GPT-6 Luna vs Gemini 3.8 Flash vs DeepSeek：1ドル未満のAPIティアの実際のコスト

サポートチケットを分類するエンドポイント、Webhookペイロードから3つのフィールドを抽出するエンドポイント、ログエントリの1行要約を書くエンドポイントがあるとします。月に数百万回実行されます。品質基準は「十分に良く、一貫している」ことで、財務チームが気にする唯一の数字は請求額です。

2026-09-22まで、その価格帯はGoogleのFlashラインとDeepSeekのものでした。そこへOpenAIがGPT-6 Lunaを入力100万トークンあたり$0.10、出力100万トークンあたり$0.50で投入し、コンテキストウィンドウは1Mとなり、この価格帯は混雑しました。

注意点は、見出しの3つの価格が同じ種類の数字ではないことです。1つはプロモーションに対して測った値引きです。1つはカレンダー上の日付で失効します。1つはジョブが実行される時刻によって変わります。表示どおりに並べると、間違ったモデルを選ぶことになります。

公開価格（2026-09-23時点）

LunaとDeepSeekの価格は各ベンダー自身のページに由来します。Geminiの行はGoogleのAPI価格ページの有料枠に由来します。

フラットなトークン単価の入力では、LunaはGemini 3.8 Flashより7.5倍安く、ピーク時のDeepSeek Flashより3倍安いです。出力では7.5倍と2.4倍です。キャッシュを一切使わず脚注を読まなければ、話はこれで全部です。ただし脚注が3つ続き、そのどれもが判断を覆し得ます。

注釈1：OpenAIの値下げはプロモーション価格に対して測られている

OpenAIは、Lunaとその上位モデルSolがGPT-5.6の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」はOpenAI自身の言葉であり、その主張を繰り返すたびに付きまとうべきものです。

当社のローンチ記事では、GPT-5.6 Lunaの定価を入力$1.00、出力$6.00と記録しました。プロモではなく定価に対して測ると、GPT-6 Lunaの$0.10と$0.50は入力90%減、出力92%減です。実際の動きは見出しより大きいのです。見出しは単に割引にアンカーされているだけです。

運用上これが意味するのは、$0.10と$0.50はプロモーションではなくLunaの価格として公開されているので、それを前提に計画することです。ただし「GPT-5.6のプロモーション価格より50%安い」を同条件の世代比較として扱わないでください。そうではないからです。移行する場合は、GPT-6 Lunaとは何かと、前世代の階層分解であるGPT-5.6 Sol vs Terra vs Lunaを参照してください。

注釈2：Gemini Flashの価格には有効期限がある

Googleの価格ページは両方の数字を同じセルに印刷しています。Gemini 3.8 Flashは入力$0.75、出力$3.75で「2026年12月31日まで」、その後「2027年1月1日から」$1.50と$7.50です。コンテキストキャッシュも同じ形で、現在$0.075、1月に$0.15です。Gemini 3.7 Flashと3.6 Flashも同一の行を持っています。

今週Flashで12か月のコストモデルを組むなら、そのうち3か月は2倍の価格です。今日のレートで来年のFlash支出を$60kと予算化するチームは、ボリュームが一定なら実際の請求額およそ$90kを予算化していることになります。これは丸め誤差ではありません。

同じページからの関連事実が2つあります。Gemini 3.8 Flash-Liteも3.7 Flash-Liteも記載がありません。残っている最も安いFlash-Liteの項目は、Gemini 3.5 Flash-Liteの入力$0.30、出力$2.50と、Gemini 2.5 Flash-Liteの入力$0.10、出力$0.40です。最後の行はこの比較全体で唯一、出力でLunaを下回る項目であり、2世代前です。

注釈3：DeepSeekの価格は時計に依存する

DeepSeekはピークとオフピークの列を公開しています。ピークはUTCの01:00〜04:00と06:00〜10:00、月曜から金曜（中国の祝日を除く）に適用されます。オフピークは全体でピークの半額です。deepseek-flashでは、キャッシュミス入力が$0.30対$0.15、出力が$1.20対$0.60です。

夜間バッチならこれは無料の金です。cronを時間帯の外に移せば請求額が半分になります。グローバルな対話型トラフィックならモデリングの頭痛の種です。実効レートは、自分のリクエスト分布をUTC時計に対して測定するまで見積もれないブレンドになるからです。DeepSeekが真剣な候補なら、すべての呼び出しでトークン数と一緒にUTCタイムスタンプを記録してください。さもなければコストモデルはスプレッドシートを着た推測です。

この価格構造についての以前の分解はDeepSeek-V4.1-Flashの価格にあります。

階層が本当に分かれるところ：キャッシュ入力

DeepSeekのキャッシュヒットはこの比較全体で最も安い入力数字で、自身のミス価格より50倍低いです。そのミス価格もLunaのフラットレートの3倍です。つまりDeepSeekは、長く安定したプレフィックスを持つワークロードには劇的に報い、毎回新しいプロンプトを送るワークロードには罰を与えます。Lunaの比率はよりフラットで、それは主に、ひどく間違える方法が少ないことを意味します。

GPT-6はまた、価格行だけでなく本物のキャッシュリリースを出しました。デフォルトでより高いヒット率、キャッシュ入力読み取りの90%割引、Prompt Caching Dashboardと診断ツール、キャッシュされたプレフィックスがどこで終わるかを選べる明示的なブレークポイント、そして最も有用なのは、推論努力やツール可用性を変えてもキャッシュが無効化されなくなったことです。GitHubは数十億のリクエストにわたって、新規処理が必要なプロンプトトークンが50%以上減ったと報告しています。誰かがツールを1つオンにしたせいでヒット率が崩れるのを見たことがあるなら、その特性の価値がわかるでしょう。詳細はGPT-6プロンプトキャッシュのリリースにあります。

トークン単価は間違った単位

OpenAIは精度と並べてタスクあたりコストを公開しました。これはより正直な枠組みです。DeepSWE 1.1では、最大推論のLunaが66.6%を記録し、OpenAIはこれを中程度の努力のClaude Opus 5とFable 5に匹敵すると説明しています。タスクあたりコストはOpus 5より93%低く、Fable 5より96%低いです。OSWorld 2.0オフラインでは、最大のLunaが中程度のGPT-5.6 Solを約10分の1のコストで上回ります。事実性では、より高い努力のLunaがGPT-5.6 Solに約100分の1のコストで匹敵します。AutomationBench 1.0.6で前身と比べると、高努力のLunaはタスクあたりコスト58%減で5.4ポイント優れています。

ここからがどれよりも重要な部分です。GoogleもDeepSeekも、Gemini 3.8 Flashやdeepseek-flashについて、これらのベンチマークのタスクあたりコスト数値を公開していません。したがってこの記事は、3者間の価格比較に、あるベンダー自身による自己についてのタスクあたりコスト主張を加えたものです。3者間のエージェント型リーダーボードではありません。この階層についてそんなものを示している人がいたら、その人は名前を明かすべき第三者ハーネスを実行しているか、数字をでっち上げています。

トークン単価比較が誤解を招く理由は推論トークンです。トークンあたり3倍安く請求しながら、同じ仕事を終えるのに5倍多くのトークンを出すモデルは、より高くつきます。思考を含む出力トークンが実際に支払うものであり、その比率を知っているのは自分のワークロードだけです。

レイテンシの罠

どちらのベンダーでもない第三者であるArtificial Analysisは、GPT-6 Lunaを毎秒153.9出力トークン、最初のトークンまでの時間124.23秒と測定し、GPT-6 Solを毎秒115.2トークン、102.15秒と測定しています。これらの数値は「max」推論バリアントのものなので、上限として読み、デフォルト努力で見えるものとは考えないでください。どちらも一次データに対して未検証として扱ってください。

それでも方向性が要点です。この世代では、安いモデルは速いモデルではありません。最初のトークンまで2分は、夜間のエンリッチメントジョブにはまったく問題なく、チャットボックスの背後では完全に使えません。エンドポイントがユーザー向けなら、選んだ努力レベルでの最初のトークンまでの時間が問題を決めます。100万トークンあたりのドルではありません。

自分で測る：1つのリクエスト、3つの環境

3社すべてがOpenAI形式のchat completions呼び出しを受け付けるので、3つのクライアントは不要です。

リクエストを1回作り、base_url、model_id、api_keyをApidog環境に入れ、環境を切り替えて同じ保存済みリクエストを各プロバイダーに送ります。curlをコピペする必要も、プロンプトの3バージョン間にずれが生じることもありません。

POST {{base_url}}/chat/completions
Authorization: Bearer {{api_key}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "{{model_id}}",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "Extract order_id and status. Reply with JSON only."},
    {"role": "user", "content": "{{ticket_body}}"}
  ]
}

ApidogはPostman互換のポストレスポンススクリプトを実行するので、同じパスで形状とレイテンシをアサートし、usageブロックをログに記録できます：

pm.test("content parses as the JSON we asked for", () => {
  const parsed = JSON.parse(pm.response.json().choices[0].message.content);
  pm.expect(parsed).to.have.property("order_id");
});

pm.test("first byte to last byte under 3s", () => {
  pm.expect(pm.response.responseTime).to.be.below(3000);
});

console.log(pm.response.json().usage);

次に、同じ200件の実ペイロードを各環境で実行し、呼び出しごとに4つ記録します：usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens、応答時間、アサーションが通ったかどうか。トークン数を上の価格表に掛け、合格数で割ります。これで正解あたりコストが出ます。これだけが何かを決める数字です。DeepSeekのパスは2回、UTCピーク時間帯の内側と外側で1回ずつ実行してください。さもなければ価格の半分しか測っていません。

何を選ぶべきか

最後の行には専用の記事があります：高ボリュームAPIワークロード向けGPT-6 Luna。

結論

GPT-6 Lunaは現在、$1未満の階層で最も安いフラットで無条件の脚注なし価格であり、1Mコンテキストウィンドウも持ってきます。DeepSeek Flashはキャッシュ入力で大差をつけて勝ち、キャッシュミスでは大きく負けます。Gemini 3.8 Flashは今日3つの中で最も高く、1月にはその2倍になります。

とはいえ、どれも何を出荷すべきかは教えてくれません。自分のペイロードを3つすべてで実行し、正解あたりコストと最初のトークンまでの時間を測り、次のローンチが来たら再実行してください。現在のペースなら1か月以内です。9月最後の週に何が変わったかの全体像は、2026年9月のAIモデル価格戦争を参照してください。