AIモデル・生成AIの選び方

GPT-6 Lunaを業務で使う。速度とコストを4つの試行で確かめる

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OpenAI公式RSSは2026年9月23日、「Introducing GPT-6 Sol and Luna」を掲載しました。説明では、GPT-6 SolとLunaの2モデルが、能力とコストの異なるバランスで日常の仕事にフロンティア級の知性を届けるとしています。Lunaの具体的な価格、速度、用途別の公式推奨まではRSSの説明だけでは確認できません。

定型業務を一つ切り出す

会議メモの整理、定型レポートの下書き、問い合わせの分類など、入力と出力を揃えやすい仕事を一つ選びます。毎回変わる情報と、固定できる指示を分け、同じ条件で繰り返せるようにします。

一回あたりの時間と費用を測る

実行時間、利用量、確認時間、やり直し回数を記録します。単価だけを比べず、人が確認して修正する時間まで含めて、従来手順と同じ期間で比較します。

品質の最低ラインを決める

分類の正解率、必須項目の欠落、表記の揺れなど、業務に必要な最低条件を書き出します。速く返ってきても条件を満たさない場合は、利用範囲を広げず、人の確認へ戻すルールにします。

切り替え条件を運用に組み込む

入力が複雑になったとき、確認時間が増えたとき、利用量が変わったときの切り替え先を決めます。自動で振り分ける場合も、理由と人による変更を記録し、月に一度など見直す日を設定します。

GPT-6 Lunaを試すときは、コストや速さを先に決めつけず、定型業務で時間・費用・品質を同じ条件で測ります。小さな測定表から始めれば、現場が説明できる利用範囲を作れます。

出典（公式）：OpenAI公式RSS「Introducing GPT-6 Sol and Luna」 https://openai.com/news/rss.xml

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出典・参考資料

著者: 松井 勇樹