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GPT-6 Luna API はいくら？入力 $0.025/M、HiAPI で最も安い GPT

Nov 1, 2026

TL;DR

GPT-6 Luna（gpt-6-luna）は HiAPI でトークン単位の課金：標準枠（≤272K）は入力 $0.025/M、出力 $0.125/M、キャッシュヒット $0.0025/M。長文書枠（>272K）は入力 $0.05/M、出力 $0.1875/M。
公式標準価格は $0.10/$0.50 で、HiAPI のプラットフォーム価格は公式の約 1/4。HiAPI 上で最も安い GPT テキストモデルでもあります。
すでに HiAPI で提供中。モデルページを開くとすぐに対話でき、新規ユーザー登録で 200 クレジットがもらえます。

GPT-6 Luna はいくら？

枠	入力（$/M token）	出力（$/M token）	キャッシュヒット（$/M token）
標準枠（≤272K）	$0.025	$0.125	$0.0025
長文書枠（>272K）	$0.05	$0.1875	—

課金は実際に消費した token に該当する単価を掛けて計算します。キャッシュヒットとは、同じコンテキストを繰り返し送信した際に、ヒットした部分がキャッシュ読み取り価格のみで課金されることを指します。長文書枠は、1 回のリクエストの入力 token が 272K を超えると自動的に適用されます。

初回テストのコスト：$1 で約 40M 入力 token または 8M 出力 token を処理可能（標準枠）。1000 文字の記事を Luna で一括分類する場合、$1 で数千件を処理できます。モデルページで最初の 1 件を試す →

公式よりどれだけ安い？

	HiAPI 価格（標準枠）	公式標準価格	HiAPI の割合
入力	$0.025/M	$0.10/M	25%
出力	$0.125/M	$0.50/M	25%
キャッシュヒット	$0.0025/M	$0.025/M	10%

HiAPI のプラットフォーム価格は公式の約 1/4 で、キャッシュヒットは公式の 1/10 まで安くなります。

もっと安く使うには？節約の 4 つのコツ

キャッシュを有効にすれば、ヒット分は $0.0025 のみ。 システムプロンプト、Few-shot の例、長い文書コンテキストを繰り返し送信する際、ヒットした部分はほぼ無料になります。キャッシュは自動で有効になり、追加設定は不要です。
バッチ処理は Batch または Flex を使えば、価格が 50% オフ。 リアルタイム応答が不要な分類・抽出・書き換えタスクは、Batch または Flex で処理を送信すると、入力 $0.0125/M、出力 $0.0625/M になります。
推論をオフにし、reasoning.effort=none を設定。 Luna はデフォルトで medium 推論枠です。オフにすると、モデルの temperature や top_p などのパラメータを自由に調整できるようになり、推論 token を消費せず、通常のテキスト token としてのみ課金されます。分類・抽出・フォーマット出力など、深い推論が不要なタスクでは、推論をオフにするだけで十分です。
まず少量でプロンプトを調整し、効果を確認してから本格運用。 入力価格が $0.025/M なので、プロンプト調整はほとんど費用がかかりません。

プラットフォーム上の他の GPT モデルとの比較

モデル	入力（$/M）	出力（$/M）	キャッシュヒット（$/M）	Luna との比較
gpt-6-luna	$0.025	$0.125	$0.0025	—
gpt-5.6-luna	$0.05	$0.30	$0.005	入力は半分、出力は 2.4 倍
gpt-6.1-terra	$0.25	$1.25	$0.0125	入力は Luna の 10 倍
gpt-6.1-sol	$0.50	$2.50	$0.025	入力は Luna の 20 倍

Luna は HiAPI 上で最も安い GPT テキストモデルです。Sol と Terra はより強力な推論能力とより大きなコンテキストを持ち、複雑な推論や深い分析を行う場合にはそれらを選んでください。バッチ分類、抽出、書き換え、単純な agent ループには、Luna で十分かつ最もコストを抑えられます。

月額予算の計算方法は？

月間 token 量	入力のみ	出力のみ	入力:出力=4:1（典型）	入力:出力=1:1（対話中心）
1M token	$0.025	$0.125	$0.045	$0.075
10M token	$0.25	$1.25	$0.45	$0.75
100M token	$2.50	$12.50	$4.50	$7.50
1B token	$25	$125	$45	$75

実際の費用 = 入力 token × $0.025 + 出力 token × $0.125 - キャッシュヒットで節約された分。典型的なバッチタスクは入力が出力よりはるかに多いため、1B token の月額予算は約 $45 です。

よくある質問

GPT-6 Luna はどんなシーンに適していますか？ バッチテキスト分類、構造化データ抽出、コンテンツの書き換え、FAQ の自動回答、低複雑度の agent ループ。深い多段階推論が必要な複雑なタスクには適しておらず、そのようなシーンでは Terra または Sol を選んでください。

キャッシュはどう使いますか？ 設定は不要です。同じ API Key の下で、システムプロンプトや履歴メッセージに繰り返し現れる部分は自動的にキャッシュにヒットし、ヒットした部分は $0.0025/M で課金されます。

Batch/Flex はどう使いますか？ リクエストに "processing_mode": "batch" または "processing_mode": "flex" を追加すると、タスクは非同期キューで処理され、価格は 50% オフになります。リアルタイム応答が不要なバッチタスクに適しています。

出力 token が 128K を超えた場合は？ Luna の最大出力は 128K token で、超える場合は複数回のリクエストに分ける必要があります。長文書の要約では、まずモデルにアウトラインを出させ、次にセグメントごとに要約し、最後に統合します。

gpt-5.6-luna と比べて、移行コストは高いですか？ 高くありません。両モデルとも Chat Completions プロトコルをサポートしており、移行時は model フィールドを変更するだけです。新機能（Responses API、6 段階推論）を使うにはリクエスト形式の適応が必要ですが、基本的な対話インターフェースの書き方は変わりません。詳しくは GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna 比較をご覧ください。

すぐに試したい方は？モデルページを開くとすぐに対話でき、登録時にもらえる 200 クレジットで数百ラウンド実行できます。または API 接続ガイドを見て curl で最初の呼び出しを実行しましょう。