GPT-6 Luna の料金：100 万トークンあたり $0.10/$0.50＋計算ツール

GPT-6 Luna の OpenAI Standard API 料金は、入力 100 万トークンあたり $0.10、出力 100 万トークンあたり $0.50 です。入力が 272,000 トークン以下のリクエストに適用されます。

公式料金は 2026 年 11 月 3 日に確認しました。 OpenAI API 料金表 · OpenAI モデルの公式ドキュメント

GPT-6 Luna の API 料金一覧

料金は 100 万トークンあたりの米ドル表示です。入力が 272,000 トークンを超えると、リクエスト全体にロングコンテキスト料金が適用されます。

キャッシュの保持時間と課金ルールを確認できます。 OpenAI のプロンプトキャッシュガイド

API 課金と ChatGPT・Codex のサブスクリプション

• OpenAI API は上の表に従ってトークン単位で課金します。Codex で自分の API キーを使う場合も、API 料金が適用されます。 Codex の課金

• ChatGPT アカウントでログインした場合、ChatGPT Work と Codex の利用量には、契約プランの利用枠とワークスペースの課金条件が適用されます。 ChatGPT の利用上限

• 対象の ChatGPT Pro および Business 加入者は、連携した API 組織で使える API クレジットを受け取れます。 API クレジットの対象条件

要点

• 標準ショートコンテキストの GPT-6 Luna は、入力 $0.10、キャッシュ済み入力 $0.01、キャッシュ書き込み $0.125、出力 $0.50（各 100 万トークン）。OpenAI の広報担当者は VentureBeat に対し、これがプロモーションではない恒久価格だと確認しています。

• effort ダイヤルが請求を支配します：Artificial Analysis の実測では、同一カードで1 Index タスクあたり $0.0045（low）〜 $0.07（max）——15 倍——で、API のデフォルトは max ではなく medium です。

• 入力 272K 超過後は、リクエスト内の全トークンがロングコンテキスト料金（100 万あたり $0.20 / $0.02 / $0.25 / $0.75）になります。

• Batch と Flex は標準の半額、Fast は 2 倍と表記されています。対象のリージョン処理は 10% 加算で、Luna の EU データレジデンスは Standard・Fast・Flex・Batch で利用可能です。

• トークン単価はサブスクリプションの枠でもタスク単価でもありません：出力量（AA の Index タスクで前世代比 +24%）、リトライ、品質低下がすべて予算に戻ってきます。

OpenAI モデルの Standard 短コンテキスト料金を比較します。キャッシュ書き込みは 30 分の料金です。

発売後の変更点：OpenAI のファミリー表では Sol の行が GPT-6.1 Sol に更新され、キャッシュ済み入力が $0.20 から $0.10 に半減しました。Luna の行は変更ありません。Luna の入出力価格は Sol の 20 分の 1、Astra の 100 分の 1 です。兄弟ティアの経済性は GPT-6 Sol 価格解説と GPT-6 Astra 価格解説へ、安いティアで実際に何が買えてどこで劣化するかは GPT-6 Luna レビューへ。前世代の価格履歴は GPT-5.6 Sol コストガイドにあります。

請求を決める数字：effort ダイヤル

gpt-6-luna は none、low、medium（デフォルト）、high、xhigh、max の reasoning_effort 値を受け付けます。ティア間でトークン単価は変わりません——変わるのは推論トークンと出力トークンの数です。Artificial Analysis は Luna をティア別の 6 エントリーとして追跡しており、2026 年 9 月 23 日時点の実測経済性は次の通りです：

この表の 2 つの細部が、上の料金よりも重要です：

1. ティア間で 15 倍の差。「$0.10/$0.50」に見えるカードは、リクエストパラメータ次第で AA Index タスクあたり 0.5 セント弱から 7 セントまで課金されます。デフォルトは medium（$0.02、Index 29）。宣伝の知能（Index 37）は max（$0.07）でしか存在しません。ベンダーのベンチマーク数字をビジネスケースに転記するなら、そのベンチマークが走ったティアで予算を組んでください。

2. low の方が推論オフより安い。AA のワークロードでは $0.0045 の low が $0.01 の none を下回りました。non-reasoning の実行の方がタスクあたりの出力トークンが多かったためです。「思考を切れば安い」はこのモデルでは自動的には成立しません——自分のトレースで検証すべき仮説です。

OpenAI 自身の発表数値も同じ方向を指します。47 ツールをカバーする AutomationBench では、GPT-6 Luna の high が前世代比で 5.4 ポイント改善し、タスクあたりコストは 58% 低減。内部の事実性評価では「at higher effort levels it matches GPT-5.6 Sol at about a hundredth its cost」（より高いティアでは GPT-5.6 Sol の約 100 分の 1 のコストで匹敵）。これらはティア条件付きの主張として読んでください：安価なティアは、思考にお金を払うときにその水準に達します。

ある発売初日ユーザーは、ダイヤルが出力の形に与える影響をこう描写しました。"5.6 Luna yapped a lot about unnecessary stuff, while 6 Luna is much more to the point… 6 Luna just gives you the solution and stops talking."（5.6 Luna は余計なことをたくさん喋ったが、6 Luna は要点だけ。解を出して話をやめる）簡潔さ自体がコスト物語の一部です——ただし AA の検査者は、知識作業の低下（ルーブリック項目の省略、成果物の薄さ）を同じトークン吝嗇に帰しており、「短い出力」は無条件の勝利ではなくトレードオフとして扱ってください。(r/codex コメント)

「50% 安い」の翻訳

発表記事の価格カードは Luna が入力 $0.20 → $0.10、出力 $1.20 → $0.50 に変わると示し、両方に「50% cheaper」と付記しています。出力の算術値は −58.3% で、OpenAI の枠組みはドル単位の価格段を数えています。どちらの読みも間違いではありませんが、基準が重要です：GPT-5.6 の数字自体がプロモーション価格であり、VentureBeat は広報担当者が GPT-6 Sol と Luna の新価格はプロモーションではない恒久価格だと確認したと報じています。(発表記事、VentureBeat)

r/codex スレッド

独立計測も方向性には同意し、細字を補います。Artificial Analysis は Luna（max）をIndex タスクあたり $0.07、GPT-5.6 Luna（max）の $0.18 に対し約 60% 低——しかし新モデルはタスクあたりより多くの出力トークン（51k 対 41k）を使ったと測定しました。値下げが節約をもたらし、トークン効率はもたらしていません。発表图表を見ていた読者も同じ形を読み取りました。"it really looks like luna 6.0 is just as smart as luna 5.6 at less than half the cost."（luna 6.0 は 5.6 と同じくらい賢く、コストは半分以下に見える）(r/codex ベンチマークスレッド)

一部の実務者はより大きな枠組み——価格戦争——を使いました。"GPT-6 Luna cut its token price by 90% in two months. July: $1/$6… September: $0.10/$0.50… This is what an inference price war looks like."（2 か月で 90% 下げた。7 月は $1/$6、9 月は $0.10/$0.50。これが推論価格戦争だ）7 月の数字——GPT-5.6 Luna のより前の標準料金で、自身のプロモの前——は投稿者の主張であり、OpenAI の現在のページではもう検証できません。コミュニティの文脈として扱い、公式の価格履歴としては扱わないでください。(X 投稿)

キャッシュの経済学：$0.01 の読みと $0.125 の書き込み

同じコンテキストを再送するエージェントループでは、キャッシュ行が見出し価格より重要です。Luna のキャッシュ済み入力は100 万あたり $0.01——新規入力の 10 分の 1、OpenAI が GPT-6 キャッシュで宣伝する最大 90% の割引——一方、キャッシュ書き込みは$0.125 で入力料金の 25% プレミアムです。ここから 2 つの会計ルールが導かれます：書き込み量は読み取りと別の行であり、1 トークンは 1 回だけ——プレフィックスを保存するときに書き込み、OpenAI が説明する 30 分の適格ウィンドウ内で再利用されるターンではキャッシュ価格——として数えます。(キャッシュ投稿、料金ページ)

GPT-6 は価格だけでなくキャッシュの挙動も変えました：デフォルトでヒット率が高く、エージェントが毎ターン文脈を読み直すことへの新しい制御——キャッシュダッシュボード、キャッシュミス診断、明示的ブレークポイント、プレウォーム、そして応答間で推論ティアを変えてもキャッシュを壊さない機能（難しいターンは max、定常のフォローアップは low にしたいときに有用）——が揃っています。OpenAI の投稿は、GitHub が数十億リクエストで新規処理を要するプロンプトトークンの割合を 50% 以上減らし、ある顧客は数ポイントのヒット率向上で 20% のコスト削減を得たとしています。

実務者はこの経済性にすぐ気づきました。発売日、Simon Willison はこう書きました。"Luna is my favorite model for building product features thanks to its cost (and speed)."（コストとスピードのおかげで、Luna は製品機能を作る際のお気に入りモデル）——$0.01 のキャッシュ読み取りと 141–175 t/s の生成速度を製品画面の実務組み合わせにする、まさにそのルーティングパターンです。(X 投稿)

272K ロングコンテキストの崖

モデルページの一文は短い：入力 272K トークン超のプロンプトは、リクエスト全体が入力とキャッシュで 2 倍、出力で 1.5 倍の価格になります。これはリクエストレベルの閾値で、超過分への上乗せではありません。273,000 トークンのプロンプトは、最初の 272K にショートコンテキスト料金を適用されません——出力を含むすべての課金カテゴリがロングコンテキスト行を使います。

ウィンドウ自体は 1,050,000 トークン、最大出力は 128,000 です。「コンテキストに収まる」と「トークン単価が同じ」は別の命題です。プロンプトが閾値付近をうろうろするなら、余白を取ってください：文書を 1 つ追加するだけでリクエスト全体が再価格化されます。Sol と同じ崖構造で——GPT-6 Sol 価格ガイドに詳しい展開があり、同じ規律がここでは 10 分の 1 のスケールで当てはまります。

見出し料金以外の請求項目

Batch と Flex はカードを半分に、Fast は 2 倍に。OpenAI は Batch と Flex を標準料金の 50% として掲載——レイテンシに寛容な仕事にとって最大の単一レバーです。Fast モード（Priority は 2026 年 7 月 30 日に Fast に改称）は 2 倍。どちらの乗数を予算に入れる前に、エンドポイントが実際にそのティアを使っているか確認してください。

リージョン処理は 10% 加算。2026 年 3 月 5 日以降にリリースされたデータレジデンス対象モデルのエンドポイントは 10% の上乗せがあり、GPT-6 Luna の EU データレジデンスは Standard・Fast・Flex・Batch 処理で利用可能です。

ツールトークンはモデル料金で課金。内蔵ツールが消費したトークンは選択したモデルのトークン料金で請求され、一部のツールやホストセッションには別途費用があります。トークンを消費した失敗試行も予算に入ります。

ルーター上に「Pro」バリアントが存在。OpenRouter は「GPT-6 Luna Pro」を掲載——同じ基盤モデルを「reasoning.mode を pro に設定して提供、複雑なタスクでより高品質な応答」——基本価格は同じ $0.10/$0.50 です。これはプロバイダー側の serving 設定であり、OpenAI 料金カードの追加行ではありません。別モデルではなく、評価すべきルーティング選択肢として扱ってください。(OpenRouter)

レート制限：無料ティアは閉鎖。モデルページは gpt-6-luna を Free で「非対応」とし、有料ラダーは現在、名称付きティア——Build（5,000 RPM / 200 万 TPM / バッチキュー 2,000 万トークン）、Launch（10,000 RPM / 1,000 万 TPM / 10 億）、Grow（30,000 RPM / 1.8 億 TPM / 150 億）——で表記され、発売時に引用されていた番号付き Tier 1–5 の表に置き換わっています。(モデルページ)

出典：OpenAI の gpt-6-luna モデルページ、2026 年 11 月 3 日確認。

ファミリーの階段とオープン市場

OpenAI の階段の中では、ルーティングの論理は単純です：範囲が明確な大量ステップにはまず Luna を試し、失敗が高くつく場合は Sol に上げ、最も難しい仕事は Astra に残す。発表記事自身が Luna を「要約、抽出、率直な質問への回答といった、より範囲の狭い仕事」に位置づけています。

直感に反する発見は、Luna はオープン市場で最も安い有用 API ではないことです。VentureBeat の発売日比較表は、Meta の Muse Spark 1.2/1.3 Contributor を $0.10/$0.20、Xiaomi の MiMo-V2.6-Flash を $0.14/$0.28 で掲載——どちらも入出力合計が Luna の $0.60 を下回る——さらに DeepSeek の V4.1 Flash をオフピーク $0.15/$0.60 で挙げています。Luna がプレミアムで買うのは OpenAI エコシステムです：1.05M トークンのウィンドウ、GPT-6 のツールとキャッシュスタック、$0.0045 のタスクから上へのティア余白。唯一の基準が最安価格なら、オープン市場はそれを下回れます。(VentureBeat 表)

軌跡に対するコミュニティの読みは拡張的です。"I feel 2027 will be the year when intelligence will be economical enough to use at most of the places."（2027 年は知能がほとんどの場所で経済的に使える年になる気がする）——r/OpenAI の発売スレッド最多ポイント返信の予測です。方向としては有用ですが、予言として検証はできません。(r/OpenAI スレッド)

料金カードが教えてくれないこと

Codex の利用者からは、Luna を xhigh で使っても利用枠がほとんど減らなかったという報告がありました。 利用者のコメント

タスク単価でもありません。AA は Luna が前世代より Index タスクあたり 24% 多くの出力トークンを使ったと測定し、検査者は知識作業の低下（GDPval-AA で約 −75 Elo、AA-Briefcase で約 −45）を提示の省略とルーブリック要素の欠落に帰しています。Luna が失敗または打ち切ったタスクはリトライされます——エスカレーション先が高価なモデルならなおさら——そしてリトライは課金されます。品質の証拠は GPT-6 Luna レビューが扱います。予算上の帰結は、追うべき数字はトークンあたりではなく成功タスクあたりのコストだということです：失敗を含む総支出を、実際に出荷したタスク数で割る。

実践的な選択肢：Tabbit Browser

予算の問いが片付いたら、次は Luna を実仕事——開いたページ、ファイル、調査タスク——でどこで走らせるかです。Tabbit Browser は、API 統合を組み込まずに済む答えのひとつです。モデルピッカーで開いたタブの横から GPT-6 Luna のようなモデルを選べ、GPT-6 Luna モデルハブ (English)がブラウザー側の参照資料——タスク型リクエスト向けのプロンプトノート (English)と、ユーザー報告のレビューノート (English)——をまとめています。

正直な境界：Tabbit はクライアントです。OpenAI の料金は変えませんし、このページの API トークン見積もりはサブスクリプションやクライアントの使用量を予測しません。モデルの可用性はアカウントとエディションのライブピッカー次第です。本記事には Tabbit 側の Luna 実測請求、タスク成功率、レイテンシ結果はありません——その数字が必要なら、自分の固定タスクセットを走らせ、記録を残してください。

Tabbit Browser

Tabbit Browser をダウンロード

ワークフロー文脈——なぜ AI ブラウザーやエージェント型ブラウザーが安いワーカーモデルの有用域を変えるのか——は、それらのガイドがクライアント側を扱います。トークン課金の一次ソースは引き続き上の料金カードです。

2 つの予算シミュレーション

例は標準ショートコンテキスト料金を使い、リージョン加算、ツール料金、リトライ、税は含みません。算術の説明であって、実測ワークロードではありません。

短いリクエスト。未キャッシュ入力 10,000 トークン、出力 2,000 トークン：

(10,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50) / 1,000,000 = $0.002

ウォームなエージェントループ。毎ターン 250,000 トークンのプロンプトを再送する 40 ターンの実行。90% をキャッシュから供給し（1 回書き込み、30 分ウィンドウ内で再利用）、毎ターン 3,000 トークンを出力。1 ターンあたり：

(225,000 × $0.01 + 25,000 × $0.10 + 3,000 × $0.50) / 1,000,000 = 1 ターンあたり $0.00625

……に保存済み 225K トークンのプレフィックスの 1 回の書き込み（100 万あたり $0.125、約 $0.03）を加算。40 ターンでキャッシュループはおよそ $0.28。同じプロンプトを毎ターン冷たい読みで再送すると約 $1.06 です——同一トークン価格でほぼ 4 倍の差が、完全にキャッシュヒット率で決まります。Luna のスケールではどちらも小銭ですが、月 100 万ターンにすれば、キャッシュ方式は約 $7,000（書き込み込み）対、コールドで約 $26,500。Luna の $0.01 キャッシュ入力行——見出し価格ではなく——が本当のニュースになるのは、このワークロードの形です。

計画用の式：月間見積り = タスクあたり平均コスト × 月間タスク数。成功タスクあたりコスト = 失敗を含む総支出 ÷ 成功タスク数。サブスクリプションの枠やクライアント側の費用は、これらの式から導出できません。

計算ツールはブラウザー内で動作し、入力値をどこにも送信しません。入力量、キャッシュヒット率、キャッシュ書き込み、出力、実行回数、サービスタイアからトークン料金を見積もり、入力 272K 超でロングコンテキスト料金に切り替わります。リージョン処理、ツール料金、税、プロバイダーの上乗せ、リトライ、サブスク上限は含みません。計算ツールでは 30 分キャッシュの書き込み料金を使います。

GPT-6 Luna の価格：どれを選ぶべきか？

結論

GPT-6 Luna の料金カードは、OpenAI が GPT-6 級モデルを売った中で最も安いものです：100 万あたり $0.10/$0.50、広報担当者によれば恒久価格で、キャッシュ入力はさらに 10 分の 1。正直な予算は、定価を床とみなすべきで請求書とはみなしません。effort ダイヤルだけで、実測タスクコストは low と max の間で 15 倍動きます。出力量は前世代比で増加し、272K の崖はリクエスト全体を再価格化し、品質低下は価格を祝いたいワークロードでまさにリトライコストに変わります。ティアを意図的に設定し、キャッシュを積極的に使い、成功したタスクあたりのコストを見る——サブスクリプションは公表された枠で比較し、トークン算術では決して比較しないことです。

発売初日の反応は方向性を示すもので、確定ではありません：「安すぎて計れない知能」への熱狂もあれば、"the consequence of its work will not be seen or measured… until a few days"（成果は数日経つまで見え測れない）という慎重さもあります。OpenAI の料金ページがライブの一次ソースです。予算を確定する前にもう一度確認してください。

出典

• OpenAI API 料金ページ——Luna、Sol、Astra、GPT-5.6 Sol の各行。リージョンと Fast の注記。2026 年 11 月 3 日確認。

• OpenAI gpt-6-luna モデルページ——コンテキスト、出力、ティア値、272K 条項、レート制限。2026 年 11 月 3 日確認。

• OpenAI：Introducing GPT-6 Sol and Luna——価格変更カード、AutomationBench と事実性の主張、可用性。

• OpenAI：Better prompt caching for GPT-6——90% 割引、30 分ウィンドウ、キャッシュ制御、GitHub と顧客の結果。

• Artificial Analysis：GPT-6 Luna リリースダッシュボード——6 ティアの Index、タスクコスト、速度のスナップショット（2026 年 9 月 23 日）。

• Artificial Analysis：GPT-6 Sol and Luna push the cost efficiency frontier——$0.18 → $0.07 のタスクコスト、出力トークン増加、低下の帰属。

• VentureBeat：OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna——恒久性の確認。ベンダー横断価格表（2026 年 9 月 22 日）。

• OpenRouter：GPT-6 LunaとGPT-6 Luna Pro (batch)——プロバイダー掲載と Luna Pro の serving バリアント（2026 年 9 月 23 日）。

• スクリーンショットと条件を本文内に伴うコミュニティ記録：r/codex 1wngvak、r/codex 1wnhyh0、r/codex 1wnmhnq、r/codex 1wnhuru、r/OpenAI 1wnh4gr、X：Simon Willison、X：Mikel Echeve。

Secholar.L

Tabbit グロース&コンテンツ担当

Secholar.L は AI ブラウザとエージェントワークフローについて、実際の調査と検証可能な一次情報に基づく実践的なガイドを執筆しています。