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VS COMPARISON

GPT-6.1 Sol vs GPT-6 Luna

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は GPT-6.1 Sol 52 対 GPT-6 Luna 38。現時点では GPT-6.1 Sol が明確に優位

ベンチ勝ち:GPT-6.1 Sol 1 / GPT-6 Luna 0 料金で安い項目:GPT-6.1 Sol 0 / GPT-6 Luna 2 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-6.1 Sol

  • ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人
  • ✓ 「音声・画像・ファイル対応がスムーズ」を重視する人

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)

SPECS

仕様の比較

項目 GPT-6.1 Sol GPT-6 Luna
バージョン GPT-6.1 Sol GPT-6 Luna
公開日 2026-09-29 2026-09-22
コンテキスト長 922K 922K
入力料金 $/1M $2 $0.1 安い
出力料金 $/1M $10 $0.5 安い
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 68 79 勝ち

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-6.1 Sol
52 勝ち
GPT-6 Luna
38

※ 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-6.1 Sol

X評判スコア 64 /100(n=25)

ポジ 16 / ネガ 9 / 中立 0

👍 会話・業務が便利

👍 すごい・優秀

👎 回答がイマイチ・微妙

👎 微妙に違う・違和感

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

※ 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-6.1 Sol

2026-09-29(米国時間)公開の OpenAI のモデル(API は gpt-6.1-sol)。 1週間前の9月22日に出た GPT-6 Sol のアップグレード版で、GPT-6 世代の中位を担う。最上位は引き続き9月3日の GPT-6 Astra、軽量版は GPT-6 Luna のまま(2026-09-30 時点)。 OpenAI の位置づけは「Astra に近い性能を、より安い料金で出すモデル」で、複雑なコーディング・パソコン操作・専門業務向け。OpenAI 自身も、総合力では GPT-6 Astra が最上位だと明記している。 料金は入力 $2/出力 $10 で GPT-6 Sol と同じ(GPT-6 Astra の5分の1)。変わったのはキャッシュ済み入力で、$0.20 から $0.10 に半減した(通常の入力の95%引き)。キャッシュ書き込みは $2.50。入力が27万2千トークンを超えたリクエストは、そのリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍($4/$15)で計算される。まとめて投げる Batch と Flex は半額、優先処理の Fast モードは2倍。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 52(v4.3.2・max 設定/2026-10-01 確認)で、同社モデルページでは223モデル中11位。前の GPT-6 Sol(同じ max 設定で 48)より4点高い。出力速度は毎秒64.2トークン(同社実測・2026-10-01)で、GPT-6 Sol の実測値(毎秒104.4トークン・9月23日確認)より遅い。 OpenAI の公表では、コード修正の DeepSWE v1.1 で GPT-6 Astra と同等の成績を約5分の1の費用で出し、GPT-6 Sol の最高スコアを6.4ポイント上回った。パソコン操作の OSWorld 2.0(オフライン版)では max 設定で GPT-6 Sol を7ポイント上回り、Astra との差は2.1ポイント。難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は、xhigh 設定で GPT-6 Sol の 4.5% から 4.1% に下がった(Astra は 4.0%。OpenAI 自身が「ふだんの使い方を代表するものではない」と注記)。 本表の SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE の各欄は、OpenAI が GPT-6.1 Sol の値を公表していないため「—」(前の世代の値は流用しません)。 GPT-6 Sol との違いとして、思考量の設定から none と minimal が無くなり(low〜max の5段階)、Chat Completions ではツール呼び出しが使えない(Responses API を使う)。Responses API ではサブエージェントに仕事を振る Multi-agent がベータで使える。 ChatGPT では通常のチャットにはまだ入っていない(2026-10-07 からチャットに入ったのは GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の10月版で、GPT-6.1 Sol ではない。2026-10-09 確認)。使えるのは Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu の ChatGPT Work(ChatGPT の中のエージェント機能で、プラン名ではない)と Codex。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework で、サイバーが最上位の「Critical」、生物化学が「High」。GPT-6 Sol(どちらも High)より一段厳しい扱いで、GPT-6 Astra と同じ安全対策を適用している。 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(GPT-6 Astra と同じ数え方)。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年4月30日まで(GPT-6 Sol は4月20日まで)。 前の GPT-6 Sol(2026-09-22 公開・AA 48)は、API のモデルページと料金表に同じ料金のまま残っており、終了日の告知はない(2026-09-30 に OpenAI の deprecations ページで確認)。ただしキャッシュ済み入力は $0.20 のままなので、同じ料金なら GPT-6.1 Sol のほうが安い。その前の GPT-5.6 Sol(2026-07-09 公開)も、$4/$20 の期間限定価格(少なくとも2026-11-21まで)のまま提供が続いている。

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。

PROS & CONS

強み・弱み

GPT-6.1 Sol

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 →

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 →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. GPT-6.1 Sol と GPT-6 Luna、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-6.1 Sol が 52、GPT-6 Luna が 38 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-6.1 Sol 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-6.1 Sol と GPT-6 Luna、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は GPT-6.1 Sol が $2/1M、GPT-6 Luna が $0.1/1M。出力料金は GPT-6.1 Sol が $10/1M、GPT-6 Luna が $0.5/1M 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-6.1 Sol と GPT-6 Luna、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-6.1 Sol 52/GPT-6 Luna 38)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 GPT-6.1 Sol の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では GPT-6.1 Sol が優勢です。

Q. GPT-6.1 Sol と GPT-6 Luna、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-6.1 Sol が 68、GPT-6 Luna が 79。「安くて賢い」バランスでは GPT-6 Luna が有利です。

Q. GPT-6.1 Sol と GPT-6 Luna、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-6.1 Sol・GPT-6 Luna とも同程度(5/5)。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。

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