OpenAIが2026年7月9日に一般提供を始めた「GPT-5.6 Sol」は、GPT-5.6シリーズの最上位に位置づけられるフラッグシップモデルです。コーディング、ナレッジワーク、サイバーセキュリティ、科学の各領域でこれまでで最も強力とされ、少ないトークンで仕事を仕上げることでコストあたりの性能を高めた点が最大の特徴です。同時に、日常業務向けの「Terra」、高速・低価格の「Luna」も提供され、用途に応じて3モデルを使い分けられます。この記事では、Solの位置づけと実力、Claude Fableとの比較、料金、新しい推論モードや周辺アプリの変化まで整理します。
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GPT-5.6 Sol とは何か、GPT-5.6シリーズの構成
GPT-5.6は、性能と価格の異なる3つのモデルで構成されています。最上位のSolは複雑なコーディングやコンピューター操作、調査、セキュリティ業務を想定した旗艦モデル、Terraは従来モデル並みの性能をより低コストで出す標準モデル、Lunaは高速・低価格の処理向けです。
リリースの流れは、2026年6月26日に限定プレビューが始まり、7月9日に3モデルそろって一般提供へ移行しました。利用できる場所はChatGPT、コーディング支援ツールのCodex、開発者向けのOpenAI APIの3経路です。学習データのナレッジカットオフは2026年2月16日で、直近の情報まで反映されています。
GPT-5.6 Sol の性能とベンチマークの実力
OpenAIはSolを、コーディング、ナレッジワーク、サイバーセキュリティ、科学の各領域でこれまでで最も強力なモデルと位置づけています。サム・アルトマンCEOも、エージェント型のコーディングでトークン効率が54%向上したと述べており、少ないトークンと短い時間で成果を出すコスト効率が設計の軸になっています。公式が公開した領域別のベンチマークを順に見ていきます。
コーディングとエージェント性能
コーディングのエージェント性能を測るArtificial Analysis Coding Agent Indexでは、Solが80点を記録し、これは同指標での最高記録です。OpenAI公式のTerminalBench 2.1でも上位を占め、通常のSolが88.8%、推論を最大まで引き上げたGPT-5.6 Sol Ultraが91.9%に達しました。AnthropicのClaude Mythos 5が88.0%、Claude Fable 5とGPT-5.6 Terraがともに84.3%、Claude Opus 4.8が78.9%、Gemini 3.1 Pro Previewが70.7%で、Solはこの指標で競合のフラッグシップを上回っています。
サイバーセキュリティ
OpenAIはSolを、これまでで最も強力なサイバーセキュリティモデルと位置づけ、脅威モデリング、コードレビュー、パッチ適用、ブルーチーム的な防御作業を想定しています。脆弱性を突くタスクを測るExploitBenchでは、Solが各モデルの中で最も高く、出力トークンを増やすほどスコアが伸びて70%台前半に到達し、Claude Mythos 5の水準（約78%）に迫りながらClaude Opus 4.8の水準（約40%）を大きく上回りました。
計算にかける時間とスコアの関係を示したExploitGymでも、Solが最上位です。2時間の制限より6時間の制限のほうが高く、より長く考えさせるほど意図したエクスプロイトの成功率が上がり、Solは約34%まで伸びました。TerraやLunaと下位モデルになるほどスコアは下がり、モデルの規模と与える時間の両方が効くことがうかがえます。
科学と専門領域
科学分野の課題を測るGeneBench v1でも、Solが最も高いスコアを示しました。出力トークンを増やすほどスコアが上がり、Solは約31%に達しています。標準モデルのTerraもこれに近い水準まで伸びる一方、低価格のLunaは差がつき、難度の高い専門課題では上位モデルの優位がはっきり出ます。
総じてSolは、最高スコアを一発で狙うより、必要な水準の成果を短時間・低コストで出すことに寄せた設計です。純粋な最難問の一発解答では競合が上回る場面も残ります。競合との具体的な差は次で見ていきます。
GPT-5.6 SolとClaude Fableの比較
SolはベンチマークでしばしばAnthropicのフラッグシップであるClaude Fable 5と比較されます。性能、価格、特徴の3つの観点で、両者がどう違うのかを整理します。
性能はベンチマークごとに勝敗が分かれる
主要な指標を並べると、両者は拮抗しており、勝敗は測る対象で入れ替わります。
| 指標 | GPT-5.6 Sol | Claude Fable 5 |
|---|---|---|
| Coding Agent Index | 80（同指標の最高記録） | 77.2 |
| Intelligence Index v4.1 | 58.9 | 59.9 |
| Agents’ Last Exam | 53.6% | 40.5% |
| SWE-Bench Pro | 64.6% | 80% |
総合的な知能を測るIntelligence Index v4.1ではFable 5が59.9点でSolの58.9点をわずかに上回り、ソフトウェア開発課題のSWE-Bench ProでもFable 5が80%対64.6%で優位です。一方、コーディングのエージェント性能を測るCoding Agent Indexと、難問を解くAgents’ Last ExamではSolが上回りました。純粋な最難問の精度ではFable 5が一歩前に出る場面が残り、エージェント型のコーディング作業ではSolが強い、という住み分けになっています。
価格はSolがFable 5のおよそ半額
API料金は100万トークンあたりで比べると差がはっきりします。
| モデル | 入力(100万トークン) | 出力(100万トークン) |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 5ドル | 30ドル |
| Claude Fable 5 | 10ドル | 50ドル |
Solは入力5ドル・出力30ドルで、Fable 5の入力10ドル・出力50ドルのおよそ半額です。加えてSolは同じ仕事をより少ないトークンと短い時間で仕上げるため、単価差以上に実際の請求額が開きます。Coding Agent IndexではFable 5を2.8点上回りながら出力トークン半分未満・所要時間半分未満・コスト約3分の1減で、Intelligence Indexでも1点差の性能を61%短い所要時間かつ推定コスト半分程度で達成しており、コストあたりの成果でSolが優位に立ちます。
特徴と使い分けの考え方
Solは、最高スコアを一発で狙うよりも、実務で必要な水準の成果を速く安く数多く出すことに寄せた設計です。反復の多いコーディングや調査、セキュリティ業務のように、量とコスト効率が効く現場で強みが出ます。対するFable 5は、最難問での精度のわずかな上積みや、SWE-Bench Proのような開発課題で優位を保っており、一件あたりの正確さを最優先する場面に向きます。同等水準の成果を低コストで回したいならSol、精度の上限をわずかでも引き上げたいならFable 5、という基準で選ぶと判断しやすくなります。
GPT-5.6 Sol の料金とプランごとの使い方
APIの料金は100万トークンあたりで設定され、シリーズ内で明確な段差があります。
| モデル | 入力(100万トークン) | 出力(100万トークン) | 位置づけ |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 5ドル | 30ドル | 最上位・複雑な業務向け |
| GPT-5.6 Terra | 2.5ドル | 15ドル | 標準・日常業務向け |
| GPT-5.6 Luna | 1ドル | 6ドル | 高速・低価格 |
入力が27万2000トークンを超える場合は追加料金が適用されます。長い資料をまるごと読ませる用途では、この上限を意識してコストを見積もると安全です。
ChatGPTのプランでは提供されるモデルが分かれます。Plus以上のプランでSolを使え、ProとEnterpriseではさらに上位のGPT-5.6 Sol Proが利用できます。無料プランとGoではTerraが提供されます。まずTerraで日常業務を回し、難度の高い作業や大規模なコーディングでSolに切り替える、という運用が費用対効果の面で無理のない使い方です。
max推論とultraモード、新しい推論レベルの選び方
GPT-5.6では推論の深さを、軽、中程度、高い、非常に高い、Max、Ultraの6段階から選べます。従来より上に「Max」と「Ultra」の2段が加わったのが今回の変更点です。
Maxは、モデルにより長い時間をかけて深く推論させる設定で、難問や込み入った設計判断で精度を上げたいときに使います。Ultraは、単一のエージェントの能力を超えて複数のサブエージェントを動かし、複雑な作業を分担して加速させるモードです。反対に、定型的で速さを優先したい処理では軽や中程度に落とすことで、コストと待ち時間を抑えられます。推論レベルは常に最上段にすればよいわけではなく、タスクの難度に合わせて上げ下げするのが実用上のコツです。
CodexとChatGPT Workの統合で変わる使い勝手
GPT-5.6では、モデル本体だけでなく周辺のアプリ体験も更新されました。CodexアプリがChatGPTのデスクトップアプリに統合され、コードやMarkdownをアプリ内で直接編集できるようになりました。画面左上でCodexと後述のWorkを切り替えられます。
ChatGPT Workは、ファイルやプラグインを活用して複数段階のワークフローを継続的に扱えるエージェントで、定期実行やイベント監視にも対応します。加えて、Chat、Work、Codexをまたいで会話を引き継げるようになり、プラグインは共通化され、Sites機能でWebサイトを共有できるようになりました。単発の質問応答から、業務プロセスをまたいで動くエージェントへと、使い方の重心が移っています。
TerraとLunaとの違い、どのモデルを選ぶか
3モデルの選び分けは、作業の難度とコストのバランスで決めます。Solは複雑なコーディングや調査、セキュリティ業務のように、失敗のコストが高く精度が効く作業に向きます。Terraは日常的な文書作成や要約、問い合わせ対応のように、十分な品質を低コストで数多くこなしたい業務に適します。Lunaはさらに高速・低価格で、大量の分類や下書き生成のように量が正義になる処理向けです。
競合との位置関係でいえば、下位のTerraでAnthropicのFable 5をわずかに上回り、最下位のLunaでもOpus 4.8を上回るとされ、シリーズ全体でコスト性能比を押し上げています。まず安いモデルで試し、品質が足りない部分だけ上位に上げるという進め方が、無駄のない選択になります。
よくある質問
Q. GPT-5.6 SolはChatGPTのどのプランで使えますか
GPT-5.6 Solは、ChatGPTのPlus以上のプランで利用できます。ProとEnterpriseではさらに上位のGPT-5.6 Sol Proが使え、無料プランとGoでは標準モデルのTerraが提供されます。
Q. GPT-5.6 SolとTerra、Lunaはどう使い分ければよいですか
複雑なコーディングや調査、セキュリティ業務のように精度が効く作業にはSolを、日常的な文書作成や要約にはTerraを、大量の分類や下書き生成のように量を優先する処理にはLunaを割り当てるのが基本です。まず安価なモデルで試し、品質が足りない部分だけ上位に切り替えると費用対効果が高くなります。
Q. GPT-5.6 Solは競合モデルより優れていますか
指標によって結果は分かれます。コーディングのArtificial Analysis Coding Agent Indexでは80点でAnthropicのFable 5を上回りますが、総合知能のIntelligence Index v4.1では58.9点とFable 5の59.9点をわずかに下回ります。最高スコアそのものより、同等の性能を短時間かつ低コストで出すコスト効率にSolの強みがあります。
Q. GPT-5.6 Solの利用料金はいくらですか
APIの料金は100万トークンあたり入力5ドル、出力30ドルです。入力が27万2000トークンを超える場合は追加料金が適用されます。TerraとLunaはこれより安く設定されており、用途に応じて選べます。
Q. 新しく加わったMaxとUltraはどんなときに使いますか
Maxはモデルに長い時間をかけて深く推論させる設定で、難問や込み入った設計判断で精度を上げたいときに使います。Ultraは複数のサブエージェントを動かして複雑な作業を分担・加速させるモードです。速さや低コストを優先する定型処理では、軽や中程度の推論レベルに下げて使います。
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