TL;DR
基本料金: GPT-5.6 Standard の短コンテキスト料金は、100万トークンあたり Sol は入力 $5 / 出力 $30、Terra は $2.50 / $15、Luna は $1 / $6。
隠れたコスト要因に注意: 汎用エイリアス gpt-5.6 は Sol にルーティングされ、入力トークンが 272K 超のリクエストは長コンテキストの高料金が適用され、さらに GPT-5.6 の全ティアで出力トークンは入力トークンの6倍の単価。
本番運用では: トークン単価だけでなく、成功タスクあたりのコストで比較する。精度、リトライ、ツール呼び出し、レイテンシ、キャッシュ、人手レビューが実コストを左右する。
OpenAI API Pricing at a Glance
OpenAI のAPI 料金を広く検索しているユーザーにとって最初の疑問は「実際どのモデルの料金を支払っているのか？」であることが多い。以下の表は、GPT-5.6 を詳しく見る前に、現在のいくつかの OpenAI テキストモデルを簡潔にまとめたもの。
| Model | Input / 1M tokens | Cached input | Output / 1M tokens |
|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $5.00 | $0.50 | $30.00 |
| gpt-5.6-terra | $2.50 | $0.25 | $15.00 |
| gpt-5.6-luna | $1.00 | $0.10 | $6.00 |
| gpt-5.5 | $5.00 | $0.50 | $30.00 |
| gpt-5.4 | $2.50 | $0.25 | $15.00 |
| gpt-5.4-mini | $0.75 | $0.08 | $4.50 |
| gpt-5.4-nano | $0.20 | $0.02 | $1.25 |
出典*:* OpenAI API pricing
最も重要なパターンは見落とされがちだ。GPT-5.6 は Sol、Terra、Luna のいずれでも、出力トークンが入力トークンの 6 倍の単価である。長文回答、冗長なエージェント、推論量の多いワークフローは、プロンプトの長さの小さな変更よりもコストを早く押し上げうる。
GPT-5.6 ファミリーのより広い概要（モデルの機能、ポジショニング、ベンチマーク、API アクセス、主要なローンチ機能など）は、OpenAI の GPT-5.6 announcement や CometAPI の GPT-5.6 guide. を参照。本記事は料金、コスト計算、実際の請求額に影響する要因に特化する。
GPT-5.6 Pricing: Sol vs Terra vs Luna
GPT-5.6 には 3 つの料金ティアが導入された。OpenAI は Sol をフラッグシップ、Terra をバランス型、Luna を大規模ワークロード向けの低コストティアとして位置づけている。
各モデルの機能、GPT-5.6 API へのアクセス方法、ユースケースの詳細は GPT-5.6 モデルを参照。
入力トークンが ≤272K のリクエストにおける GPT-5.6 Standard 料金
| Model | Short input | Cached input | Cache write | Short output | Long input | Long cached input | Long cache write | Long output |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $5.00 | $0.50 | $6.25 | $30.00 | $10.00 | $1.00 | $12.50 | $45.00 |
| gpt-5.6-terra | $2.50 | $0.25 | $3.13 | $15.00 | $5.00 | $0.50 | $6.25 | $22.50 |
| gpt-5.6-luna | $1.00 | $0.10 | $1.25 | $6.00 | $2.00 | $0.20 | $2.50 | $9.00 |
出典*:* OpenAI API pricing
長コンテキストの料金: 入力トークンが 272K 超のリクエストは高いレートが適用される。入力、キャッシュ済み入力、キャッシュ書き込みは標準の2倍、出力は1.5倍で、上振れレートはリクエスト全体に適用される。
初期の目安としては、簡単で大量のタスクには Luna、バランスの取れたアプリケーションワークロードには Terra、最も難度の高い/影響の大きいタスクには Sol をテストするのが妥当だ。これは普遍的な推奨ではない。精度、リトライ、ツールの動作、人手レビューが掲示価格の差を上回る場合がある。
重要なエイリアスの注意点
OpenAI のモデルガイダンスによれば、汎用の gpt-5.6 エイリアスは gpt-5.6-sol にルーティングされる。
つまり、gpt-5.6 へのリクエストは Sol の料金ティアが適用される。もしワークロードが Terra や Luna でも十分に機能するなら、汎用エイリアスが最安ティアを選ぶと仮定せず、明示的なモデル ID を使用すること。
Example 1: A Typical API Request
一般的なリクエスト形状から始める:
- 入力 1,000 トークン
- 出力 500 トークン
| Model | Cost per request | Cost per 1,000 requests |
|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $0.02 | $20 |
| gpt-5.6-terra | $0.01 | $10 |
| gpt-5.6-luna | $0.00 | $4 |
Sol の計算:
(1,000 / 1,000,000 × $5) + (500 / 1,000,000 × $30) = $0.020
この例は、なぜ出力長が重要かも示している。リクエストの入力トークンが出力トークンの 2 倍であっても、出力がSol のトークンコストの 75% を占めるのは、出力が入力の 6 倍の単価で課金されるためだ。
チャット、エージェント、コード生成では、不要な冗長性の抑制は、短いシステムプロンプトを少し削るよりも節約効果が大きい場合がある。
Example 2: Monthly Cost at Scale
アプリケーションが月間 100 万リクエストを処理し、平均が次の通りだとする:
- リクエストあたり入力 2,000 トークン
- リクエストあたり出力 500 トークン
これは、月間で入力 20 億トークン、出力 5 億トークンに相当する。
| Model | Monthly input cost | Monthly output cost | Total |
|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | $10,000 | $15,000 | $25,000 |
| gpt-5.6-terra | $5,000 | $7,500 | $12,500 |
| gpt-5.6-luna | $2,000 | $3,000 | $5,000 |
差はルーティングのテストを正当化するほど大きいが、最下段が自動的に最良の本番選択というわけではない。安価なモデルがリトライ、失敗タスク、手動レビューを増やすなら、ワークフロー全体のコストは高くなりうる。
Long-Context Pricing: What Happens Above 272K Tokens?
GPT-5.6 モデルは 1.05M トークンのコンテキストウィンドウをサポートするが、入力トークンが 272,000 を超えるリクエストには高い料金が適用される。
この長コンテキストリクエストでは:
- 入力は短コンテキストの2倍で課金
- キャッシュ済み入力とキャッシュ書き込みも2倍
- 出力は1.5倍
- 高いレートはリクエスト全体に適用され、272K 超部分のみに限定されない
Sol の場合、入力は $5 から $10/1M トークンに、出力は $30 から $45 に変わる。同じ乗数構造は Terra と Luna にも適用される。
これは 272K 付近にコストの崖を生む。しきい値付近のワークロードでは、重複した取得チャンク、陳腐化した会話履歴、不要なリポジトリファイル、冗長なツール出力を送信前に減らすこと。追加のトークン削減ガイダンスは OpenAI のコスト最適化ガイドを参照。
Standard, Batch, Flex, and Priority Pricing
対象となる GPT-5.6 テキストワークロード向けに、OpenAI は複数の処理ティアを提供している。
| Tier | Sol input/output | Terra input/output | Luna input/output | Typical use |
|---|---|---|---|---|
| Standard | $5 / $30 | $2.50 / $15 | $1 / $6 | 通常の同期トラフィック |
| Batch | $2.50 / $15 | $1.25 / $7.50 | $0.50 / $3 | オフラインの非同期ジョブ |
| Flex | $2.50 / $15 | $1.25 / $7.50 | $0.50 / $3 | より遅い/不安定な処理を許容できるコスト重視の作業 |
| Priority | $10 / $60 | $5 / $30 | $2 / $12 | レイテンシに敏感な短コンテキストのトラフィック |
Batch と Flex は GPT-5.6 の Standard トークンレートの約 50%。Priority は上記の短コンテキスト料金に対して 2 倍。現在、Priority は短コンテキスト処理にのみ記載があるため、そのレートを長コンテキストに外挿しないこと。
選択前に公式の Batch、Flex、Priority ドキュメントを参照。
Prompt Caching: When Does It Save Money for GPT-5.6 ?
GPT-5.6 では、キャッシュ書き込みは通常の入力レートの 1.25 倍の料金がかかり、キャッシュヒットした入力は割引されたキャッシュ済み入力価格が適用される。
Sol で再利用可能な100,000 トークンのプレフィックスを想定:
| Action | Cost |
|---|---|
| 通常の未キャッシュ入力として 1 回処理 | $0.50 |
| プレフィックスを書き込みキャッシュ | $0.63 |
| 後でキャッシュされたプレフィックスを読み込み | $0.05 |
未キャッシュで 2 回使うと $1.00。1 回のキャッシュ書き込み＋1 回の一致するキャッシュ読み込みで $0.675、この単純化した例では $0.325 の節約。
この例の範囲: この計算は再利用プレフィックスの入力コストのみを比較している。可視出力トークン、その他の未キャッシュ入力、ツール、リトライは含まない。実際の節約は、プレフィックスがキャッシュ要件に一致するかと再利用頻度に依存する。
したがって、キャッシングは繰り返し一致する長く安定したプロンプトプレフィックスに最も有効。再利用されないキャッシュ書き込みはコスト増になる。
OpenAI のプロンプトキャッシングガイドには、キャッシュ書き込み料金、キャッシュヒットの扱い、明示的ブレークポイント、TTL の挙動が記載されている。
Other Costs That Can Change Your OpenAI API Bill
Reasoning tokens and Pro mode
推論トークンは、可視テキストとして表示されない場合でも出力トークンとして課金される。より高い推論設定は、出力トークン使用量とレイテンシを増やしうる。
サポートされている場合、reasoning.mode = "pro" はデフォルトのコスト削減/品質規則ではなく、ベンチマーク対象の設定として扱うのがよい。OpenAI はこのモードの固定の Pro 追加料金を別途掲示していない。コスト影響は結果としてのトークン使用量から生じる。標準と Pro を代表タスクでテストし、タスク成功率、総出力トークン、レイテンシ、リトライを比較するのが妥当なベースライン。
Web search and other tools
OpenAI は現在、標準のウェブ検索を1,000 コールあたり $10と掲示しており、加えて検索コンテンツのトークンは選択モデルのレートで課金される。小さな Luna リクエストでの 2 回のウェブ検索は、モデルトークンより高くつきうる。
OpenAI はまた、非推論モデル向けのウェブ検索プレビュー価格を1,000 コールあたり $25と掲示し、この場合は検索コンテンツのトークンは無料。エンドポイントごとに料金が異なるため、すべてのエンドポイントに同一のウェブ検索レートを適用せず、公式の料金ページで該当ツールとモデルの組み合わせを確認すること。
Regional processing
2026 年 3 月 5 日以降にリリースされたモデルの、対象となるリージョナル処理やデータレジデンシエンドポイントには、OpenAI の料金ページによれば10% の上乗せがある。レジデンシ要件のあるエンタープライズは予算見積もりに含めること。
How to Calculate OpenAI API Cost
基本的なリクエストの場合:
Token cost =
(入力トークン / 1M × 入力レート)
- (出力トークン / 1M × 出力レート)
本番計画では、次を含めて拡張する:
Total workflow cost =
未キャッシュ入力
- キャッシュ済み入力
- キャッシュ書き込み
- 出力および推論トークン
- ツール料金
- サービスティアの調整
- 該当する場合のリージョン加算
- リトライとフォールバックリクエスト
最も有用な KPI は次のことが多い:
Cost per successful task = 総ワークフローコスト / 成功タスク数
これにより、失敗やレビュー作業が増えるのにトークン単価が安いだけで見かけ上魅力的に見える事態を防げる。
How to Choose the Right Model Without Overpaying
価格表を出発点にしつつ、実タスクでテストする。
- まずはタスクをこなせそうな中で最も低コストのモデルから始める。Luna は単純かつ大量の作業には妥当な初期テスト対象になりうるが、あらゆる抽出や要約で最適と決めつけないこと。
- 出力長を測定する。GPT-5.6 では出力トークンが入力の 6 倍の単価なので、冗長な応答は重点的に見る。
- 272K のしきい値に注意。これを超えるとリクエスト全体の料金が変わる。
- 該当する非緊急作業には Batch や Flex を使う。本番トラフィック移行前に運用制約をテストする。
- 再利用可能なプレフィックスのみをキャッシュする。長いプロンプトだからといって自動的にキャッシュせず、実際のキャッシュヒット率を測る。
- ツールとリトライを追跡する。安価なモデルによる節約を相殺しうる。
プロバイダを跨いでルートを比較するチーム向けに、CometAPI pricingはモデル横断のライブ料金比較を提供。CometAPI Quickstart と Cookbookを使えば、同一ワークロードで複数の OpenAI 互換ルートを実行できる。
FAQ
2026 年時点で GPT-5.6 の料金はいくら？
モデルによって異なる。GPT-5.6 Standard の短コンテキスト料金は、Luna が 100 万トークンあたり入力 $1 / 出力 $6、Sol が $5 / $30。GPT-5.4 mini や nano などの低コストモデルもある。最新の料金は OpenAI の料金ページを確認。
ChatGPT API の料金は GPT-5.6 の料金と同じ？
「ChatGPT API の料金」は、会話可能なモデルの OpenAI API 料金を指す口語的表現として使われることがあるが、ChatGPT サブスクリプションと API 請求は別製品。API の料金は特定モデルと使用タイプによって決まる。
最も安い GPT-5.6 モデルはどれ？
gpt-5.6-luna が GPT-5.6 Standard の掲示価格では最安。コストに敏感なワークロードの初期テストに適しているが、本番の最適解は精度、リトライ、レイテンシ、レビューコストに依存する。
gpt-5.6 はどのモデルを使う？
OpenAI のモデルガイダンスによれば、gpt-5.6 エイリアスは gpt-5.6-sol にルーティングされる。Terra や Luna のティアを使う場合は明示的なモデル ID を使用すること。
GPT-5.6 の長コンテキスト料金はいつ適用される？
入力が 272,000 トークンを超えると、リクエスト全体に長コンテキストの高料金が適用される。入力関連は 2 倍、出力は 1.5 倍。
GPT-5.6 では Batch と Flex は Standard より安い？
対象の GPT-5.6 ワークロードでは、掲示の Batch と Flex のトークンレートは Standard の約 50%。処理特性が異なるため、ワークロードがその制約に耐えられるか確認すること。
GPT-5.6 のキャッシュ書き込みは追加料金がかかる？
はい。GPT-5.6 のキャッシュ書き込みは通常の入力の 1.25 倍で、一致するキャッシュ読み込みは割引のキャッシュ済み入力価格。節約は実際の再利用に依存する。
Compare GPT-5.6 Costs on Your Own Workload
料金表は出発点にすぎない。実コストはプロンプト、出力長、キャッシュヒット率、ツール、リトライ、タスク成功に依存する。
CometAPI を使えば、同一のワークロードで GPT-5.6 の Sol、Terra、Luna や他モデルを、単一の OpenAI 互換 API でテストできる。
次のステップ: 最新のモデル料金を比較、CometAPI Quickstart に従う、または CometAPI Cookbook を使って再現可能なモデル評価を構築。
品質、レイテンシ、信頼性の要件を満たしつつ、最も低コストのルートを選ぶこと。