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短い答え
GPT-6 Sol を日常のアプリケーション作業の候補として使用し、Astra を難しいタスクがより高いコストに見合うかどうかのテストに使用し、Luna を制限されたボリュームのワークロードに使用します。これらは評価の出発点であり、普遍的な勝者ではありません。プロダクションを変更する前に、受け入れられた結果と完了したタスクのコストを独自の例で比較します。
何を持ち帰るか
- ChatGPT プランと API モデルの価格は異なります。
- すべてのベンチマーク スコアを推論する努力を続けます。
- トークン レートが安いからといって、受け入れられる結果が安くなるという保証はありません。
ソースをチェックしました .研究総合と Rubrex の推奨事項。例とローカル実験にはラベルが付けられています。これらはクライアントの結果ではありません。
日付付きのモデルのスナップショット。 公開されたメトリクスは、名前付きモデル、設定、およびテストを説明します。これらはルブレックスの実験や普遍的なランキングではありません。価格と在庫状況は調査日後に変更される場合があります。
モデルを比較してデータ日付を確認する →どの OpenAI モデルがカバーされていますか
2026 年 9 月 25 日に確認されたように、OpenAI のモデル カタログには GPT-6 Astra、Sol、および Luna が主力の選択肢としてリストされています。 Astra は要求の高い推論向け、Sol は能力とコストのバランス向け、Luna は集中的で大量の作業向けと位置付けられています。このブリーフィングは API モデルに関するものです。 ChatGPT サブスクリプション、そのツール、およびその制限は、別個の製品エクスペリエンスです。 API トークンの価格は、ChatGPT 会話のコストとして表示されるべきではありません。
価格と容量を合わせて読む
このテーブルには、完了したタスクの見積もりではなく、基本カタログ料金が記録されます。長いコンテキスト階層と生成された推論は請求書に影響を与える可能性があり、コンテキスト ウィンドウを大きくしても、提供されたすべてのドキュメントの信頼できる使用が確立されるわけではありません。私たちの推奨事項は、実用的なベースラインとして Sol をテストし、その後、困難な失敗については Astra を、制限された検証可能なタスクについては Luna を比較することです。プロンプト、利用可能なツール、および受け入れルーブリックを安定させて、比較で変化するアプリケーションではなく候補モデルを測定できるようにします。
証拠: OpenAI モデル カタログ [1]OpenRouter パブリック モデル カタログ [2]
| モデルまたはプロパティ | 公表値 | 解釈方法 |
|---|---|---|
| GPT-6 アストラ | $10 インプット / $50 アウトプット | 1,050,000 トークンのカタログ コンテキスト。段階的な価格設定 |
| GPT-6 ソル | $2 入力 / $10 出力 | 1,050,000 トークンのカタログ コンテキスト。段階的な価格設定 |
| GPT-6 ルナ | 0.10 ドルのインプット / 0.50 ドルのアウトプット | 1,050,000 トークンのカタログ コンテキスト。段階的な価格設定 |
独立した結果が実際に示していること
保存された Epoch AI EBR ベンチの結果は、Earthborne Rangers ゲーム環境でのパフォーマンスを測定します。これらは、各モデルが完了できるビジネス タスクの一般的な割合ではなく、そのハーネスの下での計画に関する証拠を提供します。表示された構成は最大推論労力を使用しており、実行日は異なります。点推定だけから信頼できる生産ランキングを推測しないでください。標準誤差は重要であり、ツールの権限、タスクの予算、成功の定義によって異なる順序が生成される可能性があります。
| ベンチマーク | 正確な構成 | スコア | 標準エラー | 実行日 |
|---|---|---|---|---|
| EBRベンチ | GPT-6 アストラ (最大) | 76.19% | 8.38 パーセント ポイント | 2026-08-30 |
| EBRベンチ | GPT-6 ソル (最大) | 53.33% | 4.62 パーセント ポイント | 2026-09-22 |
有用な選択実験
独自の製品から 3 つのタスク グループを構築します。客観的なチェックを伴う日常的な作業、複数の決定を必要とする困難なケース、および人間の介入が必要な失敗です。候補構成で同じ例を実行し、実際的な場合はモデル名なしで出力を確認します。受け入れられた完了、重大な障害、トークンとツールの合計コスト、および p95 の期間を記録します。チームが実際に評価する成果が向上する場合にのみ、より高価な構成にエスカレーションしてください。高いベンチマーク スコアはモデルをテストする理由であり、このステップをスキップする許可ではありません。
証拠の限界
このブリーフィングは、プロバイダーのドキュメントと Epoch AI レコードを統合したものです。 Rubrex はこれらのベンチマーク実行を再現していません。スナップショットは日付が記載されており、ライブではありません。選択した EBR テーブルに Luna の結果がない場合は、ここでのカバレッジが不十分であることを意味し、能力がゼロではありません。導入前に料金と可用性を確認してください。
よくある質問
SaaS に最適な GPT-6 モデルはどれですか?
タスク固有のベースラインから始めて、許容される品質、コスト、待ち時間を比較します。正しい選択は、抽出、コーディング、エージェントのワークフローによって異なる場合があります。
これらの価格は ChatGPT に適用されますか?
いいえ。API トークンのレートです。 ChatGPT サブスクリプションと製品の使用制限は別のものです。
出典と詳細情報
このブリーフィングの背後にある主な情報源。情報源の発見は、その情報源自身の研究条件に当てはまります。 arXiv での出版は査読を確立しません。
- OpenAI モデル カタログ OpenAI · 生きたリファレンス · 維持されたドキュメントレビュー済み: 現在のモデル名、コンテキスト制限、および基本 API 価格.アクセス済み 2026年9月25日.
- OpenRouter パブリック モデル カタログ オープンルーター · 生きたリファレンス · 維持されたドキュメントレビュー済み: カタログフィールド。保存された 9 月 25 日の API スナップショットから取得された数値価格.アクセス済み 2026年9月25日.
- エポック AI: EBR ベンチ エポックAI · 2026 · 独立したベンチマークレビュー済み: ベンチマーク定義と保存された内部評価記録。 CC BY 4.0.アクセス済み 2026年9月25日.
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