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VS COMPARISON

GPT-6 Luna vs Claude Opus 5.5

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Opus 5.5 58 対 GPT-6 Luna 38。現時点では Claude Opus 5.5 が明確に優位

ベンチ勝ち:GPT-6 Luna 0 / Claude Opus 5.5 1 料金で安い項目:GPT-6 Luna 2 / Claude Opus 5.5 0 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

同じシリーズの別グレードで比べる

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は GPT-6 Luna

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$0.1/出力$0.5)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 79 対 68)
  • ✓ AI をはじめて使う人

こんな人は Claude Opus 5.5

  • ✓ 長い資料を読ませたい人(100万トークン)
  • ✓ 「長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 GPT-6 Luna Claude Opus 5.5
バージョン GPT-6 Luna Opus 5.5
公開日 2026-09-22 2026-09-22
コンテキスト長 922K 1000K 勝ち
入力料金 $/1M $0.1 安い $4
出力料金 $/1M $0.5 安い $20
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 79 勝ち 68

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

GPT-6 Luna
38
Claude Opus 5.5
58 勝ち

最難関試験(HLE)

GPT-6 Luna
—
Claude Opus 5.5
64.4%

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

GPT-6 Luna

X評判スコア 67 /100(n=31)

ポジ 18 / ネガ 9 / 中立 4

👍 コスパが良く安い

👍 性能が高く賢い

👎 文章が微妙でお馬鹿

👎 事実誤りや言い過ぎ

Claude Opus 5.5

X評判スコア 96 /100(n=29)

ポジ 26 / ネガ 1 / 中立 2

👍 精度・体感が良い

👍 動画・演出作成優秀

👎 AI特有のミス

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

GPT-6 Luna

2026-09-22(米国時間)公開の GPT-6 世代の軽量・低価格モデル(API は gpt-6-luna)。同じ日に中堅の GPT-6 Sol も出た。 OpenAI の位置づけは「目的のはっきりした大量の作業のための、いちばん効率のよいモデル」。 料金は入力 $0.10/出力 $0.50 で、前世代 GPT-5.6 Luna($0.20/$1.20)から入力は半額、出力は約58%減(OpenAI の表記は「50%安い」)。キャッシュ済み入力は $0.01、入力が27万2千トークンを超えたリクエストは全体が $0.20/$0.75 になる。入力3:出力1の平均額は $0.20 で、2026-10-07 公開の Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、Haiku 5.5 は10万トークンを超えると単価が5倍になるので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38(v4.3.2・max 設定、小数では 38.12/2026-10-09 確認。2026-09-23 の確認時は 37)で、前世代 GPT-5.6 Luna(37.32)を1点上回る。同じ平均額の Claude Haiku 5.5 は 43。 OpenAI の公表グラフ(max 設定どうし)では、コード修正の DeepSWE v1.1 が 66.6%(GPT-5.6 Luna は 62.2%)、業務自動化の AutomationBench が 20.7%(同 17.0%)、パソコン操作の OSWorld 2.0(オフライン版)は 52.7% で前世代とほぼ同じ。ユーザーが誤りを指摘した難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は 7.56%(同 11.96%)。一方、Artificial Analysis のコーディング用の総合指標(Coding Agent Index)は 41.1 で、前世代の 43.2 を少し下回った。 ChatGPT では 2026-10-07 からチャットにも GPT-6 が入り、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna に切り替わっている(OpenAI の発表とリリースノート。モデル別のヘルプは 10/9 時点で無料・Go の既定をまだ GPT-5.6 Luna と書いていて、公式の説明が食い違う)。チャットに入ったのは「10月版」で、API・ChatGPT Work(ChatGPT の中のエージェント機能)・Codex で使う9月版とは別物と OpenAI のシステムカードは説明している。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework でサイバー・生物化学とも「High」(最上位の「Critical」ではない)で、GPT-5.6 Luna と同じ。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年5月18日まで。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」。前世代の GPT-5.6 Luna(2026-07-09 公開)は終了日の告知なく提供が続いている。

Claude Opus 5.5

2026-09-22 公開の Anthropic 主力モデル(API は claude-opus-5-5)。新しい「Claude 5.5 ファミリー」の1本目で、Anthropic は「ほとんどの仕事で Claude Fable 5.1 と同じ水準の力を出し、動かす費用は Opus 5 より40%安い」と説明している。公式ドキュメントの案内も「迷ったらまず Opus 5.5。重い推論や長時間の自動作業、Opus 5.5 の高い設定でも足りないときは Fable 5.1」に変わった。料金は入力$4/出力$20で、前世代 Opus 5($5/$25)より20%安く、最上位 Fable 5.1($10/$50)の4割。読み込んだ内容の使い回し(キャッシュ読み込み)は$0.20で、Opus 5 の$0.50 から60%下がった。まとめて後回しで処理する Batch は半額の$2/$10、速さ重視の Fast モード(Claude API 限定の試験提供)は$8/$40。「40%安い」は Anthropic 自身が既定の設定・典型的な作業で測った値で、単価の2割減に、1つの仕事で使うトークンの減少が重なった結果。あわせて既定の考える量(effort)は Opus 5 の high から medium に下がっている。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 58(v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定/2026-09-23 確認)で、同社のリーダーボード168モデル中1位、本表でも最高(2026-09-23 時点)。ただし max 設定では評価用の課題一式で2億6000万トークンを書いており(中央値は8800万)、1課題あたりの費用は$5.98。Humanity's Last Exam は 64.4%(ツールなし。ツールありは 67.7%。公式システムカードの値)。SWE-bench Verified は Anthropic が Opus 5.5 では公表しておらず本表では「—」(前世代 Opus 5 の 96.0% は流用しません)。代わりに公表されたのは、より難しい別テストの SWE-bench Pro の 89.9%(Opus 5 は 79.2%、Fable 5.1 は 81.2%)。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 66.4%(xhigh 設定。max では 64.8%。Fable 5.1 は 55.8%、GPT-6 Astra は 57.9%)、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 81.8%(部分点あり。厳しめ判定は 48.7%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1846。一方、科学研究の自動化(Terminal-Bench-Science 0.1 で 58.7% 対 64.6%)と業務自動化(AutomationBench で 40.0% 対 41.4%)は GPT-6 Astra が上。ARC Prize 財団の検証では ARC-AGI-2 が 91.67%(max)。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。じっくり考えるモードは常時オンで切れない。サイバーセキュリティ・生物・能力の抜き取り(蒸留)対策の安全装置は Fable 5.1 と同じ種類で、サイバー関連の作業の多くは Claude Opus 4.8 へ、生物学などの一部作業は Claude Opus 5 へ自動で切り替わる。前世代 Opus 5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったがまだ使え、提供終了は 2027-07-24 より前にはならない(Opus 5.5 自身は 2027-09-22 より前にはならない)。「Claude 5.5 ファミリー」の2本目の Claude Sonnet 5.5 は 2026-09-28 に公開され($2/$10・AA 56)、Claude Haiku 5.5 も 2026-10-07 に公開された(10万トークン以下の依頼で入力$0.10/出力$0.50、超える依頼は$0.50/$2.50。2026-10-09 確認)。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる)。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う(2026-09-23 に公式ドキュメントで確認)。

PROS & CONS

強み・弱み

GPT-6 Luna

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • ◎ 総合力が高くてなんでもこなす
  • ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • ◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

Claude Opus 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. GPT-6 Luna と Claude Opus 5.5、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Opus 5.5 が 58、GPT-6 Luna が 38 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Opus 5.5 が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. GPT-6 Luna と Claude Opus 5.5、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は GPT-6 Luna が $0.1/1M、Claude Opus 5.5 が $4/1M。出力料金は GPT-6 Luna が $0.5/1M、Claude Opus 5.5 が $20/1M です。入力・出力とも GPT-6 Luna の方が安く、コスト重視なら GPT-6 Luna が有利です。

Q. GPT-6 Luna と Claude Opus 5.5、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(GPT-6 Luna 38/Claude Opus 5.5 58)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Opus 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5.5 が優勢です。

Q. GPT-6 Luna と Claude Opus 5.5、コスパがいいのはどっち?

A. AIコスパ指数(第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標)は GPT-6 Luna が 79、Claude Opus 5.5 が 68。「安くて賢い」バランスでは GPT-6 Luna が有利です。

Q. GPT-6 Luna と Claude Opus 5.5、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は GPT-6 Luna の方が高め(5/5 対 4/5)。まず触ってみるなら GPT-6 Luna から始めると迷いにくいです。

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