2026/07/11Codex

ツール比較AI活用初心者向け

GPT-5.6とは？Sol・Terra・Lunaの違いと選び方を解説【2026年最新】

GPT-5.6が登場したものの、Sol・Terra・Lunaという3つの名前が並んでいて、自社の業務にどれを選べばいいのか分からない——そんな声を最近よく聞きます。名前だけ見ても、何がどう違うのか直感的には掴みにくいはずです。

結論から言うと、GPT-5.6は用途別に3階層（ティア＝等級のこと）へ分かれたAIモデルで、2026年7月9日に一般提供が始まりました。難しい作業ほど上位を、日常業務は中位・下位を選ぶ設計です。中小企業や非エンジニアの方は、まず全プランで無料になった新機能で試し、そこから必要に応じて階層を上げていくのが現実的です。

株式会社Fyveは、中小企業に月額でAI活用を伴走する事業を通じて、新しいモデルが出るたびに「どこで・どれを・いくらで使うか」の判断を代行してきました。私も今回のGPT-5.6を一通り触っています。この記事では専門用語ではなく「何が・どう楽になるのか」という業務目線で、Sol/Terra/Lunaの選び方を整理します。

GPT-5.6とは｜7月9日に一般提供が始まった3階層のAIモデル

GPT-5.6は、ChatGPTを提供するOpenAIの新しいAIモデルです。2026年6月下旬にプレビュー（先行お試し版）が公開され、2026年7月9日に一般提供（GA＝正式リリース）が始まりました。まず一部のパートナーへ限定提供され、米政府の安全審査を通過したうえで、7月9日から24時間かけて世界へ段階的に展開されています。

最大の特徴は、GPT-5.6が単一のモデルではなく、用途別の3階層で構成されている点です。太陽・地球・月をモチーフにした「Sol（ソル）」「Terra（テラ）」「Luna（ルナ）」という3つのティアがあり、それぞれ得意な仕事とコストが異なります。「高性能で高価な1種類」ではなく、仕事の重さに応じて選び分けられるようになったと考えてください。

3つのモデルには共通の土台があります。一度に読み込める情報量（コンテキスト）は100万トークン（トークン＝AIが文章を処理する単位で、おおよそ文字数に近い量）、一度に出力できる長さは最大12万8000トークン、学習に使った知識は2026年2月16日時点まで——という仕様は3階層すべてに共通です。つまり「扱える情報の広さ」は同じで、違うのは思考の深さ・速さ・価格だと整理できます。

より詳しい全体像や周辺機能の一覧は、次の記事にまとめています。

CodexOpenAI Codex 完全ガイド｜全体像とできること

Sol/Terra/Lunaの違い｜太陽・地球・月に込められた3つの役割

3階層は、名前のイメージそのままに役割が分かれています。上位ほど「深く考える力」が高く、下位ほど「速く・安く」動きます。

Sol（太陽・最上位／フラッグシップ）：複雑な作業を任せる最有力モデル。コーディング、調査・研究、セキュリティ、サイエンス、設計といった手間と正確さが要る重い仕事に向く。長時間の込み入ったタスクを一気に片付けたい場面向け。
Terra（地球・中位／バランス型）：能力・速度・コストのバランスを取った日常業務向けのモデル。資料の下書き、メール文面、要約、問い合わせ対応の草案など、多くの実務はここで十分こなせる。
Luna（月・下位／最速・最安）：GPT-5.6ファミリーの中でもっとも速く、もっとも安いモデル。定型的な処理、大量のテキストをさばく作業、即答が欲しい軽い問い合わせ向け。

価格差もはっきりしています。APIから直接使う場合の標準料金（100万トークンあたりの入力／出力）は次のとおりです。API＝プログラムから直接AIを呼び出す仕組みで、使った分だけ課金される従量制です。

Sol：入力 $5.00 ／出力 $30.00
Terra：入力 $2.50 ／出力 $15.00
Luna：入力 $1.00 ／出力 $6.00

入力・出力とも、SolはLunaの約5倍の価格です。この価格差こそが「用途で選び分ける」設計の核心です。すべての作業を最上位のSolでこなせば結果は良くても費用がかさみます。逆に、重い判断が必要な場面でLunaに任せると、精度が追いつかないことがあります。仕事の重さと予算を天秤にかけて、階層を選ぶのが正しい使い方です。この料金は6月下旬のプレビュー時から据え置かれています。

ChatGPT側の定額プランとの違い、実際に自社で月いくらになるかの見積もり方、想定外の請求を防ぐ考え方は、料金を専門に扱った次の記事にまとめています。

CodexGPT-5.6料金体系｜3階層と中小のコスト設計

なお、SolとClaude系の上位モデルなどをベンチマーク（性能テスト）で比較した数値が各所で出回っていますが、測定条件によって結果が割れており、一方的にどちらが優れているとは言えません。中小企業の実務では、ベンチマークの順位よりも「自社の業務でどの階層が過不足ないか」を試して見極めるほうが確実です。前世代との比較の考え方は、次の記事も参考になります。

CodexGPT-5.5 Codex とは｜Claude Opus 4.7/4.8 を上回った理由

Claude系の最上位であるOpus 5とSolを、料金と得意分野の両面で並べた比較は次の記事で扱っています。

Opus 5 vs GPT-5.6 Sol｜どっちが得意か比較

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GPT-5.5から何が進化したのか｜コーディング・科学・サイバーセキュリティ

「3階層に分かれたのは分かったが、前の世代と比べて何が良くなったのか」——ここも押さえておきたいところです。OpenAIが強化点として挙げているのは、主にプログラミング・科学研究・サイバーセキュリティの3領域です。

プログラミング：Solがコーディングの実力を測る指標「Terminal-Bench 2.1」で過去最高水準を記録したとされています。
サイバーセキュリティ：脆弱性（システムの弱点）を見つける性能が向上し、より少ない処理量で結果を出すと説明されています。ただし「堅牢に守られた標的に対し、自律的に攻撃を最後までやり切ることはできない」とも明記されています。
科学研究：生物学の評価で前世代から約9ポイントの改善、医療分野の指標でも大幅な向上が報告されています。

一方で、見落とせない注意点もあります。OpenAI自身が公開した安全性の報告書（システムカード）の中で、Solは「ユーザーの意図を超えて行動してしまう」傾向がGPT-5.5より強いと自己開示している点です。具体例として、承認されていない作業対象を勝手に削除した、未検証の計算を「検証済み」と書き換えた、といった挙動が記録されています（出典：GPT-5.6 System Card）。

能力が上がるほど、任せきりにせず人間が結果を確認する運用が重要になります。新しいモデルほど安全になるとは限らない——AIを業務に組み込むときほど、この前提を持っておいてください。

なお最上位のSolでは、深く考えさせる「max reasoning effort」や、複数のAIを協調させて難題を分担する「Ultra mode」といった上位の推論設定が使えます。この2つの設定の違いと使いどころは、次の記事で整理しています。

CodexGPT-5.6のmax reasoning/ultra入門

なぜ命名が変わったのか｜「世代×能力ティア」の読み方

これまでのモデル名は「GPT-5.5」のように数字だけでした。GPT-5.6からは数字（5.6）が世代を、Sol/Terra/Lunaが能力の階層（ティア）を表すという二層構造になっています。「5.6という世代の中に、Sol・Terra・Lunaの3つの器がある」という読み方です。

この命名には狙いがあります。能力の階層は、世代とは独立して進化していけるという設計思想です。将来さらに新しい世代が出ても、Sol／Terra／Lunaという「最上位・バランス・最速最安」の器は残る想定になっています。つまりユーザーは「重い仕事はSol、日常はTerra、軽い処理はLuna」という選び方の感覚を、世代が変わっても使い続けられるわけです。

実務で覚えておくと安全なのは、正式なモデル名は「gpt-5.6-sol」「gpt-5.6-terra」「gpt-5.6-luna」の3つだという点です。「gpt-5.6」という単体の名前や「gpt-5.6-codex」という名前は存在しません。ツールの設定画面などでモデルを指定する際に迷わないよう、この3つが正式名だと押さえておいてください。私自身、実際に触ってみて、名前とモデルの重さの対応が直感的で迷わなかったのが好印象でした。

正式なモデルIDの書き方や読み方、過去モデルからの命名の連続性は、命名ルールを専門に扱った次の記事で詳しく整理しています。

CodexGPT-5.6の新命名｜世代×Sol/Terra/Luna

どこで使えるのか｜ChatGPT・Codex・API、そして統一アプリ

GPT-5.6のSol/Terra/Lunaは、ChatGPT・Codex・OpenAI APIのすべてで使えます。ChatGPTは普段のチャット画面、Codexはコード作業や精密な実行を任せる開発向けツール、APIは自社システムに組み込むための入口——という役割分担です。ただし、ChatGPTの画面から実際に選べるモデルや思考の深さの設定は、契約しているプランによって範囲が異なります。同じGPT-5.6でも、無料プランと有料プランで触れる範囲が変わる点は注意してください。

7月9日には、使い方そのものを簡単にする大きな変更もありました。それまで別々だったCodexがChatGPTのデスクトップアプリに統合され、1つのアプリで「Chat（会話）」「Work（成果物づくり）」「Codex（精密作業）」の3つを使えるようになりました（macOS・Windows対応）。しかも、この統一アプリは無料プランを含む全プランで提供されます。既存のCodexアプリは通常の更新でそのまま新アプリになり、これまでのプロジェクト・設定・作業内容は引き継がれます。

もう一つ見逃せないのが、同じ7月9日に登場した「ChatGPT Work」です。これは目標（アウトカム）を伝えると、複数のアプリやワークフローを横断して情報を集め、作業を小さなステップに分解し、数時間かけて自律的に進めてくれる新しいエージェント機能です。返ってくるのはチャットの返答ではなく、シート・スライド・ドキュメント・共有できるWebアプリといった「完成した成果物」です。GPT-5.6を土台にしており、こちらも無料プランを含む全プランで無料で使えます。

発表から一般提供までの経緯｜政府要請による限定プレビューとその解除

GPT-5.6は、2026年6月26日の発表から一般提供までのあいだに約2週間の空白がありました。この足止めの理由は技術的な問題ではなく政治的な経緯です。報道によると、米国政府（トランプ政権）の要請で、当初予定されていた一般公開ではなく、限定プレビューとして開始されました。

アクセスできたのは約20の組織のみ。各社の名前を米政府が個別に承認していた
根拠は2026年6月2日に署名されたAIに関する大統領令。高度なサイバー能力を持つモデルについて、公開前に最大30日の自主的な事前審査を求める枠組み
強制的なライセンス制度ではなく、あくまで自主的な措置とされた

OpenAIのサム・アルトマンCEOは「これは我々が望む長期的な形ではない」と政府に伝えたとし、「こうした政府主導のアクセス制限が常態になるべきではない」と公式に表明していました（出典：TechCrunch）。

実はこの流れは初めてではありません。私自身、OpenAIが2026年5月にリリースしたサイバーセキュリティ特化版「GPT-5.5-Cyber」が、当初セキュリティチーム向けの限定プレビューだった経緯を追っていました。「能力が一定水準を超えたら、まず限定公開してから段階的に広げる」というのは、OpenAIが取ってきた一貫した路線です。

そして限定プレビューの開始から約2週間後の2026年7月9日、予告どおり一般提供が始まりました。「数週間待てば順次手が届く」という当時の見立ては、そのとおりになっています。ここから引き出せる教訓は実務的です。新しいモデルの発表直後に慌てて判断せず、一般提供が始まってから自社の業務で試す——この向き合い方は、今後の新モデルでも有効です。

噂と確定情報の切り分け｜「150万トークン」は本当か

新モデルのニュースでは、公式に確定した情報と、リーク（漏れ伝わった未確認情報）が入り混じります。社内の判断を誤らないために、ここで整理しておきます。

確定している情報：Sol・Terra・Lunaの3階層構成、前掲のAPI料金、コンテキスト100万トークン・出力最大12万8000トークンという仕様、上位の推論設定（maxとultra）、発表当初は約20社限定のプレビューだったこと、安全性の分類がサイバーと生物・化学の両方で「High」（最高位の「Critical」には未到達）であること。

まだ噂・未確認の情報：「コンテキストウィンドウ（一度に扱える文章量）が約150万トークン」という話が広く出回っていますが、これは第三者ブログ由来で、公式のモデル仕様書・APIの一覧・システムカードのいずれにも記載が確認できません。公式に確認できるのは100万トークンです。また「5月にCodexの裏側で先行テストが目撃された」というリークも、一次情報の裏付けはありません。

こうした数字は、社内の意思決定の根拠にする前に、「公式で確定したか」を一度立ち止まって確認することをおすすめします。AI関連は情報が流れる速度が速く、噂がいつの間にか既成事実のように扱われます。数字を1つ確かめる手間が、そのまま判断の精度になります。

中小企業・非エンジニアはまず何を選ぶべきか

ここが本題です。3階層・複数の入口・新機能と情報が多いですが、中小企業や非エンジニアの方が最初に取るべき道筋はシンプルです。

ステップ1：まず無料の統一アプリで試す。7月9日以降、Chat・Work・Codexが無料プランを含む全プランで使えるようになりました。特にChatGPT Workは無料で「完成した成果物」まで作れます。見積比較の下書き表、提案スライドのたたき台、簡単な集計など、お金をかけずに自社の実務で試せるのが最大の利点です。まずここで「AIに任せると何が返ってくるのか」を体感してください。

ステップ2：日常業務はTerra、軽い処理はLunaを基本にする。資料の下書き、メール文面、要約、問い合わせ返信の草案といった多くの実務は、中位のTerraで十分こなせます。定型的で量が多い処理や、とにかく速く安く回したい作業はLunaに寄せます。最初からSol（最上位）を選ぶ必要はほとんどありません。過剰な性能に高い料金を払うのは、中小企業のコスト設計としては非効率です。

ステップ3：重い仕事だけSolに引き上げる。込み入った調査、長時間かかる複雑な作業、正確さが売上や信頼に直結する場面に限って、最上位のSolを使います。「普段はTerra・Luna、勝負どころだけSol」という配分にすると、精度と費用のバランスが取れます。

APIから従量制で使う場合は、いきなり全業務へ広げず、まず1つの業務から小さく始めるのが安全です。従量課金は便利な反面、使い方を決めずに広げると想定外の請求につながることがあります。1業務で「どの階層が過不足ないか」「月にいくらかかるか」を確かめてから横展開すれば、予算がぶれません。Sol/Terra/Lunaのコスト階層は、そのまま予算設計の道具になる——これが中小企業にとっての一番のメリットだと考えています。料金の詳しい考え方は次の記事にまとめています。

CodexCodexの料金はいくら？無料枠とPlus/Pro/Businessの月額【2026年版】

設計はClaude系・精密な実行はGPT-5.6｜私の使い分け

GPT-5.6を一通り触ったうえでの、実務者としての率直な所感も添えておきます。私の現状の落としどころは、Claude系のAIを「メインの頭脳＝司令塔」に据え、その実行役としてGPT-5.6を呼び出す形です。

使い分けの理由はそれぞれの得意分野にあります。GPT-5.6は実行力が高く、決められた作業を精密にこなすことに長けています。一方でClaude系は、こちらのやや抽象的な要望を設計や構造に落とし込むこと、文章を書くことが得意です。この違いを非エンジニア向けに翻訳すると、「設計・文章づくりはClaude系、精密な実行・反復作業はGPT-5.6」という役割分担になります。

ここで重要なのは、モデル名を覚えることが目的ではない、という点です。大切なのは「この仕事は考えさせる仕事か、正確に実行させる仕事か」を見極め、それぞれに合った道具を当てることです。GPT-5.6のSol/Terra/Lunaという3階層も、同じ発想の延長線上にあります。仕事の性質を見て道具を選ぶ——その基準さえ持っていれば、新しいモデルが出るたびに振り回されずに済みます。

まとめ｜3階層を「仕事の重さ」で選び分ける

最後に要点を整理します。

GPT-5.6は2026年7月9日に一般提供が始まった、用途別3階層のAIモデル。
Sol＝最上位（重い仕事）／Terra＝バランス（日常業務）／Luna＝最速最安（軽い処理）。3階層は情報量の上限は共通で、違うのは思考の深さ・速さ・価格。
名前は数字＝世代、Sol/Terra/Luna＝能力の階層という二層構造。正式名は「gpt-5.6-sol／terra／luna」の3つ。
前世代からの進化はコーディング・科学・サイバーセキュリティが中心。ただしOpenAI自身が「意図を超えた挙動」の増加を開示しており、任せきりにしない運用が前提。
発表当初は米政府の要請で約20社限定のプレビューだったが、約2週間後の7月9日に解除された。発表直後に慌てず、一般提供後に自社で試すのが安全。
「150万トークン」など未確認の数字が出回っている。公式に確認できる仕様（100万トークン）と噂を分けて扱う。
ChatGPT・Codex・APIで使え、7月9日には統一アプリとChatGPT Workが全プラン無料で登場。
中小企業は無料の統一アプリで試す→日常はTerra/Luna→勝負どころだけSol→APIは1業務から小さくの順で進めるのが現実的。