比較レビュー

GPT-6 Luna vs GPT-5.6 Luna：価格が半額、乗り換えるべきか？

Nov 1, 2026

バッチ処理やコスト削減なら、GPT-6 Luna を選ぼう。5.6-luna もまだ動いているが、乗り換えない理由はない——Luna は入力価格が半額、出力は 2.4 倍安く、さらに新しいプロトコル一式と推論ティアも追加されている。

GPT-6 Luna は HiAPI で提供開始済み。モデルページを開くとそのまま会話でき、新規ユーザー登録で 200 クレジットが付与される。

1 枚の表で違いを把握

	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna
入力（$/M token）	$0.025	$0.05
出力（$/M token）	$0.125	$0.30
キャッシュヒット（$/M token）	$0.0025	$0.005
長文書 >272K 入力	$0.05	$0.10
長文書 >272K 出力	$0.1875	$0.45
コンテキストウィンドウ	1.05M	—
最大出力	128K	—
デフォルトプロトコル	Responses API	Chat Completions
推論ティア	6 段階（none/low/medium/high/xhigh/max）	6 段階（none ~ max、6-luna と完全に同一）
推論オフで温度調整	対応（reasoning.effort=none）	非対応

2 点を明確に：6-luna の入力価格は 5.6-luna の半分（$0.025 vs $0.05）、出力はさらに 2.4 倍安い（$0.125 vs $0.30）。長文書ティアも同様に半額。キャッシュヒットは $0.005 から $0.0025 に下がり、バッチ実行時は差がさらに広がる。

機能面：6-luna はデフォルトで Responses API を使用し、none/xhigh/max の 3 段階の推論強度が追加されている。none ティアでは推論をオフにして temperature/top_p を調整できる。コンテキストは 1.05M、最大出力 128K。5.6-luna は推論が 3 段階のみで、推論をオフにして温度調整することはできない。

同じ作業を実行した場合、請求額はどれだけ違うか？

シナリオ	月間 token 量	GPT-6 Luna	GPT-5.6 Luna	差額
バッチ分類（入力中心）	100M 入力 + 10M 出力	$3.75	$8.00	53% 削減
コンテンツ書き換え（出力中心）	10M 入力 + 50M 出力	$6.50	$15.50	58% 削減
対話アプリ（均衡）	50M 入力 + 50M 出力	$7.50	$17.50	57% 削減

典型的なバッチ分類シナリオ、月間 100M 入力 token + 10M 出力 token の場合：6-luna はわずか $3.75、5.6-luna は $8.00。さらに推論が不要なタスクを Batch（50% オフ）に投入すれば、6-luna は $1.88 で済む。

機能面で何が追加されたか？

Responses API がデフォルトプロトコルに。 input 配列形式、text.format json_schema による構造化出力の強制、reasoning 設定ブロック——これらは 5.6-luna には存在しないか、書き方が異なる。

6 段階の推論強度。 5.6-luna は low/medium/high の 3 段階のみ。6-luna は none（推論オフ、温度調整）、xhigh（超強力推論）、max（全力推論）が追加されている。バッチタスクには none を設定し、複雑な分析には必要に応じて xhigh/max に引き上げるなど、柔軟性が大幅に向上している。

推論オフで temperature/top_p を調整可能。 5.6-luna は推論有効時に温度調整できない。6-luna は reasoning.effort=none を設定すれば通常のモデルと同様に temperature と top_p を調整でき、分類も生成系タスクも同じモデルで対応できる。

コンテキスト 1.05M、出力 128K。 超長文書を処理する際に分割不要で、マニュアル一冊を一度に投入して要約させられる。

まだ 5.6-luna を使っている場合、乗り換えるべきか？

結論：乗り換えるべき。

価格差は半分以上、機能は増える一方。移行コストは 1 フィールドの変更だけで済む：

Chat Completions インターフェース（プロトコル変更なし）：

# 以前
"model": "gpt-5.6-luna"

# 現在
"model": "gpt-6-luna"

その他の messages、temperature の書き方は完全に同一。

Responses API に切り替え（推奨）：

# Chat Completions（旧方式）
curl -s https://api.hiapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

# Responses API（新方式、reasoning と text.format が追加）
curl -s https://api.hiapi.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "input": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

同じ API Key、同じドメイン、変更が必要なのは：model フィールドとエンドポイントパス（Responses に切り替える場合）のみ。

6-luna が 5.6-luna より劣る点はあるか？

ない。6-luna は価格、機能、コンテキストウィンドウのすべてで 5.6-luna を上回る。5.6-luna で実行中のフローが特定の旧プロトコル機能に深く依存している場合は、切り替える前に 6-luna 上で Chat Completions インターフェースを使ってリグレッションテストを一巡させるとよい。それ以外はそのまま切り替えて問題ない。

よくある質問

6-luna は 5.6-luna よりどれだけ安いか？ 入力価格は半分（$0.025 vs $0.05）、出力価格は 2.4 倍安い（$0.125 vs $0.30）。典型的なバッチタスクでは月間請求額が 53%〜58% 削減される。

コードはどれだけ変更が必要か？ プロトコルを変えない場合（Chat Completions を継続）は model フィールドの 1 文字だけ変更。Responses API を使いたい場合はエンドポイントパスとリクエスト形式の変更が必要だが、パラメータモデルは同じ。

5.6-luna は廃止されるのか？ プラットフォーム上では現在両モデルとも利用可能。ただし 6-luna は価格が低く機能も多いため、5.6-luna を使い続ける理由はない。

6-luna の none 推論ティアにはどんな用途があるか？ 推論をオフにするとモデルは推論 token を生成せず、最終テキストのみを出力する。このとき temperature と top_p を調整できる。分類、抽出、フォーマット出力のシナリオでは none を使うと token を節約でき、速度も速い。

長文書ティアの価格はどうやって適用されるか？ 1 回のリクエストの入力 token が 272K を超えると自動的に長文書ティアが適用される。6-luna の 1.05M コンテキストウィンドウなら一度に多くの量を処理できる。

実際の効果を見たい場合は、モデルページを開き、5.6-luna で実行している同じ prompt を入力して、品質の差とコスト削減を確認しよう。あるいは API 接続ガイドを見てコードで切り替えることもできる。