ERNIE 5.5 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna：どの低価格モデルを選ぶべきか？徹底比較

ERNIE 5.5 Flash と DeepSeek V4.1 Flash と GPT-6 Luna の比較は、3つの異なる「割り切り」の比較に行き着きます。ERNIE 5.5 Flash Preview は現在 OpenRouter で無料で呼び出せます。DeepSeek V4.1 Flash は MIT ライセンスのオープンウェイトを提供し、ピーク時の価格は 100万トークンあたり $0.30(入力)/$1.20(出力)、オフピーク時はその半額です。GPT-6 Luna は有料の表示価格が最も安く、入力 $0.10、出力 $0.50 です。

3モデルすべて約100万トークンのコンテキストを扱い、ツール呼び出しに対応しています。異なるのは価格構造、ウェイトの公開状況、成熟度です。以下の価格はすべて2026年11月12日に公式ページで確認したもので、最終セクションではコーディングエージェントに1つのプロンプトで3モデルすべてをテストさせる方法を紹介します。

ERNIE 5.5 Flash vs DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6 Luna 早見表

出典:Baidu のリリース記事、OpenRouter、DeepSeek の料金ページ、OpenAI の Luna ページ。

各低価格モデルの概要

ERNIE 5.5 Flash Preview は、Baidu が11月初旬に Hugging Face で公開した ERNIE 5.5 Flash Base をベースにした、同社初のポストトレーニング済みモデルです。アクティブパラメータ 140億、コンテキスト100万トークンの 280B スパース MoE(混合エキスパート)モデルです。Baidu はこれを中間チェックポイントと位置づけており、ポストトレーニングはまだ完了していません。背景については、ERNIE 5.5 Flash とはおよびERNIE 5.1 の解説を参照してください。

DeepSeek V4.1 Flash は、バックボーンパラメータ 5520億のマルチモーダル MoE モデルです。トークンごとにプリフィル時は 80億、デコード時は 160億のパラメータを活性化するため、入力の多いエージェント処理を低コストで実行できます。ウェイトは MIT ライセンスで Hugging Face で公開されています。詳細は DeepSeek V4.1 Flash の解説をご覧ください。

GPT-6 Luna は、OpenAI の「集中した高ボリュームタスクに最も効率的なモデル」です。テキストと画像を入力でき、推論努力を none から max まで調整可能で、Responses API のツールにも対応しています。詳細は GPT-6 Luna とはをご覧ください。

100万トークンあたりの価格と、実際のエージェント呼び出しにかかるコスト

エージェントのループでは毎ステップ同じ長いコンテキストを再送するため、キャッシュや時間帯別料金は表記価格と同じくらい重要です。

• GPT-6 Luna: 入力 $0.10、キャッシュ済み入力 $0.01、キャッシュ書き込み $0.125、出力 $0.50。入力が272Kトークンを超えるプロンプトは、リクエスト全体で入力2倍・出力1.5倍の料金になります。Batch と Flex は標準価格の50%で実行できます。
• DeepSeek V4.1 Flash: 入力 $0.30(キャッシュミス)、キャッシュヒット $0.006、ピーク時間帯の出力 $1.20。オフピークの料金は半額です。ピークは月曜〜金曜の UTC 01:00〜04:00 と 06:00〜10:00 で、それ以外(週末を含む)はすべてオフピークです。
• ERNIE 5.5 Flash Preview: OpenRouter の :free エンドポイントでは入出力とも $0。ただしレート制限があると OpenRouter は明記しています。Baidu は現時点で確認できるページに有料のトークン単価を公表していないため、他所で見かける数字はすべて [VERIFY](要確認)として扱ってください。

入力5万トークン、出力2,000トークンのエージェントの1ステップをキャッシュなしで実行した場合:

次に、その入力の90%がキャッシュヒットだったと仮定します。同じリポジトリを再読み込みするエージェントではこれが普通です。Luna は1呼び出しあたり約 $0.0020 に下がり(初回のキャッシュ書き込みは別途)、DeepSeek はピーク時で約 $0.0042、オフピーク時で約 $0.0021 になります。オフピークでは2つの有料モデルの差はほぼ消えます。

注意点が2つあります。まず、プロバイダーごとにトークナイザーが異なるため、同じプロンプトでもトークン数は変わります。また、推論トークンは出力として課金されるため、推論努力を高く設定すると出力料金が膨らみます。キャッシュ計算の詳細については、DeepSeek V4.1 Flash の料金解説と$1未満 API ティアの比較をご覧ください。

コンテキストウィンドウ、出力長、速度

コンテキスト長は決め手にはなりません。より差が大きいのは出力上限です。DeepSeek は 384K、Luna は 128,000、ERNIE の無料エンドポイントは 1,024,000 と記載されています。速度に関する主張には注意が必要です:

1. ERNIE 5.5 Flash Preview: OpenRouter のモデル説明では毎秒200トークン超とされています。ただし OpenRouter 自身が測定した直近3日間の P50 スループットは、単一プロバイダー(Baidu Qianfan)で毎秒79トークン、P50 レイテンシは2.53秒でした。
2. DeepSeek V4.1 Flash: 料金ページにトークン毎秒の数値はなく、同時実行数上限2,500が記載されているのみです。
3. GPT-6 Luna: OpenAI は「高速」に分類しており、Build ティアの上限は毎分5,000リクエスト、200万トークンです。

実際には自分のリージョンから自分のプロンプトで測定してください。後述の Apidog セクションでその準備方法を説明します。

オープンウェイト、無料アクセス、ライセンス

• DeepSeek V4.1 Flash は、現時点で本番用ウェイトをダウンロードできる唯一のモデルです(MIT ライセンス)。セルフホストするか、Hugging Face のカードからホスト型プロバイダーを選べます。
• ERNIE 5.5 Flash には2つの成果物があります。ベースモデル(事前学習のみ、33.5T トークン)はすでに Hugging Face で公開されています。チャット・エージェントモデルである Preview のウェイトはまだ公開されておらず、Baidu は Apache 2.0 で「近日中に」オープンソース化すると述べています。ネット上で見かける日程は未確認です [VERIFY]。
• GPT-6 Luna はクローズドです。OpenAI の API または Amazon Bedrock 経由でアクセスでき、API の無料ティアは「非対応」と記載されています。

$0 でテストするなら、ERNIE の :free エンドポイントが最も簡単な入口です。DeepSeek と Luna にもそれぞれ無料ルートがあり、DeepSeek V4.1 Flash を無料で使う方法とGPT-6 Luna を無料で使う方法で解説しています。

エージェントとコーディングへの適合性

各ベンダーは独自のハーネスでベンチマークを行っているため、それらの数値を同一のテストとして並べて比較してはいけません。各社が何を重視しているかを比べてください。

DeepSeek V4.1 Flash は、最大推論努力で Terminal-Bench 2.1 において 90.6、DeepSWE v1.1 において 74.2 を報告しています。いずれも DeepSeek 自身のハーネスで測定したものです。推論努力は1〜100のダイヤルで調整でき、エンドポイントは OpenAI、Anthropic、Responses の各形式に対応しているため、Claude Code、Codex、OpenCode にそのまま組み込めます。

ERNIE 5.5 Flash Preview は、Baidu のリリースページで、1回の11時間のコーディングタスクで Unreal Engine 5.8 のゲームを構築したり、設計ドキュメントから約100個のモバイルミニゲームを作成する様子が紹介されています。テキスト専用のため、スクリーンショット駆動のエージェントループは現時点では使えません。また、OpenRouter のダッシュボードでは直近3日間で構造化出力のエラー率 21.70%、ツール呼び出しのエラー率 1.01% が表示されており、パイプラインで信頼する前に JSON 出力を検証してください。

GPT-6 Luna はツールの幅で優れています。Responses API により、ホスト型のシェル、apply patch、computer use、MCP を利用できます。1つの制限として、Chat Completions ではファンクション呼び出しが reasoning_effort を none に設定した場合にのみ動作するため、推論を有効にしたツールには Responses API を使用してください。

どの低価格モデルを選ぶべきか?

リーダーボードではなく、制約条件で選びましょう:

• 今日 $0 で新しいモデルを試したい: OpenRouter 上の ERNIE 5.5 Flash Preview。プレビュー特有の挙動とレート制限があることは想定しておいてください。
• オープンウェイトが必要、またはセルフホストを計画している: DeepSeek V4.1 Flash。
• エージェントが入力の多い長時間セッションを実行し、オフピーク時間帯を指定できる: DeepSeek V4.1 Flash。オフピークのキャッシュヒットは100万トークンあたり $0.003 です。
• 最安の有料表示価格と OpenAI のホスト型ツールが欲しい: GPT-6 Luna。
• 画像入力が必要: DeepSeek V4.1 Flash または GPT-6 Luna(ERNIE は不可)。

Apidog CLI でコーディングエージェントに3モデルを比較させる

モデルが更新されるたびに3つの API 呼び出しを手作業で行うのはやめましょう。Claude Code、Codex、Cursor に1つのシナリオを作らせ、Apidog CLI で各プロバイダーに対して実行させてください。3モデルすべて OpenAI Chat Completions 形式に対応しているため、変更が必要なのはベース URL、モデル ID、キーだけです。

まず CLI を一度セットアップします:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog auth login --with-token <YOUR_TOKEN>
apidog skill install

次に、エージェントに次の1つのプロンプトを与えます:

In Apidog project <projectId>, create three environments: ernie-flash
(base URL https://openrouter.ai/api/v1, model baidu/ernie-5.5-flash-preview:free),
deepseek-flash (https://api.deepseek.com, model deepseek-flash) and gpt-6-luna
(https://api.openai.com/v1, model gpt-6-luna). Create one test scenario that POSTs
the same prompt to {{baseUrl}}/chat/completions with model {{model}}, asserts
status 200 and a non-empty choices[0].message.content, and records
usage.completion_tokens. Run it 5 times per environment and give me a table of
pass rate, average response time and output tokens.

エージェントは環境を作成し、シナリオのペイロードをスキーマに対して検証してから、作成・実行します:

apidog environment create ernie-flash --project <projectId> --base-url https://openrouter.ai/api/v1 --variables '<json>'
apidog environment create deepseek-flash --project <projectId> --base-url https://api.deepseek.com --variables '<json>'
apidog environment create gpt-6-luna --project <projectId> --base-url https://api.openai.com/v1 --variables '<json>'
apidog cli-schema get test-scenario-create
apidog cli-schema validate test-scenario-create --file scenario.json
apidog test-scenario create --project <projectId> --file scenario.json
apidog test-scenario run <scenarioId> --project <projectId> -e <envId> -n 5 -r cli,json --env-var "apiKey=$OPENROUTER_API_KEY"

--env-var でキーを渡すことで、共有環境にキーが保存されるのを防げます。各環境について、そのプロバイダーのキーを使って同じ実行を繰り返し、JSON レポートをもとに表を作成します。同じ実行コマンドを -r junit 付きで使えば CI に組み込めます。詳細は Apidog CLI の CI/CD ガイドと Claude Code セットアップの手順解説をご覧ください。Apidog の Free プランは最大4ユーザーまで利用できるため、小規模チームなら有料シートなしでこの仕組みを運用できます。

FAQ

ERNIE 5.5 Flash は DeepSeek V4.1 Flash より安いですか? 現時点では、はい。OpenRouter の :free エンドポイントはレート制限内であれば $0 です。ただし、Baidu が確認できる有料価格を公表していないため、有料同士の比較はまだできません。

最大のコンテキストウィンドウを持つのはどれですか? 3モデルともほぼ同じです。GPT-6 Luna は 1,050,000 トークン、ERNIE 5.5 Flash Preview は OpenRouter 上で 1,024,000 トークン、DeepSeek V4.1 Flash は100万トークンです。Luna は入力が272Kトークンを超えると料金が2倍になります。

これらのモデルをローカルで実行できますか? DeepSeek V4.1 Flash は可能です(MIT ライセンスのウェイトが Hugging Face で公開されています)。ERNIE 5.5 Flash Base のウェイトも公開されていますが、Preview のチャットモデルはまだリリースされていません。GPT-6 Luna には公開ウェイトがありません。

コーディングエージェントにはどれが最適ですか? ハーネス次第です。DeepSeek V4.1 Flash は独自テストで高いエージェント性能を報告しており、OpenAI・Anthropic の両形式に対応しています。GPT-6 Luna はホスト型ツールの種類が最も豊富です。ERNIE 5.5 Flash Preview は無料で試せますが、テキスト専用でまだプレビュー段階です。

GPT-6 Luna には無料の API ティアがありますか? いいえ。OpenAI のモデルページでは、Free ティアは「非対応」と記載されています。有料利用は100万入力トークンあたり $0.10 からです。