GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの料金比較｜API・Work・Codexのモデル選び
GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの現行API料金、Prompt Cache Diagnosticsによるcache missの調べ方、GPT-5.4退役後とGPT-5.5のCodex移行、Work・Codexの提供条件を整理します。
公開 2026.06.27 / 更新 2026.09.26
この記事のポイント
- 標準API料金は入力/cache read/cache write/出力の順に、Sol $4/$0.40/$5/$20、Terra $2/$0.20/$2.50/$12、Luna $0.20/$0.02/$0.25/$1.20（1M tokensあたり）
- Prompt Cache DiagnosticsはResponses APIのGPT-5.6以降の対応モデルで使え、cache missの理由とusage実績を分けて確認できる
- ChatGPTにサインインして使うCodexのcredits・usageと、APIのドル建て単価を同じ料金として扱わない
- model IDは公式Modelsページで確認済み。GPT-5.6以降はcache write 1.25倍、read 90%割引、最低30分のcache life
結論：単価だけでなく、成功率・出力量・cache再利用で選ぶ
Sol・Terra・Lunaは同じ世代のdurable capability tierです。安価なmodelでretryが増えれば総額が下がらないため、代表taskで品質、output tokens、latency、review時間まで測ります。
| API model ID | 位置づけ | 標準料金 / 1M tokens（入力 / cache read / cache write / 出力） | 主な選び方 |
|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol（alias: gpt-5.6） | flagship | $4 / $0.40 / $5 / $20 | 難しい推論・coding・品質優先 |
| gpt-5.6-terra | 性能と費用の均衡 | $2 / $0.20 / $2.50 / $12 | 日常のproduction workflow |
| gpt-5.6-luna | 高速・低コスト | $0.20 / $0.02 / $0.25 / $1.20 | 大量・低遅延・費用重視 |
GPT-5.4・GPT-5.5のCodex移行とAPI料金を分ける
ChatGPTサインインのCodexではGPT-5.4系が退役済みです。GPT-5.5も10月14日に全planで退役予定で、Plus以上はGPT-6 Sol、Free / Goはdesktop appのGPT-6 Lunaが選べる場合があります。OpenAI APIでのGPT-5.5利用とAPI料金は別の提供面として確認します。
| 対象 | 2026-09-26時点の公式案内 | 確認・置換 |
|---|---|---|
| ChatGPTサインインのCodex（GPT-5.4系） | GPT-5.4 / GPT-5.4 miniは8月31日に退役済み | GPT-5.4はGPT-6 Sol、miniはGPT-6 Lunaへ。planとclientで利用可能か確認し、Enterprise / EduのLunaは管理者が有効化する |
| ChatGPT・Work・Codex（GPT-5.5） | 10月14日に全planで退役予定。OpenAI APIは対象外 | Plus / Pro / Business / Enterprise / EduはGPT-6 Sol、Free / Goはdesktop appでGPT-6 Lunaを選べる場合がある。保存設定、managed config、custom agent、task、model指定scriptを点検する |
| OpenAI API | GPT-5.5の退役は対象外。GPT-5.4のCodex退役とは別のAPI案内 | APIのmodel ID、rate card、project設定をAPI Docsで確認 |
| Codex（自分のAPI key） | GPT-5.4のChatGPTサインイン向け退役案内は対象外 | API認証とmodel availabilityをDeveloper Docsで確認 |
Work / Codexのプラン別モデル
| 利用面 | 提供状況（2026-08-20確認） | 注意点 |
|---|---|---|
| ChatGPT Work：web / mobile | Pro・Enterprise・Eduから開始し、Plus・Businessへ数日かけて展開 | 段階展開なので自分の画面で確認する |
| ChatGPT desktop：Chat / Work / Codex | Windows / Macで全プラン（Freeを含む）に提供 | 利用量と選べるGPT-5.6モデルはプランで異なる |
| ChatGPT Work / Codex：Free・Go | GPT-5.6 Terra | Sol / Lunaやultraの対象とは分ける |
| ChatGPT Work / Codex：Plus以上 | Sol・Terra・Lunaとeffortを選択可能 | WorkのultraはPro / Enterprise、CodexのultraはPlus以上 |
| Chat | Plus・Pro・Business・EnterpriseでSol。Pro / EnterpriseはSol Proも選択可能 | WorkやCodexの提供条件と混同しない |
prompt cachingの新しい課金
| 項目 | GPT-5.6以降 | 費用判断 |
|---|---|---|
| cache write | uncached inputの1.25倍 | 再利用しないprefixを書きすぎない |
| cache read | cached-input 90% discount | 同じprefixを繰り返すworkloadで効く |
| explicit breakpoint | cacheするprefixを明示 | 安定部分と変動部分を分ける |
| minimum life | 30分。より長く保持される場合もある | 短時間の反復をまとめる |
Prompt Cache Diagnosticsでcache missを切り分ける
OpenAIは2026年9月8日、Responses APIのGPT-5.6以降の対応モデルでPrompt Cache Diagnosticsを一般提供しました。同じorganization内の直近の完了responseをprompt_cache_options.comparison_response_idで比較対象に指定し、prompt_cache_diagnosticsの理由を確認します。この比較指定は診断を依頼するだけで、前の会話を読み込んだりcacheの動作を変えたりはしません。
| 診断理由 | 起きている差分 | 確認・改善する点 |
|---|---|---|
| model_changed / service_tier_changed | fallbackや設定変更でmodelまたはtierが変わった | 返されたmodelとservice_tierを確認し、共有するrequest間で揃える |
| tools_changed | toolの名前・説明・schema・順序などが変わった | tool定義と順番を安定させる |
| input_changed | prefix内にtimestampやrequest IDが入り、履歴が編集・並べ替えされた | 可変値を安定prefixより後ろに置き、履歴を不用意に書き換えない |
| text_format_changed / reasoning_effort_changed / verbosity_changed | 出力形式または設定が変わった | 同じprefixを共有するrequestの設定差分を確認する |
| prompt_cache_key_changed | keyが変わった。usage上のmissが物理cache missとは限らない | 別会計にkeyを使う場合は用途ごとに固定し、hit率最適化との混同を避ける |
| context_compacted | compactで以前のprefixが置き換わった | cache率だけでなく、入力総量の減少も評価する |
cache_hitは比較対象に対するmissが検出されなかった意味で、request全体がcacheから読まれた保証ではありません。comparison_response_not_foundは診断記録が見つからないか失効した状態、unavailableは判定不能で、hit / missのどちらとも扱いません。診断token数はusageと異なる場合があるため、実際の再利用量はusage.input_tokens_details.cached_tokens、料金はcached inputとcache writeを含むusage実績で確認します。診断機能に追加料金はありませんが、比較用と現行のAPI request自体は通常どおり課金・rate limit対象です。診断記録は短期間で失効し、raw promptやmodel outputは保存しないと公式Docsに説明されています。
作業別モデル選択
| 作業 | 開始候補 | 比較するもの |
|---|---|---|
| 難しいrepo原因調査 | Sol | xhigh / max、成功率、review |
| 日常の実装・分析 | Terra | Solとの差とretry |
| 大量抽出・分類 | Luna | 誤分類、再処理、latency |
| tool-heavy API | Terraからeval | direct vs programmatic、tokens、evidence |
| 長いsystem prompt | 用途に合うmodel + caching | write回数、read hit、総額 |
費用事故を防ぐチェックリスト
- model IDをconfigで管理し推測しない
- input / output / cached / cache_write tokensを記録する
- max / ultra / multi-agentの上限と停止条件を決める
- retryをidempotentにし上限を置く
- directとProgrammatic Tool Callingを代表taskで比較する
- plan usageとAPI token課金を同じ表に混ぜない
GPT-5.6料金FAQ
gpt-5.6はどのmodelですか？
公式model guideではgpt-5.6 aliasはgpt-5.6-solへ向きます。TerraとLunaはそれぞれ明示したmodel IDを使います。
cache writeが高くても得ですか？
再利用回数次第です。1.25倍でwriteし、readは90%割引なので、hit回数と総tokenで判断します。
Prompt Cache Diagnosticsでcache_hitなら入力全体が再利用されていますか？
いいえ。比較対象に対するmissが検出されなかったという意味です。再利用量はresponseのusage.input_tokens_details.cached_tokensで確認します。
ultraは定額ですか？
plan内の提供条件とusageを確認します。標準4 agentsでtoken useが増えるため、単純な定額・無料扱いにはしません。
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