[{"data":1,"prerenderedAt":20},["ShallowReactive",2],{"blog-post-ja-JP-gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task":3},{"id":4,"slug":5,"title":6,"seo_title":7,"seo_description":8,"summary":8,"cover_url":9,"cover_alt":10,"cover_width":11,"cover_height":12,"author":13,"category":14,"tags":15,"is_pinned":16,"is_featured":17,"published_at":18,"modified_at":18,"content":19},"1790208000000-gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task","gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task","GPT-6 Sol・LunaとClaude Opus 5.5、仕事で選ぶなら何を見る？","GPT-6 Sol・LunaとClaude Opus 5.5を比較：成果物のコストで選ぶ | MuseWork","同日に発表された3モデルの料金と第三者評価を整理。トークン単価ではなく、修正と確認を含む成果物1件あたりの費用を考えます。","/images/gpt-6-sol-luna-vs-claude-opus-5-5-cost-per-task.webp","OpenAI, Claude and MuseWork marks in three equally sized square tiles for a model comparison article.",2048,1152,"MuseWork Content Team","AI News",[],false,true,1790208000,"競合調査のメモが安く作れても、数字の出典を探し直すのに1時間かかるなら、本当に安かったとは言えません。9月22日に発表された3つのモデルは、料金だけでなく「提出できる成果物」を基準に比べたいところです。\n\n## 発表内容と料金の違い\n\nOpenAIのGPT-6 Solは複雑なコーディングや複数工程の作業、Lunaは目的が明確で件数の多い作業を想定しています。同社によると、API料金はGPT-5.6の**プロモーション価格**に比べて50%低下。確認時点の100万トークンあたりの入力／出力料金はSolが2／10米ドル、Lunaが0.10／0.50米ドルです。同日発表のClaude Opus 5.5は4／20米ドルで、Opus 5の定価から20%低下。キャッシュ読み取りは0.20米ドルです。Anthropicが示す「典型的な処理で約40%安い」は同社の試算で、表示価格がさらに40%下がる意味ではありません。\n\n## 同じ入出力でも、品質と費用は別に見る\n\n入力10万トークン、出力1万トークンの仮の仕事を考えてみます。キャッシュやツールを使わない場合、9月24日に確認した標準API料金でのモデル利用料は、**Solが約0.30米ドル、Lunaが約0.015米ドル、Opus 5.5が約0.60米ドル**です。これは仮定に基づく計算例で、実測結果でも同等品質の比較でもありません。安いモデルでやり直しが増えるなら、完成までの費用は変わります。\n\nOpenAIの資料によると、SolとLunaでは入力が27万2,000トークンを超えると、超えた部分だけでなくリクエスト全体に高い料金が適用されます。高速処理や一部地域での処理にも別の料金があります。Opus 5.5はキャッシュ読み取り料金が下がりましたが、効果は同じ背景資料を繰り返し利用するかどうかで変わります。最大入力容量だけで予算を決めないほうが安全です。\n\n## ベンチマークと自社の仕事は別物\n\nArtificial Analysisは、最大の推論設定でOpus 5.5のIntelligence Indexを58と測定し、当時の同指標で最高と報告しました。独立した評価として参考になりますが、自社の稟議資料や顧客向け報告書の品質まで保証するものではありません。推論設定やツールが異なる結果を同じ条件のように比較しないことが重要です。長い文書を入力できても、すべての数値を正しく引用できるとは限りません。\n\nたとえば製品ページ、PDF、価格表から一枚の競合報告を作る場合。読みやすい文章でも、重要な価格改定を落としていれば提出できません。個人情報を除いた実務サンプルを3〜5件選び、全モデルに同じ資料、同じ提出形式を与えます。数字の正確さ、出典の追跡可能性、必要項目、編集しやすさを確認し、再実行や人による確認にかかった時間も記録します。計算するのは初回出力の料金ではなく、**合格した成果物1件あたり**の総費用です。\n\n## 3種類の成果物で見分ける\n\n複数資料から週報を作るなら、食い違う数字と出典を見ます。定型データの抽出なら、行ごとの誤りと再実行回数。プレゼンの構成案なら、提案が資料に基づき、編集者が引き継げるかを確認します。入力、合格条件、初回合格率、確認時間、料金を一つの表にまとめれば、標準で使うモデルと例外的な仕事に使うモデルを分けて判断できます。\n\n## 比較を小さな導入判断につなげる\n\n例外処理の多い仕事には高性能モデル、定型的な抽出には低価格モデル、と分ける判断もあります。合格率と失敗例、手直し時間、まだ検証していない条件を残しておくと、チームで次の試験を決めやすくなります。\n\n公式発表、利用を許可された匿名のサンプル、社内の合格基準をMuseWorkに渡せば、主張の整理、試験計画、確認可能な選定メモの作成を進められます。「この資料と匿名化した3件の業務例から、出典の正確さ、修正時間、合格成果物の総費用を比較する試験計画を作ってください」と依頼できます。\n\n### ニュースを自分の仕事につなげる\n\n手元の資料や出典をMuseWorkに渡し、チームで確認できるメモにまとめられます。[調査タスクを始める](https://museai.im/ja-JP/chat?scene=deep-research)、または[Deep Researchの使い方を見る](https://museai.im/ja-JP/features/deep-research)。\n\n外出先でも続きを確認できます。[MuseWorkのiPhone版・Android版を入手](https://museai.im/ja-JP/download)。PC内のファイルを使う場合は、許可した範囲で作業できる[デスクトップ版をダウンロード](https://museai.im/desktop)。\n\n## 参考資料\n- OpenAIモデル資料：[GPT-6 Sol](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-sol)・[GPT-6 Luna](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna)、2026年9月24日確認。\n- OpenAIの発表、2026年9月22日：[GPT-6 Sol・Lunaの発表](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/)\n- OpenAI API料金表、2026年9月24日確認: [API料金表](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)\n- Anthropicの発表、2026年9月22日：[Claude Opus 5.5の発表](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)\n- Artificial Analysisによる独立評価、2026年9月22日：[Opus 5.5の独立評価](https://artificialanalysis.ai/articles/claude-opus-5-5)",1790249737999]