OpenAI、GPT-5.6 シリーズ（Sol, Terra, Luna）を一般提供：レスポンス API でプログラムによるツール呼び出しをサポート
OpenAI は GPT-5.6 ファミリー（Sol, Terra, Luna）を一般提供し、プログラム型ツール呼び出し機能や並列エージェント実行機能を強化したことで、開発者向けの推論能力とコスト効率に新たな基準を提示しました。
キーポイント
3 つのモデル階層による価格帯の多様化
フラッグシップの「Sol」、バランス型の「Terra」、コスト効率重視の「Luna」の 3 モデルをリリースし、入力・出力トークンあたり $1〜$5 の範囲で柔軟な選択が可能となりました。
Responses API におけるプログラム型ツール呼び出しの実装
モデルが生成した JavaScript をネットワークアクセスのない孤立した V8 ランタイム内で実行する機能を実装し、エージェント間の安全な自動化を可能にしました。
ベンチマークにおける推論能力の大幅向上と競合との比較
Sol モデルはコーディングや複雑なタスク（Terminal-Bench, DeepSWE）で新記録を達成しましたが、SWE-Bench Pro においては Claude の最新モデルに依然として約 15 ポイントの差があります。
プロンプトキャッシュ機能の刷新
明示的なキャッシュブレイクポイントと最小 30 分のキャッシュ寿命をサポートし、キャッシュ書き込み料金を 1.25 倍に設定する一方で読み取りには割引を適用する新しい課金体系を導入しました。
SWE-Bench Pro で競合に後れ
Sol モデルは SWE-Bench Pro で 64.6% のスコアにとどまり、Claude Mythos 5 や Fable 5 に約 15 ポイントの差をつけられています。
汎用知能とツール使用で他社が先行
Artificial Analysis Intelligence Index や Toolathlon などの評価において、Fable 5 が Sol を上回り、特にツール使用タスクでは Luna モデルも Terra より優れています。
超長文コンテキスト処理で性能低下
Luna モデルは OpenAI MRCR v2 の 8-needle テストで 41.3% と大幅にスコアが落ち、Sol も GPT-5.5 よりわずかに低い 73.8% に留まっています。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このリリースは、OpenAI が単なるチャットボットの性能向上だけでなく、企業や開発者が実際に業務フローに組み込める「自律型エージェント」の実装基盤を強化したことを示しています。特にプログラム型ツール呼び出しの導入により、LLM を安全なサンドボックス環境で実行するハードルが下がり、実社会での自動化応用が加速すると予想されます。一方で、SWE-Bench Pro などの難易度の高いタスクにおける競合との差は残っており、完全な自律的ソフトウェア開発にはまだ過渡期にあると言えます。
編集コメント
「Sol」「Terra」「Luna」という命名は、それぞれ太陽や惑星を連想させるスケール感があり、モデルの階層性を象徴的に表現しています。しかし、SWE-Bench Pro での競合に対する明確な遅れは、LLM が単なる情報処理から完全なソフトウェア開発者へ進化するための最後の難関であることを浮き彫りにしており、業界全体が注目するポイントです。
OpenAI は、限定的プレビューに続き、GPT-5.6 ファミリーを一般利用可能（GA）に移行しました。今回のリリースでは 1 つではなく 3 つのモデルが提供されます。Sol がフラッグシップモデルであり、Terra はバランス型の日常利用向けティア、Luna は最もコスト効率に優れたモデルです。
要約
GPT-5.6 は Sol、Terra、Luna の 3 つのティアを提供し、100 万トークンあたり $1/$6 から $5/$30 で価格設定されています。
Sol は Artificial Analysis Coding Agent Index で 80 を記録し、Claude Fable 5 よりも 2.8 ポイント上回っています。
プログラムティックツール呼び出し（Programmatic Tool Calling）は、ネットワークアクセスなしで孤立した V8 ランタイム内でモデルが生成した JavaScript を実行します。
ultra は 4 つのエージェントを並列実行し、Terminal-Bench 2.1 のスコアを 88.8% から 91.9% に引き上げました。
SWE-Bench Pro では依然として差があります：Sol の 64.6% は、Claude Mythos 5 の 80.3% よりも約 15 ポイント低いです。
GPT-5.6 とは何か？
3 つのモデルが 1 つの世代に属し、100 万トークンあたりの価格で提供されます。Sol は入力 $5、出力 $30 です。Terra はそれぞれ $2.50 と $15、Luna は $1 と $6 です。
利用可能な環境はプラットフォームによって異なります：
チャット（Chat）: Plus、Pro、Business、Enterprise ユーザーは、中程度以上の努力設定で Sol にアクセスできます。Pro および Enterprise ユーザーは GPT-5.6 Sol Pro も選択可能です。
ChatGPT Work と Codex: Free および Go ユーザーは Terra にアクセスできます。有料ユーザーは 3 つのモデルすべてから選択し、各モデルごとの努力設定を指定できます。max は GPT-5.6 アクセス権を持つすべてのユーザーに利用可能で、設定画面で切り替え可能です。
API: すべての 3 つのティアが利用可能です。プログラムティックツール呼び出し（Programmatic Tool Calling）とマルチエージェントベータ版は、両方とも Responses API に実装されています。
プロンプトキャッシングも変更されました。GPT-5.6 は明示的なキャッシュブレイクポイントと 30 分の最小キャッシュ寿命をサポートしています。キャッシュへの書き込みは、モデルの非キャッシュ入力料率の 1.25 倍で課金されます。キャッシュからの読み取りについては、引き続き入力料率の 90% の割引が適用されます。
パフォーマンス
さらに、Agents' Last Exam は 55 の分野にわたる長時間実行される専門ワークフローを評価します。OpenAI は Sol が 53.6 という新記録を達成したと報告しています。これは Claude Fable 5（適応型推論）を 13.1 ポイント上回るものとして説明されています。
OpenAI の独自の評価表では、Sol が 52.7%、Fable 5 が 40.5% と記載されています。13.1 ポイントの差は 53.6 から 40.5 を引いた値と一致するため、Fable 5 のベースラインは両方のデータで一貫しています。Sol の数値のみが異なります。OpenAI は 53.6 という数値を生成した推論構成について明記していません。
Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1 では、最大推論設定の Sol が 80 を記録しました。これは Fable 5 よりも 2.8 ポイント上です。OpenAI はこれを実現するために、出力トークン数を半分未満、所要時間を半分未満で抑えていると報告しています。
Sol は Terminal-Bench 2.1 と DeepSWE で新たな最先端結果を達成しました。BrowseComp では 92.2%、OSWorld 2.0 では 62.6% に達しています。OSWorld においては、Claude Opus 4.8 を上回りつつも、出力トークン数を 85% 削減して実現しています。
EvalGPT-5.6 SolGPT-5.6 TerraGPT-5.6 LunaGPT-5.5Claude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
AA Coding Agent Index v1.1: 80, 77.4, 74.6, 76.4, 77.2, 72.5, 42.7
AA Intelligence Index v4.1: 58.9, 55, 51.2, 54.8, 59.9, 55.7, 46.5
Terminal-Bench 2.1: 88.8%, 87.4%, 84.7%, 85.6%, 83.1%, 78.9%, 70.7%
DeepSWE v1.1: 72.7%, 69.6%, 67.2%, 67%, 69.7%, 59%, 11.8%
SWE-Bench Pro64.6%63.4%62.7%59.4%80%69.2%54.2%
Agents’ Last Exam52.7%50.4%50.3%46.9%40.5%45.2%32.1%
GDPval-AA v2 (Elo)1,747.81,5931,591.81,493.71,759.61,600.1962.3
BrowseComp90.4%87.5%83.3%84.4%—84.3%85.9%
OSWorld 2.062.6%50.2%45.6%47.5%—54.8%—
Toolathlon58%53.1%53.4%55.6%61.7%59.9%48.8%
出典：OpenAI が公開した GPT-5.6 の評価テーブル。Sol Ultra は Terminal-Bench 2.1 で 91.9%、BrowseComp で 92.2% を達成。Claude Mythos 5 は SWE-Bench Pro で 80.3%、Terminal-Bench 2.1 で 88% のスコアを記録。ダッシュ（—）はスコアが報告されていないことを意味する。
GPT-5.6 が優位に立たない領域
しかし、4 つの課題を指摘しておく必要がある：
SWE-Bench Pro: Sol は 64.6% のスコア。Claude Mythos 5 は 80.3%、Fable 5 は 80% を記録。これは広く注目されているコーディング評価において、およそ 15 ポイントの差がある。
広範な知能と知識労働：Fable 5 は Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 で首位に立ち、スコアは 59.9 対 58.9。また Fable 5 は GDPval-AA v2 でも約 12 Elo の差をつけてリードしている。HealthBench Professional では、Fable 5 が 60.9% を記録し、Sol の 60.5% を上回っている。
ツール使用：Toolathlon では Sol が 58% のスコア。Fable 5 は 61.7%、Opus 4.8 は 59.9% に達している。Luna も Terra をわずかに上回り、ティアの順序が逆転している。
長いコンテキスト：Luna は OpenAI MRCR v2 の 8-needle テスト（256K–512K および 512K–1M の両方）で 41.3% に低下。Sol は 512K–1M で 73.8% を記録し、GPT-5.5 の 74% をわずかに下回っている。
インタラクティブ解説
GPT-5.6 Explorer — Marktechpost
#mtp-gpt56-root *,#mtp-gpt56-root *::before,#mtp-gpt56-root *::after{box-sizing:border-box!important}
html,body{margin:0!important;padding:0!important;background:transparent!important}
#mtp-gpt56-root{
--paper:#F7F7F4; --card:#FFFFFF; --ink:#101418; --ink-2:#4A5058;
--rule:#DEDEd6; --rule-2:#EBEBE4;
--pine:#1F6F5C; --pine-soft:#E4F0EC;
--clay:#B4531E; --clay-soft:#FAEBE0;
--slate:#3A4A63; --amber:#8A6D1F;
--mono:"JetBrains Mono",ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,monospace;
--serif:"IBM Plex Serif",Georgia,serif;
--sans:"Inter",system-ui,-apple-system,Segoe UI,sans-serif;
font-family:var(--sans)!important; color:var(--ink)!important;
background:var(--paper)!important; border:1px solid var(--rule)!important;
border-radius:4px!important; overflow:hidden!important; max-width:100%!important;
line-height:1.5!important; -webkit-font-smoothing:antialiased;
}
#mtp-gpt56-root p,#mtp-gpt56-root h1,#mtp-gpt56-root h2,#mtp-gpt56-root h3,
#mtp-gpt56-root h4,#mtp-gpt56-root ul,#mtp-gpt56-root li{margin:0!important;padding:0!important;list-style:none!important}
#mtp-gpt56-root button{font-family:inherit!important;cursor:pointer!important;border:0;background:none}
#mtp-gpt56-root button:focus-visible,#mtp-gpt56-root select:focus-visible,
#mtp-gpt56-root input:focus-visible{outline:2px solid var(--pine)!important;outline-offset:2px!important}
/* header */
#mtp-gpt56-root .m-head{padding:18px 22px 14px!important;border-bottom:1px solid var(--rule)!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-eyebrow{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;letter-spacing:.14em!important;
text-transform:uppercase!important;color:var(--pine)!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-title{font-family:var(--serif)!important;font-size:23px!important;font-weight:600!important;letter-spacing:-.01em!important;margin-top:6px!important;line-height:1.2!important}
#mtp-gpt56-root .m-sub{font-size:13px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-top:6px!important;max-width:62ch!important}
/* ステッパー */
#mtp-gpt56-root .m-steps { display: flex !important; gap: 0 !important; border-bottom: 1px solid var(--rule) !important;
background: var(--card) !important; overflow-x: auto !important; -webkit-overflow-scrolling: touch !important }
#mtp-gpt56-root .m-step { flex: 1 1 0 !important; min-width: 132px !important; padding: 11px 12px !important; text-align: left !important;
border-right: 1px solid var(--rule-2) !important; color: var(--ink-2) !important; font-size: 12px !important;
font-weight: 500 !important; white-space: nowrap !important; transition: background .15s, color .15s }
#mtp-gpt56-root .m-step:last-child { border-right: 0 !important }
#mtp-gpt56-root .m-step .m-num { font-family: var(--mono) !important; font-size: 10px !important; color: var(--rule) !important;
display: block !important; margin-bottom: 3px !important; font-weight: 700 !important }
#mtp-gpt56-root .m-step:hover { background: var(--paper) !important }
#mtp-gpt56-root .m-step.on { color: var(--ink) !important; background: var(--pine-soft) !important; box-shadow: inset 0 -2px 0 var(--pine) !important }
#mtp-gpt56-root .m-step.on .m-num { color: var(--pine) !important }
/* stage */
#mtp-gpt56-root .m-stage{padding:22px!important;background:var(--paper)!important;min-height:420px!important}
#mtp-gpt56-root .m-panel{display:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-panel.on{display:block!important}
#mtp-gpt56-root .m-h{font-family:var(--serif)!important;font-size:17px!important;font-weight:600!important;margin-bottom:4px!important}
#mtp-gpt56-root .m-note{font-size:12.5px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-bottom:16px!important;max-width:70ch!important}
/* tier cards */
#mtp-gpt56-root .m-tiers{display:grid!important;grid-template-columns:repeat(3,1fr)!important;gap:12px!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier{background:var(--card)!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;
padding:14px!important;text-align:left!important;transition:border-color .15s,transform .12s;width:100%!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier:hover{transform:translateY(-1px)}
#mtp-gpt56-root .m-tier.on{border-color:var(--pine)!important;box-shadow:0 0 0 1px var(--pine) inset!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-name{font-family:var(--mono)!important;font-size:13px!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-role{font-size:11px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-top:3px!important;white-space:normal!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-price{font-family:var(--mono)!important;font-size:11px!important;margin-top:10px!important;
padding-top:9px!important;border-top:1px dashed var(--rule)!important;color:var(--clay)!important;font-weight:500!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-id{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-top:5px!important}
#mtp-gpt56-root .m-fact{background:var(--card)!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-left:3px solid var(--pine)!important;
padding:12px 14px!important;margin-top:14px!important;font-size:12.5px!important;color:var(--ink-2)!important;border-radius:2px!important}
#mtp-gpt56-root .m-fact b{color:var(--ink)!important;font-weight:600!important}
/* controls */
#mtp-gpt56-root .m-grid2{display:grid!important;grid-template-columns:1fr 1fr!important;gap:20px!important;align-items:start!important}
#mtp-gpt56-root .m-field{margin-bottom:15px!important}
#mtp-gpt56-root .m-label{display:flex!important;justify-content:space-between!important;align-items:baseline!important;
font-size:11.5px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-bottom:6px!important;font-weight:500!important}
#mtp-gpt56-root .m-val{font-family:var(--mono)!important;color:var(--ink)!important;font-weight:700!important;font-size:12px!important}
#mtp-gpt56-root input[type=range]{width:100%!important;-webkit-appearance:none;appearance:none;height:3px!important;
background:var(--rule)!important;border-radius:2px!important;margin:0!important}
#mtp-gpt56-root input[type=range]::-webkit-slider-thumb{-webkit-appearance:none;width:15px;height:15px;border-radius:50%;
background:var(--pine);cursor:pointer;border:2px solid #fff;box-shadow:0 0 0 1px var(--pine)}
#mtp-gpt56-root input[type=range]::-moz-range-thumb{width:13px;height:13px;border-radius:50%;background:var(--pine);
cursor:pointer;border:2px solid #fff}
#mtp-gpt56-root select{width:100%!important;padding:8px 10px!important;border:1px solid var(--rule)!important;
border-radius:3px!important;background:var(--card)!important;font-size:12.5px!important;color:var(--ink)!important;font-family:var(--sans)!important}
#mtp-gpt56-root .m-toggle{display:flex!important;align-items:center!important;gap:8px!important;font-size:12px!important;
color:var(--ink-2)!important;cursor:pointer!important;user-select:none}
#mtp-gpt56-root .m-toggle input{accent-color:var(--pine);width:14px;height:14px;cursor:pointer}
必ず JSON 形式で返してください。translation フィールドのみ。他のフィールド (technical_terms 等) は一切追加しないこと — 余計なフィールドを書こうとして本文翻訳がトークン上限で打ち切られる事故を防ぐため:
{"translation": "翻訳全文"}
/* コスト読み出し — シグネチャ */
#mtp-gpt56-root .m-readout{background:var(--card)!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;padding:0!important;overflow:hidden!important}
#mtp-gpt56-root .m-readout-h{padding:9px 14px!important;border-bottom:1px solid var(--rule-2)!important;
font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;letter-spacing:.12em!important;text-transform:uppercase!important;color:var(--ink-2)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row{display:flex!important;align-items:center!important;gap:10px!important;padding:11px 14px!important;
border-bottom:1px solid var(--rule-2)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row:last-child{border-bottom:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-n{font-family:var(--mono)!important;font-size:11.5px!important;font-weight:700!important;width:52px!important;flex:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-bar-wrap{flex:1 1 auto!important;height:6px!important;background:var(--rule-2)!important;border-radius:3px!important;overflow:hidden!important}
#mtp-gpt56-root .m-bar{height:100%!important;background:var(--pine)!important;width:0%!important;transition:width .35s cubic-bezier(.4,0,.2,1)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row.hi .m-bar{background:var(--clay)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-v{font-family:var(--mono)!important;font-size:12.5px!important;font-weight:700!important;
width:96px!important;text-align:right!important;flex:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-x{font-family:var(--mono)!important;font-size:10.5px!important;color:var(--ink-2)!important;width:62px!important;text-align:right!important;flex:none!important}
/* ベンチマークチャート */
#mtp-gpt56-root .m-brow { display: flex !important; align-items: center !important; gap: 10px !important; margin-bottom: 7px !important }
#mtp-gpt56-root .m-bname { font-family: var(--mono) !important; font-size: 10.5px !important; width: 132px !important; flex: none !important;
color: var(--ink-2) !important; white-space: nowrap !important; overflow: hidden !important; text-overflow: ellipsis !important }
#mtp-gpt56-root .m-btrack { flex: 1 1 auto !important; height: 17px !important; background: var(--rule-2) !important; border-radius: 2px !important; position: relative !important; overflow: hidden !important }
#mtp-gpt56-root .m-bfill { height: 100% !important; width: 0% !important; border-radius: 2px !important; transition: width .5s cubic-bezier(.4,0,.2,1) !important }
#mtp-gpt56-root .m-bval { font-family: var(--mono) !important; font-size: 11px !important; font-weight: 700 !important; width: 58px !important; text-align: right !important; flex: none !important }
#mtp-gpt56-root .m-legend { display: flex !important; flex-wrap: wrap !important; gap: 14px !important; margin-top: 14px !important;
padding-top: 12px !important; border-top: 1px dashed var(--rule) !important; font-size: 11px !important; color: var(--ink-2) !important }
#mtp-gpt56-root .m-dot { display: inline-block !important; width: 9px !important; height: 9px !important; border-radius: 2px !important; margin-right: 5px !important; vertical-align: -1px !important }
/* ultra */
#mtp-gpt56-root .m-agents{display:flex!important;gap:7px!important;margin:14px 0 4px!important;flex-wrap:wrap!important}
#mtp-gpt56-root .m-agent{width:44px!important;height:44px!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;
background:var(--card)!important;display:flex!important;align-items:center!important;justify-content:center!important;
font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--rule)!important;transition:all .3s}
#mtp-gpt56-root .m-agent.live{border-color:var(--pine)!important;background:var(--pine-soft)!important;color:var(--pine)!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch{display:inline-flex!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;overflow:hidden!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch button{padding:8px 15px!important;font-size:12px!important;font-weight:500!important;color:var(--ink-2)!important;
border-right:1px solid var(--rule)!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch button:last-child{border-right:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch button.on{background:var(--pine)!important;color:#fff!important;font-weight:600!important}
/* nav + footer */
#mtp-gpt56-root .m-nav{display:flex!important;justify-content:space-between!important;align-items:center!important;
padding:12px 22px!important;border-top:1px solid var(--rule)!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav button{padding:8px 16px!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;
font-size:12px!important;font-weight:500!important;color:var(--ink)!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav button:hover:not(:disabled){border-color:var(--pine)!important;color:var(--pine)!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav button:disabled{opacity:.35!important;cursor:not-allowed!important}
#mtp-gpt56-root .m-dots{display:flex!important;gap:6px!important}
#mtp-gpt56-root .m-dotn{width:7px!important;height:7px!important;border-radius:50%!important;background:var(--rule)!important;padding:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-dotn.on{background:var(--pine)!important;width:18px!important;border-radius:4px!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot{padding:11px 22px!important;background:var(--paper)!important;border-top:1px solid var(--rule)!important;
display:flex!important;justify-content:space-between!important;align-items:center!important;gap:10px!important;flex-wrap:wrap!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot span{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--ink-2)!important;letter-spacing:.04em!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot b{color:var(--pine)!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root hr,#mtp-gpt56-root p:empty,#mtp-gpt56-root del,#mtp-gpt56-root s{display:none!important}
@media (max-width:640px){
#mtp-gpt56-root .m-head{padding:14px 15px 12px!important}
#mtp-gpt56-root .m-title{font-size:19px!important}
#mtp-gpt56-root .m-stage{padding:15px!important;min-height:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-grid2{grid-template-columns:1fr!important;gap:14px!important}
#mtp-gpt56-root .m-tiers{grid-template-columns:1fr!important}
#mtp-gpt56-root .m-step{min-width:118px!important;font-size:11px!important;padding:9px 10px!important}
#mtp-gpt56-root .m-bname{width:88px!important;font-size:9.5px!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-v{width:80px!important;font-size:11.5px!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-x{width:48px!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav{padding:10px 15px!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot{padding:10px 15px!important}
}
@media (prefers-reduced-motion:reduce){#mtp-gpt56-root *{transition:none!important}}
インタラクティブ · OpenAI GPT‑5.6 · 2026 年 7 月 9 日
GPT‑5.6 のティア別、コストおよびベンチマークエクスプローラー
以下のすべての数値は、OpenAI が公開した GPT‑5.6 の評価表と価格リストから取得されたものです。コントロールを操作して、ティアの選択が支出とスコアにどのように影響するかを確認してください。
01 モデルティア
02 コスト計算機
03 ベンチマーク
04 ウルトラモード
3 つの持続的な機能ティア
数字は世代を示します。Sol、Terra、Luna はそれぞれ独自のペースで進化するティアです。各ティアの役割とレートカードを確認するには、該当するティアを選択してください。
実際のワークロードのコスト
リクエストあたりのトークン量を設定してください。コスト計算には OpenAI が公開している 1M トークンあたりの料率を使用します。キャッシュされた入力読み取りでは、90% のキャッシュ入力割引が適用されます。
リクエストあたりの入力トークン数: 12,000
リクエストあたりの出力トークン数: 3,000
1 日あたりのリクエスト数: 2,000
キャッシュから提供される入力の割合: 0%
推定月額支出（30 日間）
Sol—1.0x
Terra—
Luna—
キャッシュ課金: GPT‑5.6 より先では、キャッシュ書き込みは非キャッシュ入力料率の 1.25 倍で課金されます。キャッシュ読み取りは引き続き 90% の割引が適用され、キャッシュ寿命の最小値は 30 分、明示的なキャッシュブレイクポイントが設定されます。
ベンチマークスコアの並列比較
数値は OpenAI が公開した評価表に基づくものです。表中にダッシュ（-）が表示されている場合はスコアが報告されていないことを意味し、該当モデルはここでは省略されています。OpenAI は、遅延時間とコストの数値は実環境での測定ではなく、オフラインでシミュレーションされたものであると述べています。
GPT‑5.6 ファミリー
GPT‑5.5
Anthropic
Ultra：デフォルトでは4つのエージェント
Ultra はデフォルトで 4 つのエージェントを並列で調整します。トークン使用量の増加と引き換えに、
原文を表示
OpenAI just moved the GPT-5.6 family to general availability, following a limited preview. The release ships three models rather than one. Sol is the flagship, Terra is the balanced everyday tier, and Luna is the most cost-efficient.
To sum up
GPT-5.6 ships three tiers — Sol, Terra, Luna — priced from $1/$6 to $5/$30 per 1M tokens.
Sol leads the Artificial Analysis Coding Agent Index at 80, 2.8 points above Claude Fable 5.
Programmatic Tool Calling runs model-written JavaScript in an isolated V8 runtime with no network access.
ultra runs four agents in parallel, lifting Terminal-Bench 2.1 from 88.8% to 91.9%.
SWE-Bench Pro remains a gap: Sol’s 64.6% trails Claude Mythos 5’s 80.3% by roughly 15 points.
What is GPT-5.6?
Three models, one generation, priced per 1M tokens. Sol is $5 input and $30 output. Terra is $2.50 and $15. Luna is $1 and $6.
Availability differs by surface:
Chat: Plus, Pro, Business, and Enterprise users access Sol at medium and higher effort. Pro and Enterprise can also select GPT-5.6 Sol Pro.
ChatGPT Work and Codex: Free and Go users access Terra. Paid users choose among all three and set effort per model. max is available to all users with GPT-5.6 access and is toggled in settings.
API: All three tiers are available. Programmatic Tool Calling and a multi-agent beta both live in the Responses API.
Prompt caching also changed. GPT-5.6 supports explicit cache breakpoints and a 30-minute minimum cache life. Cache writes are billed at 1.25x the model’s uncached input rate. Cache reads continue to receive the 90% cached-input discount.
Performance
Furthermore, Agents’ Last Exam evaluates long-running professional workflows across 55 fields. OpenAI reports a new high of 53.6 for Sol. It describes this as eclipsing Claude Fable 5 (adaptive reasoning) by 13.1 points.
OpenAI’s own eval table lists Sol at 52.7% and Fable 5 at 40.5%. The 13.1-point gap matches 53.6 minus 40.5, so the Fable 5 baseline is consistent across both. Only Sol’s figure differs. OpenAI does not label which reasoning configuration produced 53.6.
On the Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1, Sol at max reasoning scores 80. That is 2.8 points above Fable 5. OpenAI reports it does so using less than half the output tokens and less than half the time.
Sol sets new state-of-the-art results on Terminal-Bench 2.1 and DeepSWE. It reaches 92.2% on BrowseComp and 62.6% on OSWorld 2.0. On OSWorld it surpasses Claude Opus 4.8 while using 85% fewer output tokens.
EvalGPT-5.6 SolGPT-5.6 TerraGPT-5.6 LunaGPT-5.5Claude Fable 5Claude Opus 4.8Gemini 3.1 Pro Preview
AA Coding Agent Index v1.18077.474.676.477.272.542.7
AA Intelligence Index v4.158.95551.254.859.955.746.5
Terminal-Bench 2.188.8%87.4%84.7%85.6%83.1%78.9%70.7%
DeepSWE v1.172.7%69.6%67.2%67%69.7%59%11.8%
SWE-Bench Pro64.6%63.4%62.7%59.4%80%69.2%54.2%
Agents’ Last Exam52.7%50.4%50.3%46.9%40.5%45.2%32.1%
GDPval-AA v2 (Elo)1,747.81,5931,591.81,493.71,759.61,600.1962.3
BrowseComp90.4%87.5%83.3%84.4%—84.3%85.9%
OSWorld 2.062.6%50.2%45.6%47.5%—54.8%—
Toolathlon58%53.1%53.4%55.6%61.7%59.9%48.8%
Source: OpenAI’s published GPT-5.6 eval tables. Sol Ultra reaches 91.9% on Terminal-Bench 2.1 and 92.2% on BrowseComp. Claude Mythos 5 scores 80.3% on SWE-Bench Pro and 88% on Terminal-Bench 2.1. A dash means the score was not reported.
Where GPT-5.6 Does Not Lead
However, four gaps are worth naming:
SWE-Bench Pro: Sol scores 64.6%. Claude Mythos 5 scores 80.3% and Fable 5 scores 80%. That is a roughly 15-point deficit on a widely watched coding eval.
Broad intelligence and knowledge work: Fable 5 leads the Artificial Analysis Intelligence Index v4.1, 59.9 to 58.9. Fable 5 also leads GDPval-AA v2 by about 12 Elo. On HealthBench Professional, Fable 5 scores 60.9% against Sol’s 60.5%.
Tool use: On Toolathlon, Sol scores 58%. Fable 5 reaches 61.7% and Opus 4.8 reaches 59.9%. Luna also edges out Terra here, inverting the tier order.
Long context: Luna drops to 41.3% on OpenAI MRCR v2 8-needle, at both 256K–512K and 512K–1M. Sol scores 73.8% at 512K–1M, slightly below GPT-5.5’s 74%.
Interactive Explainer
GPT-5.6 Explorer — Marktechpost
#mtp-gpt56-root *,#mtp-gpt56-root *::before,#mtp-gpt56-root *::after{box-sizing:border-box!important}
html,body{margin:0!important;padding:0!important;background:transparent!important}
#mtp-gpt56-root{
--paper:#F7F7F4; --card:#FFFFFF; --ink:#101418; --ink-2:#4A5058;
--rule:#DEDEd6; --rule-2:#EBEBE4;
--pine:#1F6F5C; --pine-soft:#E4F0EC;
--clay:#B4531E; --clay-soft:#FAEBE0;
--slate:#3A4A63; --amber:#8A6D1F;
--mono:"JetBrains Mono",ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,monospace;
--serif:"IBM Plex Serif",Georgia,serif;
--sans:"Inter",system-ui,-apple-system,Segoe UI,sans-serif;
font-family:var(--sans)!important; color:var(--ink)!important;
background:var(--paper)!important; border:1px solid var(--rule)!important;
border-radius:4px!important; overflow:hidden!important; max-width:100%!important;
line-height:1.5!important; -webkit-font-smoothing:antialiased;
}
#mtp-gpt56-root p,#mtp-gpt56-root h1,#mtp-gpt56-root h2,#mtp-gpt56-root h3,
#mtp-gpt56-root h4,#mtp-gpt56-root ul,#mtp-gpt56-root li{margin:0!important;padding:0!important;list-style:none!important}
#mtp-gpt56-root button{font-family:inherit!important;cursor:pointer!important;border:0;background:none}
#mtp-gpt56-root button:focus-visible,#mtp-gpt56-root select:focus-visible,
#mtp-gpt56-root input:focus-visible{outline:2px solid var(--pine)!important;outline-offset:2px!important}
/* header */
#mtp-gpt56-root .m-head{padding:18px 22px 14px!important;border-bottom:1px solid var(--rule)!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-eyebrow{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;letter-spacing:.14em!important;
text-transform:uppercase!important;color:var(--pine)!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-title{font-family:var(--serif)!important;font-size:23px!important;font-weight:600!important;
letter-spacing:-.01em!important;margin-top:6px!important;line-height:1.2!important}
#mtp-gpt56-root .m-sub{font-size:13px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-top:6px!important;max-width:62ch!important}
/* stepper */
#mtp-gpt56-root .m-steps{display:flex!important;gap:0!important;border-bottom:1px solid var(--rule)!important;
background:var(--card)!important;overflow-x:auto!important;-webkit-overflow-scrolling:touch}
#mtp-gpt56-root .m-step{flex:1 1 0!important;min-width:132px!important;padding:11px 12px!important;text-align:left!important;
border-right:1px solid var(--rule-2)!important;color:var(--ink-2)!important;font-size:12px!important;
font-weight:500!important;white-space:nowrap!important;transition:background .15s,color .15s}
#mtp-gpt56-root .m-step:last-child{border-right:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-step .m-num{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--rule)!important;
display:block!important;margin-bottom:3px!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-step:hover{background:var(--paper)!important}
#mtp-gpt56-root .m-step.on{color:var(--ink)!important;background:var(--pine-soft)!important;box-shadow:inset 0 -2px 0 var(--pine)!important}
#mtp-gpt56-root .m-step.on .m-num{color:var(--pine)!important}
/* stage */
#mtp-gpt56-root .m-stage{padding:22px!important;background:var(--paper)!important;min-height:420px!important}
#mtp-gpt56-root .m-panel{display:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-panel.on{display:block!important}
#mtp-gpt56-root .m-h{font-family:var(--serif)!important;font-size:17px!important;font-weight:600!important;margin-bottom:4px!important}
#mtp-gpt56-root .m-note{font-size:12.5px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-bottom:16px!important;max-width:70ch!important}
/* tier cards */
#mtp-gpt56-root .m-tiers{display:grid!important;grid-template-columns:repeat(3,1fr)!important;gap:12px!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier{background:var(--card)!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;
padding:14px!important;text-align:left!important;transition:border-color .15s,transform .12s;width:100%!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier:hover{transform:translateY(-1px)}
#mtp-gpt56-root .m-tier.on{border-color:var(--pine)!important;box-shadow:0 0 0 1px var(--pine) inset!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-name{font-family:var(--mono)!important;font-size:13px!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-role{font-size:11px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-top:3px!important;white-space:normal!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-price{font-family:var(--mono)!important;font-size:11px!important;margin-top:10px!important;
padding-top:9px!important;border-top:1px dashed var(--rule)!important;color:var(--clay)!important;font-weight:500!important}
#mtp-gpt56-root .m-tier-id{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-top:5px!important}
#mtp-gpt56-root .m-fact{background:var(--card)!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-left:3px solid var(--pine)!important;
padding:12px 14px!important;margin-top:14px!important;font-size:12.5px!important;color:var(--ink-2)!important;border-radius:2px!important}
#mtp-gpt56-root .m-fact b{color:var(--ink)!important;font-weight:600!important}
/* controls */
#mtp-gpt56-root .m-grid2{display:grid!important;grid-template-columns:1fr 1fr!important;gap:20px!important;align-items:start!important}
#mtp-gpt56-root .m-field{margin-bottom:15px!important}
#mtp-gpt56-root .m-label{display:flex!important;justify-content:space-between!important;align-items:baseline!important;
font-size:11.5px!important;color:var(--ink-2)!important;margin-bottom:6px!important;font-weight:500!important}
#mtp-gpt56-root .m-val{font-family:var(--mono)!important;color:var(--ink)!important;font-weight:700!important;font-size:12px!important}
#mtp-gpt56-root input[type=range]{width:100%!important;-webkit-appearance:none;appearance:none;height:3px!important;
background:var(--rule)!important;border-radius:2px!important;margin:0!important}
#mtp-gpt56-root input[type=range]::-webkit-slider-thumb{-webkit-appearance:none;width:15px;height:15px;border-radius:50%;
background:var(--pine);cursor:pointer;border:2px solid #fff;box-shadow:0 0 0 1px var(--pine)}
#mtp-gpt56-root input[type=range]::-moz-range-thumb{width:13px;height:13px;border-radius:50%;background:var(--pine);
cursor:pointer;border:2px solid #fff}
#mtp-gpt56-root select{width:100%!important;padding:8px 10px!important;border:1px solid var(--rule)!important;
border-radius:3px!important;background:var(--card)!important;font-size:12.5px!important;color:var(--ink)!important;font-family:var(--sans)!important}
#mtp-gpt56-root .m-toggle{display:flex!important;align-items:center!important;gap:8px!important;font-size:12px!important;
color:var(--ink-2)!important;cursor:pointer!important;user-select:none}
#mtp-gpt56-root .m-toggle input{accent-color:var(--pine);width:14px;height:14px;cursor:pointer}
/* cost readout — signature */
#mtp-gpt56-root .m-readout{background:var(--card)!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;padding:0!important;overflow:hidden!important}
#mtp-gpt56-root .m-readout-h{padding:9px 14px!important;border-bottom:1px solid var(--rule-2)!important;
font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;letter-spacing:.12em!important;text-transform:uppercase!important;color:var(--ink-2)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row{display:flex!important;align-items:center!important;gap:10px!important;padding:11px 14px!important;
border-bottom:1px solid var(--rule-2)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row:last-child{border-bottom:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-n{font-family:var(--mono)!important;font-size:11.5px!important;font-weight:700!important;width:52px!important;flex:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-bar-wrap{flex:1 1 auto!important;height:6px!important;background:var(--rule-2)!important;border-radius:3px!important;overflow:hidden!important}
#mtp-gpt56-root .m-bar{height:100%!important;background:var(--pine)!important;width:0%!important;transition:width .35s cubic-bezier(.4,0,.2,1)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row.hi .m-bar{background:var(--clay)!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-v{font-family:var(--mono)!important;font-size:12.5px!important;font-weight:700!important;
width:96px!important;text-align:right!important;flex:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-x{font-family:var(--mono)!important;font-size:10.5px!important;color:var(--ink-2)!important;width:62px!important;text-align:right!important;flex:none!important}
/* bench chart */
#mtp-gpt56-root .m-brow{display:flex!important;align-items:center!important;gap:10px!important;margin-bottom:7px!important}
#mtp-gpt56-root .m-bname{font-family:var(--mono)!important;font-size:10.5px!important;width:132px!important;flex:none!important;
color:var(--ink-2)!important;white-space:nowrap!important;overflow:hidden!important;text-overflow:ellipsis!important}
#mtp-gpt56-root .m-btrack{flex:1 1 auto!important;height:17px!important;background:var(--rule-2)!important;border-radius:2px!important;position:relative!important;overflow:hidden!important}
#mtp-gpt56-root .m-bfill{height:100%!important;width:0%!important;border-radius:2px!important;transition:width .5s cubic-bezier(.4,0,.2,1)!important}
#mtp-gpt56-root .m-bval{font-family:var(--mono)!important;font-size:11px!important;font-weight:700!important;width:58px!important;text-align:right!important;flex:none!important}
#mtp-gpt56-root .m-legend{display:flex!important;flex-wrap:wrap!important;gap:14px!important;margin-top:14px!important;
padding-top:12px!important;border-top:1px dashed var(--rule)!important;font-size:11px!important;color:var(--ink-2)!important}
#mtp-gpt56-root .m-dot{display:inline-block!important;width:9px!important;height:9px!important;border-radius:2px!important;margin-right:5px!important;vertical-align:-1px!important}
/* ultra */
#mtp-gpt56-root .m-agents{display:flex!important;gap:7px!important;margin:14px 0 4px!important;flex-wrap:wrap!important}
#mtp-gpt56-root .m-agent{width:44px!important;height:44px!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;
background:var(--card)!important;display:flex!important;align-items:center!important;justify-content:center!important;
font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--rule)!important;transition:all .3s}
#mtp-gpt56-root .m-agent.live{border-color:var(--pine)!important;background:var(--pine-soft)!important;color:var(--pine)!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch{display:inline-flex!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;overflow:hidden!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch button{padding:8px 15px!important;font-size:12px!important;font-weight:500!important;color:var(--ink-2)!important;
border-right:1px solid var(--rule)!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch button:last-child{border-right:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-switch button.on{background:var(--pine)!important;color:#fff!important;font-weight:600!important}
/* nav + footer */
#mtp-gpt56-root .m-nav{display:flex!important;justify-content:space-between!important;align-items:center!important;
padding:12px 22px!important;border-top:1px solid var(--rule)!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav button{padding:8px 16px!important;border:1px solid var(--rule)!important;border-radius:3px!important;
font-size:12px!important;font-weight:500!important;color:var(--ink)!important;background:var(--card)!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav button:hover:not(:disabled){border-color:var(--pine)!important;color:var(--pine)!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav button:disabled{opacity:.35!important;cursor:not-allowed!important}
#mtp-gpt56-root .m-dots{display:flex!important;gap:6px!important}
#mtp-gpt56-root .m-dotn{width:7px!important;height:7px!important;border-radius:50%!important;background:var(--rule)!important;padding:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-dotn.on{background:var(--pine)!important;width:18px!important;border-radius:4px!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot{padding:11px 22px!important;background:var(--paper)!important;border-top:1px solid var(--rule)!important;
display:flex!important;justify-content:space-between!important;align-items:center!important;gap:10px!important;flex-wrap:wrap!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot span{font-family:var(--mono)!important;font-size:10px!important;color:var(--ink-2)!important;letter-spacing:.04em!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot b{color:var(--pine)!important;font-weight:700!important}
#mtp-gpt56-root hr,#mtp-gpt56-root p:empty,#mtp-gpt56-root del,#mtp-gpt56-root s{display:none!important}
@media (max-width:640px){
#mtp-gpt56-root .m-head{padding:14px 15px 12px!important}
#mtp-gpt56-root .m-title{font-size:19px!important}
#mtp-gpt56-root .m-stage{padding:15px!important;min-height:0!important}
#mtp-gpt56-root .m-grid2{grid-template-columns:1fr!important;gap:14px!important}
#mtp-gpt56-root .m-tiers{grid-template-columns:1fr!important}
#mtp-gpt56-root .m-step{min-width:118px!important;font-size:11px!important;padding:9px 10px!important}
#mtp-gpt56-root .m-bname{width:88px!important;font-size:9.5px!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-v{width:80px!important;font-size:11.5px!important}
#mtp-gpt56-root .m-row-x{width:48px!important}
#mtp-gpt56-root .m-nav{padding:10px 15px!important}
#mtp-gpt56-root .m-foot{padding:10px 15px!important}
}
@media (prefers-reduced-motion:reduce){#mtp-gpt56-root *{transition:none!important}}
Interactive · OpenAI GPT‑5.6 · July 9, 2026
GPT‑5.6 tier, cost and benchmark explorer
Every number below is taken from OpenAI’s published GPT‑5.6 eval tables and price list. Move the controls to see how tier choice changes spend and score.
01Model tiers
02Cost calculator
03Benchmarks
04Ultra mode
Three durable capability tiers
The number is the generation. Sol, Terra and Luna are tiers that advance on their own cadence. Select a tier to see its role and rate card.
What a workload actually costs
Set your per-request token volume. Costs use OpenAI’s published per-1M rates. Cached input reads keep the 90% cached-input discount.
Input tokens per request12,000
Output tokens per request3,000
Requests per day2,000
Share of input served from cache0%
Estimated monthly spend · 30 days
Sol—1.0x
Terra—
Luna—
Cache billing: from GPT‑5.6 onward, cache writes bill at 1.25x the uncached input rate. Cache reads keep the 90% discount, with a 30‑minute minimum cache life and explicit cache breakpoints.
Benchmark scores, side by side
Values are OpenAI’s published eval table. A dash in that table means the score was not reported, so the model is omitted here. OpenAI states its latency and cost figures are simulated offline, not measured in production.
GPT‑5.6 family
GPT‑5.5
Anthropic
Ultra: four agents, by default
Ultra coordinates four agents in parallel by default. It trades higher token use for
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み