VM0で使えるGPT 5.6 Luna。高速でエコノミーなGPT-5.6層
OpenAIのGPT-5.6プレビューファミリーのエコノミー層。高速、安価、マルチモーダル――大量のツール利用、一括作業、レイテンシに敏感な応答のために作られています。
400K tokens · Text / Vision / Code · Prompt cache
GPT 5.6 Lunaは、OpenAIのGPT-5.6プレビュー世代のエコノミー層――大量のツール利用、一括の分類と抽出、そしてフロンティアの推論の深さよりも速度とコストが重要なレイテンシに敏感なチャットのために作られた、ファミリーの高速で安価なメンバーです。
ベンダーの表示価格は100万トークンあたり$1 / $6で、キャッシュ済み入力は$0.10 / 1M――GPT-5.6ファミリーで最も安価です。VM0のエコノミークレジット帯に位置しており、これが定型作業の広い土台で手を伸ばすべき層となります。その間、GPT 5.6 Terraが日常のエージェントを処理し、Solは最も難しいステップだけを引き受けます。GPT-5.6は現在プレビューファミリーであり、昇格するまではGPT-5.5がデフォルトのOpenAIモデルのままです。
GPT 5.6 Lunaとは？
2026年7月プレビュー（GPT-5.6ファミリーのエコノミー層） · GPT-5.6ファミリーのエコノミー層で、SolとTerraの下位に位置します。大量かつレイテンシに敏感な作業のための高速で低コストな選択肢です。
GPT-5.6は2026年7月に、Sol、Terra、Lunaという3層のファミリーとして出荷されました。Lunaはエコノミー層です。OpenAIはこれを、エージェントのワークロードの大量かつレイテンシに敏感な土台向けに位置づけており、前世代でGPT-5.4 Miniが果たした役割です。ファミリーの400Kトークンのコンテキストウィンドウとreasoning_effortパラメータを維持しているため、既存のCodexエージェントに変更なしで移行できます。
Lunaは最上位の推論を速度とコストと引き換えにしています。100万トークンあたり$1 / $6でSolの価格のごく一部であり、VM0でサポートされる最も安価なGPT-5.6層です。OpenAIのプレビュー資料では、単純なツール利用、分類、抽出でよく持ちこたえ、そもそもTerraやSolに属する難しい推論や長いループのタスクでのみ意味のある遅れをとります。
プレビューファミリーの他のモデルと同様に、数値は初期段階で方向性を示すものです。安定しているのはLunaの役割です。パイプラインの広い土台で走らせる層――多数の安価で高速な呼び出し――であり、その間、本当に難しいステップのわずかな割合をTerraとSolに昇格させます。その階層化こそが、GPT-5.6エージェントを有能かつ手頃に保つものです。
GPT 5.6 Lunaの注目ポイント
アーキテクチャと機能の主な特徴。
GPT 5.6 Lunaは400Kトークンのコンテキストウィンドウを維持し、ウィンドウ全体を通じて標準の入力価格で課金されます。reasoning_effortパラメータをサポートし、キャッシュ済み入力が入力レートの10分の1（$0.10 / 1M）で課金されるプロンプトキャッシング（さらにキャッシュ書き込み料金$1.25 / 1M）と、codex CLIがデフォルトで使用するResponses APIのインターフェースをサポートします。ツール利用、構造化出力、コンピュータ操作はGPT-5.6ファミリーの他のモデルと同等です。入力はテキスト、ビジョン、コードにわたりマルチモーダルで、ネイティブの画像生成はありません。
スペック概要
GPT 5.6 Lunaのベンチマーク
OpenAIのGPT-5.6資料からのプレビュー数値で、Lunaが引き継ぐ公開されているGPT-5.4 Miniの数値と対比して示しています。すべてのパーセンテージは方向性を示すものとして扱ってください。ファミリーはプレビュー段階であり、OpenAIはフロンティアモデル全体でSWE-bench Verifiedの汚染を指摘しています。
GPT 5.6 Lunaの価格
プロバイダー定価、100万トークンあたり。
GPT 5.6 Lunaの実践的な挙動
本番エージェント実行で観測された動作。
速度
GPT-5.6ファミリーで最も高速な層です――初期テストではmedium努力度で毎秒約130トークン程度です。これがLunaを選ぶ理由です。インタラクティブな応答と高スループットのパイプラインが応答性を保ちます。
ツールルーティング
単純で中程度に構造化されたツール呼び出しで信頼性があります。条件付き選択ではTerraに、長い推論の後に発行されるツール呼び出しではSolに劣ります――そうしたステップは上位の層に残してください。
一括分類と抽出
同じ構造化プロンプトを何千もの項目にわたって実行するのに適した層です。マルチモーダル入力は、テキストだけでなくスクリーンショットやドキュメント駆動の抽出も処理できることを意味します。
推論の深さ
難しいマルチステップ推論や長いエージェントループでは、TerraやSolより軽量です。深さではなく幅のために使ってください。多数の安価で高速な呼び出しを行い、難しいステップは上位に昇格させます。
コストプロファイル
100万あたり$1 / $6とエコノミークレジット帯により、LunaはGPT-5.6で最も安価な層になります――フロンティアの推論ではなく処理量が請求額を左右する、パイプラインの広い土台で走らせるモデルです。
GPT 5.6 Lunaに最適なエージェントタスク
大量の分類とタグ付け
Lunaを何千ものチケット、メール、ドキュメントにわたって走らせ、ラベル付け、ルーティング、フィールドの抽出を行ってください。$1 / $6では項目あたりのコストが低く保たれ、マルチモーダル入力はスクリーンショットやPDF駆動のジョブをカバーします。
レイテンシに敏感なチャット応答
応答時間が直接感じられるユーザー向けアシスタントの場合、Lunaの毎秒約130トークンは、ツール呼び出しと構造化出力を処理しながら応答をきびきびと保ちます。
TerraとSolの下の基盤層
階層化されたエージェントでは、Lunaが多数の安価で高速なステップ――取得、フォーマット、単純なツール呼び出し――を処理し、その間、Terraが日常のロジックを走らせ、Solが最も難しい計画を引き受けます。この階層化がパイプライン全体を手頃に保ちます。
草案してから磨くループ
Lunaに高速な初稿――アウトライン、候補コード、要約――を作らせ、磨きが必要なものだけをTerraやSolに昇格させてください。フロンティアのレートは処理量のごく一部にのみ支払います。
GPT 5.6 Lunaを避けるべきケース
TerraやとりわけSolが明らかに優れている最も難しい複数ファイルのリファクタリング、長いオーケストレーションループ、大学院レベルの推論では、Lunaの使用は見送ってください。一発目のパッチ品質や深い推論が要点である場合、エコノミー層は見せかけの節約になります。
GPT 5.6 Luna vs 他のモデル
GPT 5.6 Luna vs GPT 5.6 Terra
Terraはバランスの取れた日常のデフォルトで、Lunaはその下のエコノミー層です。Lunaはより高速でTerraの表示価格のおよそ3分の1ですが、推論の深さと難しいツールルーティングを諦めています。処理量とレイテンシのためにLunaを走らせ、タスクが本物の推論を必要とした瞬間にTerraに引き上げてください。
GPT 5.6 Luna vs GPT-5.4 Mini
Lunaはエコノミー枠でのGPT-5.4 MiniのGPT-5.6後継で、新世代のツール利用の挙動とマルチモーダル入力を備えています。表示価格はわずかに高い（$1 / $6 対 $0.75 / $4.50）ですが、GPT-5.6の改善を安価で高速な層にもたらします。
GPT 5.6 Luna vs Claude Sonnet 4.6
異なるファミリーで、エコノミーからバランスにかけての役割が重なります。Sonnet 4.6は1MトークンのコンテキストウィンドウとAnthropicのエコシステムをもたらし、LunaはCodexフレームワーク、より高速な生成、より低い価格をもたらします。フレームワーク、コンテキスト長、そして推論の深さよりも速度をどれだけ重視するかで選んでください。
結論: GPT 5.6 Lunaを使うべきか？
GPT 5.6 LunaはGPT-5.6ファミリーの高速で安価な土台です。大量かつレイテンシに敏感な作業のために走らせ、本当に難しいステップはTerraとSolに昇格させてください。
よくある質問
GPT 5.6 Lunaのコンテキストウィンドウはどれくらいですか？
400,000トークンで、応答あたり最大128Kトークンの出力です。ウィンドウ全体が標準レートで課金されます。
Terraの代わりにいつLunaを使うべきですか？
速度とコストが推論の深さよりも重要なとき。大量の分類と抽出、レイテンシに敏感なチャット、そして階層化されたエージェントの安価な基盤層です。タスクが本物のマルチステップ推論や難しいツールルーティングを必要とした瞬間にTerraに引き上げてください。
GPT-5.6はVM0で一般提供されていますか？
プレビュー段階です。3層すべてが選択可能ですが、GPT-5.6ファミリーが昇格するまではGPT-5.5がデフォルトのOpenAIモデルのままで、プレビューのベンチマーク数値は初期段階のものです。
GPT 5.6 Lunaはプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
はい。キャッシュ済み入力は100万トークンあたり$0.10で課金され、キャッシュ書き込み料金は100万あたり$1.25です――ファミリーで最も安価なキャッシングです。安定したプレフィックスを持つあらゆるエージェントで有効にする価値があります。
GPT 5.6 LunaはVM0でどのフレームワークを使いますか？
Codexです。VM0はGPT-5.6をCodexフレームワークのResponses APIインターフェース経由でルーティングします。Claude Codeフレームワークのエージェントは、VM0上でGPT-5モデルとは互換性がありません。
代替モデル
VM0でGPT 5.6 Lunaを使う
VM0でGPT 5.6 Lunaにアクセスする2つの方法
VM0はGPT 5.6 Lunaを、VM0クレジットで課金されるBuilt-inモデル、およびOpenAI API keyを使用したBring-your-ownの2通りでサポートしています。Built-inパスではVM0 Managedルーティングと後述のクレジット倍率が適用され、Bring-your-ownパスでは上流プロバイダーに直接課金され、VM0クレジットへの変換は行われません。
VM0の推奨
VM0はGPT 5.6 Lunaをコアエージェントモデルではなく、コスト削減オプションとして位置付けています。一括分類、プレフィルター、レイテンシが重要な短い返信、固定のレガシーエージェントなど、非コア作業の単価最適化に使用し、実行を左右するステップにはClaude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、またはClaude Sonnet 4.6を維持します。
クレジットと×0.4倍率
VM0のすべてのBuilt-inモデルは、×1クレジット基準となるClaude Sonnet 4.6の倍数で価格設定されています。GPT 5.6 Lunaは×0.4クレジットで課金されます。倍率はVM0の請求書に表示されるもので、上記の価格表のベンダー定価はVM0がクレジットに変換する前に上流プロバイダーが請求する金額です。
GPT 5.6 Lunaは×0.4で課金されます。つまり、1ステップのコストはSonnet 4.6（×1基準）の同等ステップのわずか0.4倍です。これはクレジット基準を大きく下回り、ピーク時の推論品質よりもステップあたりのコストが重視される高ボリュームのバックグラウンドワークに自然な選択肢です。
VM0でJuly 2026 (preview)から利用可能。