OpenAI APIをStandard・短文脈・同じトークン量で使うなら、GPT-6 Solの単価はGPT-6 Lunaの20倍です。たとえば新規入力10万トークンと出力1万トークンの1回の処理は、Solが $0.30、Lunaが $0.015。ただし、この差は同じ量を処理したときの料金差です。同じ仕事を終えるまでの品質や再試行回数を測った結果ではありません。OpenAIのAPI料金表に基づく、2026年9月23日時点の比較です。
最初に、自分が使う入口を確認してください。APIを直接呼ぶなら米ドル建てのトークン料金、Codexをクレジットで使うならクレジット料金を見ます。契約プランに含まれる利用枠は、どちらかの表をそのまま円に換算して求めるものではありません。
APIの単価：同じ課金項目なら20倍
以下はGPT-6 SolとGPT-6 LunaのAPI Standard、短文脈の公表料金です。いずれも100万トークン当たりの米ドル額で、税金、ツール利用料、再試行などは含めていません。公式料金表で更新を確認できます。
| 課金項目 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 入力 | $2.00 | $0.10 |
| キャッシュ済み入力の読み出し | $0.20 | $0.01 |
| キャッシュへの書き込み | $2.50 | $0.125 |
| 出力 | $10.00 | $0.50 |
キャッシュの読み出しと書き込みは別の項目です。「入力をキャッシュすれば入力全体が常に安くなる」と見積もらず、実際の請求対象となる入力、キャッシュ読み出し、書き込みを分けて計算してください。比較するときはSolとLunaで同じ項目同士を比べます。
10万入力・1万出力トークンなら
キャッシュを使わず、短文脈のStandardで新規入力10万、出力1万トークンを処理すると仮定します。計算式は「入力トークン数 ÷ 100万 × 入力単価 ＋ 出力トークン数 ÷ 100万 × 出力単価」です。
- Sol：0.1 × $2 ＋ 0.01 × $10 ＝ $0.30
- Luna：0.1 × $0.10 ＋ 0.01 × $0.50 ＝ $0.015
これはAPI料金表から計算した同一トークン量の例です。キャッシュ、ツール、追加の会話、再試行は入れていません。実際の請求額を予測するなら、手元の使用量に置き換え、入力と出力の比率も合わせてください。
長い入力や処理モードで、どの金額が変わる？
入力が272Kトークンを超えるリクエストは、超えた部分だけではなく、そのリクエスト全体に長文脈料金が適用されます。Standardの長文脈料金は次のとおりです。単位は同じく100万トークン当たりの米ドル額です。SolとLunaのモデル情報、および料金表を参照してください。
| 長文脈の課金項目 | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 入力 | $4.00 | $0.20 |
| キャッシュ済み入力の読み出し | $0.40 | $0.02 |
| キャッシュへの書き込み | $5.00 | $0.25 |
| 出力 | $15.00 | $0.75 |
両モデルの公表コンテキスト上限は105万トークンです。ただし上限まで同じ短文脈単価で処理できるわけではありません。また、APIのBatchとFlexはStandardの半額、FastはStandardの2倍です。比較表を作る際は、長文脈か短文脈か、Standardか別の処理モードかを両モデルでそろえてください。利用可能なモードはアカウント側でも確認します。API料金表
Codexの「クレジット」はAPIの米ドル料金とは別
Codexでクレジット課金される場合、Standardの公表単価は次のとおりです。こちらの単位は100万トークン当たりのクレジットで、ドルではありません。Codexのトークン料金表に基づきます。
| Codex Standard | GPT-6 Sol | GPT-6 Luna |
|---|---|---|
| 入力 | 50 | 2.5 |
| キャッシュ済み入力 | 5 | 0.25 |
| 出力 | 250 | 12.5 |
たとえばCodex Standardでキャッシュ済み入力10万、出力1万トークンなら、Solは0.1 × 5 ＋ 0.01 × 250 ＝ 3クレジット、Lunaは0.1 × 0.25 ＋ 0.01 × 12.5 ＝ 0.15クレジットです。同じ使用量をAPI Standardの短文脈料金で計算すると、それぞれ$0.12と$0.006になります。ただし、これは二つの課金経路を別々に計算しただけで、クレジットのドル換算ではありません。Codex料金表・API料金表
契約プラン内で使える回数や上限は、プランとアカウントの条件を確認してください。上のトークン単価から、サブスクリプションに含まれる利用枠を逆算することはできません。モデルが利用できるかどうかも、提供状況や管理者設定に左右されます。
どちらを選ぶ？まず同じ仕事で試す
単価を優先し、短く定型的な処理を大量に回すなら、まずLunaで必要な結果が得られるか確かめるのが合理的です。複雑なコーディングやエージェント作業なら、Solも候補に入れて、完了した仕事1件当たりの費用で比べてください。OpenAIはSolを複雑なコーディングやエージェント向け、Lunaを焦点の定まった大量処理向けに位置付けていますが、この位置付けだけで手元のタスクでの優劣は決まりません。
試す際は同じ入力、採点基準、成功条件を用意し、各モデルで出力長、やり直し、ツール利用、手直しにかかった時間を記録します。Lunaの単価が20分の1でも、再試行や修正が増えれば仕事1件の費用差は縮みます。逆にSolで品質上の利点が出なければ、同じ量のトークンを高い単価で処理する理由は弱くなります。この記事では両モデルを独自に実測していないため、特定の仕事でどちらが高品質かは断定しません。
なお、モデルIDはgpt-6-solとgpt-6-lunaです。以前の世代の価格と混ぜないようにしてください。GPT-5.6世代を含む一覧を探している場合はOpenAIテキストモデルの整理も参照できますが、GPT-6の購入判断には最新の公式料金表を使ってください。
