2026年9月のAIモデル価格戦争：Grok 4.7、Opus 5.5、GPT-6 SolとLuna

モデル価格のスプレッドシートを管理しているなら、今週それは古くなりました。xAIは9月21日にGrok 4.7を出荷しました。翌日、AnthropicはClaude Opus 5.5を出荷し、OpenAIは2つの新しいGPT-6モデル、SolとLunaを出荷しました。48時間で3つのローンチ、同じ日に2つのフロンティアラボ、そしてあなたのコストモデルのすべての行が今や間違っています。

トークンあたりの数字は以下にあります。より有用な話は、トークンあたりの価格が誰も競争する単位ではなくなったこと、そして今週最も声高な主張の1つが公開から数時間で失効したことです。

すべての新価格を1つの表に

3つのことが際立っています。Opus 5.5はOpus 5の$5/$25に対して$4/$20で登場し、フラッグシップは20%安くなりながら、Artificial Analysis指数で58を獲得して首位に立ちました。Solは入力と出力の両方でAstraの5分の1の料金です。そしてLunaは100万トークンの入力あたり10セントで100万コンテキストウィンドウを提供します。

Anthropicはまた、Opus 5.5の高速モードを$8/$40、最大出力128kとしてリストしています。当社のClaude Opus 5の価格やGPT-5.6の価格の記事から料金をハードコードしている場合、それらのページは今や前世代について説明しています。

実際に変わったもの：トークンあたりのコストではなく、タスクあたりのコスト

OpenAIのローンチ投稿はトークンあたりの料金を前面に出していません。それは完了したタスクあたりのコストを前面に出しており、公開された表は今週最も興味深い成果物です。

一番下の行を注意深く読んでください。超高い推論設定のSolは、Opus 5の最大設定よりも高いスコアを、Opus 5のタスクあたりコストの約9%で達成しています。タスクあたりのコストは正直な単位です。なぜなら、トークンあたりの価格が隠しているもの、つまり推論トークン、ツール呼び出し、リトライ、そしてモデルが停止するまでに必要なターン数を織り込んでいるからです。表示料金が2倍でも、3分の1のトークンで完了するモデルの方が安く、それを価格ページは教えてくれません。

パターンは繰り返されます。Agents’ Last Exam V1では、最大設定のSolは56.4%を記録し、Opus 5の最高結果を上回り、タスクあたりのコストは60%低くなっています。DeepSWE 1.1では、最大設定のSolは68.8%に達し、xhighのFable 5（69.9%）と1.1ポイント差で、タスクあたり約80%安くなっています。最大設定のLunaは66.6%を記録し、OpenAIはこれを中程度の努力設定のOpus 5とFable 5と同じ帯域に位置づけており、タスクあたりOpus 5より93%少なく、Fable 5より96%少なくなっています。OSWorld 2.0オフラインでは、xhighのSolは60.5%を記録し、中程度のOpus 5の60.3%に対して、再びタスクあたり約80%安くなっています。事実性について、OpenAIはSolが前世代の約半分の間違いを犯し、より高い努力設定のLunaがGPT-5.6 Solとほぼ100分の1のコストで匹敵すると述べています。

実際的な結果として、調達の質問はもはや「100万トークンあたりの料金はいくらか」ではありません。「自分のタスクの1つがエンドツーエンドでいくらかかるか」であり、それを答えられるのは自分のワークロードだけです。

出荷当日に失効した比較

上記のすべての主張はClaude Opus 5に対して測定されています。なぜなら、OpenAIの投稿が書かれたときOpus 5.5は存在しなかったからです。Anthropicは数時間後にOpus 5.5を出荷しました。Opus 5より20%安く、Anthropic自身の数字で40%少ない実行コスト、出力が30%高速で、Artificial Analysis指数のトップです。

したがって、「タスクあたりコストの9%でOpus 5を打ち負かす」というのは、同じ日の午後に取って代わられたモデルについての真実の記述です。Opus 5.5が存在する前にこれらの表のすべてのハーネスが実行されたため、Sol対Opus 5.5のタスクあたりコストの数字を公開した人は誰もいません。その比率の強みでワークロードを移行しようとしているなら、もはやデプロイしないモデルと比較していることになります。

逆方向にも注意してください。Anthropic自身のOpus 5.5のシートにはこうあります：Terminal-Bench 4.0 66.4%、FrontierCode v1.1 54.4%、CursorBench 4.0 57.8%、GDPval-AA v2.1で1846 Elo、AutomationBench 40.0%、Humanity’s Last Exam 67.7%（ツール使用時）、OSWorld 2.0 81.8%、Chartography 89.0%。そのAutomationBench 40.0%はOpenAIの33.2%から差し引けるものではありません。ハーネスのバージョンが異なり、努力設定が異なり、実行が異なり、共通のベースラインが示されていません。2つのベンダーが同じベンチマーク名を引用しても、直接対決にはなりません。OpenAI自身の立場は、Astraが「引き続き全般的に当社の最高モデルである」というもので、今週のGPT-6の話は価格と効率についてであり、新しい天井ではありません。Xで出回っている、特定のOpus 5.5の数字を特定のAstraの数字と比較するものはツイートであり、ベンダーデータではありません。

「50%安い」は割引を基準にしており、実際の削減幅はもっと大きい

OpenAIは、SolとLunaがそれぞれGPT-5.6プロモーション価格より50%安いと述べています。プロモーションというのはOpenAIの言葉であり、重要です。半減されるベースラインは割引価格であり、標準のリスト価格ではありません。今週の報道の多くはこの限定詞を落としています。

以下は、当時私たち自身のローンチ記事で記録したGPT-5.6のリスト価格を使用した系譜です。

2つのことが明らかになります。第一に、見出しの正直なバージョンは見出しを上回ります。GPT-5.6のリスト価格に対して、$2/$10のSolは入力で60%の削減、出力で67%の削減であり、$0.10/$0.50のLunaは90%と92%です。OpenAIは自身のプロモーション料金と比較しており、リストで予算を組む人にとってはこの動きを過小評価しています。

第二に、GPT-6 Terraは存在しません。GPT-5.6はSol、Terra、Lunaでしたが、GPT-6はAstra、Sol、Lunaです。中間ティアをconfigに固定している場合、それに相当する後継は待っていません。そして当社のGPT-5.6命名ガイドは今や現在の地図ではなく歴史として読まれます。

安いモデルは速いモデルではない

Artificial Analysisが新しいモデルを測定しました。max推論バリアントについて、GPT-6 Solは毎秒115.2出力トークンで最初のトークンまでの時間が102.15秒、Lunaは毎秒153.9トークンで最初のトークンまで124.23秒と報告しています。[要確認] これらはサードパーティの数字であり、ベンダーの数字ではなく、最高の推論設定を説明しており、低または中程度の努力設定で見られるものではありません。

方向性としては、これが価格戦争が提供しているトレードオフです。フロンティアに近い品質をわずかなコストで、最初のバイトが到着するまでのレイテンシで支払う。バッチジョブや夜間のエージェント実行には問題ありません。人間が待っているリクエストには致命的です。

これをリーダーボードから受け継ぐのではなく、自分で測定してください。努力設定、プロンプトサイズ、リージョンによって変動するからです。Apidogを各候補モデルのcompletionsエンドポイントに向け、実際に出荷する努力レベルで同じプロンプトを送信し、最初のバイトまでの時間と合計応答時間をボディの横に記録します。テストシナリオとして保存すれば、次のローンチは調査プロジェクトではなく再実行になります。

キャッシュは今週の値下げのもう半分

モデルと並んで、OpenAIはGPT-6向けに本格的なプロンプトキャッシュリリースを出荷しました。キャッシュされた入力読み取りの90%割引、デフォルトでの高いヒット率、Prompt Caching Dashboard、診断ツール、そして割引よりも重要な2つの動作修正です。推論努力やツールの可用性を変更してもキャッシュが無効にならなくなり、明示的なブレークポイントでキャッシュされたプレフィックスの終了位置を決められます。OpenAIはGitHubが数十億のリクエスト全体で新たな処理が必要なプロンプトトークンが50%以上減少したと引用しています。Anthropic側は上の表にあります。Opus 5.5のキャッシュ読み取りは100万あたり$0.20で、新規入力の$4に対して、キャッシュ読み取りは新規の5%です。

あなたのエージェントが毎ターン大きなシステムプロンプトと太ったツールスキーマを再送信するなら、そしてほとんどのエージェントがそうですが、これらの変更はここにあるどの表示価格よりも請求額を動かします。それにより、キャッシュは今週最も耐久性のある項目であり、対策を講じる価値のあるものです。

今週やるべきこと

1. モデルIDをコードではなくconfigに移動する。 2日で3つのIDが変わりました。claude-opus-5-5、gpt-6-sol、gpt-6-lunaは、切り替え可能な環境変数に入れるべきで、クライアントラッパーの文字列リテラルではありません。
2. 切り替える前に自分の評価を再実行する。 ベンダーのタスクあたりコスト表は、ベンダーのハーネスでベンダーのタスクに対して測定されています。あなたのものは異なります。
3. タスクあたりのコストを計測する。 完了した作業単位に対して、入力、出力、推論トークンを、リトライも含めてログに記録します。トークンあたりのダッシュボードは今年の残りあなたを誤解させます。
4. レイテンシバジェットを設定し、出荷する努力設定でテストする。 タスクあたり93%安く、最初のトークンまで2分遅いモデルは、安いのではなく別の製品です。
5. キャッシュ境界を監査する。 安定したプレフィックスを最初に、揮発性の内容を最後に、プラットフォームがサポートする場合は明示的なブレークポイントを。
6. 新しいエンベロープに合わせてコントラクトテストを更新する。 Solは872kコンテキスト、LunaとOpus 5.5は1M、Opus 5.5は出力を128kに制限します。先月の制限に対して書かれたアサーションは静かにパスし、本番で切り捨てます。
7. 全体移行ではなくタスクごとにルーティングする。 100万入力トークンあたり$0.10と$10の差は2桁のオーダーです。抽出と分類には安いティア、それが必要な作業には高いティア。

規模を示す1つの数字：OpenAIは、内部研究者の中央値がコーディングエージェントに1日$600以上を費やし、90パーセンタイルが$7,000であると開示しました。この形の削減は、その余裕のあるワークロードを対象としています。あなたのものがより小さいなら、それらは主に同じ予算でより良いモデルを実行するオプションを買うことになります。

可用性について簡単に

SolとLunaはChatGPT WorkとCodexでPlus、Pro、Business、Enterprise、Edu向けに提供されています。FreeとGoはデスクトップアプリでLunaを利用できます。どちらもまだChatにはありません。API IDはgpt-6-solとgpt-6-lunaで、既存のGPT-6 Astra APIと並びます。Opus 5.5はClaude Platform、AWS、Google Cloud、Azureで動作します。

モデルごとの詳細については、Claude Opus 5.5とは、GPT-6 Solとは、GPT-6 Lunaとは、Sol対Opus 5.5の直接対決、そしてGPT-6プロンプトキャッシュリリースをご覧ください。

結論

表示価格は下がりましたが、本当の出来事は業界が単位を切り替えたことです。タスクあたりのコスト、キャッシュヒット率、最初のトークンまでの時間が、モデルがあなたにいくらかかるかを決めるようになり、それらのどれも価格ページには現れません。今週、自分のトラフィックで3つすべてを測定してください。みんなが引用している比較表は、公開された時点で古くなっていたからです。