GPT-5.6 API全貌：Sol・Terra・Lunaの性能差と新機能Programmatic Tool Calling・Multi-agentを解説

OpenAIがGPT-5.6 APIをリリース：Sol・Terra・Lunaの3モデル登場

室谷代表取締役

はい、OpenAIが2026年7月9日（米国時間）にGPT-5.6のAPIを一般公開しましたね。今回のリリース、かなり大きなアップデートです。

フラッグシップの「Sol」を筆頭に、「Terra」「Luna」と3モデル構成。さらにProgrammatic Tool CallingとかMulti-agentといった新しい機能も追加されました。

テキトー教師.AI認定講師

そうですね。発表はOpenAIの公式アカウントから。

まずモデルラインナップですが、Solが最高性能、TerraがGPT-5.5と同等以上の性能を低コストで、Lunaが最速・最安のモデルとなっています。これは従来のGPT-5.5（旧GPT-4o系？）からの明確な進化です。

室谷代表取締役

で、肝心の性能ですが、公式の発表によると、SolはArtificial Analysisのコーディングエージェント指標でスコア80を記録。従来の最高スコアモデルと比べて出力トークンが54%減、タスク完了時間も57%短縮しているそうです。

単に性能が上がっただけでなく、トークン効率が大幅に改善されているんですね。

テキトー教師.AI認定講師

はい。OpenAIは「より多くの有用な作業をトークンから得る」ようにモデルを訓練したと述べています。

その証拠に、55分野にわたる長期間のプロフェッショナルワークフローを評価する「Agents' Last Exam」では、Solが53.6のスコアを記録。これはClaude Fable 5（アダプティブ推論）を13.1ポイント上回っています。

しかも中程度の推論設定でもFable 5を11.4ポイント上回り、推定コストは約4分の1。これは驚異的です。

フラッグシップモデル「Sol」：コーディング・知識業務でトップ性能

室谷代表取締役

Solはもう完全に「何でもできる」モデルですね。コーディング、知識業務、サイバーセキュリティ、科学研究で最先端の結果を達成している。

しかも、少ないトークンで、低い推定コストで、です。

テキトー教師.AI認定講師

そう。特に「コンピュータ使用（Computer Use）」と「設計判断（Design Judgment）」が強化されていて、より洗練されたコラボレーターになったとOpenAIは言っています。

ユーザーの作業を検査し、洗練し、すぐに使える結果を提供できるようになったんですね。

室谷代表取締役

そして、最高のパフォーマンスを求める人のために「ultra」という設定も追加されました。これは複数のエージェントを並列ワークストリームで調整し、複雑なタスクをより速く完了させるもの。

まさにスケーラブルなフロンティアインテリジェンスです。

コスト効率モデル「Terra」と高速モデル「Luna」：GPT-5.5超えの低コスト

テキトー教師.AI認定講師

TerraとLunaも侮れません。TerraはGPT-5.5と同等以上の性能を持ちながら、APIコストは低減。

LunaはGPT-5.5のピーク性能に迫りつつ、推定APIコストは半分以下。つまり、低予算でも高いパフォーマンスを得られるようになったわけです。

室谷代表取締役

具体的な数値として、公式ブログによると、Agents' Last ExamではTerraとLunaもClaude Fable 5を上回り、推定コストは約16分の1。これはすごいコストパフォーマンスです。

テキトー教師.AI認定講師

プロンプトキャッシュも強化されました。Explicit prompt cachingにより、キャッシュ境界を明示的に制御でき、最低30分のキャッシュライフが保証されます。

キャッシュ書き込みは1.25倍のレートで課金されますが、キャッシュ読み取りは90%割引。効率的ですね。

新機能①：Programmatic Tool CallingでJavaScriptによる自律ツール連携

室谷代表取締役

ここから新機能です。Programmatic Tool Callingは、モデルがJavaScriptコードを生成・実行し、複数のツールを連携させる機能。

従来のfunction callingはモデルがツール呼び出しの引数を返すだけでしたが、今回はモデル自身がJavaScriptを書いて実行し、結果を処理して次のアクションを判断する。つまり、オーケストレーションの多くをモデルが担うわけです。

テキトー教師.AI認定講師

このJavaScriptは隔離されたV8ランタイムで実行されるので、開発者はコンテナ管理を意識する必要がありません。ステートレスなコード駆動のオーケストレーションが実現します。

これにより、モデルの往復回数が減り、トークン消費も削減、開発者の実装負荷も軽減されます。

室谷代表取締役

例えば、複数のAPIを順番に呼び出して結果をまとめるような処理が、モデルに任せられる。これはエージェント的なワークフローを非常にシンプルに書けるようになりますね。

テキトー教師.AI認定講師

そうですね。従来は開発者がコードで制御する必要がありましたが、それがモデル内で完結する。

これは大きな進歩です。

新機能②：Multi-agentで並列サブエージェントによるタスク分担

室谷代表取締役

もう一つがMulti-agent機能。単一のリクエスト内で複数のサブエージェントを並列に生成し、それぞれが異なるアプローチでタスクを分担し、結果を統合する。

これもベータ版ですが、Responses APIで利用可能です。

テキトー教師.AI認定講師

これまでは複数のAPIリクエストを開発者が手動で分割・並列実行・結果マージする必要がありましたが、それがモデル側で自動化される。スケーラブルなマルチエージェントシステムが簡単に構築できるようになります。

室谷代表取締役

特に複雑な問題を複数の視点から検討したい場合や、大規模なデータ分析を並列で行いたい場合に有用ですね。

従来モデルとの比較：GPT-5.5から何が変わったのか

テキトー教師.AI認定講師

では整理します。今回はGPT-5.6というバージョンですが、前バージョンのGPT-5.5との比較でポイントをまとめましょう。

効率性: トークン効率が大幅向上。Solは同じ作業をより少ないトークンで完了。
コストパフォーマンス: TerraとLunaがGPT-5.5と同等以上の性能を低コストで実現。
新機能: Programmatic Tool CallingとMulti-agentが追加。プロンプトキャッシュも明示制御可能に。
安全性: サイバーセキュリティやバイオ関連タスクでの性能が向上した一方、二重用途領域では追加審査が行われる。

室谷代表取締役

さらに、SolはAgent's Last Examで53.6を記録し、Claude Fable 5を大きく引き離している。以前のモデルと比較して、特にエージェント的ワークロードでの性能が飛躍的に向上しています。

テキトー教師.AI認定講師

注意点として、新機能のうちMulti-agentはベータ版であり、Programmatic Tool CallingはResponses APIでのみ利用可能。また、安全性の観点から一部のAPIコールはブロックまたは途中停止される可能性があるとOpenAIは述べています。

特にサイバーセキュリティ分野では、防御的活動と攻撃的活動が最初は似ているため、追加審査が行われるとのこと。

よくある質問（FAQ）：GPT-5.6のリリース日・モデル比較・料金・使い方

室谷代表取締役

ここからはよくある質問に答えていきます。まず、リリース日は公式ブログによると2026年7月9日。

現在APIで段階的に展開中です。

テキトー教師.AI認定講師

モデル比較について。Solはフラッグシップで最高性能、Terraはコスト効率、Lunaは最速最安。

GPT-5.5と比較すると、TerraとLunaはより低コストで同等以上の性能を発揮します。

室谷代表取締役

料金については、正確な価格はソースに明記されていませんが、公式ブログでは「推定APIコスト」という表現で比較されています。例えばLunaはGPT-5.5の半分以下の推定コスト、Terraはさらに低い。

Solも競合より低コストとされています。正確な料金表はOpenAIの料金ページをご確認ください。

テキトー教師.AI認定講師

使い方としては、APIを通じて利用可能。Programmatic Tool CallingはResponses API、Multi-agentはベータ版でResponses APIで利用できます。

従来のChatGPTからも利用できるかは明らかにされていませんが、APIを通じてアクセスする形になるでしょう。

室谷代表取締役

詳しくは、ChatGPT Codexとは？でも解説していますが、GPT-5.6はより高度なエージェント能力を備えています。