AIの料金が80%下がっても、喜ぶ前に一回計算しよか｜GPT-5.6 Luna値下げで本当に見るべきは「1件終わるまでの費用」
GPT-5.6 LunaとTerraのAPI価格が7月30日に値下げされました。新しい単価と、トークン単価だけで乗り換えると損をする理由、1件正常完了当たりの費用の出し方を、月1000件の請求書CSV整形を例に計算します。
「AIの料金が80%下がったらしい。うちの処理も安いモデルに移したほうがええんかな」。そう思って調べにきた人向けの記事です。結論から言うと、単価は本当に下がりました。ただ、単価表だけを見て乗り換えると、請求書の合計はむしろ増えることがあります。この記事では、新しい単価と、「1件を人の手直しなしで終わらせるまでにいくらかかるか」の計算方法を、月1000件の請求書CSV整形を例に最後まで通して出します。
結論：単価は下がった。ただし判断は「1件終わるまでの費用」でする
2026年7月30日（米国時間）、OpenAIがGPT-5.6ファミリーのAPI価格を引き下げました。100万トークンあたりの新しい価格は、Lunaが入力0.20ドル・出力1.20ドル、Terraが入力2ドル・出力12ドルです。Lunaが80%、Terraが20%の値下げで、上位のSolは入力5ドル・出力30ドルのまま据え置きです。
そのうえで、乗り換えを決めるときに見る数字はここです。
1件正常完了当たりの費用 ＝ API費用 ＋ 失敗分の再実行費用 ＋ 人が確認・修正する時間の人件費
この式で計算すると、トークン単価が一番安いLunaが、1件終わらせるまでで見ると一番高くなる、という逆転がふつうに起きます。後半で実際に数字を入れて確かめます。
この記事で分かること
- GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの新しいAPI価格と、値下げ前との差
- 今回の値下げが「API料金の話」であって、ChatGPTの月額プランの話ではないこと
- トークン単価だけで乗り換えると損をする理由と、費用の内訳の分け方
- 1件正常完了当たりの費用の計算式と、月1000件での具体的な計算結果
- 自分の業務をLunaへ移してよいかを判断する4つの分岐と、100件テストの進め方
何が変わったのか｜新旧の価格を並べて確認する
まず事実の確認です。数字は100万トークンあたり、単位はドルです。
| モデル | 値下げ前（〜7/29） | 値下げ後（7/30〜） | 変化 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Sol | 入力5.00／出力30.00 | 入力5.00／出力30.00 | 据え置き |
| GPT-5.6 Terra | 入力2.50／出力15.00 | 入力2.00／出力12.00 | 20%引き下げ |
| GPT-5.6 Luna | 入力1.00／出力6.00 | 入力0.20／出力1.20 | 80%引き下げ |
Lunaは入力も出力もきっちり80%オフです。AWS経由で使っている場合の価格変更も、同じ日のうちに順次適用されると発表されています。
ここで、日本語の記事を読むときの注意を一つ。報道の見出しの中に、Terraが80%・Lunaが20%と数字が入れ替わっているものがありました。値引き率が大きいのはLunaのほうです。金額を計算する前に、OpenAIの公式ページで単価そのものを確認する癖をつけておくと安全です。
気をつけて：安くなったのはAPIの話で、ChatGPTの月額料金ではない
ここは誤解が多いところなので、先に強く書いておきます。
今回下がったのは、開発者がプログラムから呼び出すAPIの従量課金の単価です。ChatGPTのPlusやProといった月額プランの料金は変わっていません。使える枠（クオータ）も変わっていません。
ChatGPT WorkやCodexでは、TerraとLunaを使ったときに消費するクレジットが減る、という形で値下げが反映されます。つまり「同じ月額で、TerraやLunaならより多く回せるようになった」のであって、「月額が安くなった」わけではありません。
ChatGPTを月額プランで使っているだけの人にとっては、請求額が下がる話ではない、と理解しておいてください。逆に、Codexで軽い作業をTerraやLunaに寄せている人は、同じプランのまま作業量を増やせる可能性があります。
なお、ChatGPT WorkとCodexでは、FreeとGoのユーザーがTerraを、Plus・Pro・Business・EnterpriseのユーザーがTerraとLunaを選べる形になっています。
Solは据え置き、そのかわり「Fast mode」が増えた
Solの単価は変わっていませんが、APIに「Fast mode」が新設されました。従来のPriority Processingを置き換えるもので、Solでは標準処理に対して最大2.5倍速く、価格は2倍です。賢さそのものは変わらない、と説明されています。priorityタグを付けていた既存のリクエストは自動的にFast modeを使う後方互換の仕様で、Codexの/fastとも揃えられています。
値下げのニュースの中に、速さを買うと倍額になる選択肢が同時に入っている、ということです。急ぎでない夜間バッチにFast modeが付いたままだと、静かに費用が倍になります。設定を一度見ておくとよい部分です。
なぜ下がったのか
OpenAIは値下げの背景として、モデル自身による効率化を挙げています。人間が主導するプロセスの中でSolが本番環境のカーネルを自律的に書き換えて最適化し、数百件の実験を設計・実行した結果、モデル提供にかかるエンドツーエンドのコストが20%削減され、トークン生成効率が15%以上向上したと説明されています。
浮いた分を単価へ回した、という流れです。性能競争だけでなく、提供コストの削り合いの段階に入ってきた、と読むのが自然だと思います。
トークン単価だけで決めたらあかん理由
さて本題です。単価が5分の1になったと聞くと、「じゃあ全部Lunaでええやん」となりますが、そこで一回止まってほしいです。
AIで業務を回すときの費用は、実際には3つの層でできています。
第1層：API費用。トークン数×単価で決まる、見えている部分です。今回下がったのはここだけです。
第2層：失敗分の再実行費用。出力形式が崩れた、判定を間違えた、途中で止まった。もう一度投げ直すぶんの費用です。これも単価に比例するので、安いモデルなら安く済みます。
第3層：人が確認して直す時間。ここが曲者です。AIの出力が間違っていたとき、気づいて直すのは人間です。この時間は単価がいくら下がっても1円も安くなりません。そして多くの小規模事業では、この第3層が費用の大半を占めます。
氷山でいうと、第1層が水面の上、第3層が水面下です。値下げのニュースは水面の上の話しかしていません。
「1件正常完了当たりの費用」の出し方
そこで使うのが、この記事の中心になる考え方です。トークン単価ではなく、1件を人が手直しせずに使える状態まで持っていくのに、合計いくらかかったかで比べます。
計算式はこうです。
1件正常完了当たりの費用 ＝ ｛（1回あたりAPI費用 × 実行回数）＋（不合格件数 × 1件あたり修正時間 × 時給）｝ ÷ 完了件数
必要な数字は4つだけです。トークン数、単価、成功率、修正にかかる時間。順番に出していきます。
- 自分の処理1件で使う入力トークン数と出力トークン数を数える。日本語はだいたい1文字1〜1.5トークンで見積もる。実際の数値はAPIのレスポンスに含まれる使用量で確認できる。
- 新しい単価を掛けて、1件あたりのAPI費用を出す。100万トークンあたりの価格なので、トークン数を100万で割ってから掛ける。
- 同じ入力100件を実際に流して、そのまま使える出力が何件だったか（成功率）を数える。これが一番大事な数字で、推測では出せない。
- 不合格1件を人が直す時間を計り、自分の時給を掛ける。ここまで足して件数で割ると、1件正常完了当たりの費用が出る。
通しの具体例｜請求書CSVの整形を月1000件
一つの例を最初から最後まで通します。取引先から届く請求書のPDFテキストを、会計ソフトに取り込めるCSVの形へ整える作業です。月1000件、1件あたり入力2000トークン・出力500トークンとします。
為替は1ドル150円で計算します。レートは動くので、実際の請求書の数字に置き換えてください。時給は2000円、不合格1件の修正時間は2分とします。
まずAPI費用だけを見ます。1000件ぶんの月額です。
| モデル | 1件あたり | 月1000件のAPI費用 |
|---|---|---|
| Luna（値下げ前） | 0.005ドル | 約750円 |
| Luna（値下げ後） | 0.001ドル | 約150円 |
| Terra（値下げ後） | 0.010ドル | 約1,500円 |
| Sol | 0.025ドル | 約3,750円 |
ここだけ見るとLunaの圧勝です。Solの25分の1です。
ところが、ここに成功率を入れます。この業務でのそのまま使える率を、Lunaが80%、Terraが95%、Solが98%だったとします（数字は例です。自分の業務では必ず実測してください）。
| 項目 | Luna | Terra | Sol |
|---|---|---|---|
| API費用（月1000件） | 約150円 | 約1,500円 | 約3,750円 |
| 成功率 | 80% | 95% | 98% |
| 人が直す件数 | 200件 | 50件 | 20件 |
| 修正時間の合計 | 約6.7時間 | 約1.7時間 | 約0.7時間 |
| 人件費（時給2000円） | 約13,300円 | 約3,300円 | 約1,300円 |
| 月の合計 | 約13,500円 | 約4,800円 | 約5,100円 |
| 1件正常完了当たり | 約13.5円 | 約4.8円 | 約5.1円 |
逆転しました。トークン単価が10分の1のLunaが、1件終わらせるまでで見ると約2.8倍高い。理由は単純で、失敗した200件を人が直す6.7時間が、API費用の差（1,350円）を軽く超えるからです。ちなみに失敗分をもう一度投げ直す費用は、Lunaなら200件で約30円。誤差の範囲です。
自分の数字に置き換えるための表も置いておきます。
| 確認項目 | この例の値 | 自分の値 |
|---|---|---|
| 1件の入力トークン | 2,000 | ＿＿＿＿ |
| 1件の出力トークン | 500 | ＿＿＿＿ |
| 月の件数 | 1,000 | ＿＿＿＿ |
| 成功率 | 80%／95% | ＿＿＿＿ |
| 1件の修正時間 | 2分 | ＿＿＿＿ |
| 時給 | 2,000円 | ＿＿＿＿ |
| 1件正常完了当たりの費用 | 13.5円／4.8円 | ＿＿＿＿ |
損益分岐点：Lunaの成功率が何%あれば勝てるか
同じ条件で、Lunaが何%まで成功率を上げればTerraに勝つかを逆算すると、**約93%**です。80%では負け、93%を超えれば勝ちます。
これが今回いちばん実務的な結論だと思います。単価の差を取りにいくより、成功率を10ポイント上げにいくほうが効く。出力形式をJSONで固定する、判定基準を一意に書き切る、入力から曖昧な部分を削る。そういう地味な調整のほうが、モデルの値下げより請求書に効きます。
もしLunaで成功率95%まで持っていけたら、月の合計は約3,500円、1件3.5円。ここで初めて値下げの恩恵をまるごと受け取れます。
どの業務ならLunaへ移せるか
全部の業務で成功率を93%まで上げられるわけではありません。移しやすい業務には共通点があります。次の4つに全部「はい」と言えるなら、Lunaを試す価値が高いです。
1つ目、出力の形が決まっているか。CSVの列、JSONのキー、決まった見出しの文章。形が決まっているほど安いモデルでも崩れにくいです。
2つ目、判断基準が一意に書けるか。「これは経費、これは仕入」のように、ルールを言葉で書き切れるか。「いい感じにまとめて」は安いモデルが最も苦手とするところです。
3つ目、間違いを機械で検知できるか。合計金額が元と一致するか、必須項目が全部埋まっているか。プログラムで検算できるなら、人の確認時間を大幅に減らせます。ここが効くと、多少成功率が低くても安いモデルが勝ちます。
4つ目、間違えたときの損害が小さいか。社内のメモ作りなら直せばいいですが、取引先へ出す見積書や請求書の金額は話が別です。間違いのコストが高い処理は、単価が高くても賢いモデルに任せてください。
移行の手順｜同じ100件で並走させる
判断がついたら、いきなり全件を切り替えないでください。手順はこれだけです。
同じ入力100件を用意して、今使っているモデルと候補のモデルの両方に流します。出力を並べて、そのまま使える件数を数えます。そのうえで、この記事の式に入れて1件正常完了当たりの費用を出し、安いほうへ切り替える。それだけです。
100件のテストにかかる費用は、Lunaなら十数円、Solでも数百円です。判断を間違えたときの損失に比べれば、ただみたいなものです。
よくあるつまずき
ChatGPTの月額が安くなると思ってしまう
繰り返しになりますが、値下げされたのはAPIの従量課金の単価です。ChatGPTのプラン料金とクオータは変わっていません。ChatGPT WorkやCodexでは、TerraとLunaを使ったときに減るクレジットの量が少なくなる形で反映されます。「月額が下がる」ではなく「同じ月額で回せる量が増える」と覚えてください。
Fast modeが付いたまま夜間バッチを回す
SolのFast modeは最大2.5倍速で価格2倍です。以前priorityを付けていたリクエストは自動的にFast modeになります。急がない定期処理に付いたままだと費用が倍になるので、切り替えのタイミングで設定を確認してください。
キャッシュの費用を単価と同じだと思ってしまう
GPT-5.6では、キャッシュの書き込みが通常の入力単価の1.25倍で課金され、読み取りには90%の割引が適用されます。同じ長い指示文を何度も送る処理では、キャッシュを効かせると大きく下がります。逆に、毎回わずかに違う指示文を送っていると、書き込みばかり発生して割高になります。
モデルを変えたら出力の形が微妙に変わる
同じ指示文でも、モデルが変われば改行の入り方や項目の並びが変わることがあります。後続のプログラムがその形に依存していると、成功率が下がったのではなく受け取り側が壊れているだけ、という事故が起きます。切り替えテストでは、出力そのものだけでなく、その後の処理が通るかまで確認してください。
成功率を実測せずに見積もる
一番多いつまずきがこれです。成功率は業務ごとに大きく違うので、他人の記事の数字は使えません。この記事の80%や95%も例です。100件流して数えるだけなので、必ず自分の業務で測ってください。
よくある質問
結局、どのモデルを選べばいいですか
形が決まっていて検算できる処理はLuna、判断が要る日常業務はTerra、間違いのコストが高い処理や複雑な設計はSol、が出発点です。ただし決め打ちにせず、同じ100件で並走させて1件正常完了当たりの費用を出してから決めてください。この記事の例ではTerraが最安でしたが、業務が違えば答えは変わります。
Lunaは性能が低いということですか
用途が違う、というのが正確です。OpenAIは、Lunaが1年前のフロンティア級モデルと同等の性能を、1タスクあたり約6%のコストと約9倍の速度で提供すると説明しています。ただしこれは提供元による説明とベンチマークの数字なので、自分の業務の成功率とは別物として扱ってください。判断材料は自分の100件テストです。
少額しか使っていないので関係ないですか
月に数百円しか使っていないなら、単価が下がっても差額は数十円です。むしろこの記事の式を使って、人が直している時間のほうを数えてみてください。そちらのほうが大きな金額になっているはずで、削りどころもそこにあります。
値下げ後もまた価格は変わりますか
今後の価格改定について確定した発表はありません。今回の値下げも提供コストの改善を反映したものなので、同じことが再度起きる可能性はありますが、予測で計画を立てないほうが安全です。乗り換えの判断は、そのときの実勢価格と自分の成功率で計算し直してください。
まとめ｜安くなったのは氷山の上だけ
- GPT-5.6のAPI価格は7月30日にLunaが80%、Terraが20%引き下げられ、Lunaは入力0.20ドル・出力1.20ドル、Terraは入力2ドル・出力12ドルになりました。Solは据え置きです。
- 下がったのはAPIの従量課金だけで、ChatGPTの月額料金とクオータは変わっていません。ChatGPT WorkとCodexでは消費クレジットが減る形で反映されます。
- 乗り換えの判断は、トークン単価ではなく1件正常完了当たりの費用でします。安いモデルの成功率が低いと、人の修正時間で簡単に逆転します。
- まずは自分の業務の同じ100件を2つのモデルに流して、成功率を数えるところから始めてください。
処理の中身をどう作るかで迷っている人は、実際に請求書まわりの処理をAIで組んだ流れをまとめた記事も参考になると思います。
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計算式は分かっても、いざ自分の業務で数字を埋めようとすると手が止まる人が多いところです。会員限定パートに、この記事の計算をそのまま埋められる原価計算シートと、100件テストの記録テンプレートを置いています。
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まずは、自分の業務ひとつで計算してみてほしい
ここまでで、新しい単価と、1件正常完了当たりの費用の考え方、判断の分岐までは公開部分で全部お伝えしました。あとは自分の数字を入れるだけです。会員限定パートでは、その入力欄と、100件テストの記録方法、業務をモデル別に仕分ける一覧表を用意しています。
