AIREITER
openaiText Chat

GPT-6 Luna

要約、抽出、分類向けにGPT-6 LunaをオンラインおよびAPIで実行。OpenAI公式トークン料金の30%で利用可能。100万トークンのコンテキストに対応。

入力 Token入力出力キャッシュ読み取りキャッシュ作成
≤ 271,999$0.03 100万トークンあたり$0.15 100万トークンあたり$0.003 100万トークンあたり$0.0375 100万トークンあたり
> 271,999$0.06 100万トークンあたり$0.225 100万トークンあたり$0.006 100万トークンあたり$0.075 100万トークンあたり

料金は100万トークンあたりです。キャッシュの読み書きを含む入力トークンの合計で料金帯が決まり、リクエスト全体に適用されます。

APIで実行

入力

出力

Example
Generated in
10.6 seconds
入力 Token
494
出力 Token
204
Tokens per second
19.25 tokens / second
Time to first token
-

モデル詳細

Playground、APIリクエスト、社内ワークフローで同じモデルキーを使用してください。

モデル ID
gpt-6-luna
プロバイダー
openai
プロトコル
OpenAI Chat Completions
コンテキストウィンドウ
1,050,000 トークン
最大出力
128,000 トークン

GPT-6 Lunaでできること

GPT-6 Lunaは、GPT-6ファミリーの中でも高速かつ低コストな階層です。アーキテクチャ設計を大きく左右する4つの特徴がありますが、そのどれも一般的なマーケティング資料には記載されていません。

出力コストは入力コストの5倍

入力は100万トークンあたり$0.03に対し、出力は100万トークンあたり$0.15です。長いプロンプトはほぼ無料同然ですが、長い回答はそうではありません。プロンプトを削るよりも、最大補完トークン数を制限する方が請求額を大幅に抑えられます。

272Kに境目がある1Mウィンドウ

コンテキストウィンドウは1,050,000トークンですが、入力が272Kトークンを超えると、超過分だけでなくリクエスト全体が入力2倍・出力1.5倍の料金に再計算されます。280Kトークンのプロンプト1回は、140Kトークンを2回実行するよりも高額になります。

回答前に推論を実行

当社のテストでは、7.2〜7.4秒のレスポンスのうち、ストリーミングの最初のトークンが返るまでに5.0〜5.6秒かかりました。ストリーミングでもその待ち時間は隠せません。画面上により早くテキストを表示させたい場合は、出力上限ではなく推論の取り組み(reasoning effort)を下げてください。

スキーマなしでも構造化出力を維持

自然言語で指定した4つのフィールドをJSONとして出力するよう求めたところ、スキーマや関数定義、再試行なしで、コードブロック内に正確にその4つのキーが返されました。上記のサンプルは、その未編集のレスポンスです。

GPT-6 Lunaの料金体系

AIReiterはGPT-6 LunaをOpenAI公式API料金の30%で提供しています。以下の料金は2026年9月23日時点のOpenAI価格表に基づき検証されたものです。Playgroundの上部に最新のトークン単価が表示されています。
01

入力トークン

100万トークンあたり$0.03(OpenAI公式価格の$0.10に対して)。

02

出力トークン

100万トークンあたり$0.15(OpenAI公式価格の$0.50に対して)。

03

キャッシュされた入力読み取り

100万トークンあたり$0.003(OpenAI公式価格の$0.01に対して)。

04

ロングコンテキスト枠

入力が272Kトークンを超えるリクエストには、OpenAI公式と同様の割増料金(入力2倍、出力1.5倍)が適用されます。

GPT-6 Lunaのユースケース

Lunaは、レコードあたりのコストが制約となるあらゆる場面で真価を発揮します。以下の数値はプレイグラウンドで測定された実行結果に基づいています(チケット1件あたり入力494トークン、出力204トークン)。
01

チケット1,000件あたり$0.05でのサポートトリアージ

チケット1件あたり1回の呼び出しで、要約に加え、深刻度、製品領域、影響を受けるバージョン、優先度ラベルを取得できます。50,000件のバックログチケットも約$2.30で再処理可能です。

02

プレフィックスのキャッシュを活用したバッチ拡充

バッチ処理では各行で同じ指示が繰り返されます。そのプレフィックスをバイト単位で完全に一致させておくことで、重複部分は$0.03ではなく100万トークンあたり$0.003で読み取られ、実行全体の入力コストが10分の1になります。

03

ルーター背後のデフォルト階層として活用

すべてのリクエストをまずLunaに送信し、チェックを通過しなかったものだけをエスカレーションします。Solのコストは約20倍であるため、トラフィックの95%をLunaに維持するルーターを使えば、すべてSolで処理するパイプラインと比べて約10分の1の費用で済みます(エスカレーションされる5%が請求残額の半分を占めます)。

04

272Kの境界線以下に収めるドキュメント処理

レポート、文字起こし、契約書などは1Mウィンドウに収まりますが、2倍の料金引き上げを避けるため、1リクエストあたりの入力トークン数を272K未満に抑えてください。この境界線未満にチャンク分割する方が、通常は1回の大きな呼び出しよりも安価に済みます。

GPT-6 Lunaの使い方

Lunaは大容量・高頻度処理向けのモデルです。実際の運用時と同じ条件(本番のレコード、スケール時に許容できる設定)でテストしてください。

01

実際のレコードを1件貼り付ける

テスト用の簡単なプロンプトではなく、実際のチケット、文字起こし、またはドキュメントを使用してください。Lunaが失敗しやすいのは、高度な推論ではなく乱雑な入力データです。

02

引き上げるのではなく、絞り込む

推論負荷(reasoning effort)を低めに、最大完了トークン数(max completion tokens)を厳しめに設定することから始めてください。出力は入力の5倍のコストがかかるため、出力上限の調整が請求額を決定するカギとなります。

03

トークン数を掛け合わせる

レスポンスの下に表示される使用量を確認し、1日の処理件数を掛けるだけで、連携コードを書く前に月額コストを把握できます。

GPT-6 Luna APIを活用した構築

バッチ統合において重要なのは最初の1回の呼び出しではなく、1万回目の呼び出しです。レコードあたりのコスト、キャッシュの挙動、そして1行が失敗した際の処理が成否を分けます。

モデルIDを置き換えるだけ

既存のOpenAI互換クライアントの指定先をgpt-6-lunaに変更するだけで完了です。ストリーミング、システムプロンプト、JSON形式の出力もすべて元の仕様通りに動作します。

キャッシュされたプレフィックスで大幅削減

バッチ処理では各行で同じ指示が繰り返されます。キャッシュされた読み取りは100万トークンあたり$0.003(新規入力は$0.03)なので、プロンプトのプレフィックスを固定化する設計には大きなメリットがあります。

レスポンスごとのコスト管理

各レスポンスに入力、出力、キャッシュ読み取り、消費クレジットが記録されるため、請求書を見て初めて知るのではなく、パイプライン側でレコード単位のユニットエコノミクスをログに記録できます。

再構築不要でGPT-6 Solへエスカレーション

SolとLunaはエンドポイント、キー、残高を共有しているため、難度の高いレコードをフラッグシップ階層にルーティングするのも、再連携ではなくモデルIDを切り替えるだけで済みます。

GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol vs GPT-5.6 Luna

同じサポートチケットタスク(要約+4つのフィールド抽出)を2026年9月23日にAIReiterで測定:入力494トークン、出力204トークン、Lunaでの処理時間は10.6秒。各ティアの差はタスクを処理できるかどうかではなく、約20倍の価格差にあります。
01

GPT-6 Luna - 1,000チケットあたり約$0.05

AIReiter上では100万トークンあたり入力$0.03、出力$0.15(OpenAI公式は$0.10/$0.50)。最も安価なGPT-6ティアであり、レコード単位の自動化における採算を成立させるモデルです。

02

GPT-6 Sol - 1,000チケットあたり約$0.91

100万トークンあたり入力$0.60、出力$3.00で、Lunaの約20倍。フラッグシップ級の推論が必要なタスクには価値がありますが、Lunaで十分対応できる抽出タスクに使うのは過剰です。

03

GPT-5.6 Luna - 前世代モデル

公式価格は100万トークンあたり入力$0.20、出力$1.20。GPT-6 Lunaは同等のコスト効率重視枠でありながら、公式入力価格を半分に、出力価格を半分以下に抑えています。

04

選び方

上記のプレイグラウンドで、最も扱いにくいレコードを両方のティアで実行してみてください。Lunaの回答で十分通用するなら、20倍の価格差があるSolは、評判ではなくそのタスクにおいて明確な差が出せる場合にのみ選ぶべきです。

GPT-6 Luna よくある質問

オンラインplayground、料金、APIアクセスに関するよくある質問。

/ 01

GPT-6 Lunaはどのような場合に選ぶべきですか?

要約、抽出、分類など、処理量が多く明確に定義されたタスクにはLunaを選択してください。フラグシップ級の推論能力が必要なタスクの場合にのみ、GPT-6 Solへの切り替えをお勧めします。

/ 02

AIReiterでのGPT-6 Lunaの料金はいくらですか?

AIReiterではOpenAI公式料金の30%で提供しています。公式の100万トークンあたり入力0.10ドル/出力0.50ドルに対し、入力は100万トークンあたり0.03ドル、出力は100万トークンあたり0.15ドルです。キャッシュされた入力の読み取りは100万トークンあたり0.003ドルです。

/ 03

GPT-6 LunaはGPT-5.6 Lunaとどう違いますか?

GPT-6 Lunaはより新しい世代のモデルであり、同じ高コストパフォーマンス層に位置しながら、公式入力価格はGPT-5.6 Lunaの半分、公式出力価格は5分の1になっています。

/ 04

コンテキストウィンドウのサイズはどれくらいですか?

GPT-6 Lunaは約100万(1M)の入力トークンと最大128Kの出力トークンをサポートしています。272K入力トークンを超えるリクエストには、OpenAI独自のポリシーに準拠し、入力2倍、出力1.5倍の料金が請求されます。

/ 05

GPT-6 Lunaの処理速度はどれくらいですか?

AIReiterにおいて、494トークンのサポートチケットに対する要約・抽出リクエストでは、非ストリーミングで10.6秒、ストリーミングではエンドツーエンドで7.2〜7.4秒で204出力トークンを返しました。なお、Lunaは回答前に推論を行う点にご注意ください。ストリーミングの最初のトークン生成にはテスト全体で5.0〜5.6秒かかったため、待機時間の大部分はテキストが表示される前に発生します。より早く応答を開始させたい場合は、推論労力(reasoning effort)を下げてください。

/ 06

1,000件あたりのGPT-6 Lunaのコストはいくらですか?

上記と同じ実測リクエスト(入力494トークン、出力204トークン)の場合、AIReiterの料金ではチケット1,000件あたり約0.05ドルです。同じワークロードをGPT-6 Solで実行した場合、1,000件あたり約0.91ドルかかります。

/ 07

API経由でGPT-6 Lunaを呼び出すことはできますか?

はい。リンク先のAPIドキュメントに従い、OpenAI互換エンドポイントに対してモデルID gpt-6-luna を使用してください。