GPT-6

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GPT-6

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2026/09/23 03:16 UTC 版)

GPT-6

開発元	OpenAI
初版	2026年9月3日 (2026-09-03)
前身	GPT-5.6
種別	大規模言語モデル Generative Pre-trained Transformer 基盤モデル マルチモーダルモデル
ライセンス	プロプライエタリ・ライセンス
公式サイト	openai.com/index/gpt-6-astra/

シリーズの一部
OpenAI
製品・サービス
ChatGPT 検索 Deep Research GPTs Codex DALL-E GPT Image Sora Whisper
モデル
GPT-1 GPT-2 GPT-3 GPT-3.5 GPT-4 GPT-4 Turbo GPT-4o GPT-4o mini GPT-4.5 GPT-4.1 o1 o3 o4-mini GPT-5 GPT-5.1 GPT-5.2 GPT-5.3 GPT-5.4 GPT-5.5 GPT-5.6 GPT-6 Astra GPT-6
関係者
サム・アルトマン グレッグ・ブロックマン ジェシカ・リビングストン ピーター・ティール イーロン・マスク アンドレイ・カーパシー
概念
AI幻覚 大規模言語モデル 単語埋め込み 学習
表 話 編 歴

GPT-6（ジーピーティーシックス）は、OpenAIが開発するGPTシリーズの大規模言語モデル（LLM）のモデルファミリーである。2026年9月3日に最初のモデルとなるGPT-6 Astraが発表され、同月22日にGPT-6 SolおよびGPT-6 Lunaが追加された。

OpenAIは、Astraを複雑な推論やプログラミングなどを対象とする最上位モデル、Solを性能とコストの均衡を重視したモデル、Lunaを低コストで大量の処理を行う用途に向けたモデルとして位置付けている。3モデルはいずれも105万トークンのコンテキストウィンドウと最大12万8,000トークンの出力に対応し、テキストおよび画像を入力として使用できる。

開発と発表

GPT-6の前世代にあたるGPT-5.6は、2026年7月にSol、Terra、Lunaの3モデルからなるモデルファミリーとして一般提供された。

同年9月3日、OpenAIはGPT-6世代の最初のモデルとしてGPT-6 Astraを発表した。OpenAIはAstraを、コンピュータ操作、ウェブブラウジング、ソフトウェア開発、科学および専門的作業などを対象とする同社の最上位モデルとして位置付けた。

9月22日、OpenAIはGPT-6 SolとGPT-6 Lunaを発表し、GPT-6を複数モデルからなるファミリーへ拡張した。OpenAIによれば、SolとLunaはAstraと類似した手法で訓練され、Astraで導入された専門作業、事実性、プログラミング、コンピュータ操作、アラインメントなどの改良を、より高速で低コストなモデルへ展開したものとされる。

2026年9月23日時点で、OpenAIの公式ガイドはGPT-6ファミリーをAstra、Sol、Lunaの3モデルで構成されるものとしている。GPT-5.6世代に存在したTerraに相当するGPT-6モデルは、この時点の公式ラインナップには含まれていない。

GPT-6 SolとLunaの発表についてロイターは、高性能化するAIモデルの運用コスト削減を各社が重視する中で行われたものと報じた。Ars Technicaは、SolとLunaについて大幅な新能力の追加よりも、性能に対するコストと効率の改善を重視した製品更新と位置付けた。

モデル

GPT-6ファミリーの各モデルは、処理能力、推論に使用する計算量、速度および料金の異なる用途を想定している。

モデル	発表日	主な位置付け	APIモデル名	コンテキストウィンドウ	最大出力	知識カットオフ
GPT-6 Astra	2026年9月3日	最上位モデル。複雑な推論、プログラミング、コンピュータ操作など	gpt-6-astra	1,050,000トークン	128,000トークン	2026年4月30日
GPT-6 Sol	2026年9月22日	性能とコストの均衡。複雑なプログラミングやエージェント型作業	gpt-6-sol	1,050,000トークン	128,000トークン	2026年4月20日
GPT-6 Luna	2026年9月22日	低コスト・高スループットの作業	gpt-6-luna	1,050,000トークン	128,000トークン	2026年5月18日

GPT-6 Astra

GPT-6 Astraは、GPT-6ファミリーの最初のモデルとして2026年9月3日に発表された。OpenAIはAstraを、同社のモデルの中で最も高い能力を持ち、複雑な推論、ソフトウェア開発、コンピュータ操作、科学研究、文書作成などの一連の作業を行うためのモデルとして位置付けている。

Astraでは、OpenAIのPreparedness Frameworkにおけるサイバーセキュリティ能力が「Critical」に達したと評価されるなど、能力向上に伴う安全性や監視可能性も論点となった。

GPT-6 Sol

GPT-6 Solは、Astraより低い運用コストで複雑な作業を処理することを目的とするモデルである。OpenAIのモデルカタログでは、性能とコストの均衡を重視するモデルとされ、複雑なプログラミングやエージェント型のワークフローを主な用途としている。

マイクロソフトはMicrosoft Foundryにおける用途として、企業向けエージェント、プログラミング、複数段階の推論、長いコンテキストを用いる分析、ツールを利用する複雑な知識作業などを挙げている。

GPT-6 Luna

GPT-6 Lunaは、GPT-6ファミリーの中で最も低価格なモデルとして、大量かつ比較的定型的な処理を主な対象としている。Microsoftは、情報抽出、要約、リクエストの振り分け、定型的な顧客対応などを利用例として挙げている。

OpenAI APIではSolと同じ105万トークンのコンテキストウィンドウと12万8,000トークンの最大出力を備える一方、標準API料金はSolより低く設定された。

仕様と機能

OpenAIのモデルカタログによれば、GPT-6 Astra、Sol、Lunaはいずれもテキストおよび画像入力とテキスト出力に対応し、多言語処理および画像認識機能を備える。APIでは関数呼び出し、ウェブ検索、ファイル検索、コンピュータ操作などのツールを使用できる。

推論に割り当てる計算量について、Astraはlow、medium、high、xhigh、maxに対応する。SolとLunaではこれらに加えて、追加の推論処理を使用しないnoneを選択できる。

GPT-6では、長い会話やエージェント型処理で同じ入力部分を繰り返し利用するためのプロンプトキャッシュも改良された。OpenAIによれば、キャッシュ済み入力の読み込みには通常の入力料金から90%の割引が適用され、会話途中で推論量や利用可能なツールを変更した場合にも、それ以前のコンテキストを再利用できるようになった。OpenAIは、GitHub Copilotにおける数十億件規模のリクエストで、こうしたキャッシュ関連の改善により新たに処理する必要があるプロンプトトークンの割合が50%以上減少したと報告している。

性能評価

OpenAIはSolとLunaの発表時、専門作業、事実性、プログラミング、コンピュータ操作などについて複数の評価結果を公表した。

GPT-6 Solは、業務アプリケーションを用いた一連の作業を評価するAutomationBenchでxhigh設定時に33.2%を記録した。また、長時間にわたる専門的作業を評価するAgents' Last Examではmax設定で56.4%、実在するコードベース上でソフトウェア開発能力を評価するDeepSWE 1.1では68.8%、コンピュータ操作を評価するOSWorld 2.0のオフライン評価ではxhigh設定で60.5%を記録した。GPT-6 LunaはDeepSWE 1.1のmax設定で66.6%を記録した。

OpenAIが、利用者によって事実誤認が報告された匿名化済みの会話を用いて行った社内評価では、GPT-6 Solの誤りはGPT-5.6 Solのおよそ半分だったとしている。ただしOpenAI自身、この評価に用いた会話は事実誤認を生じさせやすい事例を意図的に集めたもので、通常の利用状況を代表するものではないとしている。

これらの数値の多くはOpenAI自身が指定した評価環境で測定したものである。同社は、研究環境やAPIで行った評価と実際のChatGPT上での出力は、システムプロンプトや使用可能なツールなどの違いによって一致しない場合があるとしている。ITmediaは、Astraについては外部機関によるアラインメント評価が公表されていた一方、SolとLunaの発表資料およびシステムカードの追加部分には外部評価についての記述がないと指摘した。

安全性とアラインメント

OpenAIは、GPT-6各モデルについてPreparedness Frameworkに基づき、サイバーセキュリティ、生物・化学、AI自己改善などの能力を評価している。

モデル	サイバーセキュリティ	生物・化学	AI自己改善
GPT-6 Astra	Critical	High	High基準未満
GPT-6 Sol	High	High	High基準未満
GPT-6 Luna	High	High	High基準未満

AstraはOpenAIがサイバーセキュリティ能力を「Critical」と判定した最初のモデルとなったのに対し、SolとLunaはいずれも「High」とされ、「Critical」には達していない。OpenAIはSolとLunaについて、GPT-5.6世代の対応するモデルと同じ種類の安全対策を適用しているとしている。

アラインメントについてOpenAIは、SolとLunaはいずれもGPT-5.6世代の対応モデルと比較して、プログラミング作業の内容について誤解を招く説明をする割合などが低下したとしている。一方、これらの評価は問題行動を誘発するよう設計された状況を用いたものであり、通常利用における問題発生率を表すものではないとしている。

API料金

2026年9月23日時点のOpenAI APIにおける標準料金は以下の通りである。料金は100万トークン当たり。

モデル	入力	出力
GPT-6 Astra	10米ドル	50米ドル
GPT-6 Sol	2米ドル	10米ドル
GPT-6 Luna	0.10米ドル	0.50米ドル

GPT-6 Solの標準料金は、発表直前のGPT-5.6 Solのプロモーション価格である入力4ドル、出力20ドルからそれぞれ半額となった。GPT-6 LunaではGPT-5.6 Lunaの入力0.20ドル、出力1.20ドルから、それぞれ0.10ドル、0.50ドルへ引き下げられた。OpenAIは料金低下について、キャッシュ処理および推論処理の効率化によるものとしている。

なお、OpenAI APIではキャッシュ済み入力、長いコンテキスト、処理方式などによって別の料金が適用される場合がある。

提供

GPT-6 Astraは2026年9月3日の発表時点で一部の組織への提供から開始され、OpenAIはその後ChatGPTの有料プラン、OpenAI API、Microsoft Azureなどへ提供範囲を拡大するとした。

GPT-6 SolとLunaは9月22日から、ChatGPTのPlus、Pro、Business、Enterprise、Edu利用者向けのChatGPT WorkおよびCodexで提供が開始された。FreeおよびGo利用者にはデスクトップアプリを通じてLunaが提供された。発表時点では通常のChatGPTのチャット画面ではまだ利用できず、OpenAIは同日中に段階的に展開するとしていた。

OpenAI APIでは同日からgpt-6-solおよびgpt-6-lunaとして提供された。また、Microsoftは両モデルをMicrosoft Foundryで一般提供ラインナップに追加した。GitHub Copilotでも両モデルの段階的な提供が開始された。

評価と位置付け

Reutersは、SolとLunaの登場について、高性能なAIモデルの利用コストを下げることがAI企業間の競争上重要になっている中での製品投入と位置付けた。同紙は、Astraが要求の高い用途向けの最上位モデルとして維持される一方、SolとLunaは専門作業、プログラミング、自動化、コンピュータ操作をより低コストで行う選択肢として設計されたと報じた。

Ars Technicaは、SolとLunaを速度と効率を重視した中小規模のモデルとし、新たな画期的能力そのものよりも、既存の能力をより低いコストで利用できることが発表の中心だと評した。TechCrunchも、Astraに続いてGPT-6世代をSolとLunaへ拡張したものとして報じ、料金低下と事実性、プログラミングなどの改善を主要な特徴として取り上げた。

外部リンク

• Model guidance - OpenAI
• GPT-6 Astra: A new generation of intelligence - OpenAI
• Introducing GPT-6 Sol and Luna - OpenAI
• GPT-6 Astra System Card - OpenAI