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GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol

vs

いつ、どちらを使うか

gpt-6-lunaとgpt-6-solはスペック上は同じ構成です。どちらも1050000トークンのコンテキスト、128000トークンの最大出力を持ち、テキストと画像入力でテキストを出力し、同じchat、vision、code、tools、reasoningフラグ、オプションのthinkingを備え、2026-09-22のリリースです。違いは価格です。gpt-6-solはすべての項目で20x高いため(入力$2対$0.1、出力$10対$0.5、キャッシュ読み込み$0.2対$0.01)、大容量およびロングコンテキストの作業ではgpt-6-lunaをデフォルトにしてください。独自のプロンプトでのテストによって20xの価値が正当化される場合にのみgpt-6-solを使用してください。gpt-6-lunaはナレッジカットオフについても2026-04に対して2026-05と、より新しいものを備えています。

ベンチマーク

平均超えGPT-6 Luna比較できるのは 1 件のみGPT-6 Sol比較できるのは 4 件のみ
GPT-6 Luna GPT-6 Sol 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
DeepSWE 1.1
66.6%
68.8%
OSWorld 2.0 offline set, partial
N/A
60.5%
Agents' Last Exam
N/A
56.4%

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google OpenAI Z.ai

料金

GPT-6 Luna GPT-6 Sol Δ
入力 / 1Mトークン $0.1 $2 0.05×
出力 / 1Mトークン $0.5 $10 0.05×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.01 $0.2 0.05×
キャッシュ書き込み 別途料金なし 別途料金なし -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての74個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

GPT-6 Luna · $0.1 GPT-6 Sol · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

機能

GPT-6 Luna GPT-6 Sol
ツール使用 あり あり
思考コントロール 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ング 暗黙的 (自動) 暗黙的 (自動)
キャッシュ有効期間 5-10m, up to 1h 5-10m, up to 1h
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 1024 トークン

仕様

GPT-6 Luna GPT-6 Sol
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 2026-09-22 2026-09-22
知識のカットオフ 2026-05 2026-04
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
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
デフォルト medium medium

仕様は各ベンダーのドキュメントから転記されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: GPT-6 Luna · GPT-6 Sol

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

GPT-6 Luna パス · 3 sentences

Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.

出力 117 tok (+48 思考) レイテンシ 3.4 s

GPT-6 Sol パス · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

出力 188 tok (+111 思考) レイテンシ 5.0 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. チェック 修正がテストを通る

GPT-6 Luna パス · 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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.

出力 514 tok (+356 思考) レイテンシ 6.9 s

GPT-6 Sol パス · 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: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

出力 206 tok (+59 思考) レイテンシ 5.9 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

GPT-6 Luna パス · 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 161 tok (+119 思考) レイテンシ 21.7 s

GPT-6 Sol パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":null,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}

出力 227 tok (+185 思考) レイテンシ 5.2 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. チェック 120 語、禁止語 0

GPT-6 Luna パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.

出力 959 tok (+813 思考) レイテンシ 14.6 s

GPT-6 Sol パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

出力 586 tok (+443 思考) レイテンシ 7.7 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。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-6-luna",
    # model="gpt-6-sol",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

GPT-6 Luna と GPT-6 Sol ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては GPT-6 Luna の方が安価です($0.1 対 $2、20× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに GPT-6 Luna と GPT-6 Sol のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

GPT-6 Luna と GPT-6 Sol はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

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