2026年7月14日更新 | OpenAI公式情報を確認

GPT-5.5からGPT-5.6で何が変わった？モデル・料金・使い方の変更点

GPT-5.6では、単に新しいモデルへ置き換わったのではなく、使う画面、モデル、推論の強さ、並列実行を仕事に合わせて選ぶ考え方が重要になりました。5.5までの使い方を残しながら、どこを変えればよいかを利用者目線で整理します。

初回公開: 2026年7月7日最終更新: 2026年7月14日区分: GPTモデル・使い方
先に結論：短い質問はChat、調査や完成資料はWork、コードやリポジトリ作業はCodexへ直接頼みます。難しい相談は標準チャットのMedium以上でGPT-5.6 Solを使い、Work・Codexでは必要に応じてSol・Terra・Lunaを選びます。すべてのChatGPT会話が5.6になったわけではありません。

GPT-5.5から5.6へ、ここがこう変わった

最大の変更は、単に数字が5.5から5.6へ上がったことではありません。GPT-5.5では主に1つの高性能モデルとProを使い分けていましたが、GPT-5.6ではSol・Terra・Lunaという3つの能力階層と、推論の深さ、Chat・Work・Codexという作業場所を分けて選びます。

一言でまとめると：5.5は「どこまで深く考えさせるか」が中心でした。5.6は「どの作業場所で、どのモデル階層を、どの推論量で使うか」を先に設計します。
比較項目GPT-5.5GPT-5.6実際に変えること
モデル構成GPT-5.5とGPT-5.5 Proが中心Sol、Terra、Luna。高難度向けにSol Pro仕事の難しさと量で階層を選ぶ
標準ChatGPTの既定GPT-5.5 InstantInstantはGPT-5.5のまま残るChatGPTを開いただけで全回答が5.6とは考えない
深い推論ThinkingまたはProを選ぶMedium、High、Extra HighはGPT-5.6 Sol。ProはSol Proモデル名より推論ラベルで選ぶ
作業場所ChatGPTとCodexを中心に使い分けChat、Work、Codexを目的別に分ける会話、完成物、技術作業の入口を分ける
APIモデルIDgpt-5.5gpt-5.6はSol。TerraとLunaは個別ID価格と品質要件に応じてIDを明示する
API料金入力$5、出力$30Solは同額、Terraは$2.50/$15、Lunaは$1/$6全処理を旗艦モデルへ固定しない
コンテキスト105万、最大出力12.8万tokens3モデルとも105万、最大出力12.8万tokens長さだけを理由に移行しない
知識カットオフ2025年12月1日2026年2月16日新しい内部知識でも最新情報は検索確認する
API推論設定noneからxhighnoneからmax同じ設定名へ機械的に対応させず評価する
大量処理1モデル内で速度や推論量を調整TerraとLunaを別モデルとして選べる定型処理は低コスト階層から検証する
キャッシュ通常のプロンプトキャッシュ明示的な区切りと30分の最低保持時間を導入再利用する固定部分を設計する
エージェント実行長い作業を1つの流れで完了させるAPIのmulti-agent betaや、Work・CodexのUltraで並行化独立できる作業だけを分け、統合結果を確認する

料金は100万tokensあたりの標準API料金です。ChatGPTやCodexの契約内使用量とは別なので、画面上の残り使用量とAPI請求を混同しません。

APIは「5.5を5.6へ置換」で終わらない

GPT-5.5とGPT-5.6 Solは入力・出力単価とコンテキスト長が同じです。ただし5.6では、同じ仕事をTerraやLunaへ分けられます。まず既存評価データでSolを比較し、品質を保てる処理だけTerra、Lunaへ下げます。

1. 品質を維持して更新gpt-5.5からgpt-5.6またはgpt-5.6-solへ。重要な出力を再評価します。
2. 日常処理を分離一定の理解力が必要でもSolほどの深さが不要ならTerraを比較します。
3. 定型処理を分離抽出、分類、変換など正解を自動判定できる部分だけLunaを試します。
// 5.5
model: "gpt-5.5"

// 5.6: 旗艦モデルを維持
model: "gpt-5.6" // gpt-5.6-sol のエイリアス

// 5.6: 目的別に明示
model: "gpt-5.6-terra" // 日常実務
model: "gpt-5.6-luna"  // 明確な大量処理
自動置換しない項目：評価基準、Structured Outputs、ツール権限、停止条件、長文料金、キャッシュ設計は移行時に個別確認します。

5.6以降の選択順は「場所 → モデル → 推論 → 完了条件」

  1. 場所：答えや相談はChat、完成資料や調査はWork、コード・サイト・技術作業はCodex。
  2. モデル：複雑で高価値ならSol、日常実務ならTerra、正解が明確な反復処理ならLuna。
  3. 推論：必要な結果を得られる最も軽い設定から始め、計画や確認が足りない時だけ上げる。
  4. 完了条件：使う資料、変えない範囲、停止条件、確認項目、成果物を先に伝える。

変わっていないこと

ChatGPT画面の5.5→5.6変更点 Codex作業の5.5→5.6変更点 GPT-5.6のモデル選択

GPT-5.5までとGPT-5.6以降で、使い方はどう変わった？

大きな変化は、モデル名だけを選ぶ使い方から、作業の種類、必要な深さ、実行する場所を分けて選ぶ使い方へ進んだことです。

項目5.5までの使い方5.6以降の使い方
短い質問通常のChatGPTで質問するChatのInstantで十分。既定はGPT-5.5 Instantのまま
難しい相談モデル名を見て選ぶMedium・High・Extra Highを選ぶとGPT-5.6 Solが使われる
資料や調査チャットで下書きを作り、人が仕上げるWorkへ目的と資料を渡し、完成物まで同じタスクで進める
コード・サイト作業GPTで考え、Codexへ指示を渡し、GPTで再確認するCodexへ直接、対象・制約・完了条件を伝え、実装と検証を続ける
モデル選択新しいモデルほど良いと考えがちSolは難しい仕事、Terraは日常実務、Lunaは高速な定型処理に分ける
最も重い作業推論時間を長くするmaxで深く考える方法と、ultraで複数エージェントを並行させる方法を分ける
重要：GPT-5.6の公開と、Chat・Work・Codexをまとめた新しい操作体験は同時期に案内されました。ただし、モデルの性能向上と製品画面の変更は別の話として読むと混乱しません。

最初に選ぶのはモデルではなく、Chat・Work・Codex

何を作りたいかで入口を決めます。途中で別画面へ何度もコピーするより、作業に合う場所へ最初から直接指示するのが基本です。

QUICK THINKING

Chat

質問、検索、相談、アイデア出し、短い下書きに使います。

  • 用語を確認する
  • 方針を相談する
  • 短い文章を直す
FINISHED DELIVERABLES

Work

調査や分析を進め、文書・表・スライド・レポート・Sitesなどの完成物を作ります。

  • 複数資料を調べる
  • 表や報告書を作る
  • 長い業務を段階的に進める
SOFTWARE AND TECHNICAL WORK

Codex

コード、リポジトリ、ターミナル、テスト、差分確認などの技術作業に使います。

  • サイトや機能を実装する
  • 不具合を調査して直す
  • テスト・公開確認まで進める
WorkとCodexは「回答を出すだけ」の画面ではありません。ファイルや外部アプリへ作用する場合があります。権限、承認、対象範囲、停止条件を確認し、重要な操作は人がレビューします。

標準ChatGPTとWork・Codexでは、モデル選択が違う

標準のChatGPT

画面の選択肢使われるモデル向いている場面
InstantGPT-5.5 Instant日常の質問、短い文章、速さを優先する相談
MediumGPT-5.6 Sol標準的な推論が必要な仕事
HighGPT-5.6 Sol条件が多い分析、難しい問題
Extra HighGPT-5.6 Solより深い推論が必要な複雑作業。対象プランのみ
ProGPT-5.6 Sol Pro難しい問題、長時間のワークフロー。対象プランのみ

つまり、ChatGPTを開いた時点で全回答が5.6になるわけではありません。速い日常回答は5.5 Instantが残り、必要な時だけ5.6 Solの推論を選ぶ形です。

Work・Codex・APIで見るSol・Terra・Luna

FLAGSHIP

Sol

能力を優先する旗艦モデル。複雑な分析、設計、難しい実装、重要な成果物に向きます。

BALANCED

Terra

能力・速度・コストのバランス型。範囲が説明できる日常実務の出発点に向きます。

FAST AND EFFICIENT

Luna

最速・低コストのモデル。正解と範囲が明確な定型処理や大量の軽作業に向きます。

TerraとLunaは標準のChatGPT会話では選べません。Work・Codex・APIでの提供範囲はプランやワークスペース設定により異なるため、実際の選択画面を確認します。

モデル、推論の強さ、max、ultraは別の設定

ここを一緒にすると選び方が難しくなります。モデルは能力と効率の土台、推論レベルは一つのタスクへ使う思考量、ultraは複数エージェントを使う実行方式です。

選択意味使う目安
Sol・Terra・Lunaモデルの能力・速度・コストの階層仕事の難しさと量で選ぶ
Medium・High・Extra High標準Chatでの推論の深さ条件の多さ、失敗時の影響、確認の難しさで上げる
maxWork・Codexで使える最も深い推論設定一つのエージェントへ難しい課題を深く考えさせたい時
ultra複数エージェントを並行稼働させて統合する方式独立した調査・実装・比較を並行できる大きな仕事
ultraを常用する必要はありません。並行作業は速くなる一方、使用量、作業衝突、重複、権限、レビュー箇所も増えます。小さな作業は通常設定で進め、独立した作業線が複数ある時だけ検討します。

5.6以降は「質問文」より「完了条件」を伝える

Chatでは質問だけでも構いません。WorkやCodexへ長い仕事を任せる時は、何をしてほしいかだけでなく、使う資料、守る条件、確認基準まで一緒に渡します。

5.5までの頼み方

このサイトを改善する方法を考えて。あとでCodex向けの指示文も作って。

5.6以降の頼み方

Codexで対象サイトを調査し、既存ページを優先して改善・表示確認・公開確認まで進めて。title、canonical、robotsは変更せず、変更箇所と確認結果を報告して。

実務で入れる5項目： 目的 / 対象ファイル・資料 / やってよいこと / 触らないこと / 完了条件と確認項目

同じタスク内で修正を続ける

結果を見たあとに「表を1列減らす」「根拠を公式情報へ置き換える」「このファイルは触らない」と同じタスクで方向修正できます。毎回ゼロから指示を作り直すより、目的と制約を保ちやすくなります。

GPT → Codex → GPTの方法は、5.5までの基本として残る

従来は、GPTで考え、Codexへ実装指示を渡し、結果をGPTへ戻して次の判断を作る方法が分かりやすい基本でした。この方法が間違いになったわけではありません。

5.6以降は、実装内容が明確ならCodexへ直接、完成資料が必要ならWorkへ直接頼めます。一方、企画と実装の責任を分けたい時、別の視点で最終レビューしたい時、作業記録を意図的に分離したい時は、従来の往復型も有効です。

方法向いている場面注意点
直接型対象・制約・完了条件が決まっている最初の指示で権限と停止条件を明確にする
往復型企画、実装、評価を別の視点で分けたいコピー時に前提や制約を落とさない

GPT-5.6になっても、人間確認は減らしすぎない

関連ページ

ChatGPTのモデル選びを用途別に見る ChatGPTとCodexの違いを確認する GPT-5.5までの作業方法を振り返る GPT-5.6発表前の予想と実際を比べる

FAQ

ChatGPTを開けば自動的にGPT-5.6になりますか？

必ずしもそうではありません。標準チャットのInstantはGPT-5.5 Instantが既定です。対象プランでMedium、High、Extra Highを選ぶとGPT-5.6 Solが使われます。

標準のChatGPTでTerraやLunaを選べますか？

選べません。TerraとLunaは、対象プランのWork・Codex、またはOpenAI APIで利用範囲を確認します。

Sol・Terra・Lunaと推論レベルは何が違いますか？

Sol・Terra・Lunaはモデルの能力・速度・コストの階層です。MediumやHighなどは、一つの仕事へ使う推論の深さです。

ultraは「非常に高い推論」ですか？

同じ意味ではありません。ultraは複数エージェントを並行稼働させる方式です。推論を深くするmaxとは分けて考えます。

GPTからCodexへ指示を渡す方法は不要になりましたか？

不要になったわけではありません。ただし、相談はChat、成果物はWork、実装はCodexへ直接頼む方法が基本になりました。計画と実装を分離したい時は従来方式も有効です。

OpenAI公式の確認先

この記事は2026年7月14日時点の公式情報をもとに整理しています。提供プラン、利用上限、モデル選択、画面表示は変更される可能性があります。

OpenAI Startup Drop / 2026年7月

GPT-5.6を本番で使うときの4つの要点

結論：モデル名だけを置き換えるのではなく、用途に合うモデル選択、推論の引き継ぎ、キャッシュ範囲、ツール実行の設計まで一緒に見直すと、GPT-5.6の品質と効率を活かしやすくなります。
Sol難しいコーディング、エージェント処理、複雑な本番ワークフロー向けの最上位モデルです。
Terra品質と価格のバランスを取りたい日常的な本番処理に向きます。
Luna要件が明確で、件数が多く、速度と費用を重視する処理に向きます。

1. 安定した文脈は推論ごと引き継ぐ

複数ターンで目標、前提、優先順位が変わらない処理では、reasoning.contextをall_turnsにし、previous_response_idで前の応答へ接続します。途中で前提が変わる仕事はcurrent_turnへ切り替え、古い推論を持ち込まない設計にします。

2. 同じ長い前置きは明示的にキャッシュする

製品仕様、出力規則、長い参照資料など、繰り返し利用する安定した接頭辞は明示的プロンプトキャッシュの候補です。ただし書き込みにも費用があるため、cached_tokensとcache_write_tokensを見ながら、再利用回数が少ない部分まで無理に固定しないことが大切です。

3. 定型的なツール処理はProgrammatic Tool Callingへ

検索結果の絞り込み、重複除去、集計、検証など、処理手順と終了条件を明確にできる工程では、GPT-5.6がJavaScriptを組み立てて対象ツールを呼ぶProgrammatic Tool Callingを利用できます。承認が必要な操作や、結果ごとに次の判断が変わる工程は直接のツール呼び出しに残します。

4. 指示を増やす前に重複を減らす

SkillsやAGENTS.md、システムプロンプトで同じ規則を何度も書いている場合は、意図を保ったまま一か所へまとめます。削除前後で同じ評価セットを実行し、成功率、必要な証拠、トークン数、遅延、費用を比較してください。

確認項目最初の設定評価方法
モデル難問はSol、標準はTerra、大量定型処理はLuna同じ実データで品質・遅延・費用を比較
推論強度現在値と、その1段階下を比較品質が維持できる最小値を採用
キャッシュ再利用頻度が高い安定部分だけ読み取り量と書き込み量を監視
ツール定型処理だけPTCへ分離最終成果と証拠が欠けていないか確認
Build Week：OpenAIから届いたStartup Dropでは、作品提出を米国太平洋時間2026年7月21日17時まで受け付けると案内されています。日本時間では7月22日9時です。締切や参加条件はOpenAIの最新案内を確認してください。

公式情報