用性と総コストだ。Agents’ Last ExamではSolが53.6を記録し、競合モデルを上回ったと説明されている。
企業にとって重要なのは、すべてを最上位モデルで処理することではない。高難度タスクはSol、日常業務はTerra、大量処理はLunaというように、品質、速度、コストを分ける運用が現実的になる。
モデル構成 | Sol / Terra / Luna |
|---|---|
価格更新 | Luna 80%値下げ、Terra 20%値下げ |
評価例 | Agents’ Last ExamでSolが53.6 |
AI予算の設計が変わる
生成AIの導入が部門単位から全社利用へ広がると、単価だけでなく、成功率、再試行回数、監査ログ、ツール呼び出し回数まで含めた費用対効果を見る必要がある。価格性能の改善は利用拡大を後押しするが、使い放題に近い運用はコストの見えにくさを生む。
注意点
ベンチマークは導入判断の入口にすぎない。自社の業務データ、禁止事項、応答品質、セキュリティ要件で検証し、モデルを切り替えても同じ業務ルールが適用される設計にしたい。
参考:OpenAI公式発表

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