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この記事でわかること
- GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの役割と価格の考え方
- ChatGPT WorkとCodexで、仕事の進め方がどう変わるか
- 最高モデルを使い過ぎずに、AIエージェントを運用する方法
GPT-5.6は「全部入りの一つ」ではなく、仕事ごとに使い分ける世代
GPT-5.6は、性能だけを競う単一モデルというより、Sol・Terra・Lunaの3ティアで仕事を分ける考え方をはっきり出してきました。難しい設計や長いエージェント作業にSol、日々の資料整理や開発にTerra、分類・要約・定型処理にLuna。最上位を毎回呼ぶ前提ではなく、仕事の重さで担当を変える設計やね。

総統

戦闘員

アカネ先生
総統の結論

総統
GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの違い
| ティア | 向く仕事 | API価格(入力 / 出力、100万トークン) | 使い方の目安 |
|---|---|---|---|
| Sol | 複雑な推論、長いコーディング、設計、調査、エージェント作業 | 5ドル / 30ドル | 失敗コストが高い・何段階もある仕事 |
| Terra | 資料作成、分析、日常の開発、業務フロー | 2.5ドル / 15ドル | 精度と費用のバランスを取りたい仕事 |
| Luna | 分類、要約、定型文、量の多い処理 | 1ドル / 6ドル | 大量処理を速く安く回したい仕事 |
Solには、より深い推論を割り当てるmaxと、複数のサブエージェントを並列に動かすultraがあります。いずれも便利ですが、利用量とレビュー対象は増えます。AIへ任せる範囲を広げるほど、人間側の確認ポイントを先に決める必要があります。
ChatGPT WorkとCodexで「会話」から「仕事を進める」へ
ChatGPT Workは、資料やスプレッドシート、プレゼンの作成、チームからのフィードバックの反映など、長めの業務フローを進める方向の機能です。Codexはコードを書く支援だけでなく、プロジェクトを読み、タスクを分け、検証まで進めるエージェントとして使う場面が増えています。
大事なのは、AIへ「いい感じにやって」と丸投げしないことです。目的、使ってよい情報、触ってよい範囲、完成の条件、最終承認者を渡す。これだけで、出てくる成果物の扱いやすさがかなり変わります。

レイモンド分析官
最高性能モデルを使うべき仕事、使わなくてよい仕事
Solを候補にしたいのは、大きなコード変更、複数資料を照らす調査、重要な提案の設計、失敗すると手戻りが大きい作業です。対して、メールの下書き、議事録の要約、問い合わせ分類、表の整形などはTerraやLunaで足りることが多いです。
「安いモデルで済ませる」のが目的ではなく、必要な品質に対して過剰な計算を払わないことが目的やね。まず軽いモデルで下書きや仕分けを作り、迷う所だけSolへ上げる。こういう段階的な使い方なら、費用も比較しやすくなります。

アカネ先生
導入前に決めたい4つのこと
GPT-5.6を仕事で使う前に、まず扱うデータの範囲、外部への送信や本番変更の承認者、月ごとの利用上限、失敗した時の戻し方を決めておくと安心です。特に共有の業務では、誰かが試した高負荷なプロンプトで予算を使い切らないよう、上限と見える化を置くのが現実的です。
AIエージェントは、指示した以上の責任を持ってはくれません。便利なほど、決裁や公開、支払い、個人情報に関わる場所は人が確認する。その線引きを残しておくことが、結局はいちばん効率のいい使い方になります。

戦闘員

総統
アカネ先生のQ&A

Q1. まずSolを使うべきですか?

アカネ先生
Q2. ChatGPT WorkとCodexは同じものですか?

アカネ先生
Q3. Lunaだけで仕事を回しても大丈夫ですか?

アカネ先生
Q4. AIエージェントで一番気をつけることは?

アカネ先生
まとめ|GPT-5.6は「一番強いモデル」より「担当を選べるモデル群」
GPT-5.6では、Sol・Terra・Lunaで能力、速度、コストの選択肢が分かれました。ChatGPT WorkやCodexと組み合わせると、会話相手だったAIを、作業を前に進める担当へ変えやすくなります。
ただし、モデルを高性能にするだけで業務は整いません。仕事を分け、権限と確認を決め、重いモデルは重い仕事へ使う。この順番を守れば、AIは頼れる同僚になってくれると思うわ。
参考リンク
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