「プラン」と「モデル」を分けて考える

FreeやPlusなどは契約プラン、Astra・Sol・Lunaは処理を担当するモデルです。プランによって選べるモデルや利用量が変わり、同じアカウントでもChat、Work、Codex、APIで提供状況が異なります。この記事はGPT-6モデル群の特性を整理したもので、各プランでの利用を保証するものではありません。選択画面と公式モデル一覧を確認してください。

3モデルの使い分け

  • GPT-6 Luna： 範囲が明確な作業、抽出、要約、反復処理。速さや処理量を重視するときに試します。
  • GPT-6 Sol： 執筆、調査、コーディングなど日常の複雑な作業。品質と応答時間のバランスを取りたいときに試します。
  • GPT-6 Astra： 曖昧な問題、深い分析、複数段階の大きな成果物。判断の難しさや完成度を重視するときに試します。

この整理はOpenAIのモデル選択ガイドに基づきます。モデルの強さだけで決めず、必要な品質を満たす中で応答時間と利用量を比較します。

実務での選び方

  1. 成功条件を先に決める。 例：「指定の項目を漏れなく抽出する」「根拠を示して比較する」「既存のコード規約を守って修正する」。
  2. 同じ入力で比較する。 まずLunaかSolを試し、品質が足りない場面でAstraを試します。入力資料と評価基準をそろえると差を判断しやすくなります。
  3. 推論の深さも調整する。 対応する画面やAPIでは推論設定を上げると難しい問題に役立つ場合がありますが、時間や使用量が増えます。モデル変更と設定変更を一度に行わず、効果を分けて確認します。
  4. 最終確認を残す。 モデルを上げても、出典、計算、コードの動作、公開前の文章は人が確認します。

たとえば大量の定型要約はLuna、企画書の下書きと見直しはSol、矛盾した資料を統合して意思決定を支える作業はAstraから試すと比較しやすくなります。これは用途の目安であり、常に同じ結果になるという意味ではありません。

ChatGPTの画面とAPIを混同しない

OpenAIのChatGPTモデル一覧では、GPT-6 SolとLunaはWorkとCodexで案内され、通常のChatでは利用できないと記載されています（2026年9月28日確認）。APIのモデル名を見つけても、そのモデルが自分のChatGPTの会話画面で選べるとは限りません。提供状況、管理者設定、利用上限は変更されるため、実際のモデル選択画面と公式案内で確認してください。

画像を作る場合は、文章やコードを扱うモデルとは別に画像生成モデルを選びます。GPT Image 2.5の解説も参照してください。