GPT-6 SolとLunaが登場、トークン単価を引き下げ、エージェント向けキャッシュ制御を拡充

OpenAIは9月22日、GPT-6 SolとLunaを発表した。API名は`gpt-6-sol`、`gpt-6-luna`。100万トークン当たりの標準入力／出力価格は、Solが2／10ドル、Lunaが0.10／0.50ドルで、Solはいずれの単価も前世代のプロモーション価格の半額となる。複数ターンにわたって動作するコーディングエージェントでは、新モデルを導入する際、同時に発表されたキャッシュ制御も重要になる。[モデルの発表](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/)

プロンプトキャッシュは、共通プレフィックスのキー・バリュー状態を保存し、指示、ツール定義、過去のメッセージを繰り返し処理する負担を減らす。今回の発表では、キャッシュダッシュボード、キャッシュミスの診断、明示的なブレークポイントが提供され、開発者が再利用可能な内容の終端を指定できるようになった。公式発表によると、条件を満たすプレフィックスには30分間のウィンドウ内でキャッシュ割引が適用される。これにより、キャッシュの効果を測定できるほか、頻繁に変わる内容と安定したプレフィックスをそれぞれ異なる方法で扱える。[キャッシュに関する発表](https://openai.com/index/better-prompt-caching-for-gpt-6/)

APIの利用には重要な条件がある。後続の応答で推論強度を高めるには、`configuration_update`を追加し、リクエストのトップレベルにある推論設定を維持する必要がある。トップレベルの値を直接書き換えると、引き続きプレフィックスが変わる可能性がある。ツールについては、定義、順序、構造を維持し、`allowed_tools`で呼び出し可能な範囲を制御する。また、ドキュメントには、キャッシュへの書き込みは標準入力価格の1.25倍、読み取りは0.1倍で課金されると記載されている。このため、「読み取りが90％安い」という説明を請求全体に当てはめることはできない。キャッシュ可能なプレフィックスには、少なくとも1,024個の可視入力トークンが必要となる。明示的なブレークポイントのみを使う設定を選びながら、ブレークポイントを一つも配置しなかった場合、そのリクエストではキャッシュが作成も使用もされない。[APIドキュメント](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching)

推論予算も引き続き、タスク1回当たりのコストを左右する。Artificial AnalysisのSol比較ページでは、highとmaxの総合指数はそれぞれ43、48、1問当たりの加重平均コストは0.37ドル、1.06ドルとされている。これは同評価セットでの結果であり、企業のコードベースにおける修正成功率とそのまま見なすことはできない。エンジニアリングチームは、同じエージェントフレームワーク、テストセット、再試行ルールを使って評価する必要がある。[実測比較](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gpt-6-sol-high-vs-gpt-6-sol)

GitHubは同日、両モデルをCopilotに導入すると発表した。段階的に提供し、従量課金を採用する。実務では、開発者はキャッシュヒット率、最初の回答までのレイテンシ、総トークン数、タスクの合格率をそれぞれ測定したうえで、推論強度を高めるタイミングを判断すべきだ。モデル単価の低下によって試行の余地は広がるが、実際の節約幅は、コンテキストを再利用できるか、失敗後に何回の追加ターンが必要になるかに左右される。繁体字中国語の文書を扱うワークフローでは、検索結果の引用、ツールのパラメータ、最終回答も別途確認し、英語のコーディング評価だけでモデルのルーティングを決めないようにする必要がある。[GitHubの発表](https://github.blog/changelog/2026-09-22-openais-gpt-6-sol-and-gpt-6-luna-now-available/)