「GPT-6.1 Luna の料金」をお探しですか？2026年10月28日現在、OpenAI のモデルカタログには、GPT-6.1 Luna ではなく、GPT-6 Luna（モデル ID: gpt-6-luna）が掲載されています。プロダクションの予算策定を行う開発者向けに、OpenAI から利用できるこのモデルは、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から利用可能です。CometAPI では対応するショートコンテキスト料金として $0.08 と $0.40が公開されています。
GPT-6 Luna を継続するか、GPT-6.1 Terra に移行するかを判断する際は、表面的なトークン単価以上の要素を見てください。プロンプト長、キャッシュ、推論、ツール呼び出し、リトライなどが、完了タスクの総コストに影響します。本ガイドでは Luna の料金を解説し、Luna と Terra を比較し、追加コストに見合うアップグレードかを選ぶ助けとなる情報を提供します。
重要なポイント
モデル識別: GPT-6 Luna の API リクエストには gpt-6-luna を使用してください。公式カタログに GPT-6.1 Luna の価格は記載されていません。
モデル選定: 低コストの定型作業には Luna を継続。ビジュアル解釈、画面操作、文章品質が成否に影響する場合は Terra を評価。
GPT-6.1 Luna は存在しますか？
2026年11月2日に確認した公式 API カタログには、GPT-6.1 Luna の個別モデルは掲載されていません。Luna を使う場合は、ドキュメント化されたモデル ID gpt-6-luna を利用してください。「GPT-6.1 Luna price」を検索しても、リリース済み製品や別料金表の存在は確認できません。「Fe-Pichu」は Arena で利用可能な OpenAI モデルです。Terra がすでにリリースされており、このモデルの出力品質が Terra を下回ること、さらに OpenAI のトークナイザーを用いていることから、Luna である可能性が高いと考えられます。
より新しい Luna の代替を探していたのであれば、CometAPI の GPT-6.1 Terraを検討してください。OpenAI は 2026年10月26日に Terra を発表し、ビジュアル推論、コンピュータ操作、自然な文章生成に焦点を当てていると説明しました。既存の Luna ワークフローにおいて、それらの機能が繰り返し発生する弱点を解消するなら、代替候補になります。これはワークフロー上の推奨であり、OpenAI が Luna の名称変更や販売終了を行ったという主張ではありません。
既に GPT-6 Luna を使用しているチームにとって、タスクが単純な大量処理を超え始めたら、GPT-6.1 Terra は代替候補になります。バージョン番号ではなく、完成品の改善度に基づいて選びましょう。
価格: GPT-6 Luna は低いトークン単価を維持
GPT-6 Luna のモデルページおよびGPT-6.1 Terra のモデルページによると、OpenAI Standard のショートコンテキスト料金（100 万トークンあたり）は、GPT-6 Luna が入力 $0.10・出力 $0.50、GPT-6.1 Terra が入力 $1.00・出力 $5.00 です。したがって、新規入力と出力のレートは GPT-6.1 Terra の方が 10 倍高くなります。
新規入力 5,000 トークン、課金対象の出力 1,000 トークンのリクエストは、これらのレートで GPT-6 Luna なら $0.001、GPT-6.1 Terra なら $0.010 です。この例はキャッシュ、ツール、リトライ、ロングコンテキストの調整を含みません。どちらのモデルでも追加ターンが必要な場合は、実行全体を比較してください。
タスク適合: 日常業務は Luna、ビジュアルや文章は GPT-6.1 Terra をテスト
GPT-6 Luna は、明確な検証ルールがある反復的な抽出、ルーティング、分類の出発点として理にかなっています。スクリーンショットや視覚資料の解釈、アプリ画面での操作、文章の改稿が中心となる仕事では、GPT-6.1 Terra をテストしてください。OpenAI のモデル選定ガイドは、簡潔な文章、定義済みのコンピュータ操作、範囲が限定されたコード修正に GPT-6.1 Terra を推しています。
置き換え判断: 成功結果を基準に測定
実際のリクエストの代表セットを用い、同じ受け入れ基準で評価してください。成功率、エンドツーエンドの応答時間、リトライ、人手編集の有無を記録します。合計コストを受け入れ結果で割ってください。GPT-6.1 Terra が有意な改善をもたらすタスクを移行し、既に問題なくこなしているルーチン業務は Luna に残しましょう。
実用的なアーキテクチャは Luna を起点にし、検証失敗、曖昧なリクエスト、複雑な推論はより強力なモデルへエスカレーションします。すべての難件がプレミアム層を要するという前提ではなく、受け入れタスクの改善対費用効果で評価してください。
GPT-6 Luna の代替: バリュー検証に値する高速モデル
有用な GPT-6 Luna の代替は、許容できる総コストで所要の応答時間と品質を満たすべきです。以下のモデルは評価候補であり、速度のランキングや Luna より低価格である保証ではありません。
GPT-6.1 Terra
Luna から移行する主因がビジュアル作業、画面操作、文章品質の向上であるなら、CometAPI の GPT-6.1 Terraから始めてください。これらのタスクを改善する有力候補ですが、トークン単価は GPT-6 Luna より高いことに留意してください。改善が明確になるよう、同じテストケースを用いてください。
CometAPI の Claude Haiku 5.5は、日常的なテキストおよび画像入力タスクの短期パイロットに含めるべきモデルです。応答スタイル、出力形式への忠実性、エンドツーエンドのレイテンシをコミット前にテストしてください。ライブの料金表を確認しましょう。ここでの掲載は、GPT-6 Luna より安いことの保証を意味しません。
結論
GPT-6.1 Luna を探してここに来た場合は、まず利用可能なモデル名から始めてください。低コストの定型自動化には GPT-6 Luna、ビジュアル作業、コンピュータ操作、文章品質の改善が必要な場合は GPT-6.1 Terra を評価対象に。
要件を満たしている領域では GPT-6 Luna を維持し、失敗試行や編集を十分に減らせる領域では GPT-6.1 Terra を導入しましょう。選択したプロバイダの実価格、リクエスト全履歴、受け入れ結果に基づいて判断してください。CometAPI のモデルページは、比較実施前のアクセス確認と料金確認の出発点になります。
どのくらいの頻度でエスカレーションが発生し、フォールバックが元の入力全体を処理するかを追跡してください。タスクの 10% がエスカレーションするなら、全タスクでの Luna の初回試行コストに加え、その 10% に対するフォールバックのコストを予算化します。Luna のコストをフォールバックのコストに置き換えないでください。リトライやツールは別途加算し、合計を受け入れ結果で割りましょう。
GPT-6 Luna のコスト見積もりに ChatGPT の利用は含まれますか？
いいえ。トークンベースの API 見積もりは、その計算に含めた前提をカバーするものです。ChatGPT のサブスクリプションを購入したり、プランのモデルアクセス、使用制限、ワークスペースの適格性を確立するものではありません。アプリケーションの API 予算は、従業員のサブスクリプション支出とは切り離して管理してください。
