GPT-5.4 vs GPT-5.6 Luna
どんなときに、どちらを選ぶか
これらの情報では、両モデルの違いは価格と日付だけです。どちらもテキストと画像を入力でき、コンテキストは 1050000 トークン、最大出力は 128000 トークンで、思考をオフにすることもできます。gpt-5.6-luna はすべての料金が低く、100万トークンあたり入力 $0.2、出力 $1.2、キャッシュ入力 $0.02 です（gpt-5.4 は $2.5、$15、$1.25）。入力と出力は 12.5 倍、キャッシュ読み取りは 62.5 倍の価格差があります。基本的には gpt-5.6-luna を選んでください。知識カットオフも 2026-02 と新しく（gpt-5.4 は 2025-08）、gpt-5.4 は以前のリリースにとどまりたい場合だけ選べば十分です。
ベンチマーク
両モデルとも測定されている項目は 14 件です。
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| GPT-5.4 | GPT-5.6 Luna | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $2.5 | $0.2 | 13× |
| 出力 / 100 万トークン | $15 | $1.2 | 13× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $1.25 | $0.02 | 63× |
| キャッシュ書き込み | 追加料金なし | 追加料金なし | - |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置：100 万トークンあたりの入力料金（この課金単位のチャットモデル全 78 件、対数スケール）
対応機能
| GPT-5.4 | GPT-5.6 Luna | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | 設定可能 |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシュ | 自動（暗黙的） | 自動（暗黙的） |
| キャッシュ保持時間 | 5-10m, up to 1h | 5-10m, up to 1h |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 1024 トークン | 1024 トークン |
仕様
| GPT-5.4 | GPT-5.6 Luna | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-03-05 | 2026-07-09 |
| 知識カットオフ | 2025-08 | 2026-02 |
| コンテキストウィンドウ | 1.1M | 1.1M |
| 最大出力 | 128K | 128K |
| 思考パラメータ | reasoning.effort | reasoning.effort |
| 指定可能な値 | reasoning.effort
| reasoning.effort
|
| デフォルト | none | medium |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧： GPT-5.4 · GPT-5.6 Luna
1 つのプロンプトを両モデルで実行（ゲートウェイ経由で測定）
GPT-5.4 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate and evaluate additional internal steps before producing an answer, which increases the total tokens processed and therefore the cost per request. It also tends to increase latency and can trigger more tool calls, retries, or longer context retention, all of which compound usage-based charges. So even if user traffic stayed flat, the average cost per interaction rose materially once reasoning was turned on.
出力 82 tok レイテンシ 1.9 s
GPT-5.6 Luna 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to use substantially more computational steps and generated tokens per request, even when the visible answer is similar. Because our provider charges based largely on token consumption and compute, that increased processing translated into roughly twice the cost. We can control the expense by reserving reasoning for complex tasks, setting token and effort limits, and monitoring cost per successful outcome.
出力 146 tok (+60 思考) レイテンシ 3.1 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
GPT-5.4 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The bug is that the original code was counting *matching transitions* between adjacent elements instead of the *length of the run itself*, so a single element started at `0` instead of `1`, making all run lengths off by one. It also only updated `best` inside the equality case, which means the final run could be lost if the loop ended before a change triggered any correction logic. […]
出力 243 tok レイテンシ 3.0 s
GPT-5.6 Luna 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: best = max(best, cur) cur = 1 return max(best, cur) ``` The bug is that `cur` counts equal *transitions* rather than the number of items in the current run, so a single-element run returns `0` and a run of length `n` returns `n - 1`; additionally, `best` is only updated when a run is interrupted, so a run continuing through the final element is not finalized before returning. Initializing the current run to one item, resetting it to one after a change, and taking a final `max` fixes both issues.
出力 356 tok (+161 思考) レイテンシ 4.7 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
GPT-5.4 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":11,"guidance":"withheld pending the Q4 close"}
出力 39 tok レイテンシ 1.3 s
GPT-5.6 Luna 合格 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
出力 227 tok (+181 思考) レイテンシ 3.6 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
GPT-5.4 合格 · 126 words, 0 banned, 1 question
Today we’re introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that stores prompt results and reuses them across supported model providers. Teams can reduce latency, lower repeated compute costs, and keep application behavior more consistent when identical or near-identical prompts appear in production. Prompt Cache works at the gateway layer, so developers can adopt it without rewriting provider integrations or changing routing logic. Built-in controls let you set cache keys, expiration policies, and privacy rules for sensitive workloads. Need faster responses without duplicating optimization work for each vendor? With shared observability, you can track hit rates, savings, and cache performance in one place. […]
出力 154 tok レイテンシ 2.9 s
GPT-5.6 Luna 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing PromptCache, an API gateway feature that caches prompts across providers, helping teams reduce latency, control spend, and deliver consistent results. How much faster could your applications respond when repeated prompts are served from a shared cache instead of being sent upstream? PromptCache supports provider-aware routing, configurable time-to-live policies, encrypted storage, cache invalidation, and usage analytics through one operational layer. It works with language-model providers while preserving your authentication, observability, and fallback workflows. Developers can enable caching by endpoint, model, tenant, or prompt pattern, then monitor hit rates and savings in real time. Built for production workloads, PromptCache gives platform teams controls for performance and cost without requiring application rewrites. […]
出力 948 tok (+778 思考) レイテンシ 8.0 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.4",
# model="gpt-5.6-luna", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.4",
// model: "gpt-5.6-luna", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.4",
# "model": "gpt-5.6-luna", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.4",
// Model: "gpt-5.6-luna", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.4")
// .model("gpt-5.6-luna") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
GPT-5.4 と GPT-5.6 Luna ではどちらが安いですか？
入力 / 100 万トークンは GPT-5.6 Luna のほうが安くなります（$0.2 対 $2.5、13 倍の差）。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
GPT-5.4 と GPT-5.6 Luna の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか？
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。
GPT-5.4 と GPT-5.6 Luna はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。