GPT-6 Sol・Luna・Astraの違い｜API料金とCodexでの使い分け

先に結論：作業場所とtoolの使い方から選ぶ

GPT-6はAstra・Sol・Lunaの3モデルです。OpenAI APIのmodel guidanceはAstraを高難度の推論やcoding、Solを強い推論が必要な作業、Lunaを効率よく繰り返す作業向けと案内しています。一方、Codex製品のcode generation Docsは最新の汎用モデルとしてSolを挙げ、自分のAPIアプリでcodeを生成する場合はAstraを出発点にしています。モデル名だけで共通の推奨を決めず、APIかCodexかを先に分けます。

GPT-6 APIのmodel IDと標準料金

GPT-6 SolとLunaは2026年9月22日にAPIで公開されました。以下はOpenAI APIのStandard processingにおける、prompt入力272K tokenまでの100万token単価です。ChatGPT WorkやCodexの月額プラン・usage allowanceの金額ではありません。

• 3モデルともcontext windowは1.05M token、最大出力は128K tokenです。利用可能な上限と実際のrequest上限はAPI model pageで確認します。
• 入力promptが272K tokenを超える場合、該当request全体のinput/cache rateは2倍、output rateは1.5倍です。大きなcontextを使う見積りでは、この境界を先に計算します。
• API料金はStandard以外にBatch、Flex、Fast modeや地域処理の条件があります。料金ページで選んだprocessing tierと対象projectを確認してください。

Responses APIとChat Completionsのtool条件

モデルを切り替えるときは、model IDだけでなくendpointとreasoning parameterも合わせて確認します。GPT-6 AstraはChat Completionsを利用できますが、function toolを使う場合はResponses APIが必要です。SolとLunaはChat Completionsでもfunction callingできますが、その場合のreasoning_effortはnoneに限られます。reasoningしながらtoolを使う処理ではResponses APIを選びます。

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6-sol",
  input: "変更前に影響範囲を説明し、対象ファイルだけを修正してください。",
  reasoning: { effort: "medium" },
});

console.log(response.output_text);

ChatGPT Work・CodexのGPT-6はAPI利用と分けて確認する

GPT-6 SolとLunaはChatGPT WorkとCodexにも案内されていますが、通常のChatGPT会話に出るモデルとは別です。表示されるmodelやreasoning effortはplan、workspace設定、段階提供によって変わります。Codex desktopでは手動選択したmodelが保持され、Codex CLIにはdesktopのsliderがありません。API model IDを設定すればCodexのUI選択も変わる、とは考えず、それぞれの画面で利用条件を見ます。

モデルを切り替える前に同じ作業で比べる

• 代表的な作業を3〜5件選び、成功条件と許容できない誤りを先に決める
• APIではmodel、reasoning effort、input/output token、cached input、tool回数、処理tierを記録する
• Codexでは同じrepository taskを使い、必要な変更、test結果、修正回数、review時間を比べる
• 高額なmodelへの自動fallback、再試行上限、費用通知を設定し、料金差と作業品質を一緒に判断する