ChatGPT APIで使えるモデル一覧 – 2026年最新ラインナップ
GPT-5.6 Sol
- 最上位モデル
- 入力100万トークン: 5ドル
- 出力100万トークン: 30ドル
- コンテキスト: 1.05Mトークン
- 出力上限: 128Kトークン
- 全機能対応
- エンタープライズ向け
GPT-5.6 Terra
- バランス型
- Solの約半分の価格
- コンテキスト: 1.05Mトークン
- 出力上限: 128Kトークン
- 全機能対応
- とりあえずTerraで始める推奨
GPT-5.6 Luna
- コスト重視
- Solよりさらに安い
- コンテキスト: 1.05Mトークン
- 出力上限: 128Kトークン
- 全機能対応
- コスト優先の用途に
フロンティアモデル：GPT-5.6 Sol・Terra・Luna
室谷代表取締役まず押さえておきたいのが、GPT-5.6シリーズの3モデルですね。Solが最上位、Terraがバランス型、Lunaがコスト重視。
エンタープライズだとSol一択みたいな空気もありますけど、実際は用途次第です。
エンタープライズだとSol一択みたいな空気もありますけど、実際は用途次第です。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。最初に「どれ選べばいいんだ？」と戸惑う人が多いです。
ただ、Solは入力100万トークンあたり5ドル、出力30ドル。Terraは半分、Lunaはさらに安い。
この価格差を体感すると、コスト感覚が変わりますね。
ただ、Solは入力100万トークンあたり5ドル、出力30ドル。Terraは半分、Lunaはさらに安い。
この価格差を体感すると、コスト感覚が変わりますね。
室谷代表取締役そうそう。MYUUUの現場でも、推論の深さをSolのmaxまで使うケースはまだ少ない。
medium止まりならTerraで十分で、時給換算すると月単位の差が馬鹿にならないんですよ。
medium止まりならTerraで十分で、時給換算すると月単位の差が馬鹿にならないんですよ。
テキトー教師.AI認定講師コンテキスト1.05Mトークンは3モデル共通ですし、出力上限も128K。関数呼び出しやWeb検索も全機能使える。
なので「とりあえずTerraで始めて、足りなくなったらSolに上げる」という選び方が現実的ですね。
なので「とりあえずTerraで始めて、足りなくなったらSolに上げる」という選び方が現実的ですね。
特化型モデル：画像・音声・リアルタイム
テキトー教師.AI認定講師フロンティアの次に目立つのは、特化型モデル群です。画像生成のGPT Image 2、リアルタイム対話のGPT-Realtime系、音声認識のGPT Transcribeなど。
これらは「特定のタスクに特化している」ので、汎用モデルより効率的です。
これらは「特定のタスクに特化している」ので、汎用モデルより効率的です。
室谷代表取締役例えばカスタマーサポートにリアルタイムAPIを組み込むと、音声→テキスト→応答→音声のパイプラインが一気に組める。シリコンバレーのスタートアップだと、すでにGPT-Realtime-2.1が標準になりつつありますね。
テキトー教師.AI認定講師GPT Image 2は画像編集も含めて単体で完結するので、DALL·Eからの移行を検討する方も多いです。ただ、APIの呼び出し方がフロンティアとは異なるので、そこは注意が必要です。
室谷代表取締役料金面でも、画像は別体系ですし、音声はトークン単価とは違うチャージになる。コスト設計をするときは「どのモデルをどのルートで呼ぶか」まで考えないと、想定外の請求になります。
旧モデルと互換性
室谷代表取締役で、忘れちゃいけないのが旧モデルとの関係。DALL·E 3やGPT-4o Realtime系はすでに非推奨になっていて、新規開発では使うべきじゃない。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞かれるのが「まだ使えるモデルなのに、なぜ使わない方がいいのか」という質問です。非推奨でもAPIは動きますが、サポート切れや品質向上が止まるリスクがあります。
室谷代表取締役移行ガイドもあるので、そこを見ながら新しいモデルに乗り換えるのが正解。ROIで考えると、古いモデルに固執するコスト（遅さや精度不足）の方が大きいんですよね。
テキトー教師.AI認定講師一覧で見ると、すでに多くのモデルがdeprecatedマークになっています。どのモデルが現役かは、公式のモデル一覧を参照するのが確実です。
ChatGPT APIモデルの価格比較 – トークン単価とコスト感
| モデル | 入力（/MTok） | 出力（/MTok） |
|---|---|---|
| Sol | $5 | $30 |
| Terra | $2.50 | $15 |
| Luna | $1 | $6 |
GPT-5.6ファミリーの価格詳細
室谷代表取締役GPT-5.6ファミリー、料金が明確に3層に分かれてるんですよね。Solが入力$5/MTok、出力$30/MTok。
Terraが半額で$2.50/$15、Lunaが$1/$6。ROIで考えると、高頻度タスクはLuna一択ですよ。
Terraが半額で$2.50/$15、Lunaが$1/$6。ROIで考えると、高頻度タスクはLuna一択ですよ。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。でも初めて触る人は「Solが一番いいんでしょ」で選びがちです。
実際はTerraとLunaのコスパが現場ではよく使われてますね。
実際はTerraとLunaのコスパが現場ではよく使われてますね。
室谷代表取締役MYUUUでも内部ツールはLunaベースで動かしてます。Solは顧客向けの複雑な推論だけに絞ると月のAPIコストが3割くらい変わります。
テキトー教師.AI認定講師その使い分けが大事なんですよね。表にしておきますね。
| モデル | 入力トークン単価 | 出力トークン単価 |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | $5 / Mトークン | $30 / Mトークン |
| GPT-5.6 Terra | $2.50 / Mトークン | $15 / Mトークン |
| GPT-5.6 Luna | $1 / Mトークン | $6 / Mトークン |
出力トークンと入力トークンの価格差
室谷代表取締役出力が入力の6倍って結構な開きですよね。特にSolだと30ドル対5ドル。
プロンプトは長く書いても出力が短ければ安いってわけじゃなくて、出力の方が重い。
プロンプトは長く書いても出力が短ければ安いってわけじゃなくて、出力の方が重い。
テキトー教師.AI認定講師そこがつまずきポイントです。長文生成するタスクだと出力トークンが爆発して、予想以上のコストになる。
最初は入力だけ気にして失敗する人が多いんですよ。
最初は入力だけ気にして失敗する人が多いんですよ。
室谷代表取締役ああ、それある。USのスタートアップだと、出力トークンを制限するロジックを最初に入れてます。
max_tokensを設定しないと無限に生成される感覚になる。
max_tokensを設定しないと無限に生成される感覚になる。
テキトー教師.AI認定講師そう、APIのmax_tokensパラメータはちゃんと設定しましょうね。Lunaでも出力は入力の6倍、油断できないです。
長期利用時のコスト試算のポイント
室谷代表取締役長期で見ると、モデル選びとReasoningレベルの組み合わせで月額が変わります。Lunaでlow reasoningで十分なタスクはSolのhigh reasoningを使う必要ないですから。
テキトー教師.AI認定講師最初はフルスペックで試して、安定したらコスト効率の良いモデルに絞るのが王道ですね。
室谷代表取締役そう。APIのコスト試算は、実際に動かしてから測るのが結局一番正確です。
見積もりと実測が乖離するのはよくある。
見積もりと実測が乖離するのはよくある。
テキトー教師.AI認定講師その点、OpenAIのダッシュボードでusageを確認しながら調整するのがおすすめです。
ChatGPT APIモデルの選び方 – 推論レベルとユースケース
Sol
- 入力$5/MTok, 出力$30/MTok
- 複雑な推論・コーディングに最適
- 推論レベル: high～maxが効果的
- コードレビューやロジック検証向き
Terra
- 入力$2.50/MTok, 出力$15/MTok
- コストと性能のバランス良好
- 推論レベル: mediumで十分
- チャットボット・要約タスク向き
Luna
- 入力$1/MTok, 出力$6/MTok
- 大量リクエスト向け低コスト
- 推論レベル: none/lowなら後処理前提
- 翻訳・データ抽出・PoC向き
Sol：複雑な推論・コーディングに最適
室谷代表取締役Sol、名前だけでフラッグシップ感ありますけど、実際スペックも頭一つ抜けてますね。入力$5/MTok、出力$30/MTokと値は張るけど、複雑な推論タスクなら時給換算でペイする。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。ただ、初めて触る人がいきなりSolを選ぶと、推論レベルの指定で戸惑うケースが多いです。
xhighやmaxまで設定できるんですが、mediumでも十分な場面も結構あります。
xhighやmaxまで設定できるんですが、mediumでも十分な場面も結構あります。
室谷代表取締役そこは使い分けですね。コーディングのリファクタリングやロジックの深い検証にはSolのhigh以上が効く。
MYUUUの現場でも、コードレビューはSolのxhighに任せてます。
MYUUUの現場でも、コードレビューはSolのxhighに任せてます。
テキトー教師.AI認定講師なるほど。逆に「とりあえずSol」だとコストがかさむので、用途に応じて推論レベルを調整するのがポイントです。
Terra：コストと性能のバランス
室谷代表取締役次にTerra。入力$2.50、出力$15とSolの半額。
でもコンテキスト長やツールは共通。ROIで考えると、日常的な業務自動化にはこの辺がちょうどいい。
でもコンテキスト長やツールは共通。ROIで考えると、日常的な業務自動化にはこの辺がちょうどいい。
テキトー教師.AI認定講師まさにそこです。現場でよく聞くのが「Solはオーバースペック」という声。
Terraは推論レベルをmediumにしておけば、チャットボットや要約タスクには十分な品質が出ます。
Terraは推論レベルをmediumにしておけば、チャットボットや要約タスクには十分な品質が出ます。
室谷代表取締役価格差を考えると、Terraでカバーできる範囲はかなり広い。うちも社内の問い合わせ対応はTerraで回してます。
テキトー教師.AI認定講師最初にTerraを試して、どうしても精度が足りない部分だけSolに上げるのが合理的ですね。
Luna：大量リクエスト向け低コスト
室谷代表取締役Lunaは入力$1、出力$6。大量リクエストを捌く案件にはこれ一択。
翻訳や簡単なデータ抽出とか、品質がそこそこでも量が勝負の場面。
翻訳や簡単なデータ抽出とか、品質がそこそこでも量が勝負の場面。
テキトー教師.AI認定講師そうですね。ただし推論レベルを下げすぎると明らかなミスが出るので、noneやlowで使うなら後処理を前提にした方がいいです。
室谷代表取締役コスト重視のプロトタイプやPoCにも向いてる。とりあえず安く動かして、成果が出たらスケールアップする流れ。
テキトー教師.AI認定講師まさに。最初からSolに投資せず、Lunaで検証してから移行するパターンが増えてますね。
特化型モデルの実力 – 画像生成や音声認識もAPIで
| 特性 | GPT Image 2 | GPT-Realtime-2.1 | 文字起こし・翻訳 |
|---|---|---|---|
| 品質 | 細かい指示でも崩れにくい | 違和感のないレスポンス速度 | 高精度・低遅延の使い分け |
| 主な用途 | 製品イメージ、バナー生成 | 音声対話、注文エージェント | 議事録、字幕、翻訳 |
| コスト | 外注より安い | 人件費削減効果 | 初期設定後は安定 |
| 統合性 | テキストと画像を一貫 | API一本で完結 | テキスト・音声をカバー |
GPT Image 2：画像生成モデルの最新版
室谷代表取締役GPT Image 2、APIで画像生成できるようになってるんですよね。プロンプトだけで製品イメージやバナーが作れる。
MYUUUでも広告クリエイティブの試作に使ってます。
MYUUUでも広告クリエイティブの試作に使ってます。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、画像生成モデルって「とりあえずDALL·E」みたいなイメージがありましたけど、GPT Image 2は品質が一段上がってる。細かい指示でも崩れにくくなりました。
室谷代表取締役テキストと画像を一貫して扱えるのが強い。料金もGPT-5系と別建てですが、1回の生成コストを考えれば、外注するよりはるかに安い。
テキトー教師.AI認定講師あとは「チャットの中で画像も生成したい」という要望に、API一本で応えられるのが便利ですね。別サービスを呼ぶ必要がなくなります。
GPT-Realtime-2.1：音声対話の最前線
室谷代表取締役GPT-Realtime-2.1、これ結構すごいですよ。音声をそのまま入れて、テキストじゃなくて音声で返せる。
しかもツール呼び出しもできるから、音声で注文を受け付けるエージェントなんかも作れる。
しかもツール呼び出しもできるから、音声で注文を受け付けるエージェントなんかも作れる。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞かれるのが「遅延はどのくらいか」という点なんですけど、GPT-Realtime-2.1はかなりレスポンスが速い。ユーザーが違和感を覚えないレベルです。
室谷代表取締役海外だとカスタマーサポートの一次受けに導入するケースが増えてますね。ROI計算すると、人件費の削減効果がすぐに出る。
テキトー教師.AI認定講師ただ、モデル名が似てて混乱しやすい。GPT-Realtime-2.1 miniもあるので、用途に応じて選ぶ必要がありますね。
ここは公式ドキュメントで確認しながらが確実です。
ここは公式ドキュメントで確認しながらが確実です。
文字起こし・翻訳モデル
室谷代表取締役テキスト以外の入力として、音声の文字起こしもAPIでできるようになってます。GPT Transcribeは高精度、GPT Live Transcribeは低遅延と、使い分けが効く。
テキトー教師.AI認定講師会議の議事録作成とか、配信のリアルタイム字幕とか、実用的なニーズがたくさんあります。初期設定さえしてしまえば安定して動くので、導入ハードルは低いですよ。
室谷代表取締役さらにGPT-Realtime-Translateを使えば、ストリーミングで翻訳までできる。多言語対応のサービスを考えるなら、これひとつでテキストと音声をカバーできるんで、設計が楽になります。
テキトー教師.AI認定講師モデル名が増えてきましたが、ざっくり「画像はGPT Image 2、リアルタイム対話はGPT-Realtime系、文字起こしはTranscribe系」と覚えれば、迷わないと思います。
現場視点で選ぶモデル – コスト対効果の実践フローチャート
ユースケース別おすすめモデル
室谷代表取締役ユースケースで分けると、複雑なコード生成や推論はSol一択ですね。MYUUUでもエージェントの基盤はSolです。
テキトー教師.AI認定講師一方、単純なテキスト分類や要約ならLunaで十分です。最初はついSolを選びがちですが、コスト対効果で考えるとLunaで間に合うケースが結構あります。
室谷代表取締役Terraはその中間。Solほど要らないけどLunaでは不安な時に丁度いいバランスです。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞かれるのが「最初にどれを選べばいいか」。とりあえずTerraで始めて、不足ならSolに上げるパターンが現実的ですね。
速度と精度のトレードオフをどう判断するか
室谷代表取締役Solは推論レベルをnoneからmaxまで選べます。精度重視はhigh以上、応答速度が必要ならlow。
ここを使い分けるのが肝です。
ここを使い分けるのが肝です。
テキトー教師.AI認定講師そうです。ユーザーが「精度が高い＝遅い」と納得して使うのが大事。
チャットボットなら中程度の推論で十分なことが多いです。
チャットボットなら中程度の推論で十分なことが多いです。
室谷代表取締役経営目線で言えば、精度が5%上がって応答が2倍遅くなるトレードオフがビジネスに合うかです。ROIで判断します。
テキトー教師.AI認定講師あとはリリース後も計測して、モデルを切り替える柔軟さが重要ですね。
小規模事業者・個人開発者向けの選択肢
室谷代表取締役Lunaは入力$1/MTok。個人開発のMVPならまずこれで試すのが合理的です。
テキトー教師.AI認定講師最初はコストを気にせず叩けるモデルが欲しい。Lunaなら月額数ドルで済むので、プロトタイプにぴったりです。
室谷代表取締役規模が大きくなったらTerraやSolにステップアップ。APIのモデルオプションは豊富なので、フェーズに合った選択をすると無駄がありません。
テキトー教師.AI認定講師公式のモデル一覧をこまめにチェックして、自分たちの用途に最適なものを見極めるのが結局一番の近道です。
ChatGPTプランとAPIの違い – 無料・有料プランとAPIの関係
| 項目 | ChatGPT Plus/Pro | API |
|---|---|---|
| モデル | GPT-5.6（Plus）、GPT-5.6 Sol Pro（Pro）※ChatGPT内 | GPT-5.6 Sol、Terra、Luna |
| 料金 | Plus: 20ドル/月、Pro: 200ドル/月 | トークン従量課金 |
| APIクレジット含む | 含まない | － |
| 専用モデル | GPT-5.5 Instant（API非提供） | Terra、Luna（ChatGPT非提供） |
ChatGPT Plus/Proプランで使えるモデルとAPIの違い
室谷代表取締役ChatGPTのPlusとPro、あれはChatGPTのサブスクリプションであってAPIとは別物です。Plus月額20ドルでGPT-5.6が使えるけど、APIのGPT-5.6はモデルIDが違う。
テキトー教師.AI認定講師よくある誤解ですね。PlusのGPT-5.6はChatGPT専用で、APIのGPT-5.6 Solとは別モデルです。
APIにはSol、Terra、Lunaの3種類ありますから。
APIにはSol、Terra、Lunaの3種類ありますから。
室谷代表取締役そう。Proだと「Pro reasoning with GPT-5.6 Sol Pro」って書いてあるけど、それもChatGPT内の話。
APIでSolを使うには別途トークン課金がかかる。
APIでSolを使うには別途トークン課金がかかる。
テキトー教師.AI認定講師つまりChatGPTプランはあくまでチャットUIの利用権で、APIのモデルとは直接リンクしてないんですね。
API専用モデルとChatGPT専用モデルの違い
室谷代表取締役APIにはChatGPTで使えないモデルもあります。GPT-5.6 TerraやLunaはAPI専用で、ChatGPTのPlus/Proからは呼べない。
テキトー教師.AI認定講師逆にChatGPTのGPT-5.5 InstantはAPIでは提供されてない。あれはChatGPTの軽量モデルですね。
室谷代表取締役コミュニティでも「chatgpt-4o-latestがAPIから使えるか」って質問がありましたが、あれはChatGPT限定。APIのモデル一覧に載ってない。
テキトー教師.AI認定講師用途で使い分けるしかない。ChatGPTは対話エクスペリエンス、APIはプログラムからの呼び出し想定ですから。
どのプランがAPIとセットでお得か
室谷代表取締役大事なのはChatGPTのサブスクリプションはAPIクレジットを一切含まないってこと。Plusに入ってもAPIは別料金。
テキトー教師.AI認定講師多くの人はPlusに加入してChatGPTを使い、APIは従量課金で追加するパターンですね。Proは月200ドルと高いですが、APIの大量利用には向かない。
室谷代表取締役そう。APIを大量に使うなら、Proの200ドルより従量のほうが安いケースもある。
逆に月数十ドル程度ならPlusで十分。
逆に月数十ドル程度ならPlusで十分。
テキトー教師.AI認定講師まずはPlusを試して、APIの使用量が増えたらその都度追加するのが現実的でしょう。
よくある質問
Q1. ChatGPT APIのレート制限はどのくらいですか？
室谷代表取締役レート制限はプランや利用状況で変わるんですが、基本的に従量課金のAPIだと初期は控えめで、実績積むと引き上げ交渉ができるケースが多いです。
テキトー教師.AI認定講師最初は「1分あたりのリクエスト数」に上限がかかってることが多いですね。バースト対策でリトライロジックを入れておくと安心です。
室谷代表取締役そう。急にレート制限に引っかかってサービスが止まるのは避けたい。
特に本番運用なら余裕を持った設計を。
特に本番運用なら余裕を持った設計を。
Q2. 応答速度はどのくらいですか？
室谷代表取締役モデルによって差が大きいです。軽いモデルは数百msで返ってくることもありますが、高性能モデルは数秒かかることも。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞かれるのが「速度と品質のバランス」。用途に応じてモデルを切り替えるのが現実的です。
室谷代表取締役どうしても速さが要るなら、ストリーミングモードを使う選択肢もありますね。
Q3. APIで送信したデータは学習に使われますか？
室谷代表取締役公式ポリシーによると、API経由のデータは基本的に学習に使わないというスタンスです。ただし、企業によっては追加のデータ処理契約が必要な場合もあります。
テキトー教師.AI認定講師気になるなら機密情報をマスキングするか、社内専用のプライベートエンドポイントを検討するのが無難です。
Q4. ChatGPT APIと他のAI API（Claude、Geminiなど）はどう違いますか？
室谷代表取締役それぞれ得意領域が違います。ChatGPT APIは対話系とコード生成に強い印象。
Claudeは長文の要約や安全性、Geminiはマルチモーダル処理に強みがあります。
Claudeは長文の要約や安全性、Geminiはマルチモーダル処理に強みがあります。
テキトー教師.AI認定講師プロジェクトの要件に合わせて使い分けるのがいいですね。同じタスクをいくつかのAPIで試して、品質とコストを比較する現場が増えています。
Q5. APIでエラーが発生した場合の対処法は？
室谷代表取締役よくあるのは認証エラーとレート制限エラー。認証はAPIキーの有効期限や権限を確認。
レート制限なら指数バックオフでリトライするのが定石です。
レート制限なら指数バックオフでリトライするのが定石です。
テキトー教師.AI認定講師初心者がハマりやすいのが「タイムアウト設定」のミス。長時間かかる処理は非同期にするか、タイムアウト値を伸ばすことを検討してみてください。
室谷代表取締役ドキュメントのエラーコード一覧を一度読んでおくと、トラブルシュートがスムーズになります。
