GPT-6 SolとLunaの違い｜料金・性能・仕事別の選び方【2026年9月】

「Astraは高いから、下のモデルで済む仕事はどれなのか」。GPT-6 Astraが9月上旬に出てから、法人のAI活用の相談で最初に出てくるのがこの質問です。答えは2026年9月22日に公式から出ました。GPT-6 SolとGPT-6 Lunaの2本です。

ポイントは3つ。単価がGPT-5.6世代の半額になったこと、Astraと似た方法で訓練されているので事実の誤りが前世代の約半分に減ったとOpenAIが説明していること、そして仕事ごとに「どこまでの精度が要るか」で3モデルを使い分ける前提になったことです。

この記事は、OpenAIの公式発表・公式docs・GitHubの公式チェンジログを2026年9月23日に自分で読み、数字はすべて公式の値だけで組んでいます。既刊のGPT-6 AstraとGPT-5.6 Solの違い5つが「Astraと前世代のSol」の比較だったのに対し、本記事は「GPT-6世代の中でSolとLunaをどう使い分けるか」を扱います。なお同じ9月22日にAnthropicのClaude Opus 5.5も公開されており、こちらはClaude Opus 5.5とは｜料金・性能・Opus 5との違いで別にまとめています。

正直に言うと、モデルの選び方は「一番いいやつを全部に使う」が一番楽です。ただ、Astraの出力単価はSolの5倍、Lunaの100倍です。仕分けをしないと、請求書を見てから慌てることになります。

GPT-6 SolとLunaとは｜Astraを含む3モデルの位置づけ

GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは、OpenAIが2026年9月22日に公開した、GPT-6ファミリーの中位モデルと軽量モデルです。公式発表では「GPT-6 Astraと似た方法で訓練し、Astraの強み（専門的な業務・事実性・コーディング・コンピュータ操作・アラインメント）を、より速く安いモデルに持ち込んだ」と説明されています（OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」・参照日2026-09-23）。

3モデルの位置づけを、公式docsの説明文と料金からそのまま整理すると次のとおりです。

出典：OpenAI docs「GPT-6 Sol」・同「GPT-6 Luna」・同「GPT-6 Astra」（いずれも参照日2026-09-23）。

読み方はシンプルで、Astraは「最高性能」、Solは「Astraの5分の1の単価で仕事の主力」、Lunaは「最も安く、量をさばく」です。SolとLunaはeffortにnoneが選べる点もAstraと違います。推論を切って軽く使う用途がある、という設計です。

GPT-6 Astraそのものの使い方や提供状況はGPT-6 Astraの使い方｜ChatGPT・API・料金にまとめています。

提供状況と対象プラン｜ChatGPT・API・Codex・Copilot

2026年9月23日時点で公式に確認できる提供先は次のとおりです。ChatGPTのプラン別の扱いは、OpenAIの発表文「Availability」節の記載をそのまま整理しました。

OpenAIは「サービスを安定させるため、ChatGPTでは当日中に段階的に展開する。ChatGPT WorkやCodexで新モデルが見えなければ後で再度確認してほしい」と書いています。会社で「うちのアカウントには出ていない」という声が上がっても、当日はそういうものだと思ってください。

GitHub Copilotは同日にSolとLunaの両方を追加しました。公式チェンジログでは、Solを「対話型・エージェント型コーディングのバランス型」、Lunaを「小さく速いタスク向けで、GPT-6ファミリーの最安」と位置づけ、利用は従量課金（usage-based billing）、対応面はVS Code・Visual Studio・Copilot CLI・cloud agent・Copilot app・github.com・GitHub Mobile・JetBrains・Xcode・Eclipseです。Copilot BusinessとEnterpriseの管理者は、Copilot設定のモデルポリシーで利用可否を管理できます（GitHub Changelog「OpenAI’s GPT-6 Sol and GPT-6 Luna now available」・参照日2026-09-23）。

ChatGPTのプラン別の詳しい扱い（メッセージ上限など）は、2026年9月23日時点でOpenAIの公式ヘルプセンターの当日記載を取得できていません。上の表は発表文の記載だけで構成しています。

API料金｜GPT-5.6比50%減の単価と日本円の目安

今回の発表で法人にいちばん効くのが料金です。OpenAIは「キャッシュと推論基盤の改善で提供コストが下がった分をそのまま還元する」として、SolとLunaのAPI価格をGPT-5.6の販促価格から50%引き下げました。

出典：OpenAI発表の料金表・OpenAI docs「Pricing」（参照日2026-09-23）。

公式の料金ページには、単価表の外に置かれている条件がいくつかあります。予算を組むときはここまで読む必要があります。

• キャッシュ：キャッシュ済み入力は通常入力の10%、キャッシュ書き込みは通常入力の1.25倍。GPT-6ではキャッシュ命中率が既定で上がるよう改善され、発表文では「キャッシュ済み入力トークンの読み取りは90%引き」と説明されています
• 長文：1回のリクエストで入力が272,000トークンを超えると、その全体が入力・キャッシュ2倍、出力1.5倍の「long context」単価になります（Solは$4／$15、Lunaは$0.20／$0.75）
• BatchとFlex：通常の50%。急がない夜間処理はここに寄せると、Lunaの出力が100万トークン$0.25になります
• Fast mode：通常の2倍
• データ所在地：地域処理（data residency）は10%上乗せ。SolとLunaのEUデータ所在地は「Standard処理のみ」と明記
• GPT-5.6 Sol：販促価格（$4／$20）は「少なくとも2026年11月21日まで」と料金ページに記載。旧モデルに残っている処理は、その前に移す判断が要ります

日本円の目安は、1ドル150円で換算した2026年9月時点の概算です（為替で変わります）。

試算例（実測値ではありません・前提と計算式を明示）：1件あたり入力2,000トークン・出力500トークンの処理を月に10,000件流すと、入力2,000万トークン・出力500万トークンです。Solなら入力40ドルと出力50ドルで合計90ドル（約13,500円）、Lunaなら入力2ドルと出力2.5ドルで合計4.5ドル（約675円）、Astraなら入力200ドルと出力250ドルで合計450ドル（約67,500円）。同じ仕事でも、どのモデルに流すかで月額が2桁変わります。

他社モデルも含めた横断の単価表は主要AIモデルAPI料金 横断比較で毎月更新しています。ChatGPTのプラン料金（Plus・Pro・Business）とAstraの関係はGPT-6 Astra料金｜ChatGPTプラン別とAPI単価を参照してください。

仕様｜コンテキスト長・出力上限・知識カットオフ

SolとLunaの仕様は、公式docsのモデルページに載っている値だけを転記します。3モデルともコンテキスト長は同じで、違うのは知識カットオフとeffortの選択肢、レート制限です。

出典：OpenAI docsの各モデルページ（参照日2026-09-23）。Astraのレート制限は本記事では確認していません。

docsには注意書きが2つあります。ひとつは「組み込みツールと関数呼び出しはResponses APIを使う。Chat Completionsでの関数呼び出しはreasoning_effortをnoneにしたときだけ」。もうひとつは、SolとLunaの「EUデータ所在地はStandard処理のみ」です。BatchやFlexでEU所在地を指定する構成は取れません。

知識カットオフは、意外とLunaのほうが新しい（5月18日）です。「軽いモデルだから古い」ではありません。ただし、いずれにしても2026年6月以降の出来事は入っていないので、最新情報が要る仕事はweb_searchを付けるか、資料を入力に渡す前提で使います。他社モデルも含めたコンテキスト長の比較は、当メディアの横断比較記事で毎月更新しています。

性能｜公式ベンチマークの数字で見るSolとLuna

ここからは、OpenAIが発表文に載せた数字だけを並べます。他社モデルとの比較もOpenAIが公表した値そのままで、当社が測ったものではありません。OpenAI自身も「競合モデルの評価値は公開レポートから取得」「Claude Fable 5.1の値がない場合はFable 5の値を使用」と注記しています。

出典：OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」（参照日2026-09-23）。

この表で法人が見るべき数字は、スコアそのものより「コストの倍率」です。AutomationBenchで低effortのAstraがSolの3.9倍、Opus 5が11.1倍。つまり、業務ワークフローの自動化はSolを基準にして、Astraは本当に必要な工程だけに絞る根拠がここにあります。Lunaは「Opus 5やFable 5のmediumと同等の開発タスク処理を、20分の1以下のコストで」という位置づけです。

文章の書き方も変わりました。OpenAIはAstraで改善した「明確で専門用語が少なく、脱線と価値の低い細部が減り、全体にやや短い」回答スタイルをSolとLunaにも持ち込んだと説明しています。発表文の例では、以前のモデルが「やりました」と結論を先に言い切っていたのに対し、新モデルは「何を確認して、何を確認していないか」を先に書く応答が「好ましい」とされています。業務で使う側からすると、これは大きな変化です。

安全性については、コーディング作業に関する誤解を招く主張の割合がGPT-5.6の同格モデルより下がった、と公式が説明しています。詳細はsystem cardを参照する形で、本記事では数字を引いていません。Astraと他社モデルの詳しい比較はGPT-6 AstraとFable 5.1・Opus 5比較にあります。

仕事別の選び方｜定型はLuna・調査と資料作成はSol・重要判断はAstra

数字を踏まえた、法人向けの使い分けです。判断の軸は「間違えたときの損害の大きさ」と「量」の2つだけにしています。

迷ったらSolから始めるのが基本です。理由は3つ。単価がAstraの5分の1であること、事実の誤りが「Astraに迫る」水準まで減ったと公式が説明していること、そしてeffortをnoneからmaxまで動かせるので、同じモデルのまま軽くも重くもできることです。Lunaは「Solで試して、精度が落ちない工程だけ」下ろすのが安全な順番です。

前世代のGPT-5.6にはSol・Terra・Lunaの3本がありましたが、GPT-6ではAstra・Sol・Lunaの3段になり、Terraに相当する名前はありません（2026年9月23日時点で公式発表なし）。GPT-5.6世代の使い分けはCodexでGPT-5.6使い方｜Sol/Terra/Lunaにまとめています。

使いどころの変え方｜GPT-5.6世代からの振り分け直し

すでにGPT-5.6 SolやAstraを業務で使っている会社は、「置き換え」ではなく「振り分け直し」をします。これまでは、難しい仕事も定型の仕事も同じモデルに流していた会社が多いはずです。上限に当たりやすく、単価も読めない運用でした。

GPT-6世代でやることは、次の3つです。

1. いまGPT-5.6 Solに流している処理は、そのままGPT-6 Solへ。同じ$4→$2、$20→$10の半額で、公式の説明では事実の誤りが約半分に減ります。販促価格の期限（2026年11月21日）より前に移します
2. その中で「人が後で確認できる定型」をLunaに下ろす。分類・要約・整形の類いです。Lunaの出力単価はSolの20分の1なので、ここが最も効きます
3. Astraに残すのは、重要判断とSolで安定しなかった工程だけ。Astraの単価は据え置きです

Codexでの利用も同じ考え方です。GitHub Copilotの公式チェンジログが「Solは多段階の検証が効く開発タスクの万能型、Lunaは小さく速いタスク向け」と書いているとおり、日常のコード補完やテスト生成はLuna、設計を伴う修正はSol、という分け方が公式の位置づけに沿います。OpenAIは自社の研究者のトークン利用が「中央値で1日600ドル、上位10%で7,000ドル（API価格換算）」に達していると明かしており、コーディングエージェントを長時間回す会社ほど、この振り分けの差が大きくなります。

使い方｜ChatGPT・API・Codex・Copilotの入口とコピペ用の指示文

入口ごとの最短手順と、そのまま使える指示文をまとめます。コマンドや設定は公式docsに載っている範囲だけで、当社が実行して確かめたものではありません（公式の例・書式に沿った記載です）。

ChatGPT（Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu）

ChatGPT Workのモデル選択にGPT-6 SolとGPT-6 Lunaが並びます。通常のChatにはまだ出ないので、Chat側で探しても見つかりません。無料・GoプランはデスクトップアプリでLunaだけが使えます。展開は段階的なので、見えなければ時間を置いて再確認します。

API（Responses API）

モデルIDはgpt-6-solとgpt-6-lunaです。ツールと関数呼び出しはResponses APIで、推論の深さはreasoning.effortで指定します。次は公式docsの書式に沿った最小例です。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-luna",            # 定型処理は gpt-6-luna、調査や資料作成は gpt-6-sol
    reasoning={"effort": "low"},   # none / low / medium(既定) / high / xhigh / max
    input="以下の問い合わせを『料金』『契約』『不具合』『その他』のどれかに分類し、分類名だけ返してください。\n\n[問い合わせ本文]",
)
print(response.output_text)

effortは仕事に合わせて変えます。公式docsは、effortの上げ下げとツールの有効・無効をキャッシュを壊さずに切り替えられるよう改善したと説明しているので、同じ会話の中で「軽い続きの質問はlow、難しい依頼はhigh」と動かしても、キャッシュの割引を保てます。

Codex・GitHub Copilot

CodexはChatGPTの対象プランで当日から利用できます。GitHub Copilotはモデルピッカーから選びます（SolはPro+以上、LunaはPro以上）。BusinessとEnterpriseでは、管理者がCopilot設定のモデルポリシーで有効・無効を決めます。公式は「既定のモデル有効化がオンなら、新モデルは管理者が明示的に無効にしない限り自動で有効になる」と書いているので、使わせたくない部署がある会社は先にポリシーを触ります。

コピペ用の指示文（法人の仕分けと運用）

1. 業務の仕分け表を作る（Solで）

あなたは業務改善の担当者です。以下の業務一覧を「定型で量が多く人が後で確認できる」「調査・資料作成・コーディングなど考える工程がある」「重要判断で失敗が高くつく」の3つに仕分けし、それぞれ推奨モデル（GPT-6 Luna／GPT-6 Sol／GPT-6 Astra）と、その理由を1行で書いてください。
判断基準：間違えたときの損害の大きさと、月あたりの件数。
出力は表形式（業務名・分類・推奨モデル・理由）。
不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

[業務一覧]

2. 問い合わせの一次分類（Lunaで）

次の問い合わせ本文を読み、カテゴリを「料金」「契約」「不具合」「解約」「その他」から1つ選んでください。
出力はカテゴリ名だけ。判断に迷う場合は「その他」とし、理由を10字以内で添えてください。
本文にない事実を補わないでください。

[問い合わせ本文]

3. 調査のまとめと資料の骨子（Solで）

以下の資料を読み、経営会議向けに「結論」「根拠となる数字（出典つき）」「選択肢と、それぞれの費用と期間」「未確認の点」の4項目で骨子を作ってください。
数字と固有名詞は、根拠（出典／計算式）を添えてください。
仮定した点は必ず「仮定」と明記してください。

[資料]

4. 重要判断の検討メモ（Astraで）

以下の契約案について、当社にとっての主なリスクを重大度順に5つ挙げ、それぞれ「該当条文」「起こりうる損害」「修正案」を書いてください。
法的助言ではなく、社内の検討用メモとして作成してください。最終判断と外部専門家への確認は人が行います。
不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

[契約案]

5. 月額の試算（Solで）

以下の前提で、GPT-6 Astra・Sol・Lunaそれぞれの月額API費用をドルと円（1ドル150円）で試算し、表にしてください。
単価（100万トークンあたり）：Astra 入力$10・出力$50／Sol 入力$2・出力$10／Luna 入力$0.10・出力$0.50。
計算式を必ず併記し、これは概算であり実際の請求はトークン数と為替で変わることを注記してください。

[前提：1件あたりの入力トークン数・出力トークン数・月あたりの件数]

6. Solで安定しない工程の切り出し

以下は同じ依頼に対するGPT-6 Solの回答3回分です。3回で結論や数字が食い違っている箇所を列挙し、「食い違いの内容」「原因として考えられること（入力不足／判断が難しい／表記ゆれ）」「GPT-6 Astraに回すべきか、入力を足せばSolで足りるか」の判断を書いてください。
不足している情報があれば、最初に質問してから作業を開始してください。

[回答1]
[回答2]
[回答3]

法人が先に決めること｜データの扱い・料金の上限・権限

モデルを増やすと、管理する項目も増えます。導入前に管理者が決めておく項目を、公式の記載と結びつけて挙げます。

データの扱い

• どのモデルにどの情報を渡してよいか：Lunaに下ろす定型処理ほど件数が多く、個人情報や取引先情報が混ざりやすい。分類や要約の入力に含めてよい情報の範囲を先に決めます
• データ所在地：地域処理は10%上乗せ、SolとLunaのEU所在地はStandard処理のみ（公式料金ページ）。BatchやFlexで安くしたい処理と、所在地の要件がある処理は両立しません
• ChatGPT側の設定：Business・Enterpriseの管理設定、Copilotのモデルポリシーは、モデルが自動で有効になる前に確認します

料金の上限

• モデル別の月額上限：Astraの出力単価はLunaの100倍です。「Astraは月いくらまで」を先に決め、超えたら振り分けを見直す運用にします
• キャッシュを前提にした設計：同じ前置き（社内規程・商品情報・指示文）を毎回渡す処理は、キャッシュ済み入力が10%になる分だけ安くなります。公式のPrompt Caching Dashboardで命中率を見られます
• BatchとFlex：夜間の一括処理は50%。Lunaの定型処理はまずここに置けるか検討します
• レート制限：Tier 1は両モデルとも500 RPM・500,000 TPM。全社展開の前に利用ティアを確認します

権限と社内規程

• 誰がAstraを使ってよいか（部署・役職・案件単位）
• Lunaの出力を「人の確認なしで外に出してよい処理」はどれか。公式は「効果の低い細部が減る」回答スタイルを説明していますが、事実確認の責任は使う側に残ります
• Codex・Copilotでのモデル選択の既定値。開発チームは「日常はLuna、設計を伴う修正はSol」を既定にしておくと、個人の好みで単価が跳ねません

【要注意】よくある失敗パターン4つ

失敗1：全部Astraに流す

❌「一番いいモデルなら間違いない」と全社の既定をAstraにする。
⭕ 既定をSolにして、Astraは案件単位で許可する。AutomationBenchでは低effortのAstraよりSol（xhigh）のほうがスコアが高く、コストは3.9分の1という公式の数字があります。

失敗2：安いからと定型以外までLunaに下ろす

❌ 出力$0.50に釣られて、調査や資料作成もLunaにする。
⭕ Lunaは「焦点の絞られた大量タスク向け」という公式の位置づけどおり、分類・要約・整形に限る。考える工程はSolに戻します。

失敗3：GPT-5.6 Solの販促価格が続くと思っている

❌ 旧モデルのまま放置する。
⭕ 公式料金ページには「GPT-5.6 Solの販促価格は少なくとも2026年11月21日まで」と書かれています。GPT-6 Solは同じ仕事が半額なので、期限を待たずに移す計画を立てます。

失敗4：新モデルの回答スタイルを「そっけない」と評価して戻す

❌ 回答が短くなった・前置きが減ったことを品質低下と受け取り、旧モデルに戻す。
⭕ OpenAIは「明確で、専門用語と価値の低い細部が減り、やや短い」を意図した変更だと説明しています。評価するのは長さではなく、「何を確認して何を確認していないか」が書かれているかどうかです。

法人で導入する順番｜Uravationならこう判断する

当社が法人のAI活用支援で使っている考え方をそのまま当てはめると、順番は4段です。

1. 業務を3つに仕分ける：定型・調査／資料作成・重要判断。上の指示文1で表を作り、担当部署に見てもらいます。ここを飛ばすと、あとの全部が「なんとなく」になります
2. Lunaで定型を試す：問い合わせ分類や議事録整形など、件数が多くて人が後で確認できる処理から。小さく安く始められるので、社内の抵抗が最も少ない入口です
3. Solで調査と資料作成を回し、Astraと結果を比べる：同じ依頼をSolとAstraに投げ、差が出た工程だけAstraに残します。差が出なければSolで固定します
4. 上限と権限を決めて広げる：モデル別の月額上限、Astraの許可単位、Copilot・ChatGPTのモデルポリシーを管理者が設定してから、全社に開きます

逆の順番、つまり「先に全社に開いてから上限を決める」は、請求が来てから振り分けを始めることになります。最初に仕分け表、最後に上限と権限。この順番だけは守ることを勧めます。

もうひとつ、当社が強く勧めるのは「Astraを使う理由を書く」運用です。案件ごとに「なぜSolではだめか」を1行書かせるだけで、Astraの利用が本当に必要な工程に絞られます。

よくある質問

GPT-6 SolとGPT-6 Lunaは何が違いますか？

公式docsの位置づけは、Solが「複雑なコーディングとエージェント型ワークフロー向け」、Lunaが「焦点の絞られた大量タスク向けの、最も効率のよいモデル」です。API単価はSolが入力$2・出力$10、Lunaが入力$0.10・出力$0.50（100万トークンあたり）。コンテキスト長（1,050,000トークン）と出力上限（128,000トークン）は同じで、知識カットオフはSolが2026年4月20日、Lunaが2026年5月18日（Lunaのほうが新しい）。

GPT-6 Lunaの料金はいくらですか？

APIは100万トークンあたり入力$0.10・キャッシュ済み入力$0.01・出力$0.50です。BatchとFlexは50%（入力$0.05・出力$0.25）、Fast modeは2倍、入力が272,000トークンを超えるリクエストは入力$0.20・出力$0.75の長文単価になります。1ドル150円の概算（2026年9月時点）で、入力100万トークンが約15円、出力100万トークンが約75円です。

GPT-5.6のSol・Terra・LunaはGPT-6でどうなりますか？

GPT-6ではAstra・Sol・Lunaの3段になり、Terraに相当するモデルは2026年9月23日時点で公式に発表されていません。GPT-6 SolはGPT-5.6 Solの、GPT-6 LunaはGPT-5.6 Lunaの後継で、いずれも単価が50%下がっています。GPT-5.6 Solの販促価格（$4／$20）は公式料金ページで「少なくとも2026年11月21日まで」とされています。

ChatGPTの無料プランやGoでも使えますか？

OpenAIの発表では、無料とGoのユーザーは「デスクトップアプリでGPT-6 Lunaを利用できる」とされています。GPT-6 SolはPlus・Pro・Business・Enterprise・EduのChatGPT WorkとCodexで提供され、通常のChatには2026年9月23日時点でまだ入っていません。展開は段階的です。

GPT-6 Solはいつから、どこで使えますか？

2026年9月22日（米国時間）から、ChatGPT Work・Codex（Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu）、OpenAI API（gpt-6-sol）、GitHub Copilot（Pro+・Max・Business・Enterprise）で使えます。ChatGPTは当日中に段階的に展開すると案内されているため、見えない場合は時間を置いて再確認してください。

まとめ｜今日から始める3つのアクション

GPT-6 SolとLunaの登場で、「一番いいモデルを全部に使う」運用は割高になりました。単価はGPT-5.6の半額、公式の説明ではSolの事実の誤りは前世代の約半分。法人がやることは、業務を3つに仕分けて流し先を決めることです。

1. 今日やること：指示文1を使って、自部署の業務を「定型・調査／資料作成・重要判断」に仕分けした表を作る
2. 今週中：定型のうち1つをLunaで、調査のうち1つをSolで回し、AstraやGPT-5.6 Solの結果と並べて差を見る
3. 今月中：モデル別の月額上限とAstraの許可単位を決め、ChatGPT・Copilotの管理設定に反映する。GPT-5.6 Solに残っている処理はGPT-6 Solへ移す

あわせて読みたい：GPT-6 AstraとGPT-5.6 Solの違い5つ／GPT-6 Astra料金｜ChatGPTプラン別とAPI単価／CodexでGPT-5.6使い方｜Sol/Terra/Luna

執筆者

佐藤傑（さとう・すぐる）
株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。
100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』『Claude仕事術』（SBクリエイティブ・シリーズ累計約6万部）。
SBクリエイティブ「ビジネス+IT」ほかで生成AI連載を執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。

業務の仕分けとモデルの使い分けを社内で設計したい場合は、法人向けAI研修とAIエージェント開発支援で対応しています。ご質問・ご相談はお問い合わせフォームからお気軽にどうぞ。

参考・出典

• Introducing GPT-6 Sol and Luna — OpenAI（2026年9月22日公開・参照日2026-09-23）
• GPT-6 Sol Model — OpenAI API docs（参照日2026-09-23）
• GPT-6 Luna Model — OpenAI API docs（参照日2026-09-23）
• GPT-6 Astra Model — OpenAI API docs（参照日2026-09-23）
• Pricing — OpenAI API docs（参照日2026-09-23）
• OpenAI’s GPT-6 Sol and GPT-6 Luna now available — GitHub Changelog（2026年9月22日・参照日2026-09-23）
• Introducing Claude Opus 5.5 — Anthropic（2026年9月22日・参照日2026-09-23。同日発表の事実確認のみ）